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Python编程之道
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PythonPandas如何进行数据分组统计关键词:PythonPandas、数据分组、groupby、聚合函数、数据透视表、数据统计、数据分析摘要:本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行高效的数据分组统计操作。我们将从基础概念入手,详细讲解groupby机制的原理和使用方法,介绍各种聚合函数的应用,探讨高级分组技巧,并通过实际案例展示如何解决复杂的数据分析问题。文章还将涵盖性能优化
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
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知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- Python_计算两个省市之间的直线距离_2506
夏天里的肥宅水
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更新代码上一版链接importpandasaspdimporttimeimportpickleimportosimportsysfromgeopy.geocodersimportNominatimfromgeopy.distanceimportgeodesicfromtqdmimporttqdm#ConfigurationINPUT_FILE=r"距离.xlsx"#输入文件路径OUTPUT_FIL
- 【Python常用模块】_Pandas模块3-DataFrame对象
失心疯_2023
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Pandas2.2DataFrameTimeSeries-related方法描述DataFrame.asfreq(freq[,method,how,…])用于**将时间序列数据转换为指定频率(resampletofrequency)**的方法DataFrame.asof(where[,subset])用于查找时间序列中最接近指定时间点的非NaN值的方法DataFrame.shift([period
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Pandas2.2DataFrameComputationsdescriptivestats方法描述DataFrame.abs()用于返回DataFrame中每个元素的绝对值DataFrame.all([axis,bool_only,skipna])用于判断DataFrame中是否所有元素在指定轴上都为TrueDataFrame.any(*[,axis,bool_only,skipna])用于判断
- 【Pandas】pandas Series tz_convert
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Pandas2.2SeriesTimeSeries-related方法描述Series.asfreq(freq[,method,how,…])用于将时间序列数据转换为指定的频率Series.asof(where[,subset])用于返回时间序列中指定索引位置的最近一个非缺失值Series.shift([periods,freq,axis,…])用于将时间序列数据沿指定轴移动指定的周期数Serie
- Python打卡:Day24
剑桥折刀s
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importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
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以下是针对CSV、Parquet、Excel等格式使用pandas统一处理,并将每一行转换为字典的整理方案:一、通用处理逻辑无论何种数据格式,核心步骤均为:用pandas读取为DataFrame将DataFrame转换为列表+字典格式(orient=‘records’)二、具体实现代码CSV→字典列表importpandasaspd#读取CSVdf=pd.read_csv('data.csv',s
- Python爬虫(56)Python数据清洗与分析实战:Pandas+Dask双剑合璧处理TB级结构化数据
一个天蝎座 白勺 程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python爬虫pandas
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- Pandas 系列(二)
毛大猫(蓉火科技)
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Pandas系列(二):Series属性(一):importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt使用matplotlib.pyplot进行绘图时,首先需要导入模块,并根据具体需求调用相关函数来生成图表。通常使用以下语句:importmatplotlib.pyplotasplt导入pyplot模块,并将其简称为plt#s10=pd
- DeepSeek在数据分析与科学计算中的革命性应用
软考和人工智能学堂
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1.数据预处理自动化1.1智能数据清洗fromdeepseekimportDataCleanerimportpandasaspddefauto_clean_data(df):cleaner=DataCleaner()analysis=cleaner.analyze(df)print("数据问题诊断:")forissueinanalysis['issues']:print(f"-{issue['ty
- python pandas数据清洗
扶子
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一、介绍:2024金砖python样题中数据清洗部分代码实现二、任务要求:数据集中有购药时间、社保卡号、商品编码、商品名称、销售数量、应收金额、实收金额几个字段,请你使用NumPy和Pandas按如下要求对数据进行清洗:1.购药时间就是销售时间,为了后续分析更好的理解字段,将"购药时间"改为"销售时间";2.任何一条数据中只要有一个缺失值就删除该条数据;3.将销售数量、应收金额、实收金额三列的数据
- python数据分析张俊红_Python数据分析实战基础 | 初识Pandas
weixin_39678531
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这是Python数据分析实战基础的第一篇内容,主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。01重要的前言这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像
- 对 Boston Housing Dataset(波士顿房价数据集)数据分析
程序小K
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1.数据加载与初步检查importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#加载数据boston_df=pd.read_csv("boston_housing_data.csv")#查看前5行display(boston_df.head())#检查数据基本信息(列名、数据类型、非空值数量)print(boston_df.inf
- “易问易视”——让数据分析像聊天一样简单
二十十十十十
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一、项目简介“易问易视”通过自然语言理解和大语言模型技术,将用户的中文查询自动转化为数据处理指令,实现无代码的数据检索与图表生成。你只要在大屏上输入一句话,比如“2024年每月有多少人出境”,它就能自动看懂你要查的时间、指标、维度,然后在后台用Pandas和NumPy把国家统计局或行业CSV里的数据清洗、筛选、聚合好,再用Matplotlib、Plotly画出柱状图、折线图、饼图甚至地图,最后在S
- Python 数据分析与可视化 Day 3 - Pandas 数据筛选与排序操作
蓝婷儿
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今日目标掌握DataFrame的条件筛选(布尔索引)学会多条件筛选、逻辑运算熟练使用排序(sort_values)提升数据组织力结合列选择进行数据提取分析一、列选择与基本筛选✅选择单列/多列df["成绩"]#返回Seriesdf[["姓名","成绩"]]#返回新的DataFrame✅条件筛选(布尔索引)#筛选出成绩大于80的学生df[df["成绩"]>80]#获取性别为“女”的学生df[df["性
- 金融量化 - 技术分析策略和交易系统_SMA+CCI交易系统
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双技术指标:SMA+CCI交易系统以SMA作为开平仓信号,同时增加CCI作为过滤器;当股价上穿SMA,同时CCI要小于-100,说明是在超卖的情况下,上穿SMA,做多;交易信号更可信;当股价下穿SMA,同时CCI要大于+100,说明是在超买的情况下,下穿SMA,做空;交易信号更可信;importnumpyasnpimportpandasaspdimporttalibastaimporttushar
- Python学习Day10
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学习来源:@浙大疏锦行知识点:数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估importpandasaspdfile_path="heart.csv"data=pd.read_csv(file_path)data.info()data.isnull().sum()#划分训练集和测试机fromsklearn.model_selectionim
- Python训练打卡Day15
编程有点难
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复习日回顾一下之前14天的内容:importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('ObesityDataSet.csv')data.head()#分离连续变量与离散变量discrete_features=['Gender','family_history_with_overweight',
- Python数据处理三剑客:NumPy、Pandas和xarray全面详解
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在Python数据分析领域,NumPy、Pandas和xarray是最核心的三个库。本文将详细介绍它们的功能、用法和区别,并提供大量实用代码示例。一、NumPy:科学计算基础库NumPy是Python科学计算的基础包,提供了高性能的多维数组对象和各种计算工具。1.1基本数组操作importnumpyasnp#创建数组arr1=np.array([1,2,3,4])#一维数组arr2=np.arra
- 《AI之路:从零到精通的人工智能学习指南》
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01—人工智能开发入门掌握Python基础语法,对后续学习打下坚实基础。Python编程基本语法数据结构函数面向对象多任务模块与包闭包装饰器迭代器Numpy矩阵运算NadrrayScalarsBoradcasting矩阵运算矩阵转置矩阵求逆Scipy数值运算库Scipy基本使用Scipy常量Scipy稀疏矩阵Scipy图结构Scipy空间Scipy插值Pandas数据科学库自带数据结构数据读取写入
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importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedf=pd.read_csv('./2019_1117_MaRTy_Negin_Experiment.csv',skip_blank_lines=True,skiprows=[0,1,3,4],dtype={'Latitude_A':np.floa
- 100个Pandas练习题:从入门到精通的实战指南
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100个Pandas练习题:从入门到精通的实战指南100-pandas-puzzles100datapuzzlesforpandas,rangingfromshortandsimpletosupertricky(60%complete)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/10/100-pandas-puzzles前言Pandas作为Python数据分析的核心库,
- Python从入门到实战:超详细安装与使用秘籍
计算机学长
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一、Python的神奇魅力在当今数字化的时代,Python无疑是编程语言中的璀璨明星,它以简洁、高效、易上手的特点,在众多领域中发挥着举足轻重的作用。在数据科学领域,Python已然成为了核心工具。从数据的收集、清洗,到深入的分析与可视化展示,Python都提供了完备的解决方案。Pandas库凭借其强大的数据处理和分析能力,能够轻松应对各种复杂的数据结构,让数据清洗和预处理变得高效而便捷;NumP
- pandas_datareader 库下载安装
还不秃顶的计科生
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基本含义:pandas_datareader是一个用于从多种远程数据源(如金融、经济和在线数据库)获取数据的Python库。它特别方便与pandas数据框架结合使用,将获取到的外部数据直接加载为pandasDataFrame,以便于进一步的数据处理和分析。这个库是专门设计来简化从网络数据源获取时间序列、经济指标、股票价格等数据的过程。第一部分:安装condainstall-canacondapan
- 数据处理与统计分析——11-Pandas-Seaborn可视化
零光速
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Seaborn简介Seaborn是一个基于Matplotlib的图形可视化Python库,提供了高度交互式的接口,使用户能够轻松绘制各种吸引人的统计图表。Seaborn可以直接使用Pandas的DataFrame和Series数据进行绘图。1.Seaborn绘制单变量图(1)直方图histplothue:根据另一个分类变量对数据进行分组并显示不同颜色的直方图。kde:是否绘制核密度估计曲线。其他常
- Python rolling计算“1”在过去3行中出现的次数
@昵称不存在
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rolling()是Pandas中用于移动窗口操作的强大函数,常用于:计算滚动平均、最大值、最小值、求和等时间序列平滑统计窗口内的自定义聚合df.rolling(window,min_periods=1).agg_func()常见参数参数说明window滚动窗口大小(整数或时间窗口)min_periods最少有多少个非NA才计算结果(默认等于window)center是否将窗口对齐中心(默认靠右)
- LSTM价格预测模型:基于技术指标与市场情绪数据
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LSTM价格预测模型:基于技术指标与市场情绪数据一、模型架构设计importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfrom
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
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数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
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sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
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partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
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上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
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动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
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对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =