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- R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况
拓端研究室
R语言R语言逻辑回归logistic泰坦尼克titanic
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。相关视频:R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例,时长06:48逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法,y=f(x),当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y,预测因素可以是连续的、分类的或混合的。一般来说,分类
- 清明假期第一天20200327The loss of Titanic~10
来而不可失者时也
早晨5:12火车到站,天没亮,阴沉沉的,下了火车才发现还下着小雨,雾蒙蒙的,车站周围的小店也黑着灯,没有开门。幸亏有爸爸开着三轮车来接我,本来约着去看牙,但走到目的地,发现只是个小门诊,没有明确的门牌,不太靠谱,就在附近逛了逛,刚买了些菜和一双鞋,三轮电车警报急需充电,在就近的充电桩充了三块钱的电,走了2公里又在喊“请充电”,可能因为天气冷的原因,电充的慢,担心返程路上没有充电桩,无奈之下只有返回
- Titanic - 1
silent_eyes_77
本周原想探究一下seaborn绘图方面的运用,发现用在实际案例中更有效果,遂直接用Kaggel经典的Titanic案例的描述性分析部分进行研究。以下是案例的其中一部分,模型探究有待补充与更新。复习一下,完成这篇分析报告需要进行的几个步骤:一、导入数据包与数据集二、数据分析1、总体预览2、描述性统计分析:使用统计学与绘图,初步了解数据之间相关性,为构造特征工程和模型建立做准备3、数据清洗4、建模与优
- Chinese Titanic survivors
俗世尘沙
DocumentaryshineslightonChineseTitanicsurvivors这部纪录片聚焦泰坦尼克号上的中国幸存者The1997blockbusterfilm"Titanic"showedaheart-wrenchingromancebetweentwoyounglovers.Butfewknowthatamongthepassengers,therewereactuallyei
- kaggle:泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##
卜咦
问题数据来源于Kaggle,通过一组列有泰坦尼克号灾难幸存者或幸存者的训练样本集,我们的模型能否基于不包含幸存者信息的给定测试数据集确定这些测试数据集中的乘客是否幸存。代码与数据分析导入必要的包和titanic数据image数据集基本信息将数据分为不同类别,分别为类别型数据和数字型数据类别数据:Survived,Sex,andEmbarked.Ordinal:Pclass数字型数据:Age,Far
- matplotlib,seaborn,plotly数据可视化库这么多,应该如何选择?
Icevivina
python学习特征分析可视化
在做titanic分析的过程中,看了一些大神的想法,发现在分析数据的过程中,许多大神会使用到seaborn,plotly这些库,而我等小白仅仅知道matplotlib这个唯一的数据可视化库而已。上网查找资料后整理如下:数据可视化库可以根据其应用场景来分为以下几类:基础的2D,3D图绘制库,交互信息可视化库,地图可视化库基础的2D,3D可视化主要包括了matplotlib和seaborn,其中sea
- 2021-06-19第二章第二节数据重构
Akai_
2.4数据合并2.4.1载入数据截屏2021-06-1913.01.24.pngtext_left_up=pd.read_csv('./titanic/data/train-left-up.csv')text_left_down=pd.read_csv('./titanic/data/train-left-down.csv')text_right_up=pd.read_csv('./titanic
- 数据分析-Pandas如何处理表格中的文本数据
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- 【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic
撕得失败的标签
Kaggle机器学习Kaggle泰塔尼克号Titanic逻辑回归分类树
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- 数据处理II:数据转换
Franchen
下列数据来源Kaggle的Titanic题目特征分类定量特征:如年龄、票价等有数量关系的特征,可二值化或函数变换定性特征:如性别、几等舱等没有数量意义的特征,可哑编码或函数变换 定量特征与定性特征需要分开处理二值化Binarizer定量特征二值化的核心在于设定一个阈值,大于阈值的赋值为1,小于等于阈值的赋值为0fromsklearn.preprocessingimportBinarizerbin
- 数据分析-Pandas如何用图把数据展示出来
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数据分析-Pandas如何用图把数据展示出来俗话说,一图胜千语,对人类而言一串数据很难立即洞察出什么,但如果展示图就能一眼看出来门道。数据整理后,如何画图,画出好的图在数据分析中成为关键的一环。数据表,时间序列数据在数据分析建模中很常见,例如天气预报,空气状态监测,股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整,重塑数据表是很重要的技巧,此处选择Titanic数据,以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测N
- Kaggle之旅3
旻璿gg
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Kaggle之旅3文章目录Kaggle之旅3前言一、PredictsurvivalontheTitanicandgetfamiliarwithMLbasics二、开始1.基础知识构造随机森林的4个步骤2.结合教程继续总结前言今天继续Kaggle之旅,尝试Titanic-MachineLearningfromDisaster一、PredictsurvivalontheTitanicandgetfam
- 数据分析-Pandas如何整合多张数据表
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数据分析-Pandas如何整合多张数据表数据表,时间序列数据在数据分析建模中很常见,例如天气预报,空气状态监测,股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整,重塑数据表是很重要的技巧,此处选择Titanic数据,以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测NO2NO_2NO2数据作为样例。数据分析数据分析-Pandas如何转换产生新列数据分析-Pandas如何统计数据概况数据分析-Pandas如何轻松处理时间
- Pandas - 常用操作
山药鱼儿
说明:文章使用的数据集来源于https://www.kaggle.com/c/titanic/dataKaggle泰坦尼克号竞赛提供的数据。一.DataFrame结构DataFrame是Pandas最核心的数据结构,可以使用值为列表的字典进行构造:>>data={'a':[1,2,3],'b':[1.2,None,1.3],'c':['Alex','Bob','Chandler']}>>data{
- 数据分析-Pandas如何重塑数据表
Alex_StarSky
金融风控数据分析pandas数据挖掘python数据透视数据重塑长变宽
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- 数据导入与预处理实验
努力coding的米羊羊
课程实验数据分析python
在泰坦尼克号沉船事件中,船上的人员都惊恐逃生,但是救生艇数量有限,无法让所有人都登艇,副船长命令女士和小孩优先登艇,所以是否获救并非随机的,而是基于一些背景及外界因素来排列先后顺序。目前,泰坦尼克号沉船事件中遇难和生还人数及其信息部分记录在文件Titanic.csv文件中,请读入该数据并对该数据进行预处理。已知该数据集中的乘客属性信息解释如下表所示:表1.泰坦尼克号乘客属性信息序号属性名称属性描述
- 四个模型建模及数据分析整理(基于Titanic数据集)
取名真难.
机器学习数据分析数据挖掘机器学习python
目录介绍:二、数据2.1引用数据2.2检查缺失数据2.2.1手动检查缺失数据2.2.2查看某一个特征值为空数据2.3补充缺失数据2.3.1盒图2.3.2手动用均值填补缺失数据2.3.3手动用类别填补缺失数据三、数据分析3.1男女生存比例3.2男女生存数3.3船舱级别生存比例3.4船舱生存与死亡比例3.5票价与生存关系3.6年龄与生存关系3.7性别年龄与生存关系3.8性别、登口岸、年龄与生存关系3.
- Pycharm在读取数据时不显示所有列解决方法
shen_xian_
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Pycharm在读取文件数据时中间的列不显示,用省略号代替,如何全部显示。问题复现importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttitanic_train=pd.read_csv('D:\Python\PyCharm\PycharmProjects\\titanic\\train.csv')titanic_test=pd.re
- python画图【03】泰坦尼克号数据分析
ihan1001
python画图python数据分析开发语言
导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineplt.rcParams['font.sans-serif']="MicrosoftYaHei"importseabornassns加载数据集titanic=sns.load_dataset("titanic")
- jieqian的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day115 20190130
jieqian
#练习材料L10(1):ThelossofTitanicThegreatship,Titanic,sailedforNewYorkfromSouthamptononApril10th,1912.Shewascarrying1,316passengersandcrewof891.Evenbymodernstandards,the46,000tonTitanicwasacolossalship.Att
- 机器学习数据的清洗,转化,汇总及建模完整步骤(基于Titanic数据集)
取名真难.
机器学习机器学习python线性回归
目录介绍:一、数据二、检查数据缺失三、数据分析四、数据清洗五、数据类别转化六、数据汇总和整理七、建模介绍:线性回归是一种常用的机器学习方法,用于建立一个输入变量与输出变量之间线性关系的预测模型。线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线,使得预测值与实际观测值之间的误差最小。线性回归的训练过程是通过最小化目标变量与预测值之间的平方误差来确定模型的参数。常用的最小化目标函数是平方误差和(SumofSqua
- 4.Pandas行列进阶操作
沉住气CD
Pandaspandas人工智能数据挖掘
1.新增列1.1assignPandas中提供的assign()函数不仅可以实现不该表原数据情况下新增列,而且可以同时新增多列,还可以配合链式操作使用一行代码完成多个新增列的创建,使得代码非常整洁。函数importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv('data/titanic.csv')df.assign(Sex_map=lambdax:x.Sex.ma
- 数据挖掘目标(Kaggle Titanic 生存测试)
LiYao1103
python数据分析jupyter
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns1.数据导入In[2]:train_data=pd.read_csv(r'../老师文件/train.csv')test_data=pd.read_csv(r'../老师文件/test.csv')labels=pd.read_csv(r'../老
- 类别型特征转换为数值型特征--字典映射
小豹子凶凶哒
今天见到了一种将类别型转换为数值型的字典映射方法,记录一下。数据集用的是Titanic数据集,可以从kaggle上下载到。importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.read_csv('Titanic.csv')data.Embarked.value_counts()ordinal_label={k:ifori,kinenumerate(data['Embarke
- sklearn教程:titanic泰坦尼克号数据集
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘sklearn人工智能pythonpandasydata数据分析机器学习
文章目录数据集介绍导入数据集info()显示数据类型和是否缺失describe()数据描述性统计数据可视化-探索性分析EDA填充缺失值之后的可视化类别变量的相关关系数据集介绍这个数据集是基于泰坦尼克号中乘客逃生的,泰坦尼克号出事故,船上的乘客的一些信息被记录在这张表中。现在要根据这个数据预测这个人能否获救。共有891个样本。数据集属性属性含义PassengerId乘客IDSurvived获救情况(
- pandas替换df中的数据
hzp666
python数据库机器学习pandas
假设数据已经通过如下代码读进来了importpandasaspdtitanic_data=pd.read_csv('titanic_data.csv',encoding='gbk')法1titanic_data['Sex'][titanic_data['Sex']=='male']=1titanic_data['Sex'][titanic_data['Sex']=='female']=0法2tit
- 使用R自带的数据集 Titanic,绘制以下图形 R语言
TechInk
r语言开发语言R语言
使用R自带的数据集Titanic,绘制以下图形R语言在本文中,我们将使用R语言中自带的Titanic数据集,通过绘制不同的图形来深入分析该数据集。Titanic数据集包含了泰坦尼克号上乘客的相关信息,我们将通过可视化的方式来展现不同因素与生存率之间的关系。首先,我们需要载入Titanic数据集并查看其结构和内容。请确保已安装并加载了ggplot2和tidyverse这两个R包,它们将帮助我们进行数
- keras处理csv数据流程
我叫杨傲天
keras机器学习python
importnumpyasnp#linearalgebraimportpandasaspd#dataprocessing,CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv)train_data=pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv")train_data.head()fromsklearn.ensembleimportRandomForest
- Microsoft Azure Machine Learning使用探索
三笔竹林
机器学习机器学习azure可视化
写在前面感谢公司提供的MicrosoftAzure机器学习平台我不是微软的托哈,但是一用觉得,这东西太方便了吧!最大的优点在于快速试错上传数据集添加新的实验在页面最左下角有一个加号,点一下然后是下图:选黄色的加号然后到实验区,把输入的csv拽进来点这个训练数据集,右键选visualize可视化众所周知Titanic数据集里有PClass这个字段,表示做急等藏,PClass可视化如下图其实PClas
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
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sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =