- 《利用Python进行数据分析》 附录 A.3 广播
CCC考研
附录A高阶NumpyA.3广播广播描述了算法如何在不同形状的数组之间进行运算。它是一个强大的功能,但可能会导致混淆,即使对于有经验的用户也是如此。1.最简单的广播示例发生在将标量值与数组组合的时候(见图A-1)图A-1:简单广播注:有关此操作的说明,请参见图A-2。对行进行减均值的广播需要更小心。幸运的是,只要遵循规则,就可以在数组的任何维度上对潜在较低维度值进行广播(例如从二维数组的每一列中减去
- Week 02 Python初步
图小加
本周是Python的基本使用,从真正小白零接触,跟着大神们开始学习参考书:利用Python进行数据分析(原书第2版)中第三章和第五章一、Python基础1)Python环境安装(1)下载anaconda是python的包管理器和环境管理器,是在conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。在数据分析中,将会用到很多第三方的包,而conda(包管理器)可以很方便地在计算机上安装和管理这些包,包
- 《利用Python进行数据分析》 14.2 MovieLens 1M数据集
CCC考研
第十四章数据分析示例注:本章示例数据集可在附带的GitHub仓库(http://github.com/wesm/pydata-book)中找到14.2MovieLens1M数据集GroupLens实验室(http://www.grouplens.org/node/73)提供了一些从MovieLens用户那里收集的20世纪90年代末和21世纪初的电影评分数据的集合。这些数据提供了电影的评分、电影的元
- 2018-11-28
wangyou2550
python书籍入门:python基础教程第二版,笨方法学python进阶:流畅的python,effictivepython,Python编程实战,编写高质量代码:python,python核心编程第三版,PythonCookbook中文版第3版计算:python科学计算,利用Python进行数据分析前端:FlaskWeb开发:基于Python的Web应用开发实战,DjangoWeb开发指南网络
- 【读书笔记】《利用Python进行数据分析》第2版_第二章:Python语言基础、IPython及Jupyternotebook
is_colorful
pythonpythonpytorch深度学习
推荐使用IPython命令行和Jupyternotebook来实验代码示例,以及探索各种类型、函数和方法的文档。和其他键盘控制的命令行环境一样,练就常用命令的肌肉记忆也是学习曲线的一部分。优秀Python书籍推荐《PythonCookbook》(第3版),作者为DavidBeazley和BrianK.Jones(O’Reilly)《FluentPython》,作者为LucianoRamalho(O
- 利用python进行数据分析(第二版)_第十四章
shifanfashi
数据分析数据分析
本书正文的最后一章,我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集,我们会用之前介绍的方法,从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集,也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集,可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到,见第一章。#14.1来自Bitly的USA.gov数据2011年,URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作,提供了一份从生成.gov或.
- 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap10
调停者จุ๊บ
笔记python开发语言后端
时间序列日期和时间数据类型及工具fromdatetimeimportdatetimenow=datetime.now()nowdatetime.datetime(2022,3,4,8,23,31,842698)now.year,now.month,now.day(2022,3,4)#时间差delta=datetime(2022,3,3)-datetime(1998,10,20,8,10)delta
- 利用python进行数据分析(1)
Doter
第一章一.数据的类型表格数据多维数据(矩阵)多张表数据(主外键关联)时间序列二.重要的Python库NumPy基础数据结构和函数pandas高级数据结构和函数matplotlib二维数据可视化IPython和Jupyter交互Scipy科学计算领域scikit-learn机器学习包statsmodels统计分析包第二章Python基础略第三章NumPy菜鸟教程比书详细第四章pandas易百教程最简
- 学习python数据分析必看,《利用Python进行数据分析》
新潮看世界
利用Python进行数据分析pdf:讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
- NumPy教程(一)—— ndarray:多维数组对象
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Numpypython学习笔记numpypython学习方法
前言该numpy学习笔记参考了菜鸟教程网、b站up主孙兴华zz的《孙兴华中文讲python数据分析三部曲》以及《北理-python数据分析与展示》,课本推荐使用《利用python进行数据分析》Numpy简介:NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。1.数组(array)的介绍数组是相同数据
- 字符串与正则表达式python实验报告分析_《利用Python进行数据分析》第7章 字符串操作与正则表达式...
weixin_39615257
字符串操作Python有简单易用的字符串和文本处理功能,大部分文本运算都直接做成了字符串对象的内置方法。对于更为复杂的模式匹配和文本操作,则可能需要用到正则表达式。字符串对象方法以逗号分隔的字符串可以用split拆分成数段In[4]:val='a,bc,c,gudio'In[5]:val.split(',')Out[5]:['a','bc','c','gudio']In[6]:val='a,bc,
- chatgpt赋能python:Python统计总分——利用Python进行数据分析
laingziwei
ChatGptpythonchatgpt开发语言计算机
Python统计总分——利用Python进行数据分析Python是一门流行的编程语言,有着广泛的应用领域。其中,Python在数据分析和统计领域也发挥着重要作用。本文将介绍如何利用Python进行数据分析,进而实现统计总分的功能。什么是数据分析?数据分析是指用各种统计方法对数据进行处理和分析,以获取数据中的信息和规律,并进行有效的决策。在现代社会中,数据分析已经成为了各行各业必备的技能之一。而Py
- 打卡第11天:《利用python进行数据分析》学习笔记
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第五章——pandas入门第二部分:pandas主要功能(四)http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch5/20180403.ipynb
- day14:《利用python进行数据分析》学习笔记
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第7章——数据规整化:清理、转换、合并、重塑字符串处理http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch7/20180406.ipynb
- 《利用Python进行数据分析》 13.1pandas与建模代码的结合
CCC考研
第十三章Python建模库介绍13.1pandas与建模代码的结合使用pandas用于数据载入和数据清洗,之后切换到模型库去建立模型是一个常见的模型开发工作流。在机器学习中,特征工程是模型开发的重要部分之一。特征工程是指从原生数据集中提取可用于模型上下文的有效信息的数据转换过程或分析,书中会展示一些可以在利用pandas进行数据操作和建模之间无痛切换的方法。1.panas和其他分析库的结合点通常是
- 利用python进行数据分析 第十四章 14.3 1880-2010年间全美婴儿姓名
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
14.31880-2010年间全美婴儿姓名美国社会保障总署(SSA)ᨀ供了一份从1880年到现在的婴儿名字频率数据。HadleyWickham(许多流行R包的作者)经常用这份数据来演示R的数据处理功能。我们要做一些数据规整才能加载这个数据集,这么做就会产生一个如下的DataFrame:In[4]:names.head(10)Out[4]:namesexbirthsyear0MaryF7065188
- 利用python进行数据分析 第十四章 14.5 2012联邦选举委员会数据库
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
14.52012联邦选举委员会数据库美国联邦选举委员会发布了有关政治竞选赞助方面的数据。其中包括赞助者的姓名、职业、雇主、地址以及出资额等信息。我们对2012年美国总统大选的数据集比较感兴趣(http://www.fec.gov/disclosurep/PDownload.do)。我在2012年6月下载的数据集是一个150MB的CSV文件(P00000001-ALL.csv),我们先用pandas
- 利用python进行数据分析 第十章 数据聚合与分组运算
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换),通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后,通常就是计算分组统计或生成透视表。pandasᨀ供了一个灵活高效的gruopby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。关系型数据库和SQL(StructuredQueryLanguage,结构化查询语言)能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数
- 利用python进行数据分析 第十三章 Python建模库介绍
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
本书中,我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间,这本书的重点在于掌握这些功能。开发模型选用什么库取决于应用本身。许多统计问题可以用简单方法解决,比如普通的最小二乘回归,其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是,Python已经成为了运用这些分析方法的语言之一,因此读完此书,你可以探索许多工具。本章中,我会回顾一些pandas的特点,
- 利用python进行数据分析 第九章 绘图和可视化
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
信息可视化(也叫绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分,例如,帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外,做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化,但我这里重要关注于matplotlib(http://matplotlib.org/)和基于它的库。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘
- 利用python进行数据分析 第八章 数据规整:聚合、合并和重塑
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析数据挖掘
8.1层次化索引层次化索引(hierarchicalindexing)是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别。抽象点说,它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子:创建一个Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引:In[9]:data=pd.Series(np.random.randn(9),...:index=[['a','a'
- 利用python进行数据分析 第七章 数据清洗和准备
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
7.1处理缺失数据在许多数据分析工作中,缺失数据是经常发生的。pandas的目标之一就是尽量轻松地处理缺失数据。例如,pandas对象的所有᧿述性统计默认都不包括缺失数据。缺失数据在pandas中呈现的方式有些不完美,但对于大多数用户可以保证功能正常。对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(NotaNumber)表示缺失数据。我们称其为哨兵值,可以方便的检测出来:In[10]:string_d
- 利用python进行数据分析 第六章 数据加载、存储与文件格式
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出,虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。输入输出通常可以划分为几个大类:读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式,加载数据库中的数据,利用WebAPI操作网络资源。6.1读写文本格式的数据pandasᨀ供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进行了总结,其中read_csv和read
- 利用python进行数据分析 第十四章 数据分析案例
小猞猁啥都学
利用Python进行数据分析python数据分析开发语言
本书正文的最后一章,我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集,我们会用之前介绍的方法,从原始数据中ᨀ取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集,也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集,可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到,见第一章。14.1来自Bitly的USA.gov数据2011年,URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作,ᨀ供了一份从生成.gov或.m
- 2021-07-15
大竹英雄
周四,对目前的项目进展进行一个简单的小结。对于python进行数据处理来说,pandas式一个不得不用的包,它比numpy很为强大。通过对《利用python进行数据分析》这本书中介绍pandas包的学习,再加以自己的理解,写下这篇随笔,与一起喜欢数据分析的朋友分享和相互学习。importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFram
- 利用Python进行数据分析(Ⅰ)
小灵宝
机器学习python机器学习数据分析大数据
利用Python进行数据分析(Ⅰ)本文参考书籍:《利用Python进行数据分析》目录利用Python进行数据分析(Ⅰ)1.准备工作1.1重要的Python库NumPypandasmatplotlibIPython与JupyterSciPyscikit-learnstatsmodels导入约定术语2.Python基础、IPython及Jupyternotebook2.1IPython基础运行IPyt
- 《利用Python进行数据分析》notebook
solonebaeya
目录Chapter1.准备工作Chapter2.Python语言基础、IPython及JupyternotebookChapter3.内建数据结构、函数及文件【元组、列表、字典、集合】Chapter1.准备工作包括环境搭建,编译器安装,重要python库的初识等入门内容。Chapter2.Python语言基础、IPython及Jupyternotebook2.1Python解释器交互式Python
- 《利用Python进行数据分析》 附录 A.7 使用Numba编写快速NumPy函数
CCC考研
附录A高阶NumpyA.7使用Numba编写快速NumPy函数Numba(http://numba.pydata.org)是一个开源项目,可为使用CPU、GPU或其他硬件的NumPy类型的数据创建快速函数。它使用LLVMProject(http://llvm.org)将Python代码翻译成编译后的机器码。1.让我们考虑一个纯Python函数,该函数使用for循环计算表达式(x-y).mean()
- [利用Python进行数据分析]-第一章-准备工作
蒸饺与白茶
SciPySciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,主要包括下面这些包:scipy.integrate:数值积分例程和微分方程求解器。scipy.linalg:扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。scipy.optimize:函数优化器(最小化器)以及根查找算法。scipy.signal:信号处理工具。scipy.sparse:稀疏矩阵和稀疏线性系统
- 《利用Python进行数据分析》 11.2时间序列基础
CCC考研
11.2时间序列基础1.pandas中的基础时间序列种类是由时间戳索引的Series,在pandas外部则通常表示为Python字符串或datetime对象(见图11-1)图11-1:基础时间序列注:ts[::2]会将ts中每隔一个的元素选择出来2.时间戳的储存形式(见图11-2)图11-2:时间戳的储存形式注:所有使用datetime对象的地方都可以用Timestamp。此外,Timestamp
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在