- 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
- Python 数据分析与机器学习入门 (三):Pandas 数据导入与核心操作
程序员阿超的博客
Pythonpython数据分析机器学习PandasDataFrameSeries数据清洗
引言:Pandas是什么,为何如此重要?如果说NumPy是处理原始数值数组的利器,那么Pandas则是驾驭结构化数据的瑞士军刀。在真实世界的数据分析项目中,数据很少是单纯的数字矩阵。它们通常以表格形式存在,包含行和列,每列可能有不同的数据类型(如文本、数字、日期),并且带有描述性的列名和行索引。Pandas正是为高效处理这类数据而生。Pandas构建于NumPy之上,它不仅继承了NumPy的高性能
- [Python] -基础篇6-Python中的字符串处理技巧合集
踏雪无痕老爷子
Pythonpython开发语言
Python中的字符串类型是非常常用的基础类型。不管是处理文本、数据分析,还是系统管理等场景,都不能离开字符串的操作。本文将分类整理Python字符串的常用技巧和方法,帮助你接地气地接触字符串处理的本质。1.基础操作1.1字符串切片s="Hello,Python!"print(s[0:5])#Helloprint(s[-7:])#Python!1.2字符串连接和处理name="Alice"gree
- 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
- HoloViz Panel项目:跨环境无缝开发指南
郁蝶文Yvette
HoloVizPanel项目:跨环境无缝开发指南panelholoviz/panel:Panel是一个开源的数据可视化库,专为Python生态设计,基于HoloViews构建,能够轻松将各种数据科学和数据分析结果转化为交互式仪表板应用。用户可以创建复杂的可视化界面,并与Bokeh、Plotly等其他可视化工具结合使用。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pan/
- Python 数据分析与可视化 Day 10 - 数据合并与连接
✅今日目标理解Pandas中数据合并的4种常用方式:concat、merge、join、combine掌握内连接、外连接、左连接、右连接等操作方式掌握按列对齐、按索引对齐的区别为后续数据整合、特征拼接等建模任务做准备一、concat合并(按行/列拼接)df1=pd.DataFrame({"姓名":["张三","李四"],"成绩":[85,90]})df2=pd.DataFrame({"姓名":["
- Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础
蓝婷儿
pythonpython数据分析人工智能
✅今日目标理解特征工程在数据分析和机器学习中的意义掌握常见特征类型的处理方式:数值型、类别型、时间型学习特征提取、转换、标准化、独热编码(One-HotEncoding)等核心操作为后续建模任务做好特征准备工作一、什么是特征工程?特征工程是将原始数据转换为模型可学习的“特征向量”的过程,是机器学习效果好坏的核心因素之一。常见任务包括:缺失值处理(已学)异常值处理(已学)数值归一化、标准化类别变量编
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
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线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 《Python 实现 B 站视频信息爬虫:从批量获取到 CSV 保存》
维他奶糖61
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B站视频信息爬虫实战:用Python批量获取B站视频数据引言在数据分析和内容研究场景中,获取B站视频的标题、播放量、作者等信息是常见需求。本文将介绍如何使用Python编写一个B站视频爬虫,通过DrissionPage库实现自动化数据采集,并保存为CSV格式。相比传统Selenium,DrissionPage的API更简洁,适合快速开发爬虫脚本。技术栈与环境准备核心库:DrissionPage:基
- Python商务数据分析——Matplotlib 数据可视化学习笔记
爱吃代码的小皇冠
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一、Matplotlib基础认知1.1库功能与定位核心作用:将数据可视化展示,提升数据直观性与说服力应用场景:绘制折线图、饼图、柱状图等2D/3D图表双接口模式:MATLAB风格:通过pyplot函数快速绘图(自动管理图形对象)面向对象:显式创建Figure和Axes对象(适合复杂绘图)1.2核心对象架构容器类:图(Figure)、坐标系(Axes)、坐标轴(Axis)、刻度(Tick)基础类:线
- Python 数据分析:numpy,抽提,基本索引。听故事学知识点怎么这么容易?
好开心啊没烦恼
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- Python 数据分析:pandas 的 DataFrame,抽行、抽列、抽行列。df[] / df.loc[] / df.iloc[],位置索引 / 标签索引,切片 / 不切片
好开心啊没烦恼
Python数据分析python数据分析pandas开发语言数据挖掘
目录1预备知识:Series1.1生成1.2抽提(1)单条(2)多条不连(3)多条连1.3取值2正文:DataFrame2.1生成df2.2抽提2.2.1抽列(1)单列df[]df.loc[]df.iloc[](2)多列不连df[]df.loc[]df.iloc[](3)多列连df[]←不存在这种抽提法!df.loc[]df.iloc[]2.2.2抽行(1)单行df[]df.loc[]df.ilo
- Python 数据分析:numpy.transpose() ,转换维度。听故事学知识点怎么这么容易?
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目录1一维数组2二维数组3三维数组4欢迎纠错5免费爬虫------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowch
- 【有源码】基于爬虫+python的美食数据分析与可视化flask热门美食推荐系统的设计与实现
Q2643365023
Python大数据python爬虫计算机毕设选题毕业设计源码计算机毕设项目数据分析美食推荐系统
注意:该项目只展示部分功能,如需了解,文末咨询即可。本文目录1.开发环境2系统设计2.1设计背景2.2设计内容3系统展示3.1功能展示视频3.2系统页面4更多推荐5部分功能代码1.开发环境开发语言:Python采用技术:flask、爬虫数据库:MySQL开发环境:PyCharm2系统设计2.1设计背景在现代社会中,人们对美食的兴趣和需求日益增长。互联网和社交媒体的普及使得各种美食信息、评论和推荐变
- NLP随机插入
Humbunklung
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文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
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- Python爬虫实战:使用Scrapy+Selenium+Playwright高效爬取Coursera课程信息
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前言在当今信息爆炸的时代,在线教育平台如Coursera提供了海量的高质量课程资源。对于学习者、教育研究者和数据分析师来说,获取这些平台的课程信息具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术高效爬取Coursera课程信息,并分析其中的技术难点与解决方案。1.Coursera网站分析Coursera是一个典型的现代Web应用,具有以下特点:采用React/Vue等前端框架构建,大量内容
- Python爬虫实战:借助工具高效采集微信公众号文章
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导语微信公众号作为信息传播的重要平台,涵盖了新闻、技术、生活等各个领域的优质内容。对于数据分析师、内容整理者或研究人员而言,系统地采集公众号文章内容具有重要意义。然而,微信公众号对爬虫设置了较强的反爬机制,直接采集存在一定难度。本文将结合实际案例,介绍如何借助工具和Python技术高效采集微信公众号文章。1.项目目标与需求定义目标:采集指定微信公众号的历史文章,包括标题、链接、发布时间等信息;支持
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♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
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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
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MCP如何助力智能交通系统?从数据融合到精准决策近年来,智能交通系统(ITS)正在全球范围内快速发展,它结合人工智能(AI)、物联网(IoT)和数据分析,致力于提高交通效率、减少拥堵、增强安全性。而MCP(Multi-ConstraintPathfinding,多约束路径寻优)技术作为一种复杂路径优化算法,在智能交通系统中扮演着重要角色,尤其是在导航优化、公共交通调度、应急响应等场景。今天,我们就
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AI如何提升个性化广告精准度——让投放更智能、更懂用户随着人工智能(AI)技术的发展,个性化广告已经从粗暴推送演变为智能匹配,广告主再也不想把预算砸给不感兴趣的人,而是精准触达有购买意向的用户。AI在广告投放中的核心优势在于深度数据分析、智能推荐、实时优化,让广告投放更精准、更有效。今天,我们就来聊聊AI如何提升个性化广告的精准度,并用Python代码演示其中的关键技术。1.为什么传统广告投放越来
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一、淘宝商品评论API接口概述淘宝开放平台提供了taobao.item.reviews.get接口,用于获取指定商品的评论数据。该接口支持分页查询、多条件筛选(如时间范围、评分等级)和自定义返回字段,适用于电商数据分析、竞品研究和用户行为洞察等场景。核心功能:分页获取评论:支持通过page_no和page_size参数控制返回数据的分页。多维度筛选:可按时间范围(start_date、end_da
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一、项目背景与目标在当今电商生态中,价格、销量、评论等商品信息对用户和商家来说至关重要。无论是做数据分析、电商监控,还是构建商品推荐系统,第一步都是:获取真实的商品数据。本项目以京东商城搜索结果页为目标,通过构建一个高效、可复用的商品信息采集爬虫系统,实现对商品名称、价格、店铺、评论数、链接等核心信息的提取。二、技术路线概述我们采用如下技术架构:模块技术选型浏览器自动化Playwright(现代、
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一、前言随着电商行业的蓬勃发展,物流服务已成为不可或缺的一部分。消费者对物流运输状态的关注越来越高,实时查询包裹的运输进度成为日常生活的一部分。物流公司爬虫正是为了自动化获取物流公司的运输数据和包裹的跟踪信息,帮助消费者、商家以及物流公司本身进行数据分析、优化物流链条和提高客户体验。本文将详细介绍如何使用Python爬虫从多个物流公司网站或API接口中抓取运输数据、包裹跟踪信息以及相关的统计分析数
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信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系摘要信息抽取(InformationExtraction,IE)作为自然语言处理的核心任务之一,旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息(如实体、关系、事件等),广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来,随着深度学习技术的快速发展,信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步,但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
- 掌握编程:数字时代的必备技能
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编程在现代社会的必要性学习编程在当今数字化时代具有显著优势。随着科技发展,编程技能已成为许多行业的基础需求,从软件开发到数据分析,甚至传统行业也在逐步依赖技术解决方案。掌握编程能力可以提升个人竞争力,开拓职业机会。就业市场需求旺盛技术岗位如软件工程师、数据科学家、人工智能专家等持续增长。非技术岗位如市场营销、金融分析也要求基础编程知识处理自动化任务或数据分析。掌握编程技能能显著提高薪资水平和职业发
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
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系统:centos 5.x
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1.下载squid
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs