- 从零开始学python数据分析-从零开始学Python数据分析与挖掘 PDF 扫描版
weixin_37988176
给大家带来的一篇关于数据挖掘相关的电子书资源,介绍了关于Python、数据分析、数据挖掘方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小67.8MB,刘顺祥编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.5。内容介绍从零开始学Python数据分析与挖掘本书以Python3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从Pyhton的基础语法开始,陆续介绍有关数值计算的Numpy、数
- 商业分析能力是怎样炼成的?
R3eE9y2OeFcU40
感谢关注天善智能,走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定!对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。作者:接地气的陈老师链接:https://www.zhihu.com/question/
- 阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别参考
阿里云最新优惠和活动汇总
在阿里云目前的活动中,属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格,相比于活动内的经济型e、通用算力型u1实例来说,这些实例规格等性能更强,与计算型和通用型相比,它的内存更大,因此这些内存型实例规格主要适用于数据库、中间件和数据分析与挖掘,Hadoop、Spark集群等场景,本文为大家介绍内存型r7、r8a、r8y实例区别及最新活动价格,以供参考。2核16G可
- python金融数据分析与挖掘实战 黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...
weixin_39849930
黄恒秋
1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算,提取相关特征,并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析:移动平均法,移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析:AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换,不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数
- 阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别及最新活动价格参考
阿里云最新优惠和活动汇总
在阿里云目前的活动中,属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格,相比于活动内的经济型e和通用算力型u1等实例规格来说,这些实例规格等性能更强,适用于数据分析与挖掘,Hadoop、Spark集群、数据库、中间件、大数据等场景。本文为大家介绍内存型r7、r8a、r8y实例区别及最新活动价格,以供参考。一、内存型实例规格族r7性能介绍1、r7的内存型、存储、网络
- numpy和matplotlib小例子
Roy Teng
numpymatplotlib
最近准备学《Python数据分析与挖掘实战》这本书,刚看到第二章numpy和matplotlib这一部分,发现这个图挺有意思的,就做个笔记记录一下,日后发现有意思的继续更。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)+1z=np.cos(x**2)+1plt.figure(figsize
- Python3数据分析与挖掘建模(7)使用matplotlib和seaborn画图
鮀城小帅
python数据分析matplotlibpython柱状图饼图
1.可视化分析1.1概述可视化分析是数据分析中重要的一环,它可以帮助我们更直观地理解数据的特征、趋势和关系。在Python中,有多个库可以用于数据可视化,包括matplotlib、seaborn和plotly等。1.2常用的可视化方法和对应的库:(1)折线图和曲线图:用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。可以使用matplotlib和seaborn来创建这些图形。(2)柱状图和条形图:用于比
- 面试算法LeetCode刷题班—BAT面试官带你刷真题、过笔试
Dan Boneh
高级程序设计算法
课程名称:《面试算法LeetCode刷题班》——BAT面试官带你刷真题、过笔试主讲老师:林老师BAT资深研发工程师(T7/P8级),致力于搜索引擎及其子系统的研发、迭代与优化,数据分析与挖掘领域专家,多年担任校园招聘、社会招聘面试官,丰富的面试候选人经验。课程简介:掌握算法与数据结构是成为优秀程序员的必经之路,众多国内外知名互联网企业都将算法面试作为程序员招聘的重要和必需途径,只有高效应对各类题目
- python财政收入预测分析_python 数据分析-- 实战1(收入预测分析)
weixin_39572152
python财政收入预测分析
说明:本文用途只做学习记录:参考书籍:从零开始学Python数据分析与挖掘/刘顺祥著.—北京:清华大学出版社,2018首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别:1.预览数据集,明确分析目的通过Excel工具打开income文件,可发现该数据集一共有32561条样本数据,共有15个数据变量,其中9个离散型变量,6个数值型变量。数据项主要包括:年龄,工作类型,受教育程度,收入等,具体可见下面两个
- 阿里云服务器2核16G、4核32G、8核64G配置最新收费标准及活动价格
阿里云最新优惠和活动汇总
2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8,这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘,Hadoop、Spark集群和数据库,缓存等内存密集型场景,因此,多为企业级用户选择,目前用户购买2核16G配置活动价格最低为2439.24元/1年起,购买4核32G配置活动价格最低为4499.88元/1年起,购买8核64G配置活动价格最低为8621.16元/1年起,本文介绍这些配置
- 《Python数据分析与挖掘实战》第12章——电子商务网站用户行为分析及服务推荐(协同推荐)数据探索分析篇①1 背景与目标分析2.数据探索分析
marraybug
python
文章目录1背景与目标分析2.数据探索分析2.1网页类型分析2.1.1统计各个网页类型所占的比例2.1.2网页107类型中的内部统计2.1.3统计带"?"问号网址类型统计2.1.4统计199类型中的具体类型占比2.1.5统计瞎逛用户中各个类型占比2.2点击次数分析2.2.1统计点击次数2.2.2点击次数与用户数量关系2.2.3统计1~7次数及7次以上的点击数2.2.4浏览一次的用户行为分析2.3网页
- 阿里云服务器2024年2核16G、4核32G、8核64G配置最新收费标准及活动价格
qq_3304559116
阿里云阿里云服务器云计算
2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8,这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘,Hadoop、Spark集群和数据库,缓存等内存密集型场景,因此,多为企业级用户选择,目前用户购买2核16G配置活动价格最低为1473.41元/1年起,购买4核32G配置活动价格最低为2896.42元/1年起,购买8核64G配置活动价格最低为5742.43元/1年起,本文介绍这些配置
- 并行化K-means聚类算法的实现与分析
OverlordDuke
聚类算法算法kmeans聚类并行聚类算法
并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代,对数据进行高效的聚类是数据分析与挖掘的重要工具之一。本文将介绍并讨论使用OpenMP在C++中实现的并行化K-means聚类算法。我们将深入探讨算法的原理、并行化策略以及实验结果,以期为相关领
- 从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...
weixin_39874366
从零开始学python第二版
从零开始学Python数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从Python的基础语法开始,陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib和数据挖掘的sklearn等内容编辑推荐"为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘
- 【毕设选题指导】2024 数据分析与挖掘方向毕业设计选题推荐
Mini_hailang_IT
毕设选题指导人工智能毕业设计算法数据挖掘数据分析毕设
目录前言数据挖掘方向选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学
- 【大数据分析与挖掘技术】概述
Francek Chen
大数据技术基础数据分析数据挖掘Mahout
目录一、数据挖掘简介(一)数据挖掘对象(二)数据挖掘流程(三)数据挖掘的分析方法(四)经典算法二、Mahout(一)Mahout简介(二)主要特性(三)Mahout安装与配置一、数据挖掘简介需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市
- 【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法
Francek Chen
大数据技术基础数据分析人工智能数据挖掘Mahout
目录一、推荐的定义与评估(一)推荐的定义(二)推荐的评估二、Mahout中的常见推荐算法(一)基于用户的推荐算法(二)基于物品的推荐算法(三)基于SVD的推荐算法(四)基于线性插值的推荐算法(五)基于聚类的推荐算法三、对GroupLens数据集进行推荐与评价(一)如何使用推荐器进行推荐(二)如何评估推荐器的好坏推荐是Mahout机器学习算法的主题之一,它极大地渗透到了人们日常生活的方方面面,比如,
- 数据中台概念
大数据驱动
#8数据中台-S级信息可视化大数据
数据中台1.数据中台模块数据采集数据存储数据处理数据分析数据应用2.数据中台的核心功能数据采集与集成数据清洗与预处理数据建模与存储数据分析与挖掘数据可视化与报告数据质量管理数据安全与隐私保护数据共享与开放3.如何建立数据中台确定业务需求收集数据源数据清洗和预处理数据建模和存储数据分析和挖掘数据可视化和报告数据质量管理数据安全和隐私保护数据共享和开放持续优化和升级4.数据中台的优点5.数据中台的缺点
- 1688商品数据API接口的数据分析与挖掘技巧
爱吃猫的菜菜
api接口数据分析java数据库安全大数据
随着电子商务的发展,越来越多的商家开始将业务拓展到线上。而1688作为中国最大的B2B电商平台之一,其商品数量和交易额均居于世界前列。因此,对于商家来说,了解商品的实时信息非常重要,可以帮助他们更好地管理商品、制定营销策略等。本文将介绍如何使用API接口来获取1688商品详情。一、API简介1688提供了丰富的API接口,用于获取商品数据、交易数据、用户数据等。其中,商品详情API是常用的接口之一
- Python环境下基于自适应滤波器的音频信号(wav格式)降噪方法
哥廷根数学学派
python开发语言
Python的集成环境我一般使用的是Winpython,Winpytho脱胎于pythonxy,面向科学计算,兼顾数据分析与挖掘;Anaconda主要面向数据分析与挖掘方面,在大数据处理方面有自己特色的一些包;Winpytho强调便携性,被做成绿色软件,不写入注册表,安装其实就是解压到某个文件夹,移动文件夹甚至放到U盘里在其他电脑上也能用。抛开软件包的差异,我个人也推荐初学者用winpython,
- 数据分析与挖掘简介
数据蜗牛
20世纪40年代第一台数字计算机出现到90年代中期之前,信息化建设可归为以单机应用为主要特征的数字化阶段(可称为信息化1.0),而第一次的信息化浪潮,始自20世纪80年代个人计算机的大规模普及应用。从90年代中期开始,以美国提出“信息高速公路”建设计划为重要标志,互联网开始了其大规模商用进程,带来了信息化建设的第二次浪潮,即以联网应用为主要特征的网络化阶段(可称为信息化2.0)。当前,信息化建设的
- 电商API接口的大数据分析与挖掘技巧
爱吃猫的菜菜
api接口数据分析信息可视化数据挖掘大数据数据库
随着电商行业的快速发展,电商平台上的交易数据量也越来越大。如何对这些数据进行分析和挖掘,从中获取有价值的信息,已经成为电商企业和开发者关注的重点。本文将介绍电商API接口的大数据分析与挖掘技巧。一、数据采集1.确定分析目标:在进行大数据分析之前,需要明确分析的目标和问题,以便针对性地采集数据。2.选择数据源:根据分析目标,选择合适的数据源。电商平台提供的API接口是获取数据的重要途径,可以通过调用
- 大数据分析与挖掘-期末复习大纲[HBU]
洛杉矶县牛肉板面
AI学习数据分析数据挖掘
前言这篇博客针对河北大学大数据分析与挖掘课程期末复习,目的是给同学们一个比较清晰的复习方向,具体的学习还需要平时认真听讲、写作业。我们使用的教材是这本:练习题目我只更新了部分答案,至于剩下的答案老师上课的时候会带着讲解的。在这里我只是为同学们提供一个复习纲要和复习方向。希望大家能快速抓到考试重点,不在其他方向上浪费精力。选择题答案:1.C2.D判断题答案:1.X2.√3.X4.X(若答案有误,请及
- Pytorch环境下基于Transformer的滚动轴承故障诊断
哥廷根数学学派
pytorchpython人工智能
关于python的集成环境,我一般Anaconda和winpython都用,windows下主要用Winpython,IDE为spyder(类MATLAB界面)。winpython脱胎于pythonxy,面向科学计算,兼顾数据分析与挖掘;Anaconda主要面向数据分析与挖掘方面,在大数据处理方面有自己特色的一些包;winpython强调便携性,被做成绿色软件,不写入注册表,安装其实就是解压到某个
- Python+MySQL+PowerBI 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘
材哥儿
mysqlpython数据库数据分析powerbi数据挖掘
项目概述:抖音作为当下最火热的短视频软件,探索其产生的数据可以得到极高的价值。本项目模拟从将csv文件导入python工具进行数据分析并对用户点赞预测建模分析,且将python处理后的数据存储到MySQL数据库中,最后用可视化工具输出分析结果,最终可以更好地进行内容优化、产品运营。数据具体字段信息:字段字段说明字段字段说明uid用户idlike是否点赞user_city用户城市music_id音乐
- python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...
weixin_39616477
python数据分析与挖掘论文
第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分,如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。在建模过程中,一般会优先考虑算法和参数,但是数据特征才决定了整体结果的上限,而算法和参数只决定了如何逼近这个上限。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息,并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。10.1数值特征实际数据中,最常
- 数据分析与挖掘入门——学习笔记(八)Pandas基本操作、运算、画图和IO操作
无敌的白金之星
数据分析与挖掘
一、基本操作为了更好的理解这些基本操作,我们将读取一个真实的股票数据。关于文件操作,后面在介绍,这里只先用一下API#读取文件data=pd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv")#删除一些列,让数据更简单些,再去做后面的操作data=data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"],axis=1
- 基于协同过滤算法的人才资源大数据分析与挖掘平台毕设源码
sj52abcd
算法数据分析课程设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有16年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。目录开发背景:国外研究现状分析:国内研究现状分析:社会可行性:功能:数据库表设计:K-means算法实现:代码实现:开发背景:随着人才市场的不断扩大和竞争的加剧,如何更好地利用大数据技术,实现人才资源
- 【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】
爱欲无极
机器学习数据分析与挖掘数据可视化python数据分析开发语言
基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘前言技术栈数据获取与预处理描述性分析建立预测模型模型评估与结果展示Web应用搭建结语前言随着金融科技的迅猛发展,信用卡客户的历史数据分析变得越来越重要。本文将介绍如何使用Python、Sklearn和Flask对公开数据集进行信用卡客户违约预测分类模型的建立与分析。我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法,通过ROC曲线、混淆矩阵等
- 【当当网图书数据分析与挖掘】
爱欲无极
数据分析与挖掘数据分析数据挖掘python爬虫聚类
包含内容:文档+源代码+爬虫数据+爬虫代码+当当网图书数据分析与挖掘演示视频数据集技术栈数据分析维度摘要创新点文档截图私聊我吧演示视频演示-当当网图书分析挖掘数据集爬取当当网的图书销售数据技术栈Flask:用于构建Web应用程序。MySQL:用于存储和管理爬取到的图书数据。Echarts:用于可视化数据分析结果。数据分析维度在数据的分析部分,主要分为四个维度,分别是类型、出版社、作者、出版时间,分
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号