- 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-
- Python----数据分析(Pandas四:一维数组Series的统计计算,分组和聚合)
蹦蹦跳跳真可爱589
数据分析Pythonpandaspython数据分析
一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN(非空)值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None
- Python----数据分析(Pandas三:一维数组Series的数据操作:数据清洗,数据转换,数据排序,数据筛选,数据拼接)
蹦蹦跳跳真可爱589
数据分析Pythonpython数据分析pandas
一、数据清洗1.1、dropna()删除包含NaN值的行。series.dropna(axis=0,inplace=False)描述说明axis可选参数,用于指定按哪个轴删除缺失值。对于Series对象,因为它是一维数据结构,只有一个轴,所以此参数默认值为0,且一般不需要修改这个参数(在处理DataFrame时该参数才有更多实际意义,如除,axis=1表示按列删除)。inplace可选参数,用于指
- 房产租赁数据分析与可视化
学习只是用户态
数据分析信息可视化数据挖掘
【实训目的】 通过本次实训,要求了解Python用于数据可视化的常用包:matplotlib、seaborn、pyecharts等基本使用,及各种图形的使用。【实训环境】 Jupyter环境、Pandas、NumPy、Matplotlib。【实训内容】 1.数据统计与分析方面的可视化; 2.数据分析与预测方面的可视化; 3.数据多类型的可视化。 本次实验以温州市三区房屋租赁数据(res
- selenium+pyquery爬取《鱿鱼游戏》评论2000+条
铁憨憨0304
python爬虫seleniumpython测试工具
IMDB网址爬取《鱿鱼游戏》的全部评论评论排名评论标题id评论时间评论内容导入所需要的包selenium:模拟浏览器,这里使用的是Edge浏览器,需要安装Edge浏览器驱动解析库:PyQuery保存数据:pandas,保存为csv文件fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.support.uiimportWebDriverWaitfrom
- Python——文件读取
一颗小松松
python开发语言
Python可以读取不同格式的文件,下面简单来介绍一下:1、使用read_excel或read_csv读取文件,若在路径前加r,使用“\”importpandasaspd#在路径前加r,使用“\”df=pd.read_excel(r'C:\Users\merit\Desktop\测试.xlsx')#导入.csv文件,以“,”为分隔符data=pd.read_csv(r'C:\Users\merit
- Python处理CSV文件的12个高效技巧
宇宙大豹发
python开发语言
今天,我们的Python之旅,目标是那片由逗号分隔的宝藏——CSV文件。别看它简单,掌握这些技巧,你的数据处理能力将直线上升,轻松驾驭千行万列的数据海洋。让我们一起,用Python的魔力,让CSV舞动起来吧!1.初次见面,你好,CSV!安装pandas,是这场冒险的起点。它,是Python数据分析的瑞士军刀。pipinstallpandas导入我们的英雄——pandas,并亲切地叫它pd。impo
- Python中三种表示NA的方式
风语者666
python
Python中三种表示NA的方式#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportpandasaspd#data_frame=np.load('a.npy',allow_pickle=True)#print(data_frame.columns)df=pd.DataFrame({'one':[1,2,3,pd.NA]})df=pd.DataFrame({'one':[
- AI 之路——数据分析(1)Pandas小结与框架整理
Robin_Pi
机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
目录1.写在前面1.1AI之路:1.2工具/技能:2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路:数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能:Python、NumPy、Pandas、Matplotl
- python/R 连接 clickhouse
weixin_41283198
pythonclickhouser语言python大数据r语言
1、python-clickhouseimportnumpyasnpfromclickhouse_driverimportClientimportpandasaspdsql=open('/opt/check_detect_local.sql','r',encoding='utf8')sqltxt=sql.readlines()print(len(sqltxt))sqls=[]foriinnp.ar
- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
weixin_30777913
pandaspython云计算数据仓库
设计一个基于多个带标签的SnowflakeSQL模板作为配置文件和多组参数的PythonPandas代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库中的数据导出为CSV文件到指定目录上,然后逐个文件压缩为zip文件,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能
- Python Pandas实现dataframe导出为Excel 2007格式的文件并设置合适的列宽度
weixin_30777913
pandaspython开发语言excel
PythonPandas实现dataframe导出为Excel2007格式的文件,并且针对每一列的数据调整到合适宽度,并封装为函数。此函数能够有效处理大多数情况下的列宽调整需求,确保Excel文件内容清晰易读。将PandasDataFrame导出为Excel2007+格式(.xlsx)并自动调整列宽,可以使用以下函数。该函数会处理索引列和数据列,确保每列宽度适合内容。importpandasasp
- Python中Pandas常用函数及案例详解
程序员爱技术
pythonpandas开发语言数据分析大数据
Pandas是一个强大的Python数据分析工具库,它为Python提供了快速、灵活且表达能力强的数据结构,旨在使“关系”或“标签”数据的操作既简单又直观。Pandas的核心数据结构是DataFrame,它是一个二维标签化数据结构,可以看作是一个表格,其中可以存储不同类型的数据。下面是Pandas中一些关于导入、导出、查看、检查、选取、清理、合并、统计等常用函数的详解以及案例说明:第一、导入函数P
- 解决pandas的to_excel方法写入数据被覆盖的问题
hobbies.
pandasexcelpython
1.先用openpyxl读取到了excel文件的数据,载入excel文件的内容到ExcelWriter中,使用ExcelWriter写入保存importpandasaspdfromopenpyxlimportload_workbookdf=pd.DataFrame([66])withpd.ExcelWriter(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1.xlsx')as
- Pandas:to_excel 在原Excel表 追加写入数据
条件漫步
pythonpython
@创建于:20211118文章目录1、直接写入2、直接写入3、参考链接1、直接写入如果只是想把一个DataFrame保存为单独的一个Excel文件,那么直接写:df_data.to_excel('xxx.excel','sheet1',index=False)保存为单个Excel文件和这个文件中的单个表。如果先前存在有同名的Excel文件,这样做会把之前的Excel文件覆盖掉。2、直接写入ifno
- 4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并_excel表格自动合成python
2401_84010702
程序员pythonexcel开发语言
importpandasaspd #读取Excel文件 file_list=['file1.xlsx','file2.xlsx'] dfs=[pd.read_excel(file)forfileinfile_list] #合并多个工作表 result=pd.concat(dfs,ignore_index=True) #保存到新的Excel文件 result.to_excel('merg
- pandas常用数据格式IO性能对比
lining808
Pythonpandaspython数据分析
前言本文对pandas支持的一些数据格式进行IO(读写)的性能测试,大数据时代以数据为基础,经常会遇到操作大量数据的情景,数据的IO性能尤为重要,本文对常见的数据格式csv、feather、hdf5、jay、parquet、pickle性能进行对比。csvCSV(Comma-SeparatedValues)是一种用于存储表格数据的简单文件格式。在CSV文件中,每一行通常代表一条记录,字段(列)由逗
- Python数据分析NumPy和pandas(十七、pandas 二进制格式文件处理)
FreedomLeo1
Python数据分析python数据分析pandasHDF5PyTablesh5pyExcel
以二进制格式存储(或序列化)数据的一种简单方法是使用Python的内置pickle模块。同时,pandas构造的对象都有一个to_pickle方法,该方法以pickle格式将数据写入磁盘。我们先把之前示例用到的ex1.csv文件加载到pandas对象中,然后将数据以二进制pickle格式写入examples/frame_pickle文件中:importpandasaspdframe=pd.read
- Pandas真实案例进阶:从数据清洗到高性能分析的完整指南
Eqwaak00
Pandaspython开发语言科技pandas
案例背景:电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集(模拟数据包含100万条记录),需完成用户行为分析:user_logs.csv:用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv:用户地域、设备信息product_info.csv:商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even
- 大气视热源Q1与视水汽汇Q2的计算 利用python以ERA5再分析资料为例
shift0516
python开发语言
python代码:importosimportnetCDF4asncimportnumpyasnpimportxarrayasxrimportpandasaspdimportmetpy.constantsasconstantsfrommetpy.unitsimportunitsfrommetpy.calcimportmixing_ratio_from_specific_humidity,first
- Pandas数据清洗手册(参数解析与实战)
步入烟尘
Python超入门指南全册pandas数据清洗开发语言python
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- Pandas数据清洗:处理缺失值
小龙在山东
pythonPandas数据分析pandaspython开发语言
在Pandas中,可以使用dropa方法条件过滤缺失值,用isnull标记哪些是缺失值,用notnull方法标记哪些不是缺失值,用fillna方法填充缺失值。importpandasaspdframe=pd.DataFrame([[1,2,3,None]
- python小白精华快速上手知识笔记(简短版)
小白探索中
笔记python
PYTHON基本语法目录一、变量和数据类型1.变量2.数据类型二、基本函数输出函数-print()输入函数-input()类型转换函数长度函数-len()数学运算函数(在math模块中)定义函数调用函数三、数据结构列表(list)字典(dict)元组(tuple)四、基本库NumPy(用于数值计算)Pandas(用于数据处理和分析)Matplotlib(用于数据可视化)Scikit-learn(用
- Pandas使用教程 - Pandas 与 SQL 数据库交互
闲人编程
Pandas使用教程数据库pandassql数据分析存储加载数据
目录进阶篇40.Pandas与SQL数据库交互1.引言2.数据读取:从SQL加载数据2.1使用pd.read_sql()示例:使用SQLAlchemy连接SQLite数据库2.2使用pd.read_sql_table()3.数据写入:将DataFrame写入SQL数据库3.1使用DataFrame.to_sql()示例:写入数据到SQLite数据库4.数据库连接与SQLAlchemy4.1使用SQ
- python链家数据分析_利用Python分析北京链家二手房数据
熊仔仔仔仔
python链家数据分析
这是一篇非常简单易懂的分析方法,你只需要了解Python的3个包(numpy,pandas,matplotlib)和Python基本的语法结构就可以看懂了。当然,跟着这篇文章亲手试一次更能加深你的理解~有任何不懂的问题都可以私信我哈~欢迎私撩一、明确分析目的和思路1、分析北京二手房成交价格分布情况2、分析成交量超过一亿的经纪人相关因素二、数据准备1、数据概况(1)爬虫爬取的链家经纪人的成交数据(2
- 数据清洗级可视化中,Pandas&numyp的主要作用
Test-Sunny
pandas信息可视化
Pandas:Pandas提供了强大的数据结构和数据分析工具,特别是其DataFrame数据结构,非常适合用于数据清洗和整理例如,可以使用Pandas的dropna()函数删除包含缺失值的行或列,这是数据清洗的重要步骤。此外,Pandas还支持数据类型转换、异常值处理等数据清洗任务,以及时间序列图、柱状图和折线图等基本数据可视化方法NumPy专注于数值计算,提供了高效的数组操作功能,适用于大规模数
- Python:Matplotlib
愚戏师
python基础与机器学习pythonmatplotlib开发语言
Matplotlib相关的核心内容1.Matplotlib概述Matplotlib是Python的2D绘图库,能够生成高质量的静态、交互式和动画可视化效果。其核心特点是:层次结构:基于Figure(画布)和Axes(坐标系)的层级对象模型。灵活性:支持从简单折线图到复杂3D图形的多种图表类型。兼容性:与NumPy、Pandas无缝集成,支持输出多种格式(PNG、PDF、SVG等)。Matplotl
- 保姆级别&使用Python实现“机器学习“案例
dami_king
随笔python机器学习开发语言
从安装到运行手把手教学,保证不迷路~零基础友好版教程第一步:安装必备工具包别慌!这里有两种安装方式,选你顺手的方式1:用代码自动安装(推荐新手)直接在你的Python代码最前面加这几行,运行时会自动安装:#把这坨代码贴在文件最前面!importsysimportsubprocess#需要装的包列表packages=['numpy','pandas','matplotlib','scikit-lea
- Python爬虫实战010:反爬取机制学习
若北辰
Python爬虫教程python爬虫开发语言
#-*-coding:utf-8-*-"""@ModuleName:demo_001@Function:@Author:@Time:2020/12/28上午11:21"""fromlxmlimportetreeimportpandasaspdimportreimportrandomimporturllibimportrequestsimporttimeimportosimportjson
- 【Pandas】pandas Series repeat
liuweidong0802
PandasSeriespandas
Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.argsort([axis,kind,order,stable])用于返回Series中元素排序后的索引位置的方法Series.argmin([axis,skipna])用于返回Series中最小值索引位置的方法Series.argmax([axis,skipna])用于返回Series中最
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟