- Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据
西攻城狮北
python爬虫开发语言实战案例知乎
目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2热门文章分析4.3收藏数分析4.4评论数分析五、总结与展望六、注意事项一、前言知乎盐选专栏作为知乎平台上的优质内容付费板块，汇聚了众多创作者的高质量文章。了解这些文章的付费数据，如点赞数、收藏数、
- 读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层
qq_38215991
bigdata大数据
数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。（原始数据
- Python 数据分析实战：跨境电商行业发展解析
萧十一郎@
pythonpython数据分析开发语言
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1跨境电商消费者地域分布分析2.4.2跨境电商商品销售与价格关系分析2.4.3跨境电商行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-跨境电商消费者地域分布分析3.4数据分析-跨境电商商品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集
- MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL
Ice星空
ETL
文章目录ETL：Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二、Transform数据清洗和转换1.数据清洗2.数据转换三、Load数据加载四、数据迁移方法1.Sqoop1.1MySQL->Hive1.1.1im
- HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理
噗老师
华为认证人工智能笔记wpf数据处理AI华为认证
统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
- Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察
萧十一郎@
pythonpython数据分析宠物
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-宠物用品用户满意度分析3.4数据分析-宠物用品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2数据清
- 【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件
努力的小巴掌
pytorch分类项目pytorch分类人工智能
Pytorch猫狗分类用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- 8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南
wolf犭良
pythonpython正则表达式
Python字符串处理与正则表达式实战指南文章概述本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧，涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓，并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用。最后提供10道阶梯式练习题（附完整答案代码），助你从基础到进阶全面掌握文本处理技能。一、字符串处理核心三剑客1.1编码转换（encode/decode）text="中文文本"utf8_
- 风控算法（一）——数据测试
月亮月亮要去太阳
机器学习人工智能
下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题：1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的？AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中，数据清洗作为数据预处理的重要环节，对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境，面临着海量数据流和多样化的数据类型，如何高效、准确地进行数据清洗，成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等，旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- Pandas完全指南：数据处理与分析从入门到实战
xiaoyu❅
pythonpythonpandas开发语言
目录引言一、Pandas环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战4.1处理缺失值4.2处理重复值4.3数据类型转换4.4字符串处理五、数据处理进阶5.1数据筛选5.2列操作5.3应用函数六、数据分组与聚合6.1基础
- 每日实战：python爬虫之网页跳转-以某博为例
代码CC
python爬虫python爬虫pandas开发语言
一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口，实现实时热搜数据抓取，重点解决：话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→"雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra"处理流程：1.添加话题标识→#雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra#2.URL编码→%23雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra%233.添加搜索参数→&t=31生成
- Python 数据分析实战：电动汽车行业发展态势与市场策略洞察
萧十一郎@
pythonpython数据分析开发语言
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5构建消费者购买意愿预测模型三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-缺失值处理3.3数据清洗-异常值处理3.4数据分析-消费者需求分析3.5数据分析-构建消费者购买意愿预测模型四、可
- 大语言模型的训练数据清洗策略
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目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码（欠采样非均衡数据）：4.识别和纠正刻板印象问题解决方案示例代码（简单的数据增强）：5.处理低质量与无关数据问题解决方案示例代码（去除HTML标签）：6.处理时效性数据问题解决方案示例代码（基于时
- 如何用python做一个小程序进行炒股？
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使用Python分析股票的完整程序以下是一个完整的Python程序，展示如何获取股票数据、进行数据清洗、计算技术指标、并进行简单的价格走势分析。1.安装必要的库首先，确保安装了必要的库：bash复制pipinstallrequestspandasmatplotlibyfinance2.获取股票数据使用yfinance库获取股票数据。yfinance是一个流行的库，可以方便地从雅虎财经获取股票数据。
- 如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理？
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在数据分析和机器学习项目中，数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的，这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务，其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗
- Python物联网与传感器数据分析
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Python物联网与传感器数据分析开场白：连接物理世界与数字宇宙物联网的魅力：让物体开口说话Python：编织万物互联的魔法传感器：感知世界的触角数据捕获：从现实世界到数字领域传感器类型概览：温度、湿度、光照及其他Python与硬件接口：树莓派的奇妙旅程实时数据流：如何捕捉每一刻的变化数据处理：挖掘数字宝藏的秘密数据清洗：让数据焕发光彩数据分析：揭秘模式与趋势异常检测：识别噪声与干扰可视化展示：讲
- Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化
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pythonpython数据分析开发语言
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析（RFM模型）三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析（RFM模型）四、可能改进的代
- 新手村：数据预处理-异常值检测方法
嘉羽很烦
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机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
- 数据分析面试全攻略：项目经验篇
代码CC
数据分析（包括各种面试题）数据分析面试python
引言：为什么项目经验是数据分析面试的“敲门砖”？在数据分析岗位的面试中，项目经验是最核心的竞争力证明。HR视角：80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角：项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示：单纯罗列工具名称（如Python/SQL）≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、以及如何通过和鲸社区快速积累实战经验。文末提供10个可
- Python----数据分析（Pandas三：一维数组Series的数据操作：数据清洗，数据转换，数据排序，数据筛选，数据拼接）
蹦蹦跳跳真可爱589
数据分析Pythonpython数据分析pandas
一、数据清洗1.1、dropna()删除包含NaN值的行。series.dropna(axis=0,inplace=False)描述说明axis可选参数，用于指定按哪个轴删除缺失值。对于Series对象，因为它是一维数据结构，只有一个轴，所以此参数默认值为0，且一般不需要修改这个参数（在处理DataFrame时该参数才有更多实际意义，如除，axis=1表示按列删除）。inplace可选参数，用于指
- Python 爬虫实战：于好大夫在线抓取医生评价数据，选择优质医疗服务
西攻城狮北
python爬虫实战案例好大夫在线
目录引言一、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四、选择优质医疗服务4.1选择标准4.2推荐医生4.3分享推荐五、总结与展望5.1总结5.2展望引言在当今医疗信息爆炸的时代，选择一位合适的医生对于患者来说至关重要。好大夫在线是一
- 金融风控可解释性算法安全优化实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风险控制领域，算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发，系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架，通过超参数优化与动态模型评估机制，构建透明化决策链路。在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部
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hive数字转换字符串
1、Hive产生背景MapReduce编程的不便性HDFS上的文件缺少Schema(表名，名称，ID等，为数据库对象的集合)2、Hive是什么Hive的使用场景是什么？基于Hadoop做一些数据清洗啊(ETL)、报表啊、数据分析可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive是SQL解析引擎，它将SQL语句转译成M/RJob然后在Hadoop执行。由Facebook开源，
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案例背景：电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集（模拟数据包含100万条记录），需完成用户行为分析：user_logs.csv：用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv：用户地域、设备信息product_info.csv：商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even
- Pandas数据清洗手册（参数解析与实战）
步入烟尘
Python超入门指南全册pandas数据清洗开发语言python
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
- Pandas数据清洗：处理缺失值
小龙在山东
pythonPandas数据分析pandaspython开发语言
在Pandas中，可以使用dropa方法条件过滤缺失值，用isnull标记哪些是缺失值，用notnull方法标记哪些不是缺失值，用fillna方法填充缺失值。importpandasaspdframe=pd.DataFrame([[1,2,3,None]
- NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程
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大模型专题系列自然语言处理机器人人工智能
一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求，采用自然语言处理和机器学习等技术。以下是一个典型的构建流程及相关技术实现：需求分析：明确机器人需要解决的问题范围和功能，例如客户服务、信息查询等。数据收集与预处理：数据收集：从行业相关的网站、论坛、数据库等渠道获取大量专业领域的文本数据。数据清洗：去除广告、无意义回复等噪声数据，确保数据质量。数据标注：对文本进行意图识别和实体识别的标注，
- 数据清洗级可视化中，Pandas&numyp的主要作用
Test-Sunny
pandas信息可视化
Pandas:Pandas提供了强大的数据结构和数据分析工具，特别是其DataFrame数据结构，非常适合用于数据清洗和整理例如，可以使用Pandas的dropna()函数删除包含缺失值的行或列，这是数据清洗的重要步骤。此外，Pandas还支持数据类型转换、异常值处理等数据清洗任务，以及时间序列图、柱状图和折线图等基本数据可视化方法NumPy专注于数值计算，提供了高效的数组操作功能，适用于大规模数
- PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢？
- Mybatis Spring
171815164
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例：
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：
为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？
首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目：生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码：
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private Selector selector;
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
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int x;
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sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
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$('#changeform').submit(function() {
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- Ehcache（02）——ehcache.xml简介
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ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因：
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……）
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好吧，weblogic的问题确实……
问题一：
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- tomcat7性能调优（01）
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Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。
它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
