- pandas中的loc和iloc
白日与明月
python数据挖掘pandas
loc和iloc的比较.loc和.iloc是pandas提供的两种不同的索引方法,它们的主要区别在于索引数据的依据:.loc:基于标签的索引,使用DataFrame或Series的索引标签(即行名和列名)来获取数据。可以使用单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组或者callable函数作为索引器。如果使用标签索引并且标签不存在,.loc会抛出一个KeyError。对于切片,包括两端的标签。.ilo
- pandas loc与iloc的区别
authorized_keys
数据处理pythonpandaslociloc
目录一、二者的特点二、官网原文三、例子——总有一款适合你一、二者的特点loc可用“字符”、“整数”、“布尔值”作为索引,也就是标签索引注意:此处的“整数”将被解释为index的一个label而不是index的位置iloc只允许“整数”作为索引,也就是位置索引,和列表索引类似,里面只能是数字注意:此处的“整数”将被解释为index的位置,前闭后开其中,loc是指location的意思,iloc中的i
- pandas中loc和iloc的区别
林光虚霁晓
数据分析pandas
在Pandas中,loc和iloc是用于选择和过滤数据的两种主要方法,它们的区别在于使用的索引类型。1.loc:基于标签索引loc是基于行或列的标签(label)来选择数据。它可以按行或列的名称来访问数据,也可以通过布尔索引选择。支持的索引类型:行标签、列标签、布尔索引。语法:DataFrame.loc[row_indexer,column_indexer]示例importpandasaspd#创
- seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入
Sanye2022
pythonpandas
Python读取.h5ad文件importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵#X=pd.DataFrame(adata.X.todense())#cell_name=adata.obs.ind
- Pandas教程:详解Pandas数据清洗
旦莫
PythonPandaspythonpandas数据分析
目录1.引言2.Pandas基础2.1安装与导入2.2创建一个复杂的DataFrame3.数据清洗流程3.1处理缺失值3.1.1删除缺失值3.1.2填充缺失值3.2数据去重3.3数据类型转换4.数据处理与变换4.1添加与删除列4.2数据排序5.数据分组与聚合6.其他数据清洗方法6.1字符串处理6.2时间序列处理6.3数据类型转换1.引言数据清洗是数据科学和数据分析中的一个重要步骤,旨在提升数据的质
- python的pandas库
帅维维
pythonpandas开发语言
什么是pandasPandas是一个开源的第三方Python库,它从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名。Pandas已经成为Python数据分析的必备高级工具,目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。数据结构Pandas中除了Panel数据结构,还引入了两种新的数据结构——Series和DataFrame,这两种数据结构都建立在Nu
- Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用!!!!
Dreams°123
AIGC机器学习python测试工具数据分析大数据
前言:Python是进行数据分析和可视化的强大工具,常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述,介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化:Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法:5、错误处理和异常判断说明
- python第三方库手动安装教程_为了应对异常情况,提供最原始的python第三方库的安装方法:手动安装。往往是Windows用户需要用到这种方法。...
weixin_39735247
进入pypi.python.org,搜索你要安装的库的名字,这时候有3中可能:第一种是exe文件,这种最方便,下载满足你的电脑系统和python环境的对应的exe,再一路点击next就可以安装。第二种是.whl类文件,好处在于可以自动安装依赖包。第三种是源码,大概都是zip、tar.zip、tar.bz2格式的压缩包,这个方法要求用户已经安装了这个包所依赖的其他包。例如pandas依赖于numpy
- python拆分EXCEL文件
金哥的小超人
pythonexcel开发语言
由于工作原因,经常上传一些不超过5000的数据,EXCEL当中数据量太大,如果不会写宏或者office不精通的话可能处理起来有些费尽,所以写了这段代码,用来分割EXCEL,好用实惠。#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonDec1117:06:222023@author:86188"""importpandasaspd#读取需要拆分的表格df=pd.read_excel
- Python实现Excel拆分与合并详解
Rocky006
python开发语言
概要在数据处理和分析过程中,经常遇到需要对Excel文件进行拆分和合并操作。Python凭借其强大的数据处理能力,可以轻松实现这些任务。本文将详细介绍如何使用Python实现Excel文件的拆分与合并,并包含对应的示例代码,帮助全面掌握这一技巧。准备工作在开始之前,需要安装几个必要的Python库:pandas:用于数据处理和分析openpyxl:用于读写Excel文件可以通过以下命令安装这些库:
- conda安装包报PackagesNotFoundError错误
张遥
数据分析pythonanaconda
先查找包(base)bash-3.2$anacondasearch-tcondasklearn返回包的相关信息根据对应的包的包名使用如下命令(base)bash-3.2$anacondashowcorjos/sklearn-pandas会直接给出安装命令condainstall--channelhttps://conda.anaconda.org/corjossklearn-pandas
- Python数据框操作 -- DataFrame列名和索引设置
wodertianna
pythonpandas机器学习
先创建一个数据框:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,4],'b':[5,6,7,8,8]})重新设置数据框的列名,使数据框的列名为“A”和“B”:df.columns=['A','B'] 设置A列为数据框的索引:df1=df.set_index('A',drop=True) #drop=True表示不保留A列在数据框,drop=False
- python中read excel_Python 中pandas.read_excel详细介绍
随风涂梅明
python中readexcel
Python中pandas.read_excel详细介绍#coding:utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpfilefullpath=r"/home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/1.xls"#filefullpath=r"/home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_g
- [python] 一个例子初步学习DataFrame _ 修改列名
Jean2257
pythonpythonDataFrame
例子:假设有4家公司,他们都在2个省份有自己的业务,用统计量v1,v2进行描述,现在需要对这些数据进行一定的分析.#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdlist1=[1,2,3,4,5,6,7,8]list4=[8,7,6,5,4,3,2,1]list2=['a','a','a','a','b','b','b','b']list3=['c1','c2','c3','
- 亦菲喊你来学机器学习(21) --数据清洗
方世恩
机器学习人工智能python算法
数据清洗在数据分析和机器学习项目中,数据清洗(DataCleaning)是一个至关重要的步骤,它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。data.fillna()是Pandas库中用于处理缺失值(NaN值)的一个非常有用的方法。1.读取数据importpandasaspddata=pd.read_excel('矿物数据.xlsx')data=data[data[
- Python | 使用Pandas DataFrame时的内存泄漏问题及示例
python收藏家
python数据科学python
Pandas是一个功能强大且广泛使用的Python开源数据分析和操作库。它提供了一个DataFrame对象,允许您以非常直观的方式存储和操作行和列中的表格数据。PandasDataFrames是处理数据的强大工具,但如果不小心使用,它们也可能成为内存泄漏的来源。当程序分配了要使用的内存,但在不再需要时未能正确释放该内存时,就会发生内存泄漏。这可能会导致程序随着时间的推移使用越来越多的内存,从而可能
- Python数据可视化:25年GDP之变_基于d3
2401_84558508
程序员python信息可视化开发语言
同时还需要注意一下编码问题,这里的CSV文件需要用gbk编码。下面是从统计局下载下来的CSV数据。我偷了个懒,直接就先在表格里删除了前三行,如下。接下来便是用Python对数据进行规整,代码如下。 importpandasaspd#读取数据df=pd.read_csv(gdp.csv,encoding=utf-8)(names,values,dates)=([],[],[])#记得去除地区这个列名
- 解决: ImportError: Missing optional dependency ‘openpyxl’. Use pip or conda to install openpyxl.
白舟的博客
抠脑问题pipconda
问题:使用代码时:importpandasaspd#替换为你的Excel文件路径excel_path='path_to_your_excel_file.xlsx'#使用pandas的read_excel函数读取Excel文件df=pd.read_excel(excel_path)#将DataFrame转换为数组data_array=df.values#打印数组print(data_array)然后
- ImportError: Missing optional dependency ‘openpyxl‘.
Famiglistimott
LatexLatex
目录1、问题2、解决1、问题大家用python操作excel,会遇到ImportError:Missingoptionaldependency'openpyxl'.Usepiporcondatoinstallopenpyxl.'的问题,如图所示网上说要去site-packages目录下手动卸载了pandas包,然后再pip安装,但是!我不论是通过什么途径卸载了又安装都不行...我们都知道,常见库下
- # Seaborn热图修改画布大小|Seaborn热图修改横纵坐标大小|Seaborn删除注释|Seaborn删除调色板|Seaborn注释添加标注文字|Seaborn删除刻度线
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Seaborn热图修改画布大小|Seaborn热图修改横纵坐标大小|Seaborn删除注释|Seaborn删除调色板|Seaborn注释添加标注文字|Seaborn删除刻度线查看图片importmatplotlibaspltplt.show()修改画布大小#导入需要用到的相关包importseabornassnsimportpandasaspdimportmatplotlibfromsklearn
- 人生苦短我用Python pandas文件格式转换
程序喵D
人生苦短我用Pythonpythonpandas
人生苦短我用Pythonpandas文件格式转换前言示例1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA前
- pandas读取带有表头的数据文件,读取无表头的数据文件
小桥流水---人工智能
人工智能深度学习Python程序代码pandas
在Python中使用pandas库读取数据时,常见的问题之一就是如何处理数据文件中的表头。1.引入pandas库在开始之前,我们首先需要导入pandas库。如果你的环境中还未安装pandas,可以使用pip安装:pipinstallpandas导入pandas库:importpandasaspd2.读取带有表头的数据文件当数据文件中包含表头时,pandas会默认将第一行数据作为DataFrame的
- Python安装NumPy
0阿齐兹0
阿齐兹的PyCV学习笔记pythonnumpy
打开cmd通过python和pip安装:C:\"ProgramFiles"\Python36\python.exe-mpipinstall--usernumpyscipymatplotlibipythonjupyterpandassympynose参考资料:https://www.scipy.org/install.html
- 关键字提取
蓝色滑行
关键词提取importpandasaspdimportjieba.analyse#导入关键词库读取文本fn=open('d:/collect.txt',encoding='UTF-8')string_data=fn.read()fn.close()关键词提取"TF-IDF(termfrequency-inversedocumentfrequency)是一种针对关键字的统计分析方法,用来评估关键字或
- Python数据分析之pandas学习!
Python_trys
python数据分析pandas开发语言学习ide
Python中的pandas模块进行数据分析。接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1、数据结构简介:DataFrame和Series2、数据索引index3、利用pandas查询数据4、利用pandas的DataFrames进行统计分析5、利用pandas实现SQL操作6、利用pandas进行缺失值的处理7、利用pandas实现Excel的数据透视表功能8、多层索引的使用在文章开始前打个
- pandas/numpy数据结构算法(之行列变换)(二) (tag:行列转换,迪卡尔积,内置函数,数据结构)
MrStubborn_aebe
目录:****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize()**在这**里插入图片描述前言最近遇到很多需要迭代和归并数据的情况,一直以来的做法,都是循环主要的键,去进行后续操作。这是最典型的Python操作,然而还是上次提到的效率问题。记得之前朋友和我讲
- gpt-2语言模型训练
谷隐凡二
Python机器学习python人工智能
一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容,针对性下载对应的数据集,我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理,然后把需要处理的数据丢给模型去训练,这个模型我是直接从GPT2的网站下载下来的依赖的必要文件截图如下:二、具体代码样例实现:importosimportpandasaspdfromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2
- pandas中的concat函数:详尽指南
小桥流水---人工智能
Python程序代码人工智能机器学习算法pandas
concat目录1.`concat`简介2.语法和参数3.连接DataFrame按行连接(axis=0)按列连接(axis=1)4.处理索引忽略索引使用键5.添加层次索引6.合并DataFrame7.最佳实践和提示8.结论concat函数是pandas库中一个强大的工具,用于沿特定轴连接多个DataFrame或Series对象。本指南将深入介绍concat函数,涵盖其语法、参数和实际示例。目录co
- Python Pandas将 DataFrame 转换为列表详解
Rocky006
pythonpandas开发语言数据分析
概要在数据分析和处理过程中,经常会使用到Pandas库来处理和操作数据。Pandas提供了灵活强大的数据结构DataFrame,它可以存储和处理各种类型的数据,并提供了丰富的方法和函数来进行数据操作。有时候,我们需要将DataFrame转换为列表形式,以便进一步处理或者与其他库进行集成。本文将详细介绍如何使用Pandas将DataFrame转换为列表,并提供丰富的示例代码来帮助读者更好地理解和应用
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(112)
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pythonpandas开发语言人工智能标准库及第三方库excel学习与成长
目录一、用法精讲491、pandas.DataFrame.cumsum方法491-1、语法491-2、参数491-3、功能491-4、返回值491-5、说明491-6、用法491-6-1、数据准备491-6-2、代码示例491-6-3、结果输出492、pandas.DataFrame.describe方法492-1、语法492-2、参数492-3、功能492-4、返回值492-5、说明492-6、
- 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
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import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
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* 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。
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*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
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- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
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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”
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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,