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程序喵D
人生苦短我用Pythonpythonpandas
人生苦短我用Pythonpandas文件格式转换前言示例1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA前
- 黄丽红日精进503/506
做自己小太阳
手机What?微信用的比较少了但是自己浏览器看视频还是看了好久Why?从哔哩哔哩转为浏览器了How?控制,控制不住就卸载培训What?今日份上午基本废了把案例分析笔记做的差不多了错题本也整理的差不多接下来就是看执业医师书*spss操作Why系统学习才有意义接下来复习案例分析抓选择题和数据分析How?明日(spss*选择题)行5.21.操作技能学习2.样品监测案例分析3.环境卫生案例分析4.…5.S
- 回调函数
HAPPYers
首先注册一个回调函数PsSetCreateProcessNotifyRoutine函数原型NTSTATUSPsSetCreateProcessNotifyRoutine(PCREATE_PROCESS_NOTIFY_ROUTINENotifyRoutine,BOOLEANRemove);我们在注册中写入NTSTATUSstatus=PsSetCreateProcessNotifyRoutine(M
- 数学建模—SPSS学习笔记
shellier
数学建模—SPSS学习笔记学习笔记数学建模
1、描述统计(描述一组数据的集中和离散情况)SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准:度量(定距变量IntervalData)【可以分类(=和≠),可以排序(>和和30),其样本均值都近似服从正态分布。条件二:样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大(不能包含离群点或异常值)。条件三:每组样本之间相互独立。条件四:皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据(两个对象)之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX
- 2019-04-19
AliceGYY
线性函数Y=0.8567+0.516XX称为自变量,也就是自己会变化的量。Y称作因变量,也就是因为X变化而引起变化的量。线性回归,能够用来探索多个变量与另一个变量之间的线性关系。weka、SPSS软件实现编程。
- SPSSAU【文本分析】|我的词库
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
我的词库文本分析时,可能涉及到一些新词,比如‘内卷’,这个词很可能在词典中并未出现过,词库也不认识它。但研究者自己认识它,此时可将该词纳入到新词词库中,让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词,比如‘好了’,这个词没有实际的意义没有统计词频等必要,此时可对该词设置为停用词。除此之外,还可设置情感词,比如:‘元宇宙’可能是个正向词(也可能是负向情感,由研究者决定),那么可自主设置其
- SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型,其可将整份数据文档的信息提取成几个主题,并且标题出主题与关键词之间的权重情况,用于识别主题的具体实际意义,除此之外,LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等,接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时,首先需要确定主题个数(理论上有确定主题个数的方式,但实际研究分析时,通常是研究者结合实际意义情况来确定主题个数,通常主题个数介于2~
- SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等
spssau
人工智能文本分析文本挖掘数据分析
词云分析等文本分析模块中,最重要和最基础的为展示分词结果,通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中,SPSSAU提供四种功能,分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf,本文档使用‘体验DEMO数据’,其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容,共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。词云分析进入文本分析时,首先可以看到词云结果,本案例时结果如下:词
- SPSSAU【文本分析】|文本聚类
spssau
支持向量机机器学习人工智能
SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图:默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其
- R代码和SPSS绘制相关性热图/矩阵的差别说明
初于青丝mc终于白发
R语言相关r语言矩阵开发语言相关性热图/矩阵深度学习
博主在使用SPSS统计软件做pearson相关性分析的时候,发现用热图可视化可能效果会更好,于是,博主就去度娘了,然后用R代码绘制,但是发现做显著性的时候(P值检验),p值计算出来竟然不一样,惊呆了!!>_>>1、2、3讲解>>4讲解<<<(1)避坑博主使用的是cor.mtest()来看显著性检验的,但是结果和SPSS或者base::cor.test()结果相差甚远呐。。。。cor.mtest()
- 数据分析方法论和分析法
水调歌头_f072
数据分析方法论:指数据分析思路,用于指导数据分析师进行数据分析。例如:4P、5W2H、逻辑树等分析思路。数据分析法:具体的分析方法。例如交叉分析、相关分析、回归分析、对比分析、聚类分析等。分析工具:EXcel、SPSS、SAS等
- 用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?
东方草堂的数据
【工具】Excel
用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作,这其中包括:描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。接下来的用Excel进行数据分析系列教程,都是基于Excel2013,今天我们讲讲Excel2013的数据分析工具在哪里?分析工具库是在安装MicrosoftO
- SPSS-2
沈住氣
初级统计说一说——描述/图表图&表分析频率|偏度-偏度标准误差|<1.96&|峰度-峰度标准误差|<1.96则为正态分布频率分析:适用于偏态+正态分布对于数值变量:统计指标+统计图对于等级与计数:统计表格+?描述统计:仅仅适用于正态分布(可以存储为标准化数据)数值变量:仅适用对称分布等级与计数:不能用描述3.探索探索估计95%置信区间三要素:干预措施+受试对象+实验效应指标(因变量)正态性检验:样
- 【附安装包】Amos26安装教程
程序员晓晓
数据分析
软件下载软件:Amos版本:26语言:英文大小:168.51M安装环境:Win11/Win10/Win8/Win7硬件要求:
[email protected]内存@4G(或更高)下载通道①百度网盘丨64位下载链接:https://pan.baidu.com/s/1JLFwiz8tldaftQw4wyuO_Q提取码:5566软件介绍IBM®SPSS®Amos是一款强大的结构方程建模(SEM)软件,支持通过扩展标准
- 蒙怡第一次作业
weixin_30491641
python数据结构与算法数据库
一、统计软件简介1.spssSPSS(StatisticalProductandServiceSolutions),"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解
- 一文了解什么是倾向得分匹配PSM?
spssau
倾向得分匹配,在医学研究及计量经济领域都有广泛应用,其目的在于减少数据偏差和混杂因素的干扰。很多统计软件都支持PSM,如SPSS和stata。SPSSAU最新版本也提供了倾向得分匹配。下面我们就一起来了解下,究竟什么是倾向得分匹配?以及如何分析?PSM解决的是选择偏差问题(即控制混杂因素),倾向得分配比就是利用倾向评分值,从对照组中为处理做中的每个个体寻找一个或多个背景特征相同或相似的个体作为对照
- SPSS双变量相关分析
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门统计分析相关分析数据分析统计学
双变量相关分析通过计算皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数及其显著性水平展开。其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量,适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的,或具有已排序的类别,相互之间的相关关系不是线性的,则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。本小节用于分析的数据是《中国2020年1~12月货币供应量统计》
- 一文讲透SPSS中查看文件和变量信息
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门SPSS基础SPSS操作数据分析统计分析
数据文件建立后,我们可能希望看到数据文件的结构和变量的组成以确定是否需要完善或修改,此时我们就需要用到文件和变量信息查看功能。1.查看变量信息(1)在结果输出窗口中查看变量信息在菜单栏中选择“文件”|“显示数据文件信息”|“工作文件”命令,就可以将当前工作文件的变量信息输出到结果查看窗口,输出结果如图4.3所示;此外,用户还可以在菜单栏中选择“文件”|“显示数据文件信息”|“外部文件”命令并选择相
- SPSS基础操作:对数据按照样本观测值进行排序
数据科学作家
SPSSSPSS入门SPSS学习统计分析统计学数据分析SPSS基础
在整理数据资料或者查看分析结果时,我们通常希望样本观测值能够按照某一变量的大小进行升序或者降序排列,比如我们想按照学生的学习成绩进行排序,按照销售额的大小对各个便利店进行排序等。以本章附带的数据4为例,如果要按照y4体重变量进行降序排列,操作步骤如下:图4.88显示了按照y4体重变量排序之前的数据。在菜单栏中选择“数据”→“个案排序”命令,如图4.89所示。系统将会弹出“个案排序”对话框,在该对话
- spss数据预处理步骤_2. SPSS基本使用:数据清洗
嵇海龙
spss数据预处理步骤
一、数据清洗的总体步骤image.png打开telco.sav文件image.png看下数据清洗的步骤,要拷贝(因为这里是样本,所以不用做这一步),所以直接做第二步创建唯一IDimage.png这一步创建了唯一ID,点击转换按钮---计算变量-目标变量填写ID--选择函数$casenum点击确定就可以了image.png接下来我们要生成数据质量报告,可以用分析按钮-描述统计-频率来做,选取除了ID
- SPSS基础操作:对数据按照变量进行排序
数据科学作家
SPSSSPSS基础SPSS学习SPSS入门SPSS操作统计分析数据分析
在整理数据资料或者查看分析结果时,如果变量设置得非常多,我们有时会希望变量值能够按照变量的某一属性大小进行升序或者降序排列,比如我们想观察有哪些变量是名义变量或者有序变量,有哪些变量进行了变量标签操作或者值标签操作等。以本章附带的数据4为例,如果要按照变量的测量方式进行降序排列,操作步骤如下:图4.84显示了变量排序之前的数据。我们在菜单栏中选择“数据”→“变量排序”命令,如图4.85所示。系统将
- excel多元线性拟合_高级数据分析师的Excel操作看这里!
瀚海星星123
excel多元线性拟合
我们在工作中最常用的数据处理工具就是Excel了,Excel里头最基础的就是运算和图表的制作,稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了,当然你可能还会想到VBA和宏,但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言,也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候,是不是就一定得求助于SPSS,SAS这类专业的分析工具呢?数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢?其实
- SPSS进行双因素有重复方差分析
谢俊飞
目前看到的双因素方差分析教程当中,以下两个比较是写的比较好的,以飨读者。1.运用spss软件进行双因素有重复方差分析2.SPSS在化学试验双因素方差分析中的应用_戴孟莲百度经验的这个操作比较全面,参数详细,配图清晰,如果再加以原理的理解,更加全面。下面主要对几个主要的参数选择做几点说明:1.依次点击“分析”——“一般线性模型”——“单变量”,由于我们这里只有“产量”,所以是单变量,如果有两个指标,
- 社会的未来
点爸
https://c.m.163.com/news/a/DLNJ7K7G00258105.html?spsw=7&spssid=00fc5e47db31e7ba002ddfdb37ed9352&spss=newsapp&from=singlemessage&isappinstalled=0文中提到,好多非常重要的事,没人做。但是,这些事有什么经济利益么?很显然没有。我们现在是一个用钱做标尺的社会。国
- SPSS基础操作:对数据进行加权处理
数据科学作家
SPSSSPSS入门SPSS学习统计分析统计学数据分析数据处理
对数据进行加权处理是我们使用SPSS提供某些分析方法的重要前提。对数据进行加权后,当前的权重将被保存在数据中。当进行相应的分析时,用户无须再次进行加权操作。本节以对广告的效果观测为例,讲解数据的加权操作。本例给出了消费者购买行为与是否看过广告之间的联系,按“是否看过广告”和“是否购买商品”两个标准,消费者被分为4类,研究者对这4类消费者分别进行了调查。由于各种情况下调查的人数不同,如果将4种情况等
- SPSS绘图:直方图的绘制
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门SPSS绘图图形绘制直方图SPSS操作
直方图(Histogram)又称质量分布图,是一种以组距为底边、以频率为高度的一系列连接起来的直方型矩形图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。通过绘制直方图可以较为直观地传递有关变量的数据变化信息,使数据使用者能够较好地观察变量数据波动的状态,使数据决策者能够依据分析结果确定在什么地方需要集中力量改进工作。绘制直方图时,可选择带上正态分布
- 数据统计分析三大软件之SPSS
科研侠
引言要做好研究,就需要数据,可光有数据是没用的,我们还要学会数据的分析,想要完美精确的数据分析结果就需要一个功能齐全,计算严谨的数据软件,今天我们要给大家介绍的是SPSS。作为与Stata/SAS一起成为世界公认的三大数据软件的SPSS,其功能齐全,操作简单,还具有强大的绘图功能。SPSS简介首先我们来了解一下SPSS,SPSS的英文全称为StatisticalProductandServiceS
- 3.2 描述性统计分析 之 频率分析
碎片时间学统计
在SPSS中较多模块可完成统计描述的任务,频率分析(Frequency)就是其中一个。频率分析的特色是提供原始数据的频数表,并能计算各种百分位数。在频率分析中,基本上按照数据的集中趋势、离散趋势、百分数数和分布指标进行描述。针对频率分析的分析结果,我们还可以进行数据清理。示例:分析APACHEⅢ评分的数据分布情况。打开数据,示例如下:image.png打开分析—描述性分析—频率image.png参
- 正交实验法用例设计
冬月暖阳
把因子数水平数录入spssau,得到了正交试验表https://spssau.com/indexs.htmlimage.png(现在免费版不能自定义因素value了)
- 单因素被试内重复测量的方差分析
孤光数据分析
单因素被试内重复测量的方差分析目录(一)适用情况(二)基本计算(1)平方和的计算(2)自由度的计算(3)F值的计算(三)spss操作及结果(1)数据(2)spss操作(3)结果(一)适用情况(1)被试接受所有的处理水平。(2)处理水平连续实施给同一个被试时,前面的实验处理不会对后面的实验处理有长期影响。(3)消除顺序效应。例如:为检验某种行为方式随年龄变化的情况,在4个时间点对8名被试进行重复测量
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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