- Python中三种表示NA的方式
风语者666
python
Python中三种表示NA的方式#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportpandasaspd#data_frame=np.load('a.npy',allow_pickle=True)#print(data_frame.columns)df=pd.DataFrame({'one':[1,2,3,pd.NA]})df=pd.DataFrame({'one':[
- AI 之路——数据分析(1)Pandas小结与框架整理
Robin_Pi
机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
目录1.写在前面1.1AI之路:1.2工具/技能:2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路:数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能:Python、NumPy、Pandas、Matplotl
- python/R 连接 clickhouse
weixin_41283198
pythonclickhouser语言python大数据r语言
1、python-clickhouseimportnumpyasnpfromclickhouse_driverimportClientimportpandasaspdsql=open('/opt/check_detect_local.sql','r',encoding='utf8')sqltxt=sql.readlines()print(len(sqltxt))sqls=[]foriinnp.ar
- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
weixin_30777913
pandaspython云计算数据仓库
设计一个基于多个带标签的SnowflakeSQL模板作为配置文件和多组参数的PythonPandas代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库中的数据导出为CSV文件到指定目录上,然后逐个文件压缩为zip文件,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能
- Python Pandas实现dataframe导出为Excel 2007格式的文件并设置合适的列宽度
weixin_30777913
pandaspython开发语言excel
PythonPandas实现dataframe导出为Excel2007格式的文件,并且针对每一列的数据调整到合适宽度,并封装为函数。此函数能够有效处理大多数情况下的列宽调整需求,确保Excel文件内容清晰易读。将PandasDataFrame导出为Excel2007+格式(.xlsx)并自动调整列宽,可以使用以下函数。该函数会处理索引列和数据列,确保每列宽度适合内容。importpandasasp
- Python中Pandas常用函数及案例详解
程序员爱技术
pythonpandas开发语言数据分析大数据
Pandas是一个强大的Python数据分析工具库,它为Python提供了快速、灵活且表达能力强的数据结构,旨在使“关系”或“标签”数据的操作既简单又直观。Pandas的核心数据结构是DataFrame,它是一个二维标签化数据结构,可以看作是一个表格,其中可以存储不同类型的数据。下面是Pandas中一些关于导入、导出、查看、检查、选取、清理、合并、统计等常用函数的详解以及案例说明:第一、导入函数P
- 解决pandas的to_excel方法写入数据被覆盖的问题
hobbies.
pandasexcelpython
1.先用openpyxl读取到了excel文件的数据,载入excel文件的内容到ExcelWriter中,使用ExcelWriter写入保存importpandasaspdfromopenpyxlimportload_workbookdf=pd.DataFrame([66])withpd.ExcelWriter(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1.xlsx')as
- Pandas:to_excel 在原Excel表 追加写入数据
条件漫步
pythonpython
@创建于:20211118文章目录1、直接写入2、直接写入3、参考链接1、直接写入如果只是想把一个DataFrame保存为单独的一个Excel文件,那么直接写:df_data.to_excel('xxx.excel','sheet1',index=False)保存为单个Excel文件和这个文件中的单个表。如果先前存在有同名的Excel文件,这样做会把之前的Excel文件覆盖掉。2、直接写入ifno
- 4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并_excel表格自动合成python
2401_84010702
程序员pythonexcel开发语言
importpandasaspd #读取Excel文件 file_list=['file1.xlsx','file2.xlsx'] dfs=[pd.read_excel(file)forfileinfile_list] #合并多个工作表 result=pd.concat(dfs,ignore_index=True) #保存到新的Excel文件 result.to_excel('merg
- pandas常用数据格式IO性能对比
lining808
Pythonpandaspython数据分析
前言本文对pandas支持的一些数据格式进行IO(读写)的性能测试,大数据时代以数据为基础,经常会遇到操作大量数据的情景,数据的IO性能尤为重要,本文对常见的数据格式csv、feather、hdf5、jay、parquet、pickle性能进行对比。csvCSV(Comma-SeparatedValues)是一种用于存储表格数据的简单文件格式。在CSV文件中,每一行通常代表一条记录,字段(列)由逗
- Python数据分析NumPy和pandas(十七、pandas 二进制格式文件处理)
FreedomLeo1
Python数据分析python数据分析pandasHDF5PyTablesh5pyExcel
以二进制格式存储(或序列化)数据的一种简单方法是使用Python的内置pickle模块。同时,pandas构造的对象都有一个to_pickle方法,该方法以pickle格式将数据写入磁盘。我们先把之前示例用到的ex1.csv文件加载到pandas对象中,然后将数据以二进制pickle格式写入examples/frame_pickle文件中:importpandasaspdframe=pd.read
- Pandas真实案例进阶:从数据清洗到高性能分析的完整指南
Eqwaak00
Pandaspython开发语言科技pandas
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
- 大气视热源Q1与视水汽汇Q2的计算 利用python以ERA5再分析资料为例
shift0516
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python代码:importosimportnetCDF4asncimportnumpyasnpimportxarrayasxrimportpandasaspdimportmetpy.constantsasconstantsfrommetpy.unitsimportunitsfrommetpy.calcimportmixing_ratio_from_specific_humidity,first
- 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]
- python小白精华快速上手知识笔记(简短版)
小白探索中
笔记python
PYTHON基本语法目录一、变量和数据类型1.变量2.数据类型二、基本函数输出函数-print()输入函数-input()类型转换函数长度函数-len()数学运算函数(在math模块中)定义函数调用函数三、数据结构列表(list)字典(dict)元组(tuple)四、基本库NumPy(用于数值计算)Pandas(用于数据处理和分析)Matplotlib(用于数据可视化)Scikit-learn(用
- Pandas使用教程 - Pandas 与 SQL 数据库交互
闲人编程
Pandas使用教程数据库pandassql数据分析存储加载数据
目录进阶篇40.Pandas与SQL数据库交互1.引言2.数据读取:从SQL加载数据2.1使用pd.read_sql()示例:使用SQLAlchemy连接SQLite数据库2.2使用pd.read_sql_table()3.数据写入:将DataFrame写入SQL数据库3.1使用DataFrame.to_sql()示例:写入数据到SQLite数据库4.数据库连接与SQLAlchemy4.1使用SQ
- python链家数据分析_利用Python分析北京链家二手房数据
熊仔仔仔仔
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这是一篇非常简单易懂的分析方法,你只需要了解Python的3个包(numpy,pandas,matplotlib)和Python基本的语法结构就可以看懂了。当然,跟着这篇文章亲手试一次更能加深你的理解~有任何不懂的问题都可以私信我哈~欢迎私撩一、明确分析目的和思路1、分析北京二手房成交价格分布情况2、分析成交量超过一亿的经纪人相关因素二、数据准备1、数据概况(1)爬虫爬取的链家经纪人的成交数据(2
- 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
- Python:Matplotlib
愚戏师
python基础与机器学习pythonmatplotlib开发语言
Matplotlib相关的核心内容1.Matplotlib概述Matplotlib是Python的2D绘图库,能够生成高质量的静态、交互式和动画可视化效果。其核心特点是:层次结构:基于Figure(画布)和Axes(坐标系)的层级对象模型。灵活性:支持从简单折线图到复杂3D图形的多种图表类型。兼容性:与NumPy、Pandas无缝集成,支持输出多种格式(PNG、PDF、SVG等)。Matplotl
- 保姆级别&使用Python实现“机器学习“案例
dami_king
随笔python机器学习开发语言
从安装到运行手把手教学,保证不迷路~零基础友好版教程第一步:安装必备工具包别慌!这里有两种安装方式,选你顺手的方式1:用代码自动安装(推荐新手)直接在你的Python代码最前面加这几行,运行时会自动安装:#把这坨代码贴在文件最前面!importsysimportsubprocess#需要装的包列表packages=['numpy','pandas','matplotlib','scikit-lea
- Python爬虫实战010:反爬取机制学习
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Python爬虫教程python爬虫开发语言
#-*-coding:utf-8-*-"""@ModuleName:demo_001@Function:@Author:@Time:2020/12/28上午11:21"""fromlxmlimportetreeimportpandasaspdimportreimportrandomimporturllibimportrequestsimporttimeimportosimportjson
- 【Pandas】pandas Series repeat
liuweidong0802
PandasSeriespandas
Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.argsort([axis,kind,order,stable])用于返回Series中元素排序后的索引位置的方法Series.argmin([axis,skipna])用于返回Series中最小值索引位置的方法Series.argmax([axis,skipna])用于返回Series中最
- python可應用在金融分析的那一個方面,如何部署在linux server上面。
蠟筆小新工程師
金融
Python在金融分析中應用廣泛,以下是幾個主要方面:###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集,進行清理、轉換和統計運算。-舉例:處理歷史市場數據,分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- pyscript的用法
新时代_打工人
pythonpython开发语言前端框架
PyScript核心特性Pythoninthebrowser:启用drop-incontent、外部文件托管(基于Pyodide项目),以及不依赖服务器端配置的应用程序托管。Python生态:提供流行的Python和科学计算软件包(例如numpy,pandas,scikit-learn等)。PythonwithJavaScript:在Python和JavaScript对象和命名空间之间进行双向通信
- Python 自动化探索性数据分析(EDA)工具
东方佑
量子变法python自动化数据分析
1.PandasProfiling功能特点:自动生成详细的统计报告,包含数据概览、单变量分析、相关性矩阵、缺失值分析等。支持交互式HTML报告,可导出为PDF或其他格式。适合快速生成数据集的全面摘要。使用示例:importpandasaspdfrompandas_profilingimportProfileReportdf=pd.read_csv("data.csv")profile=Profil
- DataFrame中添加和删处‘行’
手机忘记时间
pandas
添加:在Pandas中,df.loc[len(df)]=new_values这行代码用于在DataFramedf的末尾添加一行新数据。这里的len(df)返回的是DataFrame当前的行数,因此df.loc[len(df)]指向的是一个新的行索引,这个索引在当前DataFrame中还不存在。以下是这行代码的详细解释:df:代表你的DataFrame对象。loc:是Pandas提供的基于标签的索引
- 2025自动化采集豆瓣选电影20年代以来的推荐数据并进行结构化分析及数据缺失值处理方案
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今天在豆瓣数据中采集20年代以来的电影时遇到了取得电影标题/评分/年份等大量缺失值核心功能动态分页采集:通过API参数迭代获取全量数据反爬策略:请求头模拟、Cookies自动化、随机延迟数据清洗:缺失值填充、嵌套JSON解析持久化存储:JSON结构化存储与PandasDataFrame转换技术栈请求处理:requests库实现API调用数据解析:json模块处理结构化响应异常管理:try-exce
- python量化数据15:计算同花顺涨停次日涨跌幅表现
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一、环境安装pipinstallpandaspipinstallrequestspipinstallmootdx二、代码frommootdx.quotesimportQuotesimportpandasaspdimportrequestsimporttimeimportjsonclient=Quotes.factory(market='std')defget_open_limit_pool(dat
- 笔试题1:电商销售数据处理与分析
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大数据笔试题大数据面试
笔试题1电商销售数据处理与分析:某电商平台提供了一份销售数据文件sales_data.csv,包含以下字段:order_id(订单ID)、customer_id(客户ID)、product_name(产品名称)、quantity(购买数量)、price(产品单价)、order_date(订单日期,格式为YYYY-MM-DD)。请使用Python的Pandas库完成以下任务:读取sales_data
- html
周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
install
fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache