- Python 中的集合(Set)详解:从基础操作到实际应用
面朝大海,春不暖,花不开
Python基础python开发语言
文章大纲引言:集合在Python中的重要性在Python编程中,集合(Set)是一种极为重要的内置数据结构,它以无序性和元素唯一性为主要特点。集合中的每个元素都是独一无二的,这使得它在处理数据去重、成员检测以及数学运算(如并集、交集)时表现出色。无论是进行大规模数据分析,还是优化算法效率,集合都能提供高效的解决方案。例如,在处理用户ID列表时,集合可以快速去除重复项,确保数据准确性。此外,集合与字
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
- 电商数据分析--常见的数据采集工具及方法
2501_91048859
python爬虫数据采集AI爬虫
大家好,我是老张,一个在IT圈子里摸爬滚打了十几年的老程序员。今天我想和大家分享一下我在电商数据分析领域的一些实操经验,特别是关于数据采集工具和方法的使用心得。首先,让我们聊聊数据采集的重要性。在电商领域,数据就是金矿,而采集工具就是我们的挖掘机。没有好的工具,再丰富的矿藏也难以开采。今天,我主要想介绍几种我常用的数据采集工具,并分享一些实操中的小技巧。###1.火车采集器火车采集器是我早期使用的
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研
Yolo566Q
chatgpt语言模型数据分析
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等
xiao5kou4chang6kai4
人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模
asyxchenchong888
chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用
科研的力量
人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- **基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,
2401_89451588
python数据分析机器学习
基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析,并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先,我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂,上
- 物流运输企业如何构建数字化管理系统
在数字化浪潮下,物流运输企业构建数字化管理系统成为提升竞争力的关键。当前,企业常面临信息传递滞后、资源调配低效、运输监控不足等问题,构建数字化管理系统可有效解决这些难题。系统搭建需涵盖多个核心模块。运输管理模块通过智能调度算法,根据货物信息、车辆状态、路线情况,优化运输路径,实现车辆高效调配,减少空载率;仓储管理模块利用物联网技术,实时监控货物存储状态、库存数量,结合数据分析实现智能补货,提升仓储
- 使用 Spread.net将 Excel 中的文本拆分为多段
.net
引言:在.NET应用程序中处理Excel数据时,常常会碰到需要把文本拆分成多段的情况。例如在数据清洗、数据分析等场景下,将长文本按照特定规则拆分为多段能让数据更便于处理和分析。Spread.NET作为一款强大的.NET电子表格组件,为我们提供了有效的解决方案。本文将详细介绍如何使用Spread.net将Excel中的文本拆分为多段,涵盖多种实现方式,帮助开发者在.NET应用程序中高效地管理数据。在
- 使用Chaindesk进行简单高效的文档检索
2501_92325368
langchain
##技术背景介绍Chaindesk是一个开源的文档检索平台,它帮助将个人数据与大型语言模型结合起来,实现高效的信息搜索和数据分析。Chaindesk的核心功能是通过创建数据存储库(datastore)并与大型语言模型进行交互,以提供快捷准确的文档检索能力。##核心原理解析Chaindesk通过一种称为Retriever的组件实现数据检索。Retriever可以与不同的数据存储库进行交互,拉取相关文
- Python 数据分析与机器学习入门 (一):环境搭建与核心库概览
程序员阿超的博客
Pythonpython数据分析机器学习入门教程环境搭建AnacondaJupyterNotebook
Python数据分析与机器学习入门(一):环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇,专为初学者设计。文章首先阐明了Python在数据科学领域的优势,然后手把手指导读者如何使用Anaconda搭建一个无痛、专业的开发环境,并介绍了强大的交互式工具JupyterNotebook的基本操作。最后,简要概览了NumPy、Pandas、Scikit-learn等核心库
- Python 数据分析与机器学习入门 (三):Pandas 数据导入与核心操作
程序员阿超的博客
Pythonpython数据分析机器学习PandasDataFrameSeries数据清洗
引言:Pandas是什么,为何如此重要?如果说NumPy是处理原始数值数组的利器,那么Pandas则是驾驭结构化数据的瑞士军刀。在真实世界的数据分析项目中,数据很少是单纯的数字矩阵。它们通常以表格形式存在,包含行和列,每列可能有不同的数据类型(如文本、数字、日期),并且带有描述性的列名和行索引。Pandas正是为高效处理这类数据而生。Pandas构建于NumPy之上,它不仅继承了NumPy的高性能
- [Python] -基础篇6-Python中的字符串处理技巧合集
踏雪无痕老爷子
Pythonpython开发语言
Python中的字符串类型是非常常用的基础类型。不管是处理文本、数据分析,还是系统管理等场景,都不能离开字符串的操作。本文将分类整理Python字符串的常用技巧和方法,帮助你接地气地接触字符串处理的本质。1.基础操作1.1字符串切片s="Hello,Python!"print(s[0:5])#Helloprint(s[-7:])#Python!1.2字符串连接和处理name="Alice"gree
- 物流数据行业分析(包含完整代码和流程)------python数据分析师项目Anaconda
欲梦yhd
数据分析项目大数据condapython
一、引言数据分析流程为明确目的、获取数据、数据探索和预处理、分析数据、得出结论、验证结论、结果展现。物流业务中对数据进行深入挖掘和分析的过程,旨在提高运输效率、降低运输成本、提高客户满意度,以及提高公司的竞争力。本案例物流数据分析目的:a、配送服务是否存在问题b、是否存在尚有潜力的销售区域c、商品是否存在质量问题二、详细流程1、数据预处理(数据清洗)(1)数据导入使用panda库读取数据,编码方式
- HoloViz Panel项目:跨环境无缝开发指南
郁蝶文Yvette
HoloVizPanel项目:跨环境无缝开发指南panelholoviz/panel:Panel是一个开源的数据可视化库,专为Python生态设计,基于HoloViews构建,能够轻松将各种数据科学和数据分析结果转化为交互式仪表板应用。用户可以创建复杂的可视化界面,并与Bokeh、Plotly等其他可视化工具结合使用。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pan/
- Python 数据分析与可视化 Day 10 - 数据合并与连接
✅今日目标理解Pandas中数据合并的4种常用方式:concat、merge、join、combine掌握内连接、外连接、左连接、右连接等操作方式掌握按列对齐、按索引对齐的区别为后续数据整合、特征拼接等建模任务做准备一、concat合并(按行/列拼接)df1=pd.DataFrame({"姓名":["张三","李四"],"成绩":[85,90]})df2=pd.DataFrame({"姓名":["
- Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础
蓝婷儿
pythonpython数据分析人工智能
✅今日目标理解特征工程在数据分析和机器学习中的意义掌握常见特征类型的处理方式:数值型、类别型、时间型学习特征提取、转换、标准化、独热编码(One-HotEncoding)等核心操作为后续建模任务做好特征准备工作一、什么是特征工程?特征工程是将原始数据转换为模型可学习的“特征向量”的过程,是机器学习效果好坏的核心因素之一。常见任务包括:缺失值处理(已学)异常值处理(已学)数值归一化、标准化类别变量编
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 《Python 实现 B 站视频信息爬虫:从批量获取到 CSV 保存》
维他奶糖61
python音视频爬虫
B站视频信息爬虫实战:用Python批量获取B站视频数据引言在数据分析和内容研究场景中,获取B站视频的标题、播放量、作者等信息是常见需求。本文将介绍如何使用Python编写一个B站视频爬虫,通过DrissionPage库实现自动化数据采集,并保存为CSV格式。相比传统Selenium,DrissionPage的API更简洁,适合快速开发爬虫脚本。技术栈与环境准备核心库:DrissionPage:基
- Python商务数据分析——Matplotlib 数据可视化学习笔记
爱吃代码的小皇冠
pythonnumpymatplotlibpandas学习笔记数据分析
一、Matplotlib基础认知1.1库功能与定位核心作用:将数据可视化展示,提升数据直观性与说服力应用场景:绘制折线图、饼图、柱状图等2D/3D图表双接口模式:MATLAB风格:通过pyplot函数快速绘图(自动管理图形对象)面向对象:显式创建Figure和Axes对象(适合复杂绘图)1.2核心对象架构容器类:图(Figure)、坐标系(Axes)、坐标轴(Axis)、刻度(Tick)基础类:线
- Python 数据分析:numpy,抽提,基本索引。听故事学知识点怎么这么容易?
好开心啊没烦恼
numpypython数据分析numpy开发语言数据挖掘人工智能机器学习
目录1示例代码2欢迎纠错3免费爬虫------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导
- Python 数据分析:pandas 的 DataFrame,抽行、抽列、抽行列。df[] / df.loc[] / df.iloc[],位置索引 / 标签索引,切片 / 不切片
好开心啊没烦恼
Python数据分析python数据分析pandas开发语言数据挖掘
目录1预备知识:Series1.1生成1.2抽提(1)单条(2)多条不连(3)多条连1.3取值2正文:DataFrame2.1生成df2.2抽提2.2.1抽列(1)单列df[]df.loc[]df.iloc[](2)多列不连df[]df.loc[]df.iloc[](3)多列连df[]←不存在这种抽提法!df.loc[]df.iloc[]2.2.2抽行(1)单行df[]df.loc[]df.ilo
- Python 数据分析:numpy.transpose() ,转换维度。听故事学知识点怎么这么容易?
好开心啊没烦恼
numpynumpypython开发语言数据分析数据挖掘人工智能机器学习
目录1一维数组2二维数组3三维数组4欢迎纠错5免费爬虫------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowch
- 【有源码】基于爬虫+python的美食数据分析与可视化flask热门美食推荐系统的设计与实现
Q2643365023
Python大数据python爬虫计算机毕设选题毕业设计源码计算机毕设项目数据分析美食推荐系统
注意:该项目只展示部分功能,如需了解,文末咨询即可。本文目录1.开发环境2系统设计2.1设计背景2.2设计内容3系统展示3.1功能展示视频3.2系统页面4更多推荐5部分功能代码1.开发环境开发语言:Python采用技术:flask、爬虫数据库:MySQL开发环境:PyCharm2系统设计2.1设计背景在现代社会中,人们对美食的兴趣和需求日益增长。互联网和社交媒体的普及使得各种美食信息、评论和推荐变
- NLP随机插入
Humbunklung
机器学习自然语言处理人工智能pythonnlp
文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
- 从传统Cube到现代化指标体系:物化视图驱动的指标平台升级之路
镜舟科技
StarRocks物化视图数据架构OLAP数据分析数据库湖仓一体
在高并发、高吞吐量的数据分析场景下,简单的事情往往变得不那么简单。一个业务逻辑简单的指标大盘,在日常情况下可能运行良好,但一旦面临大促或年终数据汇总等高峰期,就会出现卡顿甚至崩溃的情况。为什么在这些特定场景下,原本稳定的系统会变得不稳定?这是因为传统的指标大盘解决方案在设计时,往往没有针对高并发、多维度分析和秒级刷新等特殊需求做好充分准备。一、传统数据架构在指标分析场景下的困境1.指标平台的常见诉
- AI驱动的智能电网:平衡供需提高效率
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
智能电网,AI,机器学习,预测模型,优化算法,供需平衡,能源效率1.背景介绍随着全球能源需求的不断增长和可再生能源的快速发展,传统电网面临着越来越多的挑战。传统的电网结构是集中式供电,难以适应分布式能源的接入和负荷需求的波动性。智能电网应运而生,它利用先进的通信技术、传感器网络和数据分析技术,实现电网的自动化、智能化和可视化,从而提高电网的可靠性、效率和安全性。人工智能(AI)作为一种新兴技术,在
- Python爬虫实战:使用Scrapy+Selenium+Playwright高效爬取Coursera课程信息
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫scrapy微信开发语言科技selenium
前言在当今信息爆炸的时代,在线教育平台如Coursera提供了海量的高质量课程资源。对于学习者、教育研究者和数据分析师来说,获取这些平台的课程信息具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术高效爬取Coursera课程信息,并分析其中的技术难点与解决方案。1.Coursera网站分析Coursera是一个典型的现代Web应用,具有以下特点:采用React/Vue等前端框架构建,大量内容
- Python爬虫实战:借助工具高效采集微信公众号文章
Python爬虫项目
python爬虫微信facebook音视频开发语言
导语微信公众号作为信息传播的重要平台,涵盖了新闻、技术、生活等各个领域的优质内容。对于数据分析师、内容整理者或研究人员而言,系统地采集公众号文章内容具有重要意义。然而,微信公众号对爬虫设置了较强的反爬机制,直接采集存在一定难度。本文将结合实际案例,介绍如何借助工具和Python技术高效采集微信公众号文章。1.项目目标与需求定义目标:采集指定微信公众号的历史文章,包括标题、链接、发布时间等信息;支持
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">