Wumbuk
Wumbuk

Pandas数据分析教程-数据处理

pandas-02-数据清洗&预处理

  • B. 数据处理
    • 1. 重复值处理
    • 2. map逐元素转换
    • 3. 值替换
    • 4. 改变索引值
    • 5. 离散化与分箱
    • 6. 检测过滤异常值
    • 7. 排列与随机采样
    • 8. 根据类别生成one-hot向量，向量化

文中用S代指Series，用Df代指DataFrame
数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，这里总结一些数据清洗的常用方法：包括缺失值、重复值、异常值处理，数据类型统计，分箱，随机采样，向量化编码等方法。每种方法都给出了代码和实例，并用表格进行总结。

B. 数据处理

1. 重复值处理

  • 判断Df中的值是否之前出现过，（默认以整行为一个单位）Df.dulpicated()
  • 去掉Df中重复的值，（默认以整行为单位，保留第一次见到的值）Df.drop_duplicates()
  • 可以指定某一列为重复筛选的条件，该列有重复值就删掉 Df.drop_du

你可能感兴趣的:(pandas,pandas,数据分析,数据挖掘)

  • 数据分析：低代码平台助力大数据时代的飞跃发展 快乐非自愿 数据分析低代码大数据
    随着信息技术的突飞猛进，我们身处于一个数据量空前增长的时代——大数据时代。在这个时代背景下，数据分析已经成为企业决策、政策制定、科学研究等众多领域不可或缺的重要工具。然而，面对海量的数据和日益复杂多变的分析需求，传统的数据分析方法往往捉襟见肘，难以应对。幸运的是，低代码平台的兴起为大数据分析注入了新的活力，成为推动大数据时代发展的重要力量。低代码平台，顾名思义，是一种通过少量甚至无需编写代码，就能
  • 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法 皖山文武 数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
    基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前，通常需要先将数据标准化（Standardization），利用标准化后的数据进行数据分析，以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的，处理后的数据均值为0，方差为1，符合标准正态分布
  • Ai插件脚本合集安装包，免费教程视频网盘分享 全网优惠分享君
    随着人工智能技术的不断发展，越来越多的插件脚本涌现出来，为我们的生活和工作带来了便利。然而，如何快速、方便地获取和使用这些插件脚本呢？今天，我将为大家分享一个非常实用的资源——AI插件脚本合集安装包，以及免费教程视频网盘分享。首先，让我们来了解一下这个AI插件脚本合集安装包。它是一个集合了众多AI插件脚本的资源包，涵盖了各种领域，如数据分析、自动化办公、智能客服等等。通过这个安装包，用户可以轻松地
  • 数据管理知识体系指南（第二版）-第五章——数据建模和设计-学习笔记 键盘上的五花肉 数据治理数据库数据仓库数据治理
    目录5.1引言5.1.1业务驱动因素5.1.2目标和原则5.1.3基本概念5.2活动5.2.1规划数据建模5.2.2建立数据模型5.2.3审核数据模型5.2.4维护数据模型5.3工具5.3.1数据建模工具5.3.2数据血缘工具5.3.3数据分析工具5.3.4元数据资料库5.3.5数据模型模式5.3.6行业数据模型5.4方法5.4.1命名约定的最佳实践5.4.2数据库设计中的最佳实践5.5数据建模和
  • Numpy、Pandas库的使用 貮叁 量化投资分析pythonpython数据分析
    目录Numpy1、概述2、基础操作2.1生成一个numpy的array数组：2.2自定义一个新的数据类型：np.dtype()3、并行化思想4、量化分析应用4.1索引选取和切片选择4.2数据转换与规整4.3逻辑条件进行数据筛选4.4通用序列函数4.5文件保存与读取Pandas1、简介2、Series和DataFrame的使用2.1Series2.2DataFrame3、量化分析应用3.1形成一个p
  • 使用Python读取Excel文件并计算平均分 嘻嘻爱编码 Python从入门到放弃pythonexcel开发语言
    在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python的pandas库来读取Excel文件，并计算其中数据的平均分。pandas是一个强大的数据分析工具，它允许我们以简单直观的方式处理表格数据。安装必要的库在开始之前，确保你的环境中安装了pandas和openpyxl库。可以使用以下命令进行安装：pipinstallpandasopenpyxl读取Excel文件首先，我们需要读取Excel文件。假设我们有一
  • RNA-seq数据分析_未完成 子诚之 组学数据分析数据分析
    目录基础分析1.质控（reads）2.比对3.质控（alignment）4.定量5.样本合并差异表达1.质控（cohort）2.差异分析3.可视化（差异）富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应4.新抗原预测微生物组参考本文主要覆盖了肿瘤样本bulkRNA-seq数据常见的分析步骤，并从实践角度出发，较为具体地介绍了每一步骤依赖的工具和数据集。另外，尽管本文适用于肿瘤样本，但其中的一些
  • 3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引(知识体系中篇) 以山河作礼。 Python数据分析项目数据分析知识图谱数据挖掘python开发语言
    3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引-知识体系中篇一·个人简介二·数据获取和处理2.1数据来源：2.2数据清洗：2.2.1缺失值处理：2.2.2异常值处理：2.3数据转换：2.3.1数据类型转换：2.3.2数据编码：2.4数据合并与重塑：2.4.1数据合并：2.4.2数据拼接：2.4.3数据重塑：三·数据探索与分析3.1描述性统计分析3.2数据可视化原则和技巧3.3探索性数据分析（
  • 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理 音乐学家方大刚 ScalaHadoophadoopscalaspark
    风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域，ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架，而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，特别适合在线分析处理（OLAP）。结合Scala语
  • 让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合 张驰课堂 人工智能六西格玛
    当人工智能与六西格玛结合，企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力，实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化，从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍：1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定，而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
  • ELK离线安装和配置流程 GB9125 运维开发elasticsearchelklinux运维开发
    ELK离线安装和配置流程一、介绍ELK是一个开源的数据分析和可视化工具，由三个开源项目组成：Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个基于Lucene库的分布式搜索和分析引擎；Logstash是一个用于收集、处理和转换数据的数据管道，它可以从各种来源读取数据，包括日志文件、系统事件、网络流量等；Kibana则是一个数据可视化平台，可以对从Elast
  • 深度分析 | 2024年四川大学信息资源管理考研初试成绩数据分析 是希望 川大667信息管理导论川大972信息检索信息资源管理复试数据分析667972四川大学考研复试考研成绩
    摘要本文深入分析了2024年四川大学信息资源管理考研复试成绩，提供了关于考生成绩分布、各科目成绩表现以及科目成绩与总分之间的相关性的详细见解。分析显示，复试考生的平均总分为380.63分，标准差为12分，反映出成绩分布相对集中且波动适中。特别地，专业课972与总分的相关性最高，达到了0.82，明显影响了考生的总分表现。此外，通过比较高分组和低分组的表现，我们发现专业课成绩是区分高低分考生的关键因素
  • 【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样 芜湖xin python
    importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
  • 如何评估一个需求值不值得做？ 木灵V
    如何评估一个需求值不值得做？以下阐述我评估的过程：1、首先，应了解清楚一个需求最基础的问题用户：这个需求要满足的用户是谁？场景：用户是什么情况下提出来的？问题：要解决的核心问题是什么？动机：用户要解决这个问题的目的和动机是什么？原方案：用户原来解决这个问题的方案是怎样的？2、然后，通过调研或数据分析验证需求/问题是否存在然后，如果有条件，我会开展简单的调研，回到用户产生需求的现场，确认一下要满足的
  • R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包（构建microeco对象。 还是要前进啊 R语言r语言数据挖掘
    我以前写过临床微生物组的文章，其中数据分析用过microeco包，在这里，将我学到的资源分享给大家。R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图，维恩图，Alpha多样性，Beta多样性，差异丰度分析，环境数据分析，零模型分析，网络分析，功能分析。install.packages("microeco")library(microeco)library
  • Pandas教程15：多个DataFrame数据（保存+追加）为Excel表格数据 我的Python教程 我的Python教程#PandaspandasexcelPython教程
    ---------------pandas数据分析集合---------------Python教程71：学习Pandas中一维数组SeriesPython教程74：Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理Pandas数据化分析，DataFrame行列索引数据的选取，增加，修改和删除操作Pandas教程05：DataFrame数据常用属性和方法汇总Pandas教程06：Da
  • 挑战杯 大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析 laafeer python
    0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题背景随着当今个人手机终端的普及，出行群体中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例，手
  • 数据对比与处理利器——Pandas 实战 黑夜照亮前行的路 数据挖掘
    Pandas作为数据处理利器，在数据对比与处理方面发挥着重要作用。下面我们将通过实战案例来展示Pandas的强大功能。一、数据导入与清洗首先，我们需要从数据源导入数据，并进行必要的清洗。Pandas支持多种数据格式，如CSV、Excel、SQL等。以CSV文件为例，我们可以使用Pandas的read_csv函数来读取数据：python复制代码importpandasaspd#读取CSV文件data
  • 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务 嘣嘣嚓 数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
    数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理：可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。(2)数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。(3)数据归约：可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换：
  • 数据挖掘中的【数据预处理】 ZFour_X 文本挖掘学习数据分析大数据
    学习参考链接：[整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解：1、数据挖掘中的预处理改善数据质量，有利于后期分析数据去重数据异常：价格为-1——>删除样本字段缺失：缺少品牌——>从型号中提取数据噪声：存在充电线、手机壳等非手机类商品——>删除单位不一致：评论数量1200、1.2万——>转换数据归约：同一型号不同
  • 数据科学中的Python：NumPy和Pandas入门指南【第121篇—NumPy和Pandas】 一键难忘 pythonnumpypandas开发语言
    数据科学中的Python：NumPy和Pandas入门指南数据科学是当今数字时代中的一个重要领域，而Python是数据科学家们最喜爱的编程语言之一。在这篇博客中，我们将介绍Python中两个强大的库——NumPy和Pandas，它们在数据处理和分析中发挥着重要作用。NumPy简介NumPy是用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象（numpy.ndarray）和用于处理这些数组的工具。让我
  • Python新手入门教程 | 如何用Python进行数据分析(超详细） 田野猫咪 python数据分析windows
    有小伙伴在学Python新手教程的时候说学Python比较复杂的地方就是资料太多了，比较复杂。很多网上的资料都是从语法教起的，花了很多时间还是云里雾里，摸不清方向。今天就给大家来捋一捋思路！帮助大家提高学习效率！三大板块：两组Python基础术语如何实现爬虫如何做数据分析1.两大Python基础术语A.变量和赋值Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出a=4时，Python解释器
  • 科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势 lzyever 科技人工智能
    随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经在许多领域展现出了其强大的潜力和价值。特别是在研发领域，AI的辅助作用日益凸显，成为推动科技革新的重要引擎。在2024年，这种趋势将更加明显，我们可以从以下几个方面来探讨这一趋势。首先，AI辅助研发将极大地提升研发效率并降低成本。在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配
  • 让数据在业务间高效流转，镜舟科技与NineData完成产品兼容互认 镜舟科技 数据库云计算
    近日，镜舟科技与NineData完成产品兼容测试。在经过联合测试后，镜舟科技旗下产品与NineData云原生智能数据管理平台完全兼容，整体运行高效稳定。镜舟科技致力于帮助中国企业构建卓越的数据分析系统，打造独具竞争力的“数据护城河”，其基于全球领先的开源项目StarRocks研发了两款企业级软件——镜舟分析型数据库和镜舟湖仓加速引擎，在用户画像分析、指标平台建设、固定报表加速、实时数据查询分析等领
  • 每天一个数据分析题（二百零一） 紫色沙 数据分析题库数据分析数据挖掘
    以下关于线性回归模型的经典假设，描述正确的是（）。A.自变量与因变量必须有线性关系B.正交假定:扰动项与自变量不相关，期望值为0C.扰动项之间相互独立且服从方差相等的同一个正态分布D.多元线性回归中，自变量之间不能有强共线性题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
  • 11/21 日精进 刘磊stely
    晚上数据分析会进入年底了为年底做准备检查好每一辆检查出的项目跟客户沟通好避免客户因为没有检查到位大冬天的车辆出现问题造成客户不满意
  • KGCN---pytorch代码（1）---data_loader sweet_Mary 推荐算法python推荐算法pytorch人工智能机器学习深度学习
    代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining
  • python从入门到精通（十五）：python爬虫完整学习大纲 HACKNOE python爬虫学习
    一、基础知识爬虫的基本概念和工作原理。HTTP协议和网页结构。Python爬虫开发的基础库，如requests、BeautifulSoup等。常见的反爬虫机制和应对方法。二、爬虫逆向的技术代理服务器和IP封锁突破。用户代理和请求头模拟。JavaScript解析和执行。验证码识别和破解。动态网页抓取和爬虫框架。三、数据抓取和处理数据抓取的技巧和策略。数据清洗和预处理。数据存储和数据库操作。数据分析和
  • Python入门指南：从基础到应用 袁公白 python开发语言
    引言：在这个数据驱动的时代，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。它以其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用领域而闻名。无论你是编程新手还是希望扩展你的技能集，学习Python都是一个明智的选择。在这篇博客中，我们将深入探讨Python的基础知诀，并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型，包
  • ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术 夏日恋雨 人工智能chatgpt数据分析AI大数据机器学习python数据挖掘
    原文链接：ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596849&idx=3&sn=111d68286f9752008bca95a5ec575bb3&chksm=fa823ad6cdf5b3c0c446eceb5cf29cccc3161d746bd
  • 基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
    package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
  • 摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》 白糖_ 高质量代码
            记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。           看完整本书，也记了不少笔记
  • 【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
    注意：本文基于 Django 1.8.2 版本   生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls  说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整   查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
  • 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零 周凡杨 java算法阶乘面试效率
                                     &n
  • spring注入servlet g21121 Spring注入
    传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
  • Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
    假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
  • UnicodeBlock检测中文用法 布衣凌宇 UnicodeBlock
    /**  * 判断输入的是汉字  */ public static boolean isChinese(char c) {        Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);    
  • java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans javaorale
    1.创建表：STOCK_PRICES     2.插入测试数据：     3.建立一个返回游标：  PKG_PUB_UTILS   4.创建和存储过程：P_GET_PRICE     5.创建函数：   6.JAVA调用存储过程返回结果集 JDBCoracle10G_INVO
  • Velocity Toolbox antlove 模板toolboxvelocity
    velocity.VelocityUtil package velocity; import org.apache.velocity.Template; import org.apache.velocity.app.Velocity; import org.apache.velocity.app.VelocityEngine; import org.apache.velocity.c
  • JAVA正则表达式匹配基础 百合不是茶 java正则表达式的匹配
      正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作   正则表达式的用途; 字符串的匹配 字符串的分割 字符串的查找 字符串的替换       正则表达式的验证语法     [a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
  • 是否使用EL表达式的配置 bijian1013 jspweb.xmlELEasyTemplate
            今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。         网
  • 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础 bijian1013 oracle数据库plsql
    --只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
  • 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器 bit1129 nginx
    Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：   接受客户端请求 将请求转发给被代理的服务器 从被代理的服务器获得响应结果 把响应结果返回给客户端 实例 本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器 对于静态的html和图片，直接从Nginx获取 对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
  • Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin   maven报错： Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
  • 发布docker程序到marathon ronin47 docker 发布应用
    1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry docker pull docker-registry docker run -t -p 5000:5000 docker-registry 下载docker镜像并发布到私有registry docker pull consol/tomcat-8.0
  • java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /* * Q 57 用两个栈实现队列 */ public class QueueImplementByTwoStacks { private Stack<Integer> stack1; pr
  • Nginx配置性能优化 cfyme nginx
    转载地址：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605   大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。而且，在大多数情况下，一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而，如果你真的想挤压出Nginx的性能，你必
  • [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
         对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......   &nb
  • MonkeyRunner的使用 dai_lm androidMonkeyRunner
    要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎 先抄一段官方doc里的代码 作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
  • Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreducehadoop分布式计算
    csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。 原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。     Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
  • 以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
    以資料庫驗證登入 由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼:    public function authenticate()    {        $users=array( &nbs
  • github做webhooks：[2]php版本自动触发更新 dcj3sjt126com githubgitwebhooks
    上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。 工具/原料 git github 方法/步骤   在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。   钩子更新的代码如下： error_reportin
  • Eos开发常用表达式 蕃薯耀 Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
    Eos开发常用表达式 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一     &
  • SpringSecurity3.X--SpEL 表达式 hanqunfeng SpringSecurity
    使用 Spring 表达式语言配置访问控制，要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性：   <http auto-config="true" use-expressions="true"> 这样就会在投票器中自动增加一个投票器：org.springframework
  • Redis vs Memcache IXHONG redis
    1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
  • Python - 装饰器使用过程中的误区解读 kvhur JavaScriptjqueryhtml5css
    大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。 原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下：   @function_wrapper de
  • 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新 nannan408 case when
    1.前言.    如题. 2. 代码.   <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="list" index=&
  • Algorithm算法视频教程 栏目记者 Algorithm算法
    课程：Algorithm算法视频教程 百度网盘下载地址： http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji 程序写的好不好,还得看算法屌不屌！Algorithm算法博大精深。 一、课程内容： 课时1、算法的基本概念 + Sequential search 课时2、Binary search 课时3、Hash table 课时4、Algor
  • C语言算法之冒泡排序 qiufeihu c算法
    任意输入10个数字由小到大进行排序。 代码： #include <stdio.h> int main() { int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/ for(i = 1;i < 11;i++){ scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/ } for
  • JSP异常处理 wyzuomumu Webjsp
    1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中: <%@ page errorPage="errors.jsp"%>   2.在处理异常的网页中做如下声明： errors.jsp: <%@ page isErrorPage="true"%>，这样设置完后就可以在网页中直接访问exc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他