- 利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战
傻啦嘿哟
pandas
目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中,数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天,我们将通过一个实战案例,演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取,并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者,也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
- Python:数据从Excel表格链接到Word文档 更新Excel即可自动更新Word
一个花生米生花
pythonexcelword
要使用Python来创建或更新一个Word文档,并将数据从Excel表格链接到Word文档中,你可以使用python-docx库来操作Word文档和openpyxl或pandas库来读取Excel文件。不过,需要注意的是,python-docx库并不支持将外部文件链接到Word文档的功能。你可以在Word文档中插入Excel数据的快照,但它们不会自动更新。如果你想要在Word文档中插入Excel数
- NumPy的基本使用
Mo思
编程学习numpypython开发语言pip
在Python的数据科学与数值计算领域,NumPy无疑是一颗耀眼的明星。作为Python中用于科学计算的基础库,NumPy提供了高效的多维数组对象以及处理这些数组的各种工具。本文将带您深入了解NumPy的基本使用,感受它的强大魅力。一、安装与导入在使用NumPy之前,首先要确保它已经安装在您的Python环境中。如果您使用的是Anaconda发行版,NumPy通常已经预装。若未安装,可以使用如下命
- python panda下载_pandas python下载|Pandas for python v0.25.0官方版 v0.25.0官方版 - 哩咯下载站...
weixin_39647458
pythonpanda下载
Pandas是python的数据分析包,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,提供pandas.whl包下载,有需要的赶快下载吧!软件介绍Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQRCapitalManagement于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被
- python实现将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测
go5463158465
python算法python数码相机目标检测
要将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测,我们可以按以下步骤进行:整体思路数据读取:分别读取RGB图像和事件相机数据。数据预处理:对RGB图像和事件数据进行必要的预处理,如调整尺寸、归一化等。数据融合:将预处理后的RGB图像和事件数据进行融合。目标检测:使用融合后的数据进行目标检测。代码实现importcv2importnumpyasnpimporttorchfromtorchvi
- macOS M2 安装 Jax (jax-metal)
丽英y
实践笔记macosjaxjax-metalmacmetalsonamamps
Apple官方教程:AcceleratedJAXonMachttps://developer.apple.com/metal/jax/使用pipinstalljax或pipinstalljax-metal安装Jax后,运行验证代码:python-c'importjax;print(jax.numpy.arange(10))'会提示loc("-":0:0):error:currentmpsdiale
- python获取金融数据_使用Python获取金融数据
weixin_39545102
python获取金融数据
俗话说,“巧媳妇难为无米之炊”。做金融数据研究,首先要有可用的数据源。Python下,pandas_datareader模块可以用于获取研究数据。例子如下:>>>frompandas_datareader.dataimportDataReader>>>>>>datas=DataReader(name='AAPL',data_source='yahoo',start='2018-01-01')>>>
- Python爬虫实战:获取笔趣阁图书信息,并做数据分析
ylfhpy
爬虫python爬虫数据分析
注意:以下内容仅供技术研究,请遵守目标网站的robots.txt规定,控制请求频率避免对目标服务器造成过大压力!1.环境准备与反爬策略pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportpandasaspdimportreimporttimeimportrandomfromfake_useragentimportUserAgent#需安装:pip
- python文件操作相关(csv)
Colin♛
pythonpython开发语言学习笔记
python文件操作相关(csv)1.csv模块读取CSV文件读取CSV文件并转换为字典写入CSV文件写入CSV文件并使用字典2.pandas库读取CSV文件读取特定列写入CSV文件写入CSV文件并指定分隔符3.其他高级功能处理大文件读取数据数据清洗参考资料在Python中,操作CSV文件通常使用csv模块和pandas库,这两个工具提供了丰富的功能,可以方便地读取、写入和处理CSV文件1.csv
- Python在实际工作中的运用-拆分Excel表格
老胖闲聊
Pythonexcelpython
每次遇到表格按地区、按行数进行拆分都特别麻烦,每次都搞的头昏眼花,还容易出错,现在有了Python实在是各位“表哥”们的福音,下面我们就按行数和sheet两种场景来说明吧。首先需要安装openpyxl和pandaspipinstallopenpyxlpandas按行数拆分.pyimportopenpyxlimportosxlsfile="E:/表格目录/带拆分表格.xlsx"#加载现有的Excel
- Java程序员面临抉择:激烈竞争下,转行大模型或是新出路,非常详细收藏我这一篇就够了!
大模型教程
大模型学习学习大模型语言模型人工智能程序员转行
Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固数学基础:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。微积分:导数、积分、多变量函数等。Python编程:Python基础:数据类型、控制结构、函数等。Python进阶:面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理:NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段:机器学习与深度
- python高效使用16---sort_values排序需要万分警惕的问题
云金杞
python高效使用方法python开发语言
sort_values函数需要万分警惕的问题背景今天在优化empyrical模块的时候,发现在win11上测试通过的测试用例,在ubuntu18.04上测试失败了,通过定位发现是sort_values惹得祸。在使用pandas.sort_values(by=“value1”)的时候,value1如果有相同值,在默认排序算法下,排序后的结果在windows上和ubuntu上结果可能不一样。例子git
- 【Pandas】pandas Series isin
liuweidong0802
PandasSeriespandaspython
Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.align(other[,join,axis,level,…])用于将两个Series对齐,使其具有相同的索引Series.case_when(caselist)用于根据条件列表对Series中的元素进行条件判断并返回相应的值Series.drop([labels,axis,index,co
- 从Pandas DataFrame中删除一列
李星星BruceL
问题集pandaspython
在Pandas中执行此操作的最佳方式是使用drop:df=df.drop('column_name',axis=1)其中1是轴编号(0表示行,1表示列)。或者,drop()方法接受index/columns关键字作为指定轴的替代方法。因此,我们现在可以只做:df=df.drop(columns=['column_nameA','column_nameB'])要删除列而不必重新分配df,可以执行以下
- 符号学习初学代码——从开普勒第三定律到万有引力定律
Merci美滋滋
学习python机器学习
备注PINN——physicsinformedneuralnetworkSR——symbolicregression代码详细分析见评论区链接一、SR_testimportnumpyasnpT=np.array([0.241,0.615,1,1.881,11.862]).reshape(-1,1)R=np.array([0.381,0.723,1,1.524,5.023]).reshape(-1,1
- 债券到期收益率计算
周纠纠
金融科技-计算机相关python深度学习
债券到期收益率YTM计算公式Python实现计算公式Python实现importscipy.optimizeassoimportnumpyasnp'''计算债券到期收益率的函数PV:表示债券全价;C:票面年利息;k:年付息频率;y:到期收益率;M:债券面值;T:债券期限(年)'''defYTM(PV,C,k,M,T
- 使用Python编写你的第一个算法交易程序
盼达思文体科创
Python量化金融python算法numpycondapandas金融
背景Background最近想学习一下量化金融,总算在盈透投资者教育(IBKRCampus)板块找到一篇比较好的算法交易入门教程。我在记录实践过程后,翻译成中文写成此csdn博客,分享给大家。如果你的英语好可以直接看原文。原文在数据准备阶段,采用了pandas_datareader.data读取网络数据,实际中出现了很多问题,我换成了yfinance。可以参考文末完整代码。参考资料:https:/
- Implement Ridge Regression Loss Function
六月五日
Deep-MLDeep-ML
ImplementRidgeRegressionLossFunctionWriteaPythonfunctionridge_lossthatimplementstheRidgeRegressionlossfunction.Thefunctionshouldtakea2DnumpyarrayXrepresentingthefeaturematrix,a1Dnumpyarraywrepresentin
- 机器学习基本库之Pandas
莫 名 其 妙
pandas机器学习python数据分析
Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库,遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息,下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
- python_excel批量插入图片
ramsey17
pythonexcel
提取excel的指定列的值的后4位(数值),在其它列名的单元格中,批量嵌入与该数值匹配的图片(未实现居中),每间隔4行处理一次(合并过单元格)。importpandasaspdfromopenpyxlimportload_workbookfromopenpyxl.drawing.imageimportImagefromopenpyxl.utilsimportget_column_letterimp
- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
StrawBerryTreea
机器学习机器学习线性回归python吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- GAN网络
Wzongming
pycharmpython
"""ModuleimplementingGANwhichwillbetrainedusingtheProgressivegrowingtechnique->https://arxiv.org/abs/1710.10196"""importdatetimeimportosimporttimeimporttimeitimportnumpyasnpimporttorchasthclassGenerat
- bug 系列 expected <class ‘openpyxl.styles.fills.Fill‘>
SHolmes1854
python
expectedpandas这个读取excel是为啥改用openxyl也不行,最后,看别人说的,把这个文档另存为居然就可以了…然后我发现居然真的可以
- 如何提升爬虫获取数据的准确性?
小爬虫程序猿
爬虫
提升爬虫获取数据的准确性是确保数据分析和后续应用有效性的关键。以下是一些经过验证的方法和最佳实践,可以帮助提高爬虫数据的准确性:1.数据清洗数据清洗是提升数据准确性的重要步骤,主要包括去除重复数据、处理缺失值和异常值。去除重复数据:重复数据会影响分析结果的准确性,可以通过pandas库的drop_duplicates()方法删除重复数据。importpandasaspddf=pd.DataFram
- python sympy安装_如何为Python 3.4安装sympy
weixin_39574720
pythonsympy安装
我使用从here获取的以下命令安装了Pythonscipy堆栈sudoapt-getinstallpython-numpypython-scipypython-matplotlibipythonipython-notebookpython-pandaspython-sympypython-nose但是,我只能在Python2.7.6中导入sympy,这是我在终端输入python时的默认Python
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- Pandas使用教程 - 多级索引 (MultiIndex)
闲人编程
Pandas使用教程pandasMultiIndex多级索引元组分组聚合python
目录1.什么是MultiIndex?2.MultiIndex的创建2.1从多个数组或列表创建MultiIndex2.2从元组列表创建MultiIndex2.3使用DataFrame的set_index()创建MultiIndex3.MultiIndex的基本操作3.1索引与切片3.1.1访问特定级别的数据3.1.2使用xs()方法进行跨层次切片3.2重新排列和重设索引3.2.1swaplevel(
- 30.4:Python如何安装Pandas库? (课程共4100字)
小兔子平安
Python完整学习全解答pythonpandas开发语言
课程概述(课程共4100字)①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口,输入以下命令来安装Pandas:当安装完成后,可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装:②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化③Python学习的深入讨论Python的应用领域Python的优点和缺点学习Python的建议学习Python的挑战课程总结课程概述Python是一种功能强大的编程
- python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解
weixin_39785400
python画二维矩阵图
1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
- (pandas)常用版本和重要更新
Marst·Zhang
第三方库pandas
前言记录每次pandas库的重要更新,记录每次版本的变化内容.尽可能的记录函数的删改。每次从别人的项目中汲取经验时,难免会遇到不顺利的地方。为方便自己查阅,记录遇到的问题.目录Pandas库历史版本的主要更新和函数变化的示例Pandas库历史版本的主要更新和函数变化的示例Pandas0.23.0(2018年5月发布):引入了Nullable整数数据类型(pd.NA)。引入了新的字符串方法,如str
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
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
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f