- 源码篇:python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例
IT小本本
pythonpython数据分析开发语言
本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目,涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。我们将利用模拟数据生成技术创建90天的销售记录,通过Pandas进行数据处理,结合Matplotlib和Seaborn实现多样化的可视化图表,并最终生成动态交互报告。一、数据生成:模拟真实销售场景为了模拟真实的蔬菜销售数据,我们设计了包含10种蔬菜(白菜、土豆、西红柿等)的90天销售记录。数据生成逻辑
- Flink启动任务
swg321321
flink大数据
Flink以本地运行作为解读例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
Eqwaak00
Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- excel文件有两列,循环读取文件两列赋值到字典列表。字典的有两个key,分别为question和answer。将最终结果输出到json文件
大霞上仙
pythonexceljsonpython
importpandasaspdimportjson#1.读取Excel文件(假设列名为question和answer)try:df=pd.read_excel("input.xlsx",usecols=["question","answer"])#明确指定列exceptExceptionase:print(f"读取文件失败:{str(e)}")exit()#2.转换为字典列表result=[{"
- 「Python数据分析」Pandas基础,筛选数据利器:布尔索引
奕澄羽邦
python数据分析pandas
我们在处理数据的时候,数据筛选是一个重要的过程。利用布尔索引,我们可以选择需要的数据区间。布尔索引,是利用各种不等式,以及与或非操作,来对数据区间进行选择。在pandas中,与操作,对应的是&这个符号,表示选取两个数据集重合的部分。或操作,对应的是|这个符号,表示选择两个数据集中,只要在一个数据集中出现的部分。非操作,对应的是~这个符号,表示选取一个数据集中,相反的部分。我们下面通过具体的例子,来
- 数据分析_python进行数据筛选1_行筛选
Monkey*王
python数据分析pandas
以titanic的训练数据为例进行展示,为了简化取前十行为例首先导入模块,导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")df=df.head(10)df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']筛选单行1.利用df[行索
- Linux安装Anaconda和Jupyter
硬水果糖
人工智能Linuxlinuxjupyter运维
一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- python pandas 读取excel单元门公式值_Python pandas对excel的操作实现示例
weixin_39585761
pythonpandas读取excel单元门公式值
最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍pandas的DataFrame对列(Column)的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。增加计算列pandas的DataFrame,每一行或每一列都是一个序列(Series)。比如:importpandasaspddf1=pd.read_e
- pandas整表写入excel指定位置_pandas操作Excel的常用场景及问题
那个吴小明
很多场景下使用pandas就能够胜任手上的excel处理任务,之前写的用python操作具体到excel单元格的方法参考:贺霆:python操作Excel实现自动化报表zhuanlan.zhihu.com现在主要介绍使用pandas读取excel的几种常用场景:一、常规读取importpandasaspdfrompandasimportDataFrame,Seriesimportosos.chdi
- pandas 读取某一单元格的值_07-Pandas Excel新建/读取/填充(一)
扇贝编程
pandas读取某一单元格的值
Excel是微软的经典之作,几乎可以满足我们日常工作的所有需求,但是在处理海量数据时,Excel在效率及性能方面就显得很吃力。正因为Pandas在数据处理方面有着独特的优势,所有掌握pandas库处理excel格式的数据就显得十分必要。目录excel文档新建读取excel文档行列操作空值自动填充行列函数运算excel数据排序excel数据按条件筛选#1.创建excel文件在jupyter中导入pa
- 如何用Python批量将CSV文件编码转换为UTF-8并转为Excel格式?
字节王德发
pythonpythonexcel开发语言
在处理数据时,CSV文件格式常常用作数据的交换格式。不过,很多情况下我们会遇到编码问题,特别是当文件不是UTF-8编码时。为了更好地处理这些文件,可能需要将它们转换为UTF-8编码,并且将其转换为Excel格式,这样可以方便后续的数据分析和使用。今天就来聊聊如何用Python实现这一过程。准备工作:安装必要的库我们需要确保安装了所需的Python库。主要用到的库有pandas和openpyxl。p
- Pandas完全指南:数据处理与分析从入门到实战
xiaoyu❅
pythonpythonpandas开发语言
目录引言一、Pandas环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战4.1处理缺失值4.2处理重复值4.3数据类型转换4.4字符串处理五、数据处理进阶5.1数据筛选5.2列操作5.3应用函数六、数据分组与聚合6.1基础
- 焊接性能分析代码(Python)
骑蜗牛上月亮
python开发语言
welding_performance_data.xls数据文件。welding_strengthtoughness5001052012480855015490953013510115401447075601690018600121500139111578115importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttkinterastkfrommatp
- Python常用的库讲解(易懂版)
不辉放弃
python开发语言
NumPy:用于科学计算的基础库,提供多维数组对象、各种派生对象和对数组执行操作的工具。importnumpyasnp#创建一个numpy数组arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Pandas:数据处理库,提供数据结构和数据分析工具,特别适合处理结构化数据。importpandasaspd#创建一个Pandas数据帧df=pd.DataFrame({'A':[1,2
- 基于Geopandas的地理空间数据可视化与分析方法研究
一键难忘
信息可视化Geopandaspython
地理空间数据可视化是数据科学中重要的应用之一。通过有效地展示地理信息,我们能够深入理解空间数据的分布和模式。Python的Geopandas库为地理空间数据处理和可视化提供了强大的支持,它基于pandas并集成了shapely、fiona等多个库,能够方便地进行地理数据的读取、处理和展示。本文将介绍如何使用Geopandas进行地理空间数据可视化,示范数据处理的基本流程,并通过具体的代码实例,深入
- 如何用python做一个小程序进行炒股?
大懒猫软件
python小程序开发语言
使用Python分析股票的完整程序以下是一个完整的Python程序,展示如何获取股票数据、进行数据清洗、计算技术指标、并进行简单的价格走势分析。1.安装必要的库首先,确保安装了必要的库:bash复制pipinstallrequestspandasmatplotlibyfinance2.获取股票数据使用yfinance库获取股票数据。yfinance是一个流行的库,可以方便地从雅虎财经获取股票数据。
- 批量将将xlsx转为csv,将csv转为csv utf-8
Znnjcidmslz
数据pythonpandas
csv转换为csvutf-8将csv格式文件批量转换为csvutf-8格式文件,以下为使用Python处理的代码:importosimportpandasaspd#存有文件的路径current_path=os.getcwd()#current_path=os.path.dirname('G:/weather_output2')#转换之后存放的路径为“UTF8”,会检查当前路径是否有,没有就创建ut
- csv转为utf8编码_中文的csv文件的编码改成utf8的方法
John Sheppard
csv转为utf8编码
直奔主题:把包含中文的csv文件的编码改成utf-8的方法:啰嗦几句:在用pandas读取hive导出的csv文件时,经常会遇到类似UnicodeDecodeError:'gbk'codeccan'tdecodebyte0xa3inposition12这样的问题,这种问题是因为导出的csv文件包含中文,且这些中文的编码不是gbk,直接用excel打开这些文件还会出现乱码,但用记事本打开这些csv则
- 1.4使用pandas读取和写入Excel文件的基本操作
林伽一
python处理excelpandasexcelpython
读取和写入Excel文件是使用Python处理Excel的基本操作。在Python中,可以使用不同的库来实现这些操作,例如pandas、openpyxl等。以下是读取和写入Excel文件的基本操作示例:读取Excel文件使用pandas库读取Excel文件非常方便。下面的示例演示了如何使用pandas读取Excel文件:importpandasaspd#读取Excel文件df=pd.read_ex
- 【Python】爬取高校数据(名字,院校特色,所在地,性质)。可用于判断高校是否为双一流,本科/专科等分析
llzcxdb
Pythonpython开发语言爬虫
源网站:http://college.gaokao.com/schlist/p1利用Python的lxml库进行html解析,源代码:importrequestsfromlxmlimportetreeimportpandasaspdimportcsv#请求URLurl='http://college.gaokao.com/schlist/p'#构建请求头headers={'User-Agent':
- 机器学习Pandas_learn4
XW-ABAP
机器学习机器学习pandas人工智能
importpandasaspddefcalculate_goods_covariance():#定义商品销售数据字典goods_sales_data={"时期":["一期","二期","三期","四期"],"苹果":[15,16,3,2],"橘子":[12,14,16,18],"石榴":[11,8,7,1]}#将字典转换为DataFrame对象goods_dataframe=pd.DataFra
- 如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理?
Python 集中营
python数据分析应用pythonexcel开发语言
在数据分析和机器学习项目中,数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的,这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。Python作为一门强大的编程语言,提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务,其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗
- Pandas与PySpark混合计算实战:突破单机极限的智能数据处理方案
Eqwaak00
Pandaspandas学习python科技开发语言
引言:大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时,传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据,但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道,在保留Pandas便捷性的同时,借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升,并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
- pandas 根据给定的条件动态筛选
Aa123456789_55
pandaspandaspython
defdynamic_filter(df,conditions):"""根据给定的条件动态筛选DataFrame。:paramdf:pandasDataFrame:paramconditions:字典,键为列名,值为筛选条件(单个值、列表或其他布尔表达式):return:筛选后的DataFrame"""mask=pd.Series(True,index=df.index)#初始化全True的mas
- 机器学习Pandas_learn3
XW-ABAP
机器学习pandas
frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
- python绘制密度散点图
龟速前进
anaconda可视化python
头大,外行人做个图咋这么难,趋势线还没有研究出来怎么加上去,哎importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportgaussian_kdefrommpl_toolkits.axes_grid1importmake_axes_locatableimportnumpyasnpimportpandasaspdfromdbfreadimportDBFdata=
- pandas 读写excel
jimox_ai
pandas
在Python中,使用Pandas库读写Excel文件是一个常见的操作。Pandas提供了`read_excel`和`to_excel`方法来分别实现读取和写入Excel文件的功能。以下是一些基本的示例:###读取Excel文件```pythonimportpandasaspd#读取Excel文件df=pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx')#显示
- 大话 Python:python 操作 excel 系列 -- pandas 读取、分析、保存
2401_84140734
程序员pythonexcelpandas
read_excel()直接读取excel文件df=pd.read_excel(‘C:/test.xlsx’)4,读取当前字段计算后生成新字段获取原有字段paymount值paymount=df[‘paymount’]业务计算(金额-10)paymount_new=paymount-10添加新字段paymount_newdf[‘paymount_new’]=paymount_new这个步骤可以加入
- pandas寻找四分位数及判断离群点
SXxtyz
python
importpandasaspdtrain_df=pd.read_csv("train.csv")q1,q3=train_df['price'].quantile([0.25,0.75])iqr=q3-
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro