- Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验
我的运维人生
信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代,如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来,成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts,作为一款基于Python的开源数据可视化库,凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力,成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏,并通过实际代码案例
- pyecharts——绘制柱形图折线图
2224070247
信息可视化pythonjava数据可视化
一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd)数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来,ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评,成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具,被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言,也加入ECharts的使用行列,并研发出方便Python开发者使用的数据
- 高级 ECharts 技巧:自定义图表主题与样式
SnowMan1993
echarts信息可视化数据分析
ECharts是一个强大的数据可视化库,提供了多种内置主题和样式,但你也可以根据项目的设计需求,自定义图表的主题与样式。本文将介绍如何使用ECharts自定义图表主题,以提升数据可视化的吸引力和一致性。1.什么是ECharts主题?ECharts的主题是指定义图表样式的配置项,包括颜色、字体、线条样式等。通过预设主题,你可以快速更改图表的整体风格,而自定义主题则允许你在此基础上进行个性化设置。2.
- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
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Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- GenVisR 基因组数据可视化实战(三)
11的雾
3.genCov画每个突变位点附件的coverage,跟igv有点相似。这个操作起来很复杂,但是图还是挺有用的。可以考虑。由于我的referencegenomebuild是hg38BiocManager::install(c("TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene","BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38"))library(TxDb.Hsapien
- Python数据分析与可视化
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Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程,它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。以下将详细探讨Python在数据分析与可视化方面的应用,包括常用的库、数据处理流程、可视化技巧以及实际应用案例。一、Python数据分析与可视化的重要性数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来,以便人们能够更直观地理解数据背后的信息和规
- 【Python】tkinter及组件如何使用
小九不懂SAP
我的Python日记python开发语言tkinter
一、tkinter的应用场景tkinter是Python的标准GUI(图形用户界面)库,它提供了丰富的控件和工具,使得开发者能够轻松创建跨平台的桌面应用程序。以下是一些tkinter的常见应用场景:桌面应用程序开发:开发者可以使用tkinter来创建各种桌面应用程序,如文本编辑器、计算器、图片查看器、游戏等。这些应用程序可以具有复杂的用户界面,包括窗口、按钮、文本框、下拉菜单、滚动条等。数据可视化
- Axure科技感大屏系统设计:智慧农场管理平台
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在数字化转型的浪潮中,数据可视化作为连接现实世界与数字世界的桥梁,正以前所未有的速度改变着各行各业的面貌。智慧农业作为现代农业的重要发展方向,其管理平台的数据大屏设计尤为重要,它不仅是农场运营状况的直接展示窗口,更是决策支持与分析的强有力工具。AxureRP,作为一款强大的原型设计工具,凭借其高度的自定义能力和丰富的交互设计功能,成为了设计科技感十足的智慧农场管理平台大屏的理想选择。Axure在科
- R 数据可视化 —— 韦恩图
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前言对于数据集之间交叠关系的可视化,通常想到的是绘制韦恩图。韦恩图是一种关系型图表,通过图形之间的重叠来反映数据集之间的相交关系。下面,我们来简单介绍一下如何绘制韦恩图韦恩图绘制韦恩图的包有很多,比如gplots包的venn()函数、limma包的vennDiagram()函数、venneuler包的venneuler()函数。但是这些包绘制出来的图像效果都不是很好,所以我们使用比较成熟的包Ven
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- 基于VUE2-dataV和echarts实现的可视化大屏,百分比适配PC端
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可视化平台中,数据分别通过仪表盘、环状图、柱形图、曲线图、滚动表格等多种形式展示数据变化。可视化平台大致分为左、中、右三部分,左侧由能耗总览、耗能占比、库存预警构成,中间由数据总览、销售计划完成率构成,右侧由销售统计、销售排名(TOP8)、生产统计构成。平台右上角动态显示当前系统日期、星期、时间,格式。在管理端进行添加数据后,数据可视化图表进行相应变化。1.能耗总览仪表盘,统计分析耗电量、耗水量、
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MATLAB是一款商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分,可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。1.解压安装包:①鼠标右击【MATLABR2024a(64bit)
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基于AIOps理念研发的新一代运维监大屏全盘展示IT运行状态,减轻运维人员的重复性工作量,提高IT系统排错速度,加速运维知识学习积累。图片1.png领先的数据可视化平台,把IT运维化繁为简图片2.jpg图片3.png图片4.png图片5.png图片6.png全面提升IT运维管理水平1.直接导出精美的IT运行可视化报表图片7.png2.资源分析对比图片8.png3.自动生成监控项运行“脑图”图片9.
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在现代应用程序中,数据可视化是一个重要的功能,它可以帮助用户更直观地理解数据。在C#WPF(WindowsPresentationFoundation)中,有多种方式可以生成图表。以下是五种常见的方法,每种方法都有其独特的优势和局限。1.使用System.Windows.Shapes命名空间代码示例:<RectangleWidth="50"Height="50"Fill="Blue"Canva
- 基于Python爬虫四川成都二手房数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状_django商品房数据分析论文(1)
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3.国外研究现状在国外,二手房数据可视化也是一个热门的研究领域。以美国为例,有很多公司和网站提供了专门的二手房数据可视化工具,如Zillow、Redfin等。这些工具通常提供房价趋势图、房价分布图、房源信息等功能,帮助用户更好地了解房市动态。综上所述,虽然国内外在二手房数据可视化方面已经有了一些研究成果,但对于四川成都地区的二手房市场还没有相关的研究和可视化系统。因此,本研究旨在设计并实现一个基于
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D3.js介绍D3.js是一个流行的JavaScript数据可视化库,全称为Data-DrivenDocuments,即数据驱动文档。它以数据为核心,通过数据来驱动文档的展示和操作。D3.js提供了丰富的API和工具,使得开发者能够创建出各种交互式和动态的数据可视化效果。官方介绍网站:WhatisD3?|D3byObservableD3.js导入方式介绍在JavaScript中导入D3.js通常使
- Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用!!!!
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前言:Python是进行数据分析和可视化的强大工具,常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述,介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化:Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法:5、错误处理和异常判断说明
- 【echarts】使用 ECharts 绘制3D饼图
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使用ECharts绘制3D饼图在数据可视化中,饼图是表达数据占比信息的常见方式。ECharts作为一个强大的数据可视化库,除了标准的二维饼图,也支持更加生动的三维饼图绘制。本文将指导你如何使用ECharts来创建一个3D饼图,提升你的数据展示效果。首先了解3D饼图的构成在ECharts中,3D饼图主要是通过surface类型的图表来模拟实现的。一个surface类型的系列(series)可以定义一
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️大数据平台建设指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台的核心技术和方法。⭐️《遇见Python:初识、了解与热恋》:涵盖了Pytho
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文章目录系列目录10个Python办公自动化案例1.Excel数据读取与写入2.自动生成PDF文件3.自动发送邮件4.自动化文件重命名5.批量下载网页内容6.自动化数据可视化7.自动化文档批量处理8.批量文件压缩9.日程提醒自动化10.数据定时备份系列目录序号直达链接表白系列1Python制作一个无法拒绝的表白界面2Python满屏飘字表白代码3Python无限弹窗满屏表白代码4Python李峋同
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Elasticsearch(简称ES)是一个开源的搜索引擎,广泛用于全文搜索、分析和数据可视化。以下是一些常用的Elasticsearch函数和操作:索引操作创建索引PUT/index_name删除索引DELETE/index_name查看索引GET/index_name文档操作插入文档POST/index_name/_doc/{"field":"value"}获取文档GET/index_name
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第一节课:数据整理与清洗第二节课:数据筛选、过滤与排序第三节课:高级数据处理技巧第四节课:数据可视化与实践案例第五节课:统计分析与报表第六节:常见的Excel报表与下方的课程形成知识体系:Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python机器学习教
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- Python数据可视化:25年GDP之变_基于d3
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同时还需要注意一下编码问题,这里的CSV文件需要用gbk编码。下面是从统计局下载下来的CSV数据。我偷了个懒,直接就先在表格里删除了前三行,如下。接下来便是用Python对数据进行规整,代码如下。 importpandasaspd#读取数据df=pd.read_csv(gdp.csv,encoding=utf-8)(names,values,dates)=([],[],[])#记得去除地区这个列名
- 【题目】数据分析与数据思维选择题
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1.以下选项中不属于数据预处理的是()A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析:选B。数据清洗指对数据集中的不完整、不合理或不准确的数据进行修补、去重、纠错、修补或删除数据变换将原始数据变换成符合目标算法要求的数据数据集成指对来自不同的数据源的数据进行集成处理2.用来描述访问了某个项目一次就退出的次数和这个项目总访问的次数的比率的基础指标是_?A.跳失率B.费效比C.渠道转换率D.访
- Python和数据分析:Seaborn新手指南
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Seaborn是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库,它提供了高级接口和漂亮的默认样式,使得数据可视化变得更加简单和美观。1.导论Seaborn在数据可视化中的角色和优势体现在以下方面:简化API:Seaborn的API设计更加简洁,容易使用,尤其适合初学者。它能够通过几行代码生成漂亮而具有信息含量的图表。美观的默认样式:Seaborn具有吸引人的默认颜色和样式,无需额外的配置即可生成
- Holoviews 创建复杂的可视化布局
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如何使用Holoviews创建复杂的可视化布局在数据科学和数据可视化领域,Holoviews是一个非常强大的Python库,它可以帮助我们轻松地创建各种复杂的可视化布局。Holoviews提供了一个高层次的接口,使得创建交互式和静态可视化变得简单而直观。本文将介绍如何使用Holoviews来创建复杂的可视化布局,让你的数据以最直观的方式展现出来。安装Holoviews首先,确保你已经安装了Holo
- Pyecharts可视化数据大屏
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Pyecharts是一个非常强大的Python数据可视化库,它可以用来创建各种图表,并通过配置参数将这些图表组合成数据大屏。以下是创建一个简单的数据大屏的步骤和示例代码。1.安装pyecharts首先,你需要安装pyecharts:pipinstallpyecharts2.创建图表使用pyecharts创建多个图表,如柱状图、折线图等。下面是一些示例:frompyecharts.chartsimp
- 老板视角的可视化分析
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信息可视化数据分析数据挖掘
明明在金蝶开发了报表,老板却看也不看,因为站在老板的视角,他想要的金蝶BI数据可视化分析大概是下面这样的:1、不用等,想要的分析马上就能做到点击刷新,马上就能更新数据,自动计算指标、分析数据;在分析过程中,随时可以修改图表的汇总、行列维度,或者自行筛选数据做分析,又或者立即针对某维度数据展开分析等。举个例子来说,就是当你在分析报表时,发现某门店、某产品的生产销售情况异常时,可以立即针对性地分析该门
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
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工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
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mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
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面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
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SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
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直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,