无名J0kзr
无名J0kзr

量化：pandas基础

文章目录

  • 简介
  • Series
    • 构造
  • DataFrame
    • 构造
    • 列的查改增删
    • 填充默认值
    • 用loc与iloc取数据
    • 条件选择

简介

pandas是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构。
pandas主要的两种数据结构为Series和DataFrame，分别用于处理一维和二维数据。

Series

Series 是一种类似于 Numpy 中一维数组的对象，它由一组任意类型的数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

构造

abcd为索引，1234为数据
量化：pandas基础_第1张图片也可以传入字典构造一个Series

DataFrame

DataFrame是类似表格的二维数据，每一行每一列都是一个Series。
量化：pandas基础_第2张图片

构造

可传入一个由等长列表组成的字典，即字典里每个value都是列表且长度相等。
量化：pandas基础_第3张图片

列的查改增删

查
量化：pandas基础_第4张图片

改
量化：pandas基础_第5张图片
增
量化：pandas基础_第6张图片
删

axis=1意为操作列，inplace指是否修改原数据

量化：pandas基础_第7张图片

填充默认值

量化：pandas基础_第8张图片

用loc与iloc取数据

iloc：基于位置，用行号、列号进行索引，i 可以看着 int，因此 iloc 只能用整数来索引，例如data.iloc[0:2,:]

loc ：基于标签，用行名、列名进行索引，数据的index经常为整数，因此 loc 的使用范围要远高于iloc，loc可以使用整数切片、名称(index,columns)索引、也可以切片和名称混合使用。例如：data.loc[0:5,‘row1’:‘row2’]
量化：pandas基础_第9张图片
Pandas中iloc、loc、ix、直接索引的用法和区别

条件选择

量化：pandas基础_第10张图片

你可能感兴趣的:(量化,pandas)

  • 个人KPI与GTD之间为什么怎么像 小Mie不吃饭 KPI指标GTDgtdkpi
    目录KPI的定义GTD的定义KPI与GTD的关系目标一致性相互补充应用场景实际应用示例KPI（关键绩效指标）和GTD（GettingThingsDone，完成每一件事）是两种不同的管理工具，它们在个人和组织管理中有着各自的作用和应用场景，但也存在一定的联系。KPI的定义KPI是关键绩效指标，通过对组织内部流程的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标。KPI的主要作
  • 一键获取每日股票数据，自动更新，尽在掌握 舔狼 A股股票数据python金融
    用Python和Tushare库获取股票日线数据在金融市场分析中，获取股票的历史数据是进行技术分析和量化投资的基础。Tusharetushare官网是一个提供中国股市数据的API接口，它支持获取股票的日线数据、基本面数据等。本文将介绍如何使用Python语言和Tushare库来获取股票的日线数据，并结合多线程技术提高数据获取的效率。1.环境准备首先，确保你的Python环境中安装了以下库：tush
  • 【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第05期 绘制高阶折线图 小熊科研路（同名GZH） 可视化matlab信息可视化开发语言
    1.折线图简介折线图是一个由点和线组成的统计图表，常用来表示数值随连续时间间隔或有序类别的变化。在折线图中，x轴通常用作连续时间间隔或有序类别（比如阶段1，阶段2，阶段3）。y轴用于量化的数据，如果为负值则绘制于y轴下方。连线用于连接两个相邻的数据点。折线图用于分析事物随时间或有序类别而变化的趋势。如果有多组数据，则用于分析多组数据随时间变化或有序类别的相互作用和影响。折线的方向表示正/负变化。折
  • Python酷库之旅-第三方库Pandas(049) 神奇夜光杯 pythonpandas开发语言标准库及第三方库人工智能excel学习与成长
    目录一、用法精讲176、pandas.Series.rank方法176-1、语法176-2、参数176-3、功能176-4、返回值176-5、说明176-6、用法176-6-1、数据准备176-6-2、代码示例176-6-3、结果输出177、pandas.Series.sem方法177-1、语法177-2、参数177-3、功能177-4、返回值177-5、说明177-6、用法177-6-1、数据准
  • openpyxl表格样式设置 ꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂ Python自动化办公python
    importpandasaspdfromopenpyxlimportWorkbookfromopenpyxlimportload_workbookfromopenpyxl.stylesimportAlignment,Font,Side,Borderdefmm(wb):forsheet_nameinwb.sheetnames:ws=wb[sheet_name]maxrows=ws.max_row#获
  • 6 回归集成：xgb、lgb、cat 汀沿河 #2比赛常用的代码回归数据挖掘人工智能
    这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
  • 商业航天更青睐哪些芯片 forgeda 商业航天fpga开发人工智能硬件架构EDA硬件辅助验证仿真加速商业航天嵌入式系统
    随着以SpaceXStarlink为代表的小卫星组网服务的快速崛起，使得航天探测器的设计思路，正在发生转变。一直以来，传统航天器以可靠性为最高目标，尽可能降低风险，通常是大尺寸、重量、功率和成本（SWaP-C）的旗舰系统。现在各国争相发布的小型卫星组网概念，则完全不同。以低成本、批量化、快速部署的低批快三要素构成，更像是作为“日常消费品”概念的具体化，所以风险容忍度相对更高。伴随商业航天的蓬勃发展
  • KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS 绒绒毛毛雨 语言模型人工智能自然语言处理
    文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型（LMs）在初始预训练过程中记忆了大量知识，包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上，这两者都需
  • LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归 兔兔爱学习兔兔爱学习 竞赛代码实践回归数据挖掘
    importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st
  • Python Pandas数据清洗与处理 大数据张老师 Python程序设计pythonpandas开发语言
    PythonPandas数据清洗与处理在进行数据分析时，原始数据往往包含了许多不完整、不准确或者冗余的信息。数据清洗与处理的任务就是将这些杂乱无章的数据清理干净，确保数据的准确性和一致性，从而为后续的分析工作打下坚实的基础。Pandas提供了强大的工具来帮助我们清洗和处理数据，尤其是在处理Series和DataFrame时，它能够高效地进行数据的筛选、填充、删除、替换等操作。本节将通过一些常见的数
  • 分享wind量化交易平台接口编程代码 「已注销」 python开发语言
    相信做股票投资的的人对于wind应该很熟悉，它是一个比较高端的金融数据服务商，有很多人做数据分析之前，一定都需要到wind上看看相关资料，但是wind上面的信息非常多，如果可以通过量化交易接口进行筛选，操作起来就会方面很多了，今日我们就来分享一组wind量化交易平台接口的编程代码。importpandasaspdfromWindPyimport*fromdatetimeimport*importt
  • 证券量化交易选择合适的编程语言 jcsx 量化numpypandaspyqtservletjavascript
    在证券量化交易中，选择合适的编程语言至关重要，因为它直接影响到开发效率、运行速度和策略的灵活性。常用的编程语言有几个，它们各自有不同的优势和应用场景。以下是一些在量化交易中常用的编程语言：PythonPython是目前量化交易中最流行的编程语言之一，特别是在金融数据分析和模型开发中，广泛被使用。Python的流行主要有以下原因：数据处理能力：Python有非常强大的数据处理库，如pandas（数据
  • Python量化金融都需要用到哪些库？最全汇总 中年猿人 python金融开发语言
    今天分享一篇Python量化金融最全汇总，推荐大家收藏～记得划到文末点赞呐～本文汇总了定量金融的大量三方库，按功能进行分类，覆盖数值运算，衍生品定价，回溯检验，风险管理，数据爬取，可视化等多个子领域，供每个Python程序员参考。不要重复造轮子，明确要解决的问题，然后寻找相应的工具。很多著名的包如Numpy，Pandas，Seaborn，backtrader等已经被证明高度有效，即便没有找到符合应
  • 【Pandas】pandas Series any liuweidong0802 PandasSeriespandas
    #Pandas2.2Series##Computationsdescriptivestats|方法|描述||-|:-------||Series.abs()|用于计算`Series`中每个元素的绝对值||Series.all()|用于检查`Series`中的所有元素是否都为`True`或非零值（对于数值型数据）||Series.any()|用于检查`Series`中是否至少有一个元素为`True`
  • Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率 计算机软件程序设计 机器学习python推荐算法开发语言
    一个完整的Python实现，包括ItemCF协同过滤算法的实现以及召回率、准确率、F1分数和覆盖率等评估指标的计算。将使用Pandas进行数据处理，Scikit-learn进行相似度计算，并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先，需要准备数据。假设有一个用户-物品评分矩阵（可以是显式评分或隐式反馈），表示用户对不同酒店的喜好程度。这里可以使用Pandas来处理数据。importpa
  • 【深度学习】搭建PyTorch神经网络进行气温预测 睡不着还睡不醒 深度学习深度学习pytorch神经网络
    第一步数据加载与观察①导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.optimasoptimimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlibinline②加载数据features=pd.read_csv("te
  • 如何获取股票行情数据接口？有哪些可靠的途径与方法？ 财云量化 python炒股自动化量化交易程序化交易股票行情数据接口可靠途径官方渠道股票量化接口股票API接口
    炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产股票量化，Python炒股，CSDN
  • 基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略 ShAutoit python开发语言
    量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法，它将大量的金融数据与算法相结合，以识别交易机会并执行交易。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为开发和实施量化交易策略提供了很好的支持。本文将介绍基于Python的开源量化交易框架，帮助你构建自己的量化投资策略。数据获取和处理在量化投资中，数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据，包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
  • JavaFX 实现 Loading 效果的组件与案例详解 J老熊 java服务器开发语言后端面试系统架构软件工程
    JavaFX中的Loading组件概述JavaFX提供了两个用于显示任务进度的核心组件：ProgressIndicator：以圆形动画的形式展示任务进度，适用于未定义进度的任务。ProgressBar：以水平条的形式展示任务进度，适用于可以量化进度的任务。这两个组件可直接绑定到后台任务的progress属性，实时更新界面。1.ProgressBar的常见方法ProgressBar是以水平条的形式显
  • AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用 CJ点 人工智能GPT向量数据库知识库
    一、AI知识库将已知的问答知识，问题和答案转变成向量存储在向量数据库，在查找答案时，输入问题，将问题向量化，匹配向量库的问题，将向量相似度最高的问题筛选出来，将答案提交。二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持
  • 【Python】红旗超市线下缴电费用户数据分析及可视化（pandas+pyecharts） 风度78 百度人工智能python机器学习数据分析
    场景分析：一部分用户习惯在红旗超市线下进行缴电费，电力公司希望了解哪些用户喜欢到线下缴费，具体分布在哪里，才能有针对性地宣传掌上电力app引导用户体验更高效的线上缴费方式，提升用户满意度。需求分析：首先要拿到红旗超市线下缴费清单数据，对所有数据进行隐私化处理，数据预览如图所示：可以看出台区名称为本项目的核心字段，通过台区匹配到经纬度信息，然后利用经纬度信息进行线下缴费热力图展示。同时可以提供分析报
  • Python之JSON数据结构 CL.LIANG python基础pythonjson数据结构
    JSON数据结构介绍JSON（JavaScriptObjectNotation）优势：1.易于阅读和编写JSON的结构直观、简单，类似于键值对的形式，易于人类阅读和编写。与XML等数据格式相比，JSON的语法更简洁，没有复杂的标记符号。2.轻量化JSON格式相比其他数据格式（如XML），更简洁，没有多余的标记，数据体积较小，这使得数据传输更加高效，尤其是在网络应用中。3.与JavaScript天然
  • 航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn） Want595 Python数据分析数据挖掘numpypandas
    文章目录航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）写在前面背景与挖掘目标1.1需求背景1.2挖掘目标1.3项目概述项目分析方法规划2.1RFM模型2.2LRFMC模型指标2.3分析总体流程图数据抽取探索及预处理3.1数据抽取3.2数据探索分析3.3数据预处理3.3.1数据清洗3.3.2属性规约3.3.3数据变换数据建模&应用4.1模型构
  • InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践 dilvx 机器学习
    LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy，支持市面上主流的格式和算法。大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化，包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。量化主要是为了节省存储空间，用int4,int8来重新表示fp16，将模型的显存占用控制在200G可接受的范围下。值得注意的是，在transformer架构下，计算的瓶颈主要在显存带宽
  • python处理excel的具体操作 若木胡 toolspython
    安装相关库openpyxl库：用于读取和写入Excel文件（.xlsx/.xlsm）。可以使用pipinstallopenpyxl命令进行安装。pandas库：提供了高效的数据结构和数据分析工具，它对openpyxl进行了封装，使操作Excel文件更加方便。安装命令是pipinstallpandas。使用openpyxl读取Excel文件打开工作簿：首先要导入openpyxl库，然后使用load_
  • Pandas读写JSON文件的终极指南与实战技巧read_json、to_json 步入烟尘 Python超入门指南全册pandasjsonpython文件处理实战技巧
    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
  • python笔记（3）(re库和pandas库) Techer_Y 笔记
    参考链接：Python正则表达式|菜鸟教程(runoob.com)1、re库，python正则表达式正则表达式是一个特殊的字符序列它能帮助你检查一个字符串是否与某种模式匹配。re模块使python语言拥有全部的正则表达式功能。re.match尝试从字符串起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。re.match(pattern,string,flags=0)
  • # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行 EwenWanW AGI人工智能神经网络dnn
    AI计算模式AI技术发展至今，主流的模型是深度神经网络模型。近20年来，神经网络模型经过多样化的发展，模型总体变得越来越复杂和庞大，对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构，降低模型的参数量，但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高，模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的
  • AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在金融领域中的应用 AI天才研究院 大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：在金融领域中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：AIAgentWorkFlow,金融风险管理,自动化投资决策,数据驱动策略生成,量化交易系统1.背景介绍1.1问题的由来随着金融市场全球化和技术的飞速发展，金融机构面临着日益复杂的业务挑战。从风险管理和投资决策到客户关系管理
  • 批量化TikTok账号运营的秘密，你知道多少？ 2503_90401761 智能手机矩阵线性代数
    在短视频流量时代，如何快速起号、批量管理账号成为许多内容创作者和品牌方关注的焦点。尤其是面对每天需要更新多个账号、回复大量私信以及与同行竞争的繁重工作，不少人开始寻找一套高效的自动化管理方案。那么，有没有一种方法能够帮助我们实现这些目标呢？1)账号矩阵的难点如何批量管理上百个账号？如何快速完成视频剪辑并批量发布？如何保证账号安全、提高起号成功率？2)实用解决方案分享使用云手机矩阵系统，批量管理上百
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他