- Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验
我的运维人生
信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代,如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来,成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts,作为一款基于Python的开源数据可视化库,凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力,成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏,并通过实际代码案例
- pyecharts——绘制柱形图折线图
2224070247
信息可视化pythonjava数据可视化
一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd)数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来,ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评,成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具,被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言,也加入ECharts的使用行列,并研发出方便Python开发者使用的数据
- 高级 ECharts 技巧:自定义图表主题与样式
SnowMan1993
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ECharts是一个强大的数据可视化库,提供了多种内置主题和样式,但你也可以根据项目的设计需求,自定义图表的主题与样式。本文将介绍如何使用ECharts自定义图表主题,以提升数据可视化的吸引力和一致性。1.什么是ECharts主题?ECharts的主题是指定义图表样式的配置项,包括颜色、字体、线条样式等。通过预设主题,你可以快速更改图表的整体风格,而自定义主题则允许你在此基础上进行个性化设置。2.
- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
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Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- GenVisR 基因组数据可视化实战(三)
11的雾
3.genCov画每个突变位点附件的coverage,跟igv有点相似。这个操作起来很复杂,但是图还是挺有用的。可以考虑。由于我的referencegenomebuild是hg38BiocManager::install(c("TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene","BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38"))library(TxDb.Hsapien
- Python数据分析与可视化
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Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程,它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。以下将详细探讨Python在数据分析与可视化方面的应用,包括常用的库、数据处理流程、可视化技巧以及实际应用案例。一、Python数据分析与可视化的重要性数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来,以便人们能够更直观地理解数据背后的信息和规
- 【Python】tkinter及组件如何使用
小九不懂SAP
我的Python日记python开发语言tkinter
一、tkinter的应用场景tkinter是Python的标准GUI(图形用户界面)库,它提供了丰富的控件和工具,使得开发者能够轻松创建跨平台的桌面应用程序。以下是一些tkinter的常见应用场景:桌面应用程序开发:开发者可以使用tkinter来创建各种桌面应用程序,如文本编辑器、计算器、图片查看器、游戏等。这些应用程序可以具有复杂的用户界面,包括窗口、按钮、文本框、下拉菜单、滚动条等。数据可视化
- Axure科技感大屏系统设计:智慧农场管理平台
招风的黑耳
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在数字化转型的浪潮中,数据可视化作为连接现实世界与数字世界的桥梁,正以前所未有的速度改变着各行各业的面貌。智慧农业作为现代农业的重要发展方向,其管理平台的数据大屏设计尤为重要,它不仅是农场运营状况的直接展示窗口,更是决策支持与分析的强有力工具。AxureRP,作为一款强大的原型设计工具,凭借其高度的自定义能力和丰富的交互设计功能,成为了设计科技感十足的智慧农场管理平台大屏的理想选择。Axure在科
- R 数据可视化 —— 韦恩图
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前言对于数据集之间交叠关系的可视化,通常想到的是绘制韦恩图。韦恩图是一种关系型图表,通过图形之间的重叠来反映数据集之间的相交关系。下面,我们来简单介绍一下如何绘制韦恩图韦恩图绘制韦恩图的包有很多,比如gplots包的venn()函数、limma包的vennDiagram()函数、venneuler包的venneuler()函数。但是这些包绘制出来的图像效果都不是很好,所以我们使用比较成熟的包Ven
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- 基于VUE2-dataV和echarts实现的可视化大屏,百分比适配PC端
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可视化平台中,数据分别通过仪表盘、环状图、柱形图、曲线图、滚动表格等多种形式展示数据变化。可视化平台大致分为左、中、右三部分,左侧由能耗总览、耗能占比、库存预警构成,中间由数据总览、销售计划完成率构成,右侧由销售统计、销售排名(TOP8)、生产统计构成。平台右上角动态显示当前系统日期、星期、时间,格式。在管理端进行添加数据后,数据可视化图表进行相应变化。1.能耗总览仪表盘,统计分析耗电量、耗水量、
- Matlab2024a安装教程
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MATLAB是一款商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分,可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。1.解压安装包:①鼠标右击【MATLABR2024a(64bit)
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基于AIOps理念研发的新一代运维监大屏全盘展示IT运行状态,减轻运维人员的重复性工作量,提高IT系统排错速度,加速运维知识学习积累。图片1.png领先的数据可视化平台,把IT运维化繁为简图片2.jpg图片3.png图片4.png图片5.png图片6.png全面提升IT运维管理水平1.直接导出精美的IT运行可视化报表图片7.png2.资源分析对比图片8.png3.自动生成监控项运行“脑图”图片9.
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在现代应用程序中,数据可视化是一个重要的功能,它可以帮助用户更直观地理解数据。在C#WPF(WindowsPresentationFoundation)中,有多种方式可以生成图表。以下是五种常见的方法,每种方法都有其独特的优势和局限。1.使用System.Windows.Shapes命名空间代码示例:<RectangleWidth="50"Height="50"Fill="Blue"Canva
- 基于Python爬虫四川成都二手房数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状_django商品房数据分析论文(1)
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3.国外研究现状在国外,二手房数据可视化也是一个热门的研究领域。以美国为例,有很多公司和网站提供了专门的二手房数据可视化工具,如Zillow、Redfin等。这些工具通常提供房价趋势图、房价分布图、房源信息等功能,帮助用户更好地了解房市动态。综上所述,虽然国内外在二手房数据可视化方面已经有了一些研究成果,但对于四川成都地区的二手房市场还没有相关的研究和可视化系统。因此,本研究旨在设计并实现一个基于
- 使用D3.js进行数据可视化
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D3.js介绍D3.js是一个流行的JavaScript数据可视化库,全称为Data-DrivenDocuments,即数据驱动文档。它以数据为核心,通过数据来驱动文档的展示和操作。D3.js提供了丰富的API和工具,使得开发者能够创建出各种交互式和动态的数据可视化效果。官方介绍网站:WhatisD3?|D3byObservableD3.js导入方式介绍在JavaScript中导入D3.js通常使
- Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用!!!!
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前言:Python是进行数据分析和可视化的强大工具,常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述,介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化:Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法:5、错误处理和异常判断说明
- 【echarts】使用 ECharts 绘制3D饼图
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使用ECharts绘制3D饼图在数据可视化中,饼图是表达数据占比信息的常见方式。ECharts作为一个强大的数据可视化库,除了标准的二维饼图,也支持更加生动的三维饼图绘制。本文将指导你如何使用ECharts来创建一个3D饼图,提升你的数据展示效果。首先了解3D饼图的构成在ECharts中,3D饼图主要是通过surface类型的图表来模拟实现的。一个surface类型的系列(series)可以定义一
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️大数据平台建设指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台的核心技术和方法。⭐️《遇见Python:初识、了解与热恋》:涵盖了Pytho
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开源的BI大屏设计工具提供了丰富的功能和灵活性,帮助用户快速构建和展示数据可视化大屏。以下是一些知名的开源BI大屏设计工具及其特点:ApacheSuperset定位:现代化的、企业级的数据探索与可视化平台。功能:提供丰富的数据源连接选项(如SQLAlchemy)和强大的可视化功能。用户可以自定义仪表板(Dashboards),快速创建数据大屏。特点:支持多种数据源,界面友好,适合有一定技术背景的用
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文章目录系列目录10个Python办公自动化案例1.Excel数据读取与写入2.自动生成PDF文件3.自动发送邮件4.自动化文件重命名5.批量下载网页内容6.自动化数据可视化7.自动化文档批量处理8.批量文件压缩9.日程提醒自动化10.数据定时备份系列目录序号直达链接表白系列1Python制作一个无法拒绝的表白界面2Python满屏飘字表白代码3Python无限弹窗满屏表白代码4Python李峋同
- ES(Elasticsearch)常用的函数
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Elasticsearch(简称ES)是一个开源的搜索引擎,广泛用于全文搜索、分析和数据可视化。以下是一些常用的Elasticsearch函数和操作:索引操作创建索引PUT/index_name删除索引DELETE/index_name查看索引GET/index_name文档操作插入文档POST/index_name/_doc/{"field":"value"}获取文档GET/index_name
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- 【QT教程】QT6对话框编程
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- Python数据可视化:25年GDP之变_基于d3
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同时还需要注意一下编码问题,这里的CSV文件需要用gbk编码。下面是从统计局下载下来的CSV数据。我偷了个懒,直接就先在表格里删除了前三行,如下。接下来便是用Python对数据进行规整,代码如下。 importpandasaspd#读取数据df=pd.read_csv(gdp.csv,encoding=utf-8)(names,values,dates)=([],[],[])#记得去除地区这个列名
- 【题目】数据分析与数据思维选择题
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1.以下选项中不属于数据预处理的是()A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析:选B。数据清洗指对数据集中的不完整、不合理或不准确的数据进行修补、去重、纠错、修补或删除数据变换将原始数据变换成符合目标算法要求的数据数据集成指对来自不同的数据源的数据进行集成处理2.用来描述访问了某个项目一次就退出的次数和这个项目总访问的次数的比率的基础指标是_?A.跳失率B.费效比C.渠道转换率D.访
- Python和数据分析:Seaborn新手指南
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Seaborn是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库,它提供了高级接口和漂亮的默认样式,使得数据可视化变得更加简单和美观。1.导论Seaborn在数据可视化中的角色和优势体现在以下方面:简化API:Seaborn的API设计更加简洁,容易使用,尤其适合初学者。它能够通过几行代码生成漂亮而具有信息含量的图表。美观的默认样式:Seaborn具有吸引人的默认颜色和样式,无需额外的配置即可生成
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如何使用Holoviews创建复杂的可视化布局在数据科学和数据可视化领域,Holoviews是一个非常强大的Python库,它可以帮助我们轻松地创建各种复杂的可视化布局。Holoviews提供了一个高层次的接口,使得创建交互式和静态可视化变得简单而直观。本文将介绍如何使用Holoviews来创建复杂的可视化布局,让你的数据以最直观的方式展现出来。安装Holoviews首先,确保你已经安装了Holo
- Tableau Prep 2018.3.1 用 PDF 连接器准备数据!
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数据准备的过程可能会很复杂,所以,TableauPrep应运而生!通过为你提供简化流程的工具,使数据准备更加简单便捷!近日,在TableauPrep2018.3.1推出了新功能:从现在开始,你可以对Flow中的任何步骤应用任何操作,并跟踪路径中的更改。此外,还支持用于数据库连接的通配符联合选项和用于PDF文件的全新连接器,为你提供更大的灵活性。『更改默认存储库位置』默认情况下,在安装Tableau
- Pyecharts可视化数据大屏
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Pyecharts是一个非常强大的Python数据可视化库,它可以用来创建各种图表,并通过配置参数将这些图表组合成数据大屏。以下是创建一个简单的数据大屏的步骤和示例代码。1.安装pyecharts首先,你需要安装pyecharts:pipinstallpyecharts2.创建图表使用pyecharts创建多个图表,如柱状图、折线图等。下面是一些示例:frompyecharts.chartsimp
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
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* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文