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XW-ABAP
机器学习机器学习pandas人工智能
importpandasaspddefcalculate_goods_covariance():#定义商品销售数据字典goods_sales_data={"时期":["一期","二期","三期","四期"],"苹果":[15,16,3,2],"橘子":[12,14,16,18],"石榴":[11,8,7,1]}#将字典转换为DataFrame对象goods_dataframe=pd.DataFra
- 如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理?
Python 集中营
python数据分析应用pythonexcel开发语言
在数据分析和机器学习项目中,数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的,这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。Python作为一门强大的编程语言,提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务,其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗
- Pandas与PySpark混合计算实战:突破单机极限的智能数据处理方案
Eqwaak00
Pandaspandas学习python科技开发语言
引言:大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时,传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据,但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道,在保留Pandas便捷性的同时,借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升,并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
- pandas 根据给定的条件动态筛选
Aa123456789_55
pandaspandaspython
defdynamic_filter(df,conditions):"""根据给定的条件动态筛选DataFrame。:paramdf:pandasDataFrame:paramconditions:字典,键为列名,值为筛选条件(单个值、列表或其他布尔表达式):return:筛选后的DataFrame"""mask=pd.Series(True,index=df.index)#初始化全True的mas
- 机器学习Pandas_learn3
XW-ABAP
机器学习pandas
frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
- python绘制密度散点图
龟速前进
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头大,外行人做个图咋这么难,趋势线还没有研究出来怎么加上去,哎importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportgaussian_kdefrommpl_toolkits.axes_grid1importmake_axes_locatableimportnumpyasnpimportpandasaspdfromdbfreadimportDBFdata=
- pandas 读写excel
jimox_ai
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在Python中,使用Pandas库读写Excel文件是一个常见的操作。Pandas提供了`read_excel`和`to_excel`方法来分别实现读取和写入Excel文件的功能。以下是一些基本的示例:###读取Excel文件```pythonimportpandasaspd#读取Excel文件df=pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx')#显示
- 大话 Python:python 操作 excel 系列 -- pandas 读取、分析、保存
2401_84140734
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read_excel()直接读取excel文件df=pd.read_excel(‘C:/test.xlsx’)4,读取当前字段计算后生成新字段获取原有字段paymount值paymount=df[‘paymount’]业务计算(金额-10)paymount_new=paymount-10添加新字段paymount_newdf[‘paymount_new’]=paymount_new这个步骤可以加入
- pandas寻找四分位数及判断离群点
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importpandasaspdtrain_df=pd.read_csv("train.csv")q1,q3=train_df['price'].quantile([0.25,0.75])iqr=q3-
- Python----数据分析(Pandas四:一维数组Series的统计计算,分组和聚合)
蹦蹦跳跳真可爱589
数据分析Pythonpandaspython数据分析
一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN(非空)值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None
- Python----数据分析(Pandas三:一维数组Series的数据操作:数据清洗,数据转换,数据排序,数据筛选,数据拼接)
蹦蹦跳跳真可爱589
数据分析Pythonpython数据分析pandas
一、数据清洗1.1、dropna()删除包含NaN值的行。series.dropna(axis=0,inplace=False)描述说明axis可选参数,用于指定按哪个轴删除缺失值。对于Series对象,因为它是一维数据结构,只有一个轴,所以此参数默认值为0,且一般不需要修改这个参数(在处理DataFrame时该参数才有更多实际意义,如除,axis=1表示按列删除)。inplace可选参数,用于指
- 房产租赁数据分析与可视化
学习只是用户态
数据分析信息可视化数据挖掘
【实训目的】 通过本次实训,要求了解Python用于数据可视化的常用包:matplotlib、seaborn、pyecharts等基本使用,及各种图形的使用。【实训环境】 Jupyter环境、Pandas、NumPy、Matplotlib。【实训内容】 1.数据统计与分析方面的可视化; 2.数据分析与预测方面的可视化; 3.数据多类型的可视化。 本次实验以温州市三区房屋租赁数据(res
- selenium+pyquery爬取《鱿鱼游戏》评论2000+条
铁憨憨0304
python爬虫seleniumpython测试工具
IMDB网址爬取《鱿鱼游戏》的全部评论评论排名评论标题id评论时间评论内容导入所需要的包selenium:模拟浏览器,这里使用的是Edge浏览器,需要安装Edge浏览器驱动解析库:PyQuery保存数据:pandas,保存为csv文件fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.support.uiimportWebDriverWaitfrom
- Python——文件读取
一颗小松松
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Python可以读取不同格式的文件,下面简单来介绍一下:1、使用read_excel或read_csv读取文件,若在路径前加r,使用“\”importpandasaspd#在路径前加r,使用“\”df=pd.read_excel(r'C:\Users\merit\Desktop\测试.xlsx')#导入.csv文件,以“,”为分隔符data=pd.read_csv(r'C:\Users\merit
- Python处理CSV文件的12个高效技巧
宇宙大豹发
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今天,我们的Python之旅,目标是那片由逗号分隔的宝藏——CSV文件。别看它简单,掌握这些技巧,你的数据处理能力将直线上升,轻松驾驭千行万列的数据海洋。让我们一起,用Python的魔力,让CSV舞动起来吧!1.初次见面,你好,CSV!安装pandas,是这场冒险的起点。它,是Python数据分析的瑞士军刀。pipinstallpandas导入我们的英雄——pandas,并亲切地叫它pd。impo
- Python中三种表示NA的方式
风语者666
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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
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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
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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
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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.
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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
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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
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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
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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]
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
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数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
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2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
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我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
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每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
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sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f