- day 28打卡
weixin_39908253
AI学习笔记python
day18选用昨天的kmeans得到的效果进行聚类,进而推断每个簇的实际含义#先运行之前处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams['font.sans-se
- 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 基于wordcloud库实现词云图
大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解基于wordcloud库实现词云图视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更新中..
- 十种常用数据分析模型
耐思nice~
数据分析数据分析人工智能机器学习数学建模
1-线性回归(LinearRegression)场景:预测商品销售额优点:简单易用,结果易于解释缺点:假设线性关系,容易受到异常值影响概念:建立自变量和因变量之间线性关系的模型。公式:[y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n]代码示例:importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklea
- numpy教程
Jeffrey_Pacino
编程学习numpy数据分析
使用jupyternotebook分析数据之前导入的包importnumpyasnp#linearalgebraimportpandasaspd#dataprocessing,CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv)%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotasplt#Matlab-styleplottingimportseabornassns
- 【Pandas超实用经验汇总-数据建模分析】
Mr.小海
Python数据挖掘数据分析python
Pandas超实用经验汇总-数据分析前言基本方法1.读取文件2.查看数据3.修改、删除、替换数据等总结前言看见了很多教程虽然很全,但是很多技巧容易忘记且几乎用不上,读起来晦涩难懂,今天我给大家总结了Pandas的一些学习经验技巧,包含常见日常使用的pandas知识,以及一些技巧,这些技巧常见于数学建模,数据分析,数据挖掘比赛等。基本方法1.读取文件方法如下:importpandasaspd#正常写
- 数据分析综合应用 30分钟精通计划
z日火
校招学习日记数据分析数据挖掘
数据分析综合应用30分钟精通计划(完整版含输出)⏰时间分配5分钟:数据加载与清洗基础10分钟:探索性数据分析(EDA)10分钟:数据分析实战案例5分钟:分析报告生成第一部分:数据加载与清洗基础(5分钟)1.模拟真实数据集importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings
- [Python] -项目实战4- 利用Python进行Excel批量处理
踏雪无痕老爷子
Pythonpythonexcel开发语言
一、为什么要批量处理Excel文件?节省时间:人工对数十、数百个Excel文件重复操作不现实,Python批量处理一次搞定。保证一致性:统一格式、统一操作,避免手动误差。易于集成:可嵌入日常自动化流程,支持定时和触发执行。二、常用库及选型建议库作用优势局限pandas读取/清洗/分析Excel数据语法简
- Python高效编程技术大全:从解释器到异步编程
竹石文化传播有限公司
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《Python高性能编程技术》旨在指导开发者深入理解Python的性能优化方法。本书涵盖了从解释器机制、数据结构和内置函数的优化,到使用Numpy、Pandas、多线程和多进程进行数值计算和数据处理,再到并发编程和性能分析等全面技术,帮助开发者提升代码执行效率和处理各种性能挑战。1.Python解释器性能分析Python作为一门解释型语言,其性能受到解释器行为
- Python自动化神器:Faker库生成逼真测试数据的10种高级技巧
Python自动化神器:Faker库生成逼真测试数据的10种高级技巧fromfakerimportFakerimportpandasaspdimportjsonfromdatetimeimportdatetime#创建一个Faker实例fake=Faker('zh_CN')#使用中文本地化#生成基本个人信息defgenerate_user():return{"name":fake.name(),"
- Python在股票数据分析中的应用,如何通过代码实现精准预测股价走势?
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易数据分析python股票数据分析股价走势预测代码实现股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>数据获取与导入在股票数据分析中,首先要获取相关数据。Python有许多库可实现这一功能,比如pandas-datareader。使用它可以轻松从知名数据源如雅虎财经获取股票的历史价格、成交量等数据。只需简单几行代码,就能将特定股票在特
- 【day1】Python基础知识-pycharm版
m0_56051615
pycharmpythonide
内容:IDLE介绍使用、建立python源文件、python程序格式(缩进和注释)、海龟绘图、对象的组成、栈内存和堆内存、标识符、变量安装PyCharm和AnacondaAnaconda是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。其包含的科学包包括:numpy,pandas,ipythonnotebook等
- 套数据分析模板(含 Python 代码和示例数据)
女码农的重启
开发语言数据清洗pythonjava数据分析
一、销售数据分析模板(1-10套)模板1:月度销售趋势分析示例数据(sales_monthly.csv)月份,销售额,销量,客单价2023-01,120000,500,2402023-02,135000,550,245.452023-03,150000,600,250...Python代码importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#设置中文显示plt.
- 超详细 Conda 指令详解---附有相应的示例
以下是所有conda指令的详细列表,并附有相应的示例超详细Conda指令详解环境管理命令condacreate:创建新环境condacreate--name[package_spec1package_spec2...]示例:condacreate--namemyenvnumpypandascondainstall:安装包到当前环境condainstall[--name][--file][--cha
- 告别内存焦虑!用Dask打开Python大数据并行计算的“任意门“
小张在编程
python大数据开发语言
引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件,看到内存占用率从10%飙升到90%,最后弹出"MemoryError"时;当你想对亿级数据做分组聚合,却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物?Python生态中,Dask库就像一台"并行计算推土机",能把大数据拆分成小块并行处理,让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战,带你掌握这
- 基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化
神经网络15044
深度学习算法仿真模型生成对抗网络学习人工智能
复现论文:基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化我将使用Python复现这篇关于使用生成对抗网络(GAN)增强主动学习来优化超高温陶瓷(UHTC)硬度的研究论文。以下是完整的实现代码和解释。1.环境准备和数据加载首先,我们需要准备必要的Python库并加载数据。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimpor
- Conda 核心命令快速查阅表
拉拉拉拉拉拉拉马
conda
本表旨在提供一个简洁、高效的Conda命令参考,专注于最常用功能的快速查找。1.环境管理(EnvironmentManagement)功能(Function)命令(Command)示例(Example)创建新环境condacreate-n[packages...]condacreate-nmyenvpython=3.9pandas激活环境condaactivatecondaactivatemyen
- Python 数据分析与可视化:从基础到进阶的技术实现与优化策略
女码农的重启
python数据分析开发语言
数据分析与可视化是数据科学领域的核心技能,Python凭借其丰富的库生态和灵活的编程范式,成为该领域的首选工具。本文将系统讲解Python数据分析与可视化的技术栈实现,从基础操作到性能优化,结合实战场景提供可复用的解决方案。数据分析核心库技术解析Pandas数据处理引擎原理Pandas作为数据分析的基石,其核心优势在于基于NumPy的矢量运算和高效的内存管理。与Excel的单元格级操作不同,Pan
- Python - 数据分析三剑客之Pandas
MinggeQingchun
PythonPythonPandas
阅读前可参考NumPy文章https://blog.csdn.net/MinggeQingchun/article/details/148253682https://blog.csdn.net/MinggeQingchun/article/details/148253682Pandas是Python中一个强大的开源数据分析库,专门用于处理结构化数据(如表格、时间序列等),其核心数据结构为Seri
- Python的科学计算库NumPy(一)
linlin_1998
pythonnumpy开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一,提供了高性能的多维数组(ndarray)对象和大量数学函数,是许多数据科学、机器学习库(如Pandas、SciPy、TensorFlow等)的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- Python Day9
@浙大疏锦行PythonDay9.内容:热力图的绘制enumerate()方法子图的绘制代码:list_nums=[1,2,3,4,5,6]forindex,valinenumerate(list_nums):print(f"index={index},val={val}")forvalinlist_nums:print(f"val={val}")importpandasaspdimportmat
- python-pandas数据分析+案例分析
文章目录前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比,各车类、级别车辆销量及环比2.车辆销售规模及环比、不同价位车销量及环比3.各车系、厂商、品牌车销量及环比,市占率及变化趋势4.品牌、车类、车型、级别的各top销量二、地质灾害航空公司客户价值分析1.原始数据存在少量的缺失值和异常值前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比,各车类、级别车辆销量及环比importnump
- pandas销售数据分析
pandas销售数据分析数据保存在data目录消费者数据:customers.csv商品数据:products.csv交易数据:transactions.csvcustomers.csv数据结构:字段描述customer_id客户IDgender性别age年龄region地区membership_date会员日期products.csv数据结构:字段描述product_id产品IDcategory
- 基于Python的旅游数据可视化应用
摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作,确保数据质量可靠。在可视化展示方面,系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库,通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是,所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案,这种设计不仅美观大方,更能突出体现
- Pandas 学习教程
_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- 【Python基础】最强 Pandas 平替 -- Polars
程序媛阿紫
pythonpandas开发语言
Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库,可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的,但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括:快速:Polars是从零开始编写的,紧密与机器结合,没有外部依赖。I/O:对所有常见数据存储层提供一流支持:本地、云存储和数据库。易于使用:以原始意图编写查询。Polars在内部会使用其查询优化器确定执行
- pandas学习笔记
kara_486
pandas学习笔记
pandas是python中一个性能强大的数据处理库,能进行复杂的数据处理。pandas的数据结构分为三种类型,分别为series,DataFrame和index,对于初学者而言,series和DataFrame这两种结构最为重要。下面作者将重点介绍series和DataFrame这两部分。series的介绍series按照作者的目前的理解是pandas库中最基础的组成部分,seriers是由索引
- 使用 Python 和 Pandas 处理 Excel 数据:合并单元格示例
技术探索
1024程序员节
引言在数据处理过程中,我们经常会遇到需要从Excel文件中提取和处理数据的情况。本文将通过一个简单的示例,介绍如何使用Python的Pandas库来读取Excel文件,处理其中的合并单元格,并将结果输出到新的Excel文件中。(这里的合并是列1提取一个数据,列2提取两个数据进行合并)1.准备工作首先,请确保你的系统中已经安装了Pandas库。如果尚未安装,可以通过以下命令进行安装:pipinsta
- Python数据分析案例|从模拟数据到可视化:零售门店客流量差异分析全流程
1.依赖库导入importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportfont_managerfromdatetimeimportdatetimematplotlib.pyplot:用于绘制图表。numpy:numpy:pandas:虽然代码中未font_manager:设置datetime:生成
- 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛:预测房价
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录4.10实战Kaggle比赛:预测房价1)数据预处理2)模型定义与训练3)模型评估与预测4)模型训练与预测提交5)示例超参数(可调)4.10实战Kaggle比赛:预测房价数据来源:Kaggle房价预测比赛.1)数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc