- Python爬虫(56)Python数据清洗与分析实战:Pandas+Dask双剑合璧处理TB级结构化数据
一个天蝎座 白勺 程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python爬虫pandas
目录引言:大数据时代的清洗革命一、数据清洗基础:Pandas核心方法论1.1数据去重策略深度解析1.1.1精确去重与模糊去重1.1.2智能去重策略1.2缺失值处理金字塔模型1.2.1基础处理方法1.2.2智能缺失处理二、Dask架构解析:突破单机内存限制2.1Dask核心组件图谱2.2DaskDataFrame核心API映射表三、TB级数据清洗实战:电商订单数据分析3.1场景描述3.2分布式清洗流
- Python详细实现分块加载与Dask技术:大规模数据处理实践指南
闲人编程
pythonpython开发语言Dask分块大规模并行计算大数据
目录Python详细实现分块加载与Dask技术:大规模数据处理实践指南一、引言二、什么是分块加载(ChunkedLoading)?2.1背景问题2.2分块加载定义三、Mermaid图示:分块加载与Dask协同机制四、Dask:Python并行计算利器4.1Dask简介4.2延迟计算公式描述五、代码实战:分块加载+Dask并行聚合场景设定:六、完整Python代码(代码单独章节)七、输出样例与验证八
- 一篇文章搞定Python数据分析用到的所有库
花小姐的春天
跟着花姐学Pythonpython数据分析开发语言0基础学PythonPython教程Python基础教程数据挖掘
想做数据分析,却不知道从哪里入手?别担心,花姐今天就来告诉你,想搞定数据分析,掌握以下这些Python库就够了!准备好了吗?跟着我一起看看这些实用的库吧!1.数据处理库在数据分析的世界里,数据处理是最基础也是最重要的部分。如果你想要做一份高质量的报告,或者让数据“乖乖”地为你服务,首先必须得把数据弄清楚、整理好。今天,我们就从四个强大的数据处理库说起——pandas、numpy、dask和modi
- Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,数据量的爆炸式增长使得传统的单机处理方式逐渐显得力不从心。无论是数据预处理、特征工程还是模型训练,单机环境下的计算资源和内存限制都成为了瓶颈。为了应对这些挑战,分布式计算框架应运而生。Das
- Python, C ++开发人类社会等级评定APP
Geeker-2025
pythonc++
开发人类社会等级评定类应用涉及敏感伦理问题,需要谨慎处理。以下从技术可行性角度提供建议方案,同时强烈建议开发者进行伦理风险评估并遵守各国法律法规:1.系统架构设计:-前端:Python+Qt/QML(兼顾跨平台与性能)-后端服务:C++17高性能核心+PythonFlaskRESTAPI-数据处理:PythonPandas+Dask-机器学习:PyTorch/C++LibTorch-数据库:Pos
- python dask_使用 Dask 在 Python 中进行并行计算 | Linux 中国
weixin_39947812
pythondask
原标题:使用Dask在Python中进行并行计算|Linux中国Dask库可以将Python计算扩展到多个核心甚至是多台机器。--MosheZadka关于Python性能的一个常见抱怨是全局解释器锁[1](GIL)。由于GIL,同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。因此,即使在现代的多核机器上,使用线程也不会加速计算。但当你需要并行化到多核时,你不需要放弃使用Python:Dask[2]库
- Dask DataFrame分组中使用自定义聚合函数的几种常用方法 - 随笔
lczdyx
pandaspython开发语言数据分析
方案1:使用agg结合Lambda函数适用于简单聚合,直接使用内置函数与Lambda表达式组合。importdask.dataframeasddimportpandasaspdfromdask.dataframeimportAggregation#创建示例数据pandas_df=pd.DataFrame({'group':['A','A','B','B','C','C'],'value1':[1,
- Python读取.nc文件的方法与技术详解
傻啦嘿哟
关于python那些事儿人工智能前端服务器
目录一、引言二、使用netCDF4库读取.nc文件安装netCDF4库导入netCDF4库打开.nc文件获取变量读取变量数据案例与代码三、使用xarray库读取.nc文件安装xarray库导入xarray库打开.nc文件访问变量数据案例与代码四、性能与优化分块读取使用Dask进行并行计算减少不必要的变量加载五、其他注意事项文件路径变量命名数据类型文件关闭六、总结一、引言.nc文件,即NetCDF(
- GEE python——通过 Dask 数据框访问 Google Earth Engine 特征集合(矢量集合)
此星光明
EarthEngine高级外接应用python开发语言gee案例deskee数据读取
目录简介使用方法PIP安装方法通过conda安装初始化和授权案例在编写代码之前,请安装开发依赖项(克隆版本库后):简介通过Dask数据框访问GoogleEarthEngine特征集合使用方法PIP安装方法pipinstalldask-ee通过conda安装condainstall-cconda-forgedask-ee初始化和授权importeeimportdask_eeee.Authentica
- Dask vs. Apache Spark: 大数据处理的利器对比与应用实例
步入烟尘
Python超入门指南全册apachespark大数据
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- 工业级Pandas性能优化:Dask/Modin实战教程
闲人编程
Python数据分析实战精要pandas性能优化分布式GPU加速DaskModin数据分析
目录工业级Pandas性能优化:Dask/Modin实战教程1.引言与背景1.1Pandas的局限性1.2分布式计算与GPU加速的需求1.3Dask与Modin简介2.数据集介绍3.工业级数据处理理论基础3.1内存优化3.2计算并行化3.3GPU加速4.实验环境与依赖库5.数据处理与分析流程6.Dask实战:分布式计算与GPU加速7.Modin实战:简洁易用的并行Pandas接口8.数据分析领域的
- Python的那些事第三十篇:并行计算库在大数据分析中的应用Dask
暮雨哀尘
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Dask:并行计算库在大数据分析中的应用摘要随着数据量的爆炸性增长,传统的数据分析工具(如Pandas和NumPy)在处理大规模数据集时面临内存限制和计算效率低下的问题。Dask作为一种开源的并行计算库,通过动态任务调度和分布式计算,能够高效处理超出内存容量的大数据集,并与Python生态系统中的Pandas、NumPy和scikit-learn等库无缝集成。本文将详细介绍Dask的架构、功能、优
- Python 如何使用dask库来并行化Pandas DataFrame
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python编程示例系列二pythonpandas开发语言
Dask是一个用于并行计算的Python库,它可以处理比内存大得多的数据集。DaskDataFrame是一个类似于PandasDataFrame的大型并行数据结构,它可以在分布式计算环境中高效地执行复杂的数据操作。以下是如何使用Dask来并行化PandasDataFrame的基本步骤:安装Dask:首先,确保你已经安装了Dask。如果还没有安装,可以使用pip来安装它:pipinstalldask
- Python处理大数据,如何提高处理速度
RS&
#pythonpython大数据pandas
Python处理大数据,如何提高处理速度?一、利用大数据分析工具Dask:https://dask.org/Dask简介:Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构,并且既可在本地计算机上运行,也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法:https://blog.
- Pandas加载大数据集
武小胖儿
代码数据分析pandas
Scalingtolargedatasets—pandas2.1.4documentationhttps://pandas.pydata.org/docs/user_guide/scale.html#use-efficient-datatypes官方文档提供了4种方法:只加载需要的列、转化数据类型、使用chunking(转化文件存储格式)、使用Dask(使用多进程/线程加载数据)。pd_csv.t
- Polars使用指南(一)
大白兔黑又黑
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pandas是Python数据处理中非常经典的一个科学计算库,表形式的数据结构、丰富的API和灵活的编程语法使得pandas成为最常用的的数据分析工具。但是pandas也有一个最致命的缺陷,就是效率问题,尤其是不支持并行计算。pandas2在性能方面有了极大的提升,但是不支持并行计算依然是pandas的遗憾之一。针对这个问题,市场上也涌现出了多种解决方案,如pandarallel、dask、ray
- PySpark & Dask 分布式集群环境搭建(Linux)
蒲魔树的种子
linux分布式运维
Spark分布式环境搭建_Linux版9.0具体思路:先进行单机配置,然后复制Linux虚拟机、分发配置好的框架。一、准备软件包、框架包、和系统包二、安装VMwareworkstationplayer(免费)三、Centos安装,参见centos安装文档四、配置centos7(node1节点)登录,用户名root,密码:123456查看网络IP地址,记录IP地址(当前node1节点IP:192.1
- 关于表格太大了jupyter无法单次处理的问题
QQRRRRW
MIMIC使用笔记jupyteridepythonsql
记录下自己的心路历程…耗时耗精力我用的数据库单个表格就很大,一个表格有30多G,jupyter无法处理这么大的表格,会直接把电脑的进程全部结束掉,结束掉要是能运行成功倒也行啊,然鹅…给我报错说处理不了,罢工了…有想过用pycharm来处理,试了下,也不行,文件太大了,处理不了,在网上搜怎么处理这种大文件,有这么几个解决办法:1.Dask:Dask是一个用于并行计算的灵活库,它提供了类似于Panda
- 工具系列:PyCaret介绍_Fugue 集成_Spark、Dask分布式训练
愤斗的橘子
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工具系列:PyCaret介绍_Fugue集成_Spark、Dask分布式训练Fugue是一个低代码的统一接口,用于不同的计算框架,如Spark、Dask。PyCaret使用Fugue来支持分布式计算场景。目录1、分布式计算示例:(1)分类(2)回归(3)时间序列2、应用技巧(1)在设置中使用lambda而不是dataframe(2)保持确定性(3)设置n_jobs(4)设置适当的批量大小(5)显示
- 【Python百宝箱】数据巨轮启航:Python大数据处理库全攻略,引领数据科学新浪潮
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python开发语言系统架构数据库
前言在当今数据爆炸的时代,处理大规模数据集已经成为数据科学和工程领域的关键挑战。Python作为一种强大而灵活的编程语言,吸引着越来越多的数据专业人士。本文旨在为读者提供一份全面的指南,介绍了Python中几个重要的大数据处理库,从分布式计算到数据存储再到与Pandas的衔接。往期相关链接:【Python百宝箱】构建强大分布式系统:探索PythonDask、Ray、Dask-ML、PySpark和
- Module-Dask并行任务调度
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Dask并行任务调度Dask说明介绍Dask是用于Python中并行计算的灵活库。达斯由两部分组成:动态任务调度针对计算进行了优化。这类似于Airflow,Luigi,Celery或Make,但已针对交互式计算工作负载进行了优化。“大数据”集合(如并行数组,数据帧和列表)将诸如NumPy,Pandas或Python迭代器之类的通用接口扩展到内存或分布式环境。这些并行集合在动态任务计划程序之上运行。
- dask入门(1)
守云开见月明
python工具使用dask分布式
简介:dask是一种分布式集群系统,由于pythonGIL(全局解释锁)的限制,运用多线程时,在同一时刻,只能有一个线程在执行,导致了运用多线程并不会使程序运行速度明显加快,反而由于线程之间的数据传输实现效果并不好。分布式系统框架流程:单机模式上运行dask:简单地例子,求解10个数的平均值。#dask求解10个数的平均值Importdask.arrayasdaImportnumpyasnpx=n
- python-17-并行计算和分布式计算框架dask
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dask入门教程并行计算库Dask官方教程(中文翻译)dask和numpy的计算对比1并行计算和分布式计算1.1并行计算parallelcomputing并行计算:这是一台计算机的概念,即一台计算机中多个处理器被组织起来,大任务下达的时候,将大任务分成若干个小任务,然后分配给若干个处理器进行运算。并行计算(ParallelComputing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机
- python dask_《使用Python和Dask实现分布式并行计算》2. Introducing Dask(介绍Dask)
weixin_39905037
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楔子现在相信你已经对DAG的工作原理有了基本的理解,那么下面来看看Dask如何使用DAG来创建健壮的、可扩展的workload(控制器)。下面我们要完成两件事:使用Dask的DataFrameAPI来分析结构化数据集;研究一些有用的诊断工具,并使用low-levelDelayedAPI来创建一个简单的自定义任务图。importsysimportdaskprint(dask.__version__)
- Python 教程之使用 Dask 预处理大型数据集:初学者指南
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Dask是一个功能强大的Python库,可让您对大型数据集并行执行复杂计算。当处理不适合内存的数据时,它特别有用。在本教程中,我们将介绍使用Dask预处理数据的过程,并演示如何使用它来高效处理大型数据集。首先,让我们从安装Dask开始。您可以通过运行以下命令来安装它:!pipinstalldask接下来,让我们从CSV文件创建一个DaskDataFrame。DaskDataFrames类似于Pan
- Python数据攻略-Pandas在大数据处理中的应用
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大数据时代下的数据处理是什么样的?在现代社会,数据无处不在。从社交媒体到医疗记录,从游戏数据到实时交通,我们都处在一个“大数据”的时代。Pandas库在这里起到了关键的作用,特别是当需要处理大小超过内存的数据文件。但是Pandas本身也有其局限性,尤其是在处理超大规模数据时。文章目录分块读取大文件读取大CSV文件读取大Excel文件使用Dask进行并行计算Dask与Pandas的区别创建DaskD
- python xarray+dask 处理较大的空间数据
today.zhang
数据分析
文章目录使用dask简单的例子使用apply_ufunc使用ProgressBar进度条在自己的电脑上处理长时间高分辨率的空间栅格数据时,经常因为数据量过大而导致代码难以运行。在使用python的xarray包处理分析数据时,可以利用dask包对较大的数据进行分块并行计算。xarray中关于dask并行运算的介绍使用月均海表温度数据(sst)举个例子使用dask需要先安装好dask包importx
- NumPy基础-编写自定义数组容器
指尖小编
我们可以使用NumPy中引入的NumPy的分配机制来编写与NumPyAPI兼容并提供NumPy功能的自定义实现的自定义n维数组容器,应用程序包括dask数组(分布在多个节点上的n维数组)和cupy数组(GPU上的n维数组)。下面示例的实用程序不常用,但说明了所涉及的概念。我们自定义数组可以像这样实例化:我们可以使用numpy.array或numpy.asarray转换为numpy数组,这将调用其_
- mysqlclient 报错libstdc++.so.6: cannot allocate memory in static TLS block 修复
唐大帅
Pythonmysqlclientpython
最近工作中要用到dask分布式集群,这要求每一个节点的环境和包的版本都是一致的,在linux上的一个节点就出现了如下错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/voke/MF_mom_spd.py",line32,infromslc_data.db.database_engineimportOnlineMySQLConnFile"/root/minicon
- 使用 Pandera 的 PySpark 应用程序的数据验证
ygtu2018
大数据数据库人工智能
推荐:使用NSDT场景编辑器快速搭建3D应用场景本文简要介绍了Pandera的主要功能,然后继续解释Pandera数据验证如何与自最新版本(Pandera0.16.0)以来使用本机PySparkSQL的数据处理工作流集成。Pandera旨在与其他流行的Python库配合使用,如pandas、pyspark.pandas、Dask等。这样可以轻松地将数据验证合并到现有数据处理工作流中。直到最近,Pa
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST