- 【数据挖掘】Pandas
dundunmm
数据挖掘数据挖掘pandas人工智能
Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一,提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。它通常与NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn等库结合使用,帮助构建高效的数据挖掘流程。1.读取数据Pandas支持多种数据格式,如CSV、Excel、JSON、SQL、Parquet等。importpandasaspd#读取CSV文件df=pd.
- ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (matplotlib)错误解决
EstrangedZ
机械臂pythonmatplotlib
ERROR:Failedtobuildinstallablewheelsforsomepyproject.tomlbasedprojects错误解决问题描述解决方案解决方案1成功的解决方案问题描述在使用pip3installroboticstoolbox-python或者pipinstallroboticstoolbox-python安装python中的机器人库时,总是会出现ERROR:ERROR
- 各类路径规划算法python 代码
许卿768503
python算法开发语言
一、人工势场法#初始化参数设置importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcopyfromcelluloidimportCamera#保存动图时用,pipinstallcelluloid%matplotlibqt5##初始化车的参数d=3.5#道路标准宽度W=1.8#汽车宽度L=4.7#车长P0=np.array([0,-d/2,1,1])#车
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- sns.kdeplot报错:ValueError: could not convert string to float: ‘INN00001‘
爱挠静香的下巴
#报错解决matplotlibpython数据分析
报错说明今天使用sns.kdeplot报错:ValueError:couldnotconvertstringtofloat:'INN00001'报错代码importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinlineplt.figure(figsize=(16,
- Python 分词解析+词云可视化(含停用词文件)
布凯彻-劳斯基
数学建模python学习pycharm中文分词词云自然语言处理算法
代码:importre#导入正则表达式库importjieba#导入结巴分词库importcollections#导入集合库importnumpy#导入numpy库importwordcloud#导入词云库fromPILimportImage#导入PIL图像处理库importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib绘图库fromwordcloudimportImage
- 【解读】核密度图
dearr__
python开发语言
def:what核密度估计(KernelDensityEstimation,简称KDE)是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法实现:(库函数)howimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#使用Seaborn绘制KDE图sns.kdeplot(data,shade=True)#添加标签和标题plt.xlabel('Data')plt.yl
- 体验通义千问AI大模型生成Python泊松分布
「已注销」
人工智能python开发语言
在Python中,你可以使用matplotlib和numpy库来绘制泊松分布的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)。以下是一个示例代码片段,它展示了如何使用numpy的poisson函数以及matplotlib进行绘制:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportpoisson#使用scipy中的泊松分布
- 【小白必看!Python 从 0 到 1 数据处理与图形绘制应用全流程案例】
生活De°咸鱼
python开发语言
1.环境准备首先,你需要安装必要的Python库,这里主要用到pandas进行数据处理,matplotlib和seaborn进行图形绘制。可以使用以下命令进行安装:pipinstallpandasmatplotlibseaborn2.数据准备假设我们有一个包含电商销售信息的CSV文件sales_data.csv,文件内容可能如下:date,product,category,sales2024-01
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
指尖下的技术
DeepSeekpython机器学习开发语言
以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(SVM)算法。步骤1:环境准备首先,你要确保已经安装了必要的Python库,像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装:pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
- 生成一个完全真实情况下的翌师公会运行机制报告和翌师+ai业务模式的综合价值评估报告
太翌修仙笔录
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翌师公会项目全景报告——基于行业基准分析与战略定位研究一、项目本体架构1.组织基因解码核心DNA:markdown知识蒸馏力(35%)+技术融合力(28%)+生态构建力(22%)+合规生存力(15%)进化图谱:mermaidtimeline2023Q4:原型验证2024Q2:MVP发布2025Q1:区域扩展2026Q3:生态闭环2.能力雷达图pythonimportmatplotlib.pyplo
- Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-31、扇形面积计算
Math_teacher_fan
Python基础图形绘制pythonmatplotlib开发语言人工智能学习
Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-31、扇形面积计算目录Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-31、扇形面积计算前言开发环境turtle_demoMatplotlib_demo前言既然是学习数学,肯定会离不开各种图形,之前的文章中很多我都尽可能的不使用图来表示了,但是觉得不好,毕竟数学离开了图就会很抽象,所以我们这里单独的学习一下Python的各
- 使用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化
碧波浩渺·
pythonmysql信息可视化Python
在数据分析和可视化领域,Python是一种流行的编程语言,它提供了丰富的库和工具来处理和可视化数据。通过结合Python和MySQL数据库,我们可以从数据库中提取数据,并使用各种图表和图形展示数据的洞察力。本篇文章将介绍如何使用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化。首先,我们需要确保已安装必要的库,包括mysql-connector-python和matplotlib。mysql-con
- AttributeError: module ‘matplotlib.cm‘ has no attribute ‘register_cm‘
tongji_transport
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最近项目需要,在画热力图,需要用到matplotlib和seaborn两个包,但是在importseabornassns的时候一直报错AttributeError:module'matplotlib.cm'hasnoattribute'register_cm'。换了好几个不同版本的matplotlib和seaborn的搭配,还是不行,最后详细看了下seaborn包中的cm.py文件,直接说结果:把
- Python爬虫实战:电商数据爬取与价格趋势分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言零售mongodb人工智能
摘要本文详细介绍了如何使用Python编写爬虫程序,从电商网站抓取商品数据,并对价格趋势进行分析。我们将使用最新的爬虫技术和数据分析工具,包括Selenium、BeautifulSoup、Pandas和Matplotlib等。通过本文,读者将学习到如何构建一个完整的电商数据爬取与分析系统,并掌握相关技术在实际项目中的应用。关键词Python爬虫、电商数据、价格趋势分析、Selenium、Beaut
- Python常见库的使用
浪子西科
Pythonpython开发语言
文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理1.NLTK2.SpaCy数据库操作1.SQLite32.SQLAlchemy日期和时间处理1.datetime2
- python 绘制正态分布图
点云侠
CloudComparepython开发语言算法3d
目录一、概述二、代码实现三、结果展示一、概述 在Python中,可以使用numpy库中的normal()函数或random.normal()方法生成正态分布的随机数,同时也利用scipy库的norm.pdf()函数来计算正态分布的概率密度函数。二、代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportnorm#创建
- python数据分析基础002 -使用matplotlib绘图(散点图,条形图,直方图)
2401_84139192
程序员python数据分析matplotlib
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- PYTHON机器学习小项目教程:预测鸢尾花种类
jackispy
python机器学习人工智能
我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型,该数据集包含150个样本,每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类(山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾)。一、环境配置首先,确保你已经安装了必要的库。如:pandas、numpy等,命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、
- Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-29、计算两个圆相交部分面积
Math_teacher_fan
Python基础图形绘制pythonmatplotlib开发语言笔记人工智能
Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-29、计算两个圆相交部分面积目录Python各类图形绘制—turtle与Matplotlib-29、计算两个圆相交部分面积前言开发环境turtle_demoMatplotlib_demo前言既然是学习数学,肯定会离不开各种图形,之前的文章中很多我都尽可能的不使用图来表示了,但是觉得不好,毕竟数学离开了图就会很抽象,所以我们这里单独的学习
- pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图
极品小神蛋
本篇文章帮大家学习Matplotlib提琴图,包含了Matplotlib提琴图使用方法、操作技巧、实例演示和注意事项,有一定的学习价值,大家可以用来参考。小提琴图类似于箱形图,除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框,如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样,小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比
- python绘图之二维核密度图
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python开发语言
二维核密度图能够直观地呈现两个变量之间的联合分布情况。通过平滑的密度曲线,可以观察数据的集中趋势、离散程度以及是否存在多峰等特征。本节学习使用python绘制二维核密度图importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载seaborn自带的保险数据集insurance=sns.load_dataset('tips')#注意:seaborn中没有直接的
- 解决matplotlib与PyCharm中的特定matplotlib backend不兼容问题
m0_70921434
matplotlibpycharmide
前提:Python虚拟环境第一部分:解决方案1.将已经下载的matplotlib库卸载,代码是condauninstallmatplotlib2.下载3.8版本的matplotlib,代码是condainstallmatplotlib==3.8之后再python中就可以正确运行了第二部分:介绍一下matplotlib库的作用Matplotlib库中的常见函数众多,这些函数涵盖了从基本图形绘制到图形
- python制图之小提琴图
pianmian1
python信息可视化开发语言
提琴图(ViolinPlot)是一种结合了箱线图(BoxPlot)和核密度估计(KernelDensityEstimation,KDE)的可视化工具,用于展示数据的分布情况和概率密度。它在数据可视化中具有独特的作用.本节我们学习如何使用python绘制提琴图#导入所需的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘图importnumpyasnp#用于数值计算importpan
- 利用python实现小提琴图的代码
python游乐园
可视化python开发语言
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载seaborn内置的鸢尾花数据集iris=sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格,可选,这里使用默认风格#sns.set_style("whitegrid")#绘制小提琴图,以'species'为分类依据,绘制'sepal_length'特征的小提琴图#可以根据实际需求更改x和
- pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图
weixin_39797393
小提琴图类似于箱形图,除了它们还显示不同值的数据的概率密度。这些图包括数据中位数的标记和表示四分位数范围的框,如标准框图中所示。在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样,小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。事实上,虽然箱形图仅显示平均值/中位数和四分位数范围等汇总统计量,但小提琴图显示了数据的完整分布。importmatplotlib.p
- pythonmatplotlib绘图小提琴_python 箱线图和小提琴图
奥利奥东
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如箱子而得名。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。箱形图绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同的母体数据时更可表现其差异。箱形图的绘制主要包含六个数据节点,需要先将数据从大到小进行排列,然后分别计算出它的上边缘,上四分位数,中位数,
- python绘图之回归拟合图
pianmian1
python回归开发语言
回归拟合图在数据分析中具有重要作用,它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系,还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值,以及用于模型比较和结果展示。importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#创建一个示例数据集#假设我们有一些鱼的重量和高度数据data={'Weight':[100,150,200,250,3
- python绘图之密集散点图
pianmian1
python开发语言
密集散点图主要目的是生成一个可视化图表,展示insurance数据集中bmi(身体质量指数)和charges(医疗费用)之间的关系,并通过不同的维度对数据进行分组和区分,以便更清晰地观察数据的分布和特征。importseabornassns#导入Seaborn,用于绘图importmatplotlib.pyplotasplt#导入Matplotlib,用于显示图表importpandasaspd#
- Python进行简单医学影像分析的示例
go5463158465
python深度学习算法python开发语言
以下是一个使用Python进行简单医学影像分析的示例,这里我们以常见的DICOM格式医学影像为例,使用pydicom库读取DICOM文件,使用matplotlib进行影像显示,使用scikit-image进行简单的影像处理。需求复现讲解1.安装必要的库在进行医学影像分析之前,需要安装几个必要的Python库:pydicom:用于读取和处理DICOM格式的医学影像文件。matplotlib:用于显示
- 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