- Python数据分析与可视化实战指南
William数据分析
pythonpython数据
在数据驱动的时代,Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区,成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例,带领大家学习如何使用Python进行数据分析,并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前,我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
- Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验
我的运维人生
信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代,如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来,成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts,作为一款基于Python的开源数据可视化库,凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力,成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏,并通过实际代码案例
- Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出
~在杰难逃~
Pythonpython开发语言大数据数据分析数据挖掘
大家好,从今天开始呢,杰哥开展一个新的专栏,当然,数据分析部分也会不定时更新的,这个新的专栏主要是讲解一些Python的基础语法和知识,帮助0基础的小伙伴入门和学习Python,感兴趣的小伙伴可以开始认真学习啦!一、Python简介【了解】1.计算机工作原理编程语言就是用来定义计算机程序的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码,再通过语言处理程序执行向计算机发送指令,让计算机完成对应的工作,编程
- pyecharts——绘制柱形图折线图
2224070247
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一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd)数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来,ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评,成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具,被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言,也加入ECharts的使用行列,并研发出方便Python开发者使用的数据
- 《Python数据分析实战终极指南》
xjt921122
python数据分析开发语言
对于分析师来说,大家在学习Python数据分析的路上,多多少少都遇到过很多大坑**,有关于技能和思维的**:Excel已经没办法处理现有的数据量了,应该学Python吗?找了一大堆Python和Pandas的资料来学习,为什么自己动手就懵了?跟着比赛类公开数据分析案例练了很久,为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路?学了对比、细分、聚类分析,也会用PEST、波特五力这类分析法,为啥
- Python开发常用的三方模块如下:
换个网名有点难
python开发语言
Python是一门功能强大的编程语言,拥有丰富的第三方库,这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库,涵盖了多个领域:1、NumPy,用于科学计算的基础库。2、Pandas,提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib,一个绘图库。4、Scikit-learn,机器学习库。5、SciPy,用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow,由Google开发的开源机
- ES聚合分析原理与代码实例讲解
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ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中,特别是在使用Elasticsearch(ES)进行数据存储和检索时,聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组,以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前,ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
- Python数据分析与可视化
jun778895
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Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程,它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。以下将详细探讨Python在数据分析与可视化方面的应用,包括常用的库、数据处理流程、可视化技巧以及实际应用案例。一、Python数据分析与可视化的重要性数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来,以便人们能够更直观地理解数据背后的信息和规
- 分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目(源码、调试、LW、开题、PPT)
计算机源码社
Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
作者:计算机源码社个人简介:本人八年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等,大家有这一块的问题可以一起交流!学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码,可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
- python读写CSV文件
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做数据分析,有时候要分析的数据在CSV文件里;先看一下python读写CSV文件;importpandasaspddf=pd.read_csv('test1.csv')print(df)print('')print(df.head(2))companyname=["A1","B2","E3","F4"]legperson=["lier","yanqi","wangwu","zhangsan"]le
- 软件测试/测试开发/全日制 |利用Django REST framework构建微服务
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霍格沃兹测试开发学社推出了《Python全栈开发与自动化测试班》。本课程面向开发人员、测试人员与运维人员,课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。为大家提供更全面、更深入、更系统化的学习体验,课程还增加了名企私教服务内容,不仅有名企经理为你1v1辅导,还有行业专家进行技术指导,针对性地解决学习、工作中遇到的难题。让找
- tushare库获取金融股票数据
罔闻_spider
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定义:Tushare是一个为金融量化分析师和数据爱好者设计的开源工具,提供从数据采集、清洗加工到数据存储的全流程服务。它能够实时抓取沪深两市的股票和期货市场数据,包括交易价格、成交量、市值、市盈率等关键指标,同时也提供历史数据的采集。Tushare的数据采集功能是其核心优势之一,它支持多种数据类型,包括日K线数据和分钟级数据,满足不同分析需求。Tushare的数据清洗与加工功能提供了强大的工具集,
- 在服务器计算节点中使用 jupyter Lab
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JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时,个人电脑不能满足大数据的分析需求,就需要用到高性能计算机集群资源,然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能,所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下:
- 大数据真实面试题---SQL
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视频号数据分析组外包招聘笔试题时间限时45分钟完成。题目根据3张表表结构,写出具体求解的SQL代码(搞笑品类定义:视频分类或者视频创建者分类为“搞笑”)1、表创建语句:createtablet_user_video_action_d(dsint,user_idstring,video_idstring,action_typeint,`timestamp`bigint)rowformatdelimi
- python数据分析知识点大全
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Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面:一、基础概念与目的数据分析定义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势:Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库(如NumPy、Pandas等)和成熟的框架,成为数据分析领域的
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
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文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
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做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- 【数字化供应链】数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案
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数字化转型数据治理主数据数据仓库供应链数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区架构微服务数据挖掘大数据人工智能
原文《数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案》PPT格式。主要从供应链管理全景、智慧供应链建设总体目标、供应链总体业务流程、供应链总体功能架构、供应链总体技术架构、供应链全流程贯通、供应链全领域管理、供应链数据数据分析、供应链决策中台等进行建设。本文仅对主要内容进行介绍。来源网络公开渠道,旨在交流学习,如有侵权联系速删,更多参考公众号:优享智库基于先进IT技术、大数据能力、物联网应用、区块链平
- OmicsTools除b站教学视频外已整理的零代码生信全流程分析文档
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OmicsTools软件介绍和下载安装配置软件简介我开发了一款本地电脑无限使用的零代码生信数据分析作软图神器电脑软件OmicsTools,欢迎大家使用OmicsTools进行生物医学科研数据分析和作图,该软件件能让大家在不需要任何编程和代码编写的基础上,分析次数没有限制,可以无限使用,让您在自己电脑上快速进行大量的生信分析和加速大家的科研。OmicsTools生信分析电脑软件可以做医学生物生信各个
- 【数据分析】利用Python+AI+工作流实现自动化数据分析-全流程讲解
z千鑫
AI领域FLASK基础Python基础人工智能数据分析pythonAI编程AI工作流ai自动化
文章目录一、为什么要用AI进行自动化分析?二、AI自动化分析场景三、编写Python脚本示例1、用flask实现让AI分析数据内容使用说明:示例2、用定时任务的方式,定时处理AI数据代码说明四、把AI分析的数据,放到AI工作流中做展示五、openAI的key结尾在信息爆炸的时代,如何快速获取有价值的洞察力成为了各行各业的迫切需求。传统的内容分析方法往往又耗时又费力,并且难以满足快速变化的市场需求。
- Mall4j商城实战 - 部署 canal 数据库增量日志解析
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Canal简介Canal是基于MySQL数据库增量日志解析的工具,主要用于增量数据的订阅和消费。Canal主要用途基于MySQL数据库增量日志解析详细功能:实时解析MySQL的二进制日志(Binlog)。捕获数据库中的所有增量变更,如插入、更新和删除操作。使用场景:适用于实时监控数据库变化的应用,比如数据复制、数据备份或实时数据分析等。提供增量数据订阅和消费服务
- 大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法:大厂数据分析师进阶秘籍
青云交
大数据新视界Excel数据分析函数公式数据透视表图表功能规划求解数据分析工具库大数据新视界数据库
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:Ja
- Rust: duckdb和polars读csv文件比较
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duckdb在数据分析上,有非常多不错的特质。1、快;2、客户体验好,特别是可以同时批量读csv(在一个目录下的csv等文件)。polars的性能比pandas有非常多的超越。但背后的一些基于arrow的技术栈有很多相同之类。今天想比较一下两者在csv数据读写的情况。一、文件准备csv样本内容,是N行9列的csv标准格式,有字符串,有浮点数,有整型。具体如下:本次准备了两个csv文件,一个大约是2
- chatgpt赋能python:如何在Python中计算平均值
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ChatGptpythonchatgptnumpy计算机
如何在Python中计算平均值计算平均值是数据分析、统计和机器学习等许多领域中的常见任务。Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言,为计算平均值提供了多种方法。在本文中,我们将介绍如何在Python中计算平均值。什么是平均值简单来说,平均值是一组数字的总和除以数字的数量。例如,对于数字序列1,3,5,7,9,平均值是(1+3+5+7+9)/5=5。平均值在数据分析中非常有用,因为它可以提供
- python基于django/flask的NBA球员大数据分析与可视化python+java+node.js
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- Java基于spring boot的国产电影数据分析与可视化python+java+node.js
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前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持:1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具:Navicat/SQLyog等都可以 该系统使用进行大数据处理和
- Python最全的股票数据API接口
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python开发语言大数据
python最全的股票数据API接口使用python是一种有效的方式来获取高频股票数据,以便进行股票行情数据分析和量化交易。python是一种广泛应用于金融数据领域的编程语言,可用于与股票数据API接口进行交互。通过调用股票数据API接口,我们可以获取实时的股票数据,包括tick数据和k线历史数据。tick数据提供了每次交易的详细信息,而k线历史数据则提供了一段时间内港股、美股、A股、沪深行情数据
- R 地图绘制-比例尺与指北针
jamesjin63
ggplot绘制mapR语言可以进行数据分析,也可以进行地图绘制,而且非常简洁,快速。虽然Arcgis基于桌面可视化操作,能够进行空间分析,但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心,就要从头再来,可重复性较低。这篇文章主要讲述如何利用R语言中的ggplot与sf绘制带有指北针、图列与标尺的地图屏幕快照2020-06-28下午9.27.59.png数据我们下载非洲地区54个国家的图层Afirca.
- Python最全的股票数据API接口
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python开发语言
1、前言Python最全的股票数据API接口在当今数字化的金融世界中,股市API很重要,通过股票API接口获取准确且实时的股票数据对于投资者和程序开发者来说至关重要。Python作为一种广泛使用的编程语言,提供了丰富的工具和库,使得获取股票数据变得轻而易举。本文将介绍Python提供的最全面的股票数据API接口,为您提供全方位的投资行情服务,包括美股、港股、A股的行情数据和tick数据、k线数据,
- 什么是AIGC?有哪些免费工具?
chent_某位
AIGC
AIGC(AIGeneratedContent),即“人工智能生成内容”,是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容,极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,人工智能已经不再局限于简单的任务,如分类、预测和数据分析,而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型,如O
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟