- Python数据分析与可视化
程序媛小果
pythonpython数据分析开发语言
Python数据分析与可视化在数据驱动的商业世界中，数据分析和可视化成为了理解复杂数据集、做出明智决策的关键工具。Python，作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和框架，使得数据分析和可视化变得简单高效。本文将探讨Python在数据分析和可视化中的应用，包括数据预处理、分析、以及如何通过可视化工具将数据洞察转化为可操作的策略。1.数据分析的重要性数据分析是提取数据中有用信息的过程
- python数据分析一周速成1.先从查询开始吧
噼里啪啦噼酷啪Q
数据分析python数据分析CDA
写在前面众所周知，20%的知识点可以覆盖80%的使用场景。时间就是生命~~咱主打一个“用最小的成本，收获最大化”！有它了不仅不怕excel卡顿，还能实现懒人神器——办公自动化，你喝茶他干活，鼠标自由咯！快跟我来，感受一周速成的效率~~首先，安装python+编辑器（cmd下载和anaconda一个效果嗷）：下载python：来官网DownloadPython|Python.org（建议用3.8~3
- python判断数据和excel中是否相等_对比Excel学习python数据分析-学习笔记4
re1key
一对一替换多对一替换多对多替换参考一列数值进行排序参照有缺失值的列排序参考多数值列排序数值排名删除列删除行删除特定列行数值计数唯一值获取数值查找区间切分插入新的行或列行列互换索引重塑长宽表转换apply()和applymap()函数1.数值替换一对一替换replace(A,B)-用B替换A；replace(A,B,inplace=True)-用B替换A，元数据也将被替换掉；replace(np.N
- Python.pyecharts.charts折线图新旧版本对比详解！
唔使般若
python
旧版本(0.5.10)实现frompyechartsimportLineline=Line("美国邮费阶梯图")datax=[1995,1996,1997,1998,1999,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009]datay=[0.32,0.32,0.32,0.32,0.33,0.33,0.34,0.37,0.37,0.37,0.37,0.39,
- 【地理坐标Geo】——3
花花 Show Python
pyecharts—从0到精通信息可视化python数据分析
解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里，你将不再受限于单调的表格和图表，而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库，将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- python 三维地球代码_Python地图可视化三大秘密武器
weixin_39623411
python三维地球代码
Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas，也是地图可视化不可忽视的利器。这次就来介绍下这三位低调的python地图可视化工具。首先介绍下bokehbokeh擅长制作交互式图表，当然在地图展示方面也毫不逊色。示例代码地址：https://automating-gis-processes.github
- python echarts接口_python绘图pyecharts+pandas的使用详解
weixin_39615219
pythonecharts接口
pyecharts介绍pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库。用Echarts生成的图可视化效果非常棒为避免绘制缺漏，建议全部安装为了避免下载缓慢，作者全部使用镜像源下载过了pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/echarts-countries-pypkgpipi
- python数据分析之matplotlib绘图 plt 的使用
OpenCv学堂
视觉_Opencv
废话不多说，先上一张图:完整代码以及数据：https://download.csdn.net/download/bamboo265925/11548633（提供支持，公众号：海之鹰工作室）importosimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltdefreadTxtShow(rootdir):withopen(rootdir,'r',encoding='utf-8
- 【漏斗图】——4
花花 Show Python
pyecharts—从0到精通信息可视化python数据分析
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- Pyecharts之特殊图表的独特展示
抱抱宝
Python数据分析与可视化信息可视化数据分析python
在数据可视化的世界里，除了常见的柱状图、折线图、饼图等，还有一些特殊的图表可以为我们带来独特的展示效果，帮助我们以更有趣、更直观的方式呈现数据。Pyecharts为我们提供了多种特殊图表的绘制功能，本文将介绍象形图、水球图和日历图的定制方法，让你能够创建出与众不同的数据可视化作品。一、象形图自定义图形象形图是一种使用自定义图形来表示数据的图表，比普通的柱状图更加形象生动。下面是pictorialb
- 使用 Pandas 处理 .xlsx 文件的教程(Python)
Persus
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使用Pandas处理.xlsx文件的教程Pandas是Python数据分析的核心库之一，它提供了丰富的数据处理功能，尤其在处理表格数据（如.xlsx文件）时非常强大。Pandas结合了Python的灵活性和简洁性，让用户能够轻松地进行数据的读写、清洗、操作和分析。本文将介绍如何使用Pandas处理.xlsx文件的常见操作，包括读取、写入、筛选、合并和统计等操作。一、环境配置1.安装Pandas首先
- Python 数据分析 - 初识 Pandas
一名技术极客
#Python进阶爬虫python数据分析pandas
Python数据分析-初识Pandas简介SeriesDataFrame创建基本操作添加删除简介Pandas基于NumPy开发，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理数据。Pandas适用于处理以下类型的数据：有序和无序的时间序列数据带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据与SQL或Excel表类似的，含异构列的表格数据任意其它形式的观测、统计数据集，数据转入Pandas数据结
- 【数据集】——1
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- 【Python数据分析】Pandas_Series如何转变为DataFrame
Root_Smile
【Python数据分析】python数据分析pandas
1.使用pd.DataFrame()构造函数可以使用pd.DataFrame()构造函数将Series转换为DataFrame。在构造函数中，将Series作为一个列传递给DataFrame，并且可以通过指定列名来为DataFrame的列命名。代码示例：importpandasaspddata=[10,20,30,40,50]index=['A','B','C','D','E']series=pd
- Python数据分析与可视化的基础知识
YC\_
python
一、数据分析库在数据分析中，有许多常用的数据分析库可以帮助我们进行数据处理、探索和可视化。以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。2.pandaspandas是基于NumPy的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，如Series和D
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Sankey 桑基图
Mr数据杨
Python数据可视化python数据可视化pyecharts数据分析
桑基图作为一种强大的数据可视化工具，常用于展现不同节点之间的流动关系及其数量分布。其通过直观的连线展示，帮助用户理解复杂系统中各个部分的连接和交互。Python的pyecharts库提供了Sankey类，支持用户灵活创建各种桑基图，不仅能够展示流动数据，还能根据节点层级及连线样式进行高度定制，使得桑基图在信息传达和视觉表现上更具表现力。文章目录Sankey：桑基图Demo总结Sankey：桑基图桑
- 【解决办法】Jupyter Notebook无法显示pyecharts可视化图表
Xiao_土豆
数据可视化技术jupyterpython信息可视化
我在JupyterNotebook中使用pyecharts库做可视化图表时，发现无法显示！通过上网查询，方法都基本相似，但其中会遇到一些问题，我详细讲一下我解决这个问题的过程：首先，我按照网络上的步骤，进行资源引用（可参考此链接：资源引用）。#1、获取pyecharts-assets项目gitclonehttps://github.com/pyecharts/pyecharts-assets.gi
- jupyter notebook中显示pyecharts空白，记录
泰洋睿兔
笔记jupyterpython人工智能echarts
#tips:解决看结尾（1）（2）（3）版本1.jupyter使用pipisntalljupyter，可以看到版本8.6.2，6.6.3，5.7.2，4.2.2等，尤其是注意到有jupyterLAB。jupyter1.0.0jupyter_client8.6.2jupyter-console6.6.3jupyter_contrib_core0.4.2jupyter_contrib_nbextens
- Jupyter Notebook无法显示pyecharts可视化图表解决方法
conderchi
jupyterpythonpycharm
提示：详细解决方案可直接移步pyecharts官档文章目录问题描述问题原因解决办法总结问题描述在按照某些数据分析教材学习pyecharts库时，遇到如下问题：在JupyterNotebook中使用pyecharts生成可视化图表时，Notebook中显示空白，无任何图表输出显示。代码如下：frompyecharts.chartsimportBarattr=['衬衫','羊毛衫','雪纺衫','裤子
- python制作日历_Python如何绘制日历图和热力图
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python制作日历
本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例，利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历图和热力图。在绘图之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。数据处理从网站下载的数据为逐小时数据，每天一个文件。如果要绘制全年的日历图或者热图，首先要将所有的数据进行合并处理。下载好数据之后，将数据解压到当前目录的2019文件夹内，然后处理数据：importglobfromdat
- 「Python系列」Python pyecharts模块
·零落·
Python入门到掌握python开发语言pyecharts数据可视化信息可视化
文章目录一、pyecharts安装二、pyecharts应用三、pyecharts图表类型四、pyecharts特点与功能特点：功能：五、相关链接一、pyecharts安装要安装Python的pyecharts模块，你可以使用pip，这是Python的包管理工具。请按照以下步骤进行操作：确保已经安装了Python：首先，你需要确保你的系统中已经安装了Python。pyecharts支持Python
- Python数据可视化 Pyecharts 图表的渲染
Mr数据杨
Python数据可视化数据可视化python数据分析pyecharts数据集可视化
本教程将介绍如何使用Python中的pyecharts库生成图形，并结合snapshot-selenium、snapshot-phantomjs和snapshot-pyppeteer库生成这些图形的截图。通过实际案例，展示如何在自动化工具的帮助下进行高效的图形渲染，适合自学编程、需要生成图片输出的用户。文章目录安装与配置图形渲染与截图总结安装与配置在安装与配置这些工具时，用户需要根据具体的环境选择
- 使用Pyecharts绘制地理图表
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信息可视化python数据分析Python
Pyecharts是一个基于Python的强大数据可视化库，它提供了丰富的图表类型和交互功能。其中，Pyecharts能够轻松绘制地理图表，帮助我们展示地理数据的分布和变化趋势。本文将介绍如何使用Pyecharts在Python中绘制地理图表，并提供相应的源代码示例。首先，我们需要安装Pyecharts库。可以使用pip命令进行安装，如下所示：pipinstallpyecharts安装完成后，我们
- Python数据分析之共享单车及建模探索(CLV建模、可视化)
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笔记python数据分析数据建模
Python数据分析之共享单车及建模探索(CLV建模、可视化)开发环境4.3【开发平台及环境】Windons10教育版Python3.7IntelliJIDEA2018.2.1/PyCharmGoogeChrome数据清洗分析模块pandas，numpy可视化模块matplotlib上期原创：Python数据分析之智联招聘职位分析完整项目（数据爬取,数据分析,数据可视化）链接:https://bl
- Python数据分析案例教程
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数据挖掘python数据分析信息可视化
Python数据分析案例教程Python在数据分析中的应用Python因其简洁的语法、强大的库支持以及广泛的社区资源，已成为数据分析领域的首选语言。它能够处理从数据清洗、数据可视化到机器学习模型构建的整个数据科学流程。本节将深入探讨Python在数据分析中的具体应用，包括但不限于数据清洗、数据探索、统计分析和预测建模。数据清洗数据清洗是数据分析的首要步骤，涉及处理缺失值、异常值、重复数据以及数据类
- 【Python】红旗超市线下缴电费用户数据分析及可视化（pandas+pyecharts）
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百度人工智能python机器学习数据分析
场景分析：一部分用户习惯在红旗超市线下进行缴电费，电力公司希望了解哪些用户喜欢到线下缴费，具体分布在哪里，才能有针对性地宣传掌上电力app引导用户体验更高效的线上缴费方式，提升用户满意度。需求分析：首先要拿到红旗超市线下缴费清单数据，对所有数据进行隐私化处理，数据预览如图所示：可以看出台区名称为本项目的核心字段，通过台区匹配到经纬度信息，然后利用经纬度信息进行线下缴费热力图展示。同时可以提供分析报
- 动态规划详解-最小路径和问题【python】
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LeetCode刷题与模拟面试动态规划算法leetcodepython数据结构
作者介绍：10年大厂数据\经营分析经验，现任大厂数据部门负责人。会一些的技术：数据分析、算法、SQL、大数据相关、python欢迎加入社区：码上找工作作者专栏每日更新：LeetCode解锁1000题:打怪升级之旅python数据分析可视化：企业实战案例备注说明：方便大家阅读，统一使用python，带必要注释，公众号数据分析螺丝钉一起打怪升级1.问题介绍和应用场景最小路径和问题是一个常见的动态规划问
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可视化python数据分析大数据机器学习
本文的主要内容是基于中国大学mooc（慕课）中的“Python数据分析与可视化”课程进行整理和总结。pandas是python第三方库，是基于Numpy的一种工具，经常与numpy与matplotlib一起使用，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是
- Python数据分析与可视化研究
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pythonpython数据分析开发语言
Python数据分析与可视化研究摘要随着大数据和人工智能技术的飞速发展，Python数据分析与可视化技术已成为现代科学研究、企业决策等领域不可或缺的工具。本研究全面梳理了Python在数据分析与可视化领域的基本理论框架和关键技术，系统分析了Pandas、NumPy等核心数据分析库以及Matplotlib、Seaborn等可视化库的应用优势与特点。通过实际案例，本研究深入探讨了Python在数据清洗
- python数据分析与可视化
盆蒂
python开发语言
一、Python数据分析概述Python是一种解释型、交互式的编程语言，其设计理念强调代码的可读性和简洁性。Python的语法结构简单，支持面向对象、过程式和函数式三种编程范式，使得Python成为一种强大而灵活的编程语言。Python数据分析主要包括数据清洗、数据探索和数据可视化三个部分。数据清洗是数据分析的重要环节，主要是对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据探索则
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景：
用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。
问题：
如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。
解决：
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name
android：text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式：@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下：
一：线性数据结构
(1)：列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn（一针见血）
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后，还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中
第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。
相关新闻：
（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法：
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync：yum install rsync
2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析：
yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc
开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：
建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构
造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是：
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：
1、注册多个账号（一般10个以上）。
2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro