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Shawnxs_
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冬冬的狼外婆
pythonpandas数据分析
一、方法一指定pip从哪个源服务器下载和安装Python包pip3configsetglobal.index-url清华镜像站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装SQLAlchemyyum-yinstallsqlalchemy使用pip3安装pandas库pip3installpandas导入pandas作为pdimportpandasaspd创建数
- Pandas教程15:多个DataFrame数据(保存+追加)为Excel表格数据
我的Python教程
我的Python教程#PandaspandasexcelPython教程
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- Pandas教程12:常用的pd.set_option方法,显示所有行和列+不换行显示等等...
我的Python教程
#Pandas我的Python教程pandas数据分析Python教程
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- 【Python】图解Pandas数据合并:concat、join、append
风度78
数据库人工智能python数据分析大数据
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter图解pandas数据合并:concat+join+append在上一篇文章中介绍过pandas中最为常用的一个合并函数merge的使用,本文中介绍的是另外3个与合并操作相关的函数:concatjoinappend挑战SQL:图解Pandas的数据合并mergePandas连载本文是Pandas数据分析库的第15篇,欢迎阅读:模拟数据首先是模拟几份不同
- Pandas数据分析详解(二)
背水
pandas数据分析数据挖掘
1.索引1.1重新设置索引importpandasaspds=pd.Series(data=[1,2,3],index=[0,1,2])print(s)#重新设置索引print(s.reindex(range(1,6)))#注意此时原数据行索引0被舍弃了,因为不匹配#多的用0填充print(s.reindex(range(1,6),fill_value=0))#向前/后填充print(s.rein
- pandas数据分析详细解读(一)
背水
pandas数据分析数据挖掘python
(一)Series对象类似于一维数组由一组数据以及与这种数据有管的标签(索引)组成1.1创建series对象pd.Series(data,index=index)importpandasaspddata=['赵','钱','孙']#数据为一维列表s=pd.Series(data=data)#这里没有设置索引,默认为从0开始print(s)print(type(s))运行结果下面是设置索引的s=pd
- pandas数据分析,matplotlib绘图(折线图),图片和数据批量写入excel
随时学丫
数据分析pandasexcelmatplotlib折线图
pandas数据分析,matplotlib绘图并解决中文乱码问题批量将数据写入多个sheet的excel表,并将图片和数据写入同一个sheet,查了不少api,希望对大家有帮助代码就不一一解释了,自己看吧最终生成效果图#-*-coding:utf-8-*-#@File:data_statistics_and_draw_imgs.py#@Date:2023-03-27#@Author:jiangim
- Pandas使用简介
ZShiJ
Python数据挖掘pandas
Pandas相关题目【Python】——Pandas初体验(一)【Python】——Pandas初体验(二)【Python】——pandas数据分析【Python】——pandas数据处理Pandas是基于Numpy构建的、开源的Python数据分析工具包,借助高效的数据结构提供面向大规模数据的、高性能的数据分析操作。Pandas有两种重要的数据结构,Series和DataFrame。熟悉这两种数
- Pandas数据分析15——pandas数据透视表和交叉表
阡之尘埃
pandas数据分析pandas数据分析pythonnumpy
参考书目:《深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析》pandas对数据框也可以像excel一样进行数据透视表整合之类的操作。主要是针对分类数据进行操作,还可以计算数值型数据,去满足复杂的分类数据整理的逻辑。首先还是导入包:importnumpyasnpimportpandasaspd整理透视pivot首先介绍的是最简单的整理透视函数pivot,其原理如图'''pivot参数ind
- python的pandas数据分析处理基础学习
计算衎
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pandas学习一、pandas基础1.什么是pandas?一个开源的python类库:用于数据分析、数据处理、数据可视化高性能容易使用的数据结构容易使用的数据分析工具很方便和其他类库一起使用:numpy:用于数学计算scikit-learn:用于机器学习2.pandas的安装方法一:pip3installpandas方法二:下载使用Python类库集成安装包:anacondalink:https
- Pandas数据分析02——各类文件的读取和导出
阡之尘埃
pandas数据分析pandas数据分析数据挖掘python
参考书目:《深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析》pandas真的很强大,几乎什么格式的数据都能读取,什么csv,excel,spss,stata,json,html......连剪贴板的数据都能读.....本章教大家怎么读取数据,虽然简单读取就一句话,但是参数和功能还是很多的,都了解一下。读取CSV文件csv文件最基础的数据文件,介绍的最详细,因为别的文件的很多参数和csv读
- Python中Pandas详解之数据结构
一只小松许️
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文章目录Pandas数据分析Pandas简介Pandas安装Series类型数据Series的创建Series的访问Series中向量化操作与布尔索引Series的切片Series的缺失值Series的增与删Series的nameDataFrame数据类型DataFrame的创建DataFrame的访问DataFrame的删除DataFrame的添加添加行添加列Pandas数据分析Pandas简介
- 【Python】—— pandas 数据分析
ZShiJ
Pythonpandaspython开发语言数据分析
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- Pandas数据分析
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
pandas数据分析数据挖掘
分析前操作我们使用read读取数据集时,可以先通过info方法了解不同字段的条目数量,数据类型,是否缺失及内存占用情况案例:找到小成本高口碑电影思路:从最大的N个值中选取最小值movie2.nlargest(100,'imdb_score')#用nlargest方法,选出imdb_score分数最高的100个如果想从前100分数最高的中挑出预算最小的五部:movie2.nlargest(100,'
- Python基础学习—Pandas数据分析实战剖析【文末送书-09】
一见已难忘
IT分享/测评/交流python学习pandasPandas数据分析数据分析数据分析实战
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秃头雨雨
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一.python爬虫使用的模块1.importrequests2.frombs4importBeautifulSoup3.pandas数据分析高级接口模块二.爬取数据在第一个请求中时,使用BeautifulSoupimportrequests#引用requests库frombs4importBeautifulSoup#引用BeautifulSoup库res_movies=requests.get(
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皮皮大
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~图解pandas数据合并:concat+join+append在上一篇文章中介绍过pandas中最为常用的一个合并函数merge的使用,本文中介绍的是另外3个与合并操作相关的函数:concatjoinappendimagePandas连载本文是Pandas数据分析库的第15篇,欢迎阅读:image模拟数据首先是模拟几份不同的数
- 19. Python 数据处理之 Pandas
有请小发菜
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目录1.认识Pandas2.安装和导入Pandas3.Pandas数据结构4.Pandas基本功能5.Pandas数据分析1.认识PandasPandas是Python的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas的出现主要是为了解决其他编程语言、科研环境的痛点。它是处理数据的理想工具,处理数据的速度极快,使数据预处理、清洗、分析工作变
- Python pandas数据分析
冰露可乐
国考数据挖掘pythonpandas数据分析国考网警
Pythonpandas数据分析:2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体,遇到寒冬,大厂不招人,可能很多算法学生都得去找开发,测开测开的话,你就得学数据库,sql,oracle,尤其sql要学,当然,像很多金融企业、安全机构啥的,他们必须要用oracle数据库这oracle比sql安全,强大多了,所以你需要学习,最重要的,你要是考网络警察公务员,这玩意你不会就别去报名了,耽误时间!与此同时,
- 【Python与数据分析实验报告】Pandas数据分析基础应用
dyy7777777
学科资料数据分析python数据挖掘
目录任务内容(1)将数据进行转置,转置后型如eg.csv,缺失值用NAN代替。(2)对数据中的异常值进行识别并用NA代替。(3)计算每个用户用电数据的基本统计量,包括:最大值、最小值、均值、中位数、和、方差、偏度、峰度。(不包括空值)(4)每个用户用电数据按日差分,并计算差分结果的基本统计量,统计量同上述第3问。(5)计算每个用户用电数据的5%分位数。(6)对每个用户的用电数据按周求和并差分(一周
- Pandas数据分析22——pandas时间序列
阡之尘埃
pandas数据分析pandas数据分析pythonnumpy机器学习
参考书目:《深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析》pandas的索引可以用时间来替代,然后基于时间序列数据会有很多用法,了解一下。时间对象有:还是先导入包:importnumpyasnpimportpandasaspdimportdatetime时序索引#创建时间索引pd里面的对象,或者字符串,np对象,和Python的datetime对象都可以直接创建时间索引。pd.to_d
- 【Python】数据分析案例:世界杯数据可视化 | 文末送书
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文章目录前期数据准备导入数据分析:世界杯中各队赢得的比赛数分析:先打或后打的比赛获胜次数分析:世界杯中的抛硬币决策分析:2022年T20世界杯的最高得分者分析:世界杯比赛最佳球员奖分析:最适合先击球或追逐的球场案例分析总结文末送书《Pandas数据分析》送书参与方式每一场体育赛事都会产生大量数据,这些数据可用于分析运动员、球队表现以及比赛中的亮点。作为分析案例,我们使用T20世界杯的数据进行分析。
- Pandas数据分析Pandas初体验在线闯关_头歌实践教学平台
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Python数据分析可视化pandas数据分析数据挖掘数据可视化python
Pandas数据分析初体验第1关了解数据处理对象--Series第2关了解数据处理对象-DataFrame第3关读取CSV格式数据第4关数据的基本操作——排序第5关数据的基本操作——删除第6关数据的基本操作——算术运算第7关数据的基本操作——去重第8关数据重塑第1关了解数据处理对象–Series任务描述本关任务:仔细阅读编程要求,完成相关要求。编程要求根据提示,在右侧编辑器Begin-End内补充
- Pandas数据分析Pandas进阶在线闯关_头歌实践教学平台
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Python数据分析可视化pandas数据分析数据挖掘python数据可视化
Pandas数据分析进阶第1关Pandas分组聚合第2关Pandas创建透视表和交叉表第1关Pandas分组聚合任务描述本关任务:使用Pandas加载drinks.csv文件中的数据,根据数据信息求每个大洲红酒消耗量的最大值与最小值的差以及啤酒消耗量的和。编程要求使用Pandas中的read_csv()函数读取step1/drinks.csv中的数据,数据的列名如下表所示,请根据continent
- Python进阶教程:pandas数据分析实践示例总结
只存在于虚拟的King
pythonpandas数据分析开发语言学习深度学习经验分享
文章目录前言一、分析数据文件二、数据预处理关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道前言在近日的python数据分析实战课中,我学习到使用python进行数据分析的流程、方法,对常使用的函数
- pandas数据分析41——不同地区不同城市数据分级统计汇总
阡之尘埃
pandas数据分析pandas数据分析数据挖掘python
案例背景实习一段时间,发现很多领导用Excel喜欢添加一个汇总行,若只有一个类别的汇总很简单,但是多个类别嵌套,不同层级嵌套都要进行汇总行添加,那就有点麻烦了,这个案例就是教大家怎么模板化输出带汇总的表。代码实现生成数据先生成一个案例数据,不同地区,不同城市,不同销售商品:importpandasaspdfromfakerimportFakerimportrandomfake=Faker()#假设
- 《Pandas数据分析》(五)——数据可视化
爱读Paper的Toby
数据分析数据分析
复习:回顾学习完第一章,我们对泰坦尼克号数据有了基本的了解,也学到了一些基本的统计方法,第二章中我们学习了数据的清理和重构,使得数据更加的易于理解;今天我们要学习的是第二章第三节:数据可视化,主要给大家介绍一下Python数据可视化库Matplotlib,在本章学习中,你也许会觉得数据很有趣。在打比赛的过程中,数据可视化可以让我们更好的看到每一个关键步骤的结果如何,可以用来优化方案,是一个很有用的
- 【西瓜书+花书】速通
NN今夜无眠
人工智能机器学习python人工智能
参考:BV1qY4y187Ff第一部分:机器学习回归算法1.机器学习概述数据挖掘:大规模机器学习算法去计算用户情况计算机视觉:无人驾驶汽车推荐算法……预测样本->特征抽取(转换成计算机能够理解的数据,重要!提取特征)->学习函数->预测实用工具:Numpy科学计算pandas数据分析matplotlib数据可视化scikit-learn机器学习2.回归算法监督学习(有标签)、无监督学习(无标签)回
- 《Pandas数据分析实战》书籍推荐(包邮送书5本)
袁袁袁袁满
《极客日报》pandas数据分析数据挖掘Pandas数据分析实战
书籍介绍使用Python进行数据分析并不难。如果你会使用电子表格,就能学会Pandas!虽然它的网格样式布局可能会让你想起Excel,但Pandas要灵活和强大得多。Python库可以快速对数百万行数据执行操作,并且可以轻松地与Python数据生态系统中的其他工具进行交互。这是提升你的数据游戏的完美方式。《Pandas数据分析实战》介绍了使用令人惊叹的Pandas库在Python中进行数据分析。你
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理