- 《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
m0_61766362
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
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方