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K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
- Python 数据分析与机器学习入门 (一):环境搭建与核心库概览
程序员阿超的博客
Pythonpython数据分析机器学习入门教程环境搭建AnacondaJupyterNotebook
Python数据分析与机器学习入门(一):环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇,专为初学者设计。文章首先阐明了Python在数据科学领域的优势,然后手把手指导读者如何使用Anaconda搭建一个无痛、专业的开发环境,并介绍了强大的交互式工具JupyterNotebook的基本操作。最后,简要概览了NumPy、Pandas、Scikit-learn等核心库
- 物流数据行业分析(包含完整代码和流程)------python数据分析师项目Anaconda
欲梦yhd
数据分析项目大数据condapython
一、引言数据分析流程为明确目的、获取数据、数据探索和预处理、分析数据、得出结论、验证结论、结果展现。物流业务中对数据进行深入挖掘和分析的过程,旨在提高运输效率、降低运输成本、提高客户满意度,以及提高公司的竞争力。本案例物流数据分析目的:a、配送服务是否存在问题b、是否存在尚有潜力的销售区域c、商品是否存在质量问题二、详细流程1、数据预处理(数据清洗)(1)数据导入使用panda库读取数据,编码方式
- Python 数据分析实践经验与学习心得
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在当今数据驱动的时代,Python以其丰富的库和便捷的语法,成为数据分析领域的首选语言。本文将结合实际案例,分享Python数据分析的学习心得与实践经验,涵盖数据读取、清洗、分析及可视化等关键环节,希望能为大家的学习和工作提供帮助。一、数据分析必备库介绍在Python数据分析中,有几个核心库是必须掌握的,它们就像我们手中的“神兵利器”,能够高效完成各种数据分析任务。Pandas:用于数据处理和分析
- 《Python数据分析与挖掘实战》Chapter8中医证型关联规则挖掘笔记
茫茫大地真干净
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最近在学习《Python数据分析与挖掘实战》中的案例,写写自己的心得。代码分为两大部分:1.读取数据并进行聚类分析2.应用Apriori关联规则挖掘规律1.聚类部分函数分析:defprogrammer_1():datafile="C:/Users/longming/Desktop/chapter8/data/data.xls"processedfile="C:/Users/longming/Des
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这是Python数据分析实战基础的第一篇内容,主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。01重要的前言这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像
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python数据分析第9天电商网站用户/订单/活动数据分析项目商业模式B2B:商家对商家(企业卖家对企业买家),交易双方都是企业,最典型的案例就是阿里巴巴,汇聚了各行业的供应商,特点是订单量一般较大。B2C:商家对个人(企业卖家对个人买家),例如:唯品会,聚美优品。B2B2C:商家对商家对个人,例如:天猫、京东。C2C:个人(卖家)对个人(买家),例如:淘宝、人人车。O2O:线上(售卖)到线下(提
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在Python数据分析领域,NumPy、Pandas和xarray是最核心的三个库。本文将详细介绍它们的功能、用法和区别,并提供大量实用代码示例。一、NumPy:科学计算基础库NumPy是Python科学计算的基础包,提供了高性能的多维数组对象和各种计算工具。1.1基本数组操作importnumpyasnp#创建数组arr1=np.array([1,2,3,4])#一维数组arr2=np.arra
- 100个Pandas练习题:从入门到精通的实战指南
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100个Pandas练习题:从入门到精通的实战指南100-pandas-puzzles100datapuzzlesforpandas,rangingfromshortandsimpletosupertricky(60%complete)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/10/100-pandas-puzzles前言Pandas作为Python数据分析的核心库,
- Python 数据分析与可视化实践与python数据分析绘图表的实现,和实际的完整案例
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本文链接:Python数据分析与可视化实践与python数据分析绘图表的实现,和实际的完整案例-CSDN博客学习Python数据可视化对于数据分析和数据科学领域是至关重要的,它有着许多作用,包括但不限于以下几个方面:1.数据理解与探索:可视化使得数据更加直观,通过图表和图形,可以更容易地观察数据的分布、趋势和模式。这有助于深入理解数据,识别异常值和发现潜在的关联性。2.决策支持:数据可视化为决策提
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大家好,小编来为大家解答以下问题,python数据分析与应用选择题答案,python数据分析与应用课后题,现在让我们一起来看看吧!文章目录一、选择题二、填空题三、判断题四、代码分析题五、程序题一、选择题1.sum(range(0,101)的结果是()A.5050B.5151C.0D.101A2.下面哪个不是python合法的标识符()A.int32B.70XLC.selfD.__name__B3.
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一、Python数据分析概述Python是一种解释型、交互式的编程语言,其设计理念强调代码的可读性和简洁性。Python的语法结构简单,支持面向对象、过程式和函数式三种编程范式,使得Python成为一种强大而灵活的编程语言。Python数据分析主要包括数据清洗、数据探索和数据可视化三个部分。数据清洗是数据分析的重要环节,主要是对数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据探索则
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Python数据分析概述Python数据分析依赖的两个对象表格对象实现统计分析数据预处理Matplotlib数据可视化总结Python数据分析概述数据分析的概述数据分析:用适当的统计分析方法将收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的类别:描述性数据分析、探索性数据分析
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1.Python数据分析介绍及环境搭建1.1python数据分析简介【了解】1.1.1python做数据分析的优势可以独立完成数据分析的各种任务功能强大,有海量的开源包(pandas,numpy…)处理海量数据效率高开源免费1.1.2常用python数据分析开源库numpy:用于数组计算pandas:分析结构化数据的工具集series:类似一维数组的对象(一行数据或者一列数据)dataframe:
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数据分析的基本步骤(基于Python)一、引言在当今数字化时代,数据已成为企业、科研机构等组织的重要资产。有效地进行数据分析可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息,从而支持决策制定、优化流程、发现趋势等。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的数据分析库,如Pandas、NumPy、Matplotlib等,为数据分析工作提供了极大的便利。本文将详细阐述基于Python的数据分析基本步骤,
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Python是一种功能强大的编程语言,也是一种流行的数据分析工具,其数据可视化能力也非常强大,本章我们将结合实际案例介绍Python的主要数据可视化库,包括Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Altair、NetworkX等。7.1Matplotlib7.1.1Matplotlib库简介Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,基于Numpy
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【Python数据分析】Pandas数据载入与预处理,看这一篇就够了!对于数据分析而言,数据大部分来源于外部数据,例如CSV文件、Excel文件以及数据库文件等等。我们要把各种格式的数据转换成Pandas可处理的Series和DataFrame数据格式,进行完数据分析与处理之后再重新存储到外部文件中,这就是Pandas的数据载入与预处理。数据载入其实对于读/写文件和存储文件来说,不同类型文件的函数
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引言:为什么说NumPy是Python数据分析的“基石”?在Python数据分析领域,有这样一句话:“没有NumPy,就没有Pandas、Matplotlib和Scikit-learn”。作为Python科学计算的核心库,NumPy(NumericalPython)凭借高效的多维数组(ndarray)和向量化运算能力,成为了所有数据分析工具的底层支撑。无论是处理百万级别的销售数据,还是实现复杂的机
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Python数据分析期末作业(50分)一、名称:国民经济核算季度数据分析可视化处理;二、需求:根据文件《国民经济核算季度数据.npz》提供的各年中每个季度的数据,完成如下操作处理:1、绘制直方图:(1)在一个画板中绘制2000年、2017年第一季度国民生产总值产业构成分布、行业构成分布直方图,其效果形式如下;(2)要求:?每个图形的标题、轴标签、刻度、图形颜色、柱形宽度与效果图中的完全一致;?在每
- 1、Python数据分析:数据的采集
数字化与智能化
Python数据分析python数据分析python数据的采集
一、数据的采集数据采集是系统性工程,需平衡技术、成本与合规性。在实际操作中,建议从最小可行采集方案(MVP)起步,逐步迭代优化,同时建立数据治理规范,确保长期可持续性。1.数据采集的核心目标全面性:覆盖关键维度,避免信息缺失。准确性:确保数据真实反映现实,减少误差。时效性:数据需满足实时或近实时需求(如金融交易监控)。合规性:遵守隐私保护(如GDPR)、数据安全等法律法规。2.数据来源分类(1)第
- 如何进行Python数据分析?正确的“入门之路”三部曲
白帽黑客麦叔
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前言Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上。由于Python拥有非常丰富的库,使其在数据分析领域也有广泛的应用。一、为什么要用Python做数据分析?在我看来,大概有3大理由。广度:各行各业都有自己的商业场景,每一个行业都需要使用数
- 如何进行Python数据分析?正确的“入门之路”三部曲!_python医学数据分析入门
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程序员网络安全学习面试
给大家的福利零基础入门对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供:因篇幅有限,仅展示部分资料网络安全面试题绿盟护网行动还有大家最喜欢的黑客技术网络安全源码合集+工具包所有资料共282G,朋友们如果有需要全套《网络安全入门+黑客进阶学习资源包》,可以扫描下方二维码
- 【数据分析】第四章 pandas简介(1)
神秘敲码人
数据分析pythonpandas
4.1pandas:Python数据分析库pandas是一个专门为数据分析量身定制的开源Python库。在当今的Python数据科学界,无论是专业研究还是进行统计分析和决策,pandas都是每一位数据专业人士不可或缺的基础工具。这个强大的库由WesMcKinney于2008年开始设计和开发。到了2012年,他的同事SienChang也加入了开发团队。正是他们二人的共同努力,造就了Python社区中
- 一篇文章搞定Python数据分析用到的所有库
花小姐的春天
跟着花姐学Pythonpython数据分析开发语言0基础学PythonPython教程Python基础教程数据挖掘
想做数据分析,却不知道从哪里入手?别担心,花姐今天就来告诉你,想搞定数据分析,掌握以下这些Python库就够了!准备好了吗?跟着我一起看看这些实用的库吧!1.数据处理库在数据分析的世界里,数据处理是最基础也是最重要的部分。如果你想要做一份高质量的报告,或者让数据“乖乖”地为你服务,首先必须得把数据弄清楚、整理好。今天,我们就从四个强大的数据处理库说起——pandas、numpy、dask和modi
- Python编码系列—Python数据分析:NumPy与Pandas的实战应用
学步_技术
Python编码python数据分析numpy
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- Python, 数据分析, 电商运营, 用户行为
detayun
Pythonpython数据分析开发语言
在电商行业日益内卷的今天,如何通过用户行为数据挖掘商业价值已成为企业制胜的关键。本文将结合Python数据分析工具链,从实战角度解读电商用户行为分析的全流程,并提供可直接复用的代码框架。一、为什么需要用户行为分析?电商用户行为数据是隐藏的"商业密码本",通过分析可实现:精准营销:识别高价值用户群体(如"双11"前浏览未购买用户)体验优化:发现购物车弃置率高的环节(如支付流程卡点)库存优化:基于销量
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源来是这样
Java场景面试宝典Python数据分析PandasMatplotlib
Python数据分析基础在当今数据驱动的世界里,Python已经成为数据分析的首选语言之一。它不仅拥有强大的库支持,而且语法简洁易懂,使得非程序员也能快速上手。本文将介绍Python中一些常用的数据分析库,并通过一个简单的例子演示如何使用它们来处理数据。常用数据分析库Pandas:用于数据操作和分析的强大库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。NumPy:提供多维数组对象和一系列操作数组的函数,是
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13月开始的1号
python数据分析开发语言
Pandas数据处理与可视化实战指南csv文件可下载1.数据读取与基础检查importpandasaspdimportos#方法1:原始字符串路径file_path=r'C:\Users\admin\Desktop\Video_Games_Sales.csv'ifos.path.exists(file_path):try:raw_data=pd.read_csv(file_path,encodin
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简介:想在1天内快速搞定实时业务数据大屏吗?想用最短路径逆袭成为数据可视化大神吗?想在除了PRD外什么都没有的情况下,体验职场真人版绝境求生吗?概念:LADV是以上例子中,生成的可视化图表,均可以在DataV的环境下做进一步的样式调优和数据接入,最终发布为一个实时数据驱动展示的页面。1.LADV解决了什么问题?简单来说,就是大幅降低数据可视化的设计成本。让用户在制作数据可视化应用时,可以将更多的精
- Python数据分析【Numpy系列】np.linspace()用法详解
若北辰
numpy
np.linspace()是NumPy库中一个非常有用的函数,它用于在指定的区间内生成等间距的样本值。这个函数非常适合在数值分析、数据可视化和信号处理等领域生成数据点。函数语法numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=
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周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st