- python数据可视化绘制图表（直方图，饼图圆环图，散点或气泡图，误差棒图）
2224070304
信息可视化python数据分析
一，直方图#先导入模块importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt#准备50个随机的数据scores=np.random.randint(0,100,50)#绘制直方图plt.hist(scores,bins=8,histtype='stepfilled')plt.show()其中，scores为数组（可为单个或多个的数列)bins=8,表示矩形的条数为
- Python数据可视化与地理空间分析
CrMylive.
信息可视化python开发语言
一、引言数据可视化与地理空间分析是数据科学领域中的两个重要领域，其中数据可视化侧重于将数据转换成可视化的图表，而地理空间分析则关注于如何在地理空间内处理与分析数据。Python作为一种高效、灵活、易用的编程语言，近年来在数据科学领域越来越受到欢迎。本文将以Python为工具，在数据可视化与地理空间分析方面进行详细探讨，并给出一些相关实例。二、数据可视化数据可视化是指利用图表、图形和其他视觉元素来展
- Python数据可视化与地理空间分析
CrMylive.
信息可视化python开发语言
数据可视化是数据分析的一个关键环节，它将数据转化为可视化的图形和图表，帮助人们更好的理解和分析数据。Python作为一种通用的编程语言，也可以用于数据可视化和地理空间分析。本文将深入探讨Python在数据可视化和地理空间分析方面的应用。一、Python数据可视化Python数据可视化的核心工具是matplotlib，它是一个开源的绘图库，可以帮助用户创建高质量的静态、动态和交互式图形。除了matp
- Python 学习之旅：持续学习和扩展（八）学习 seaborn 进行数据可视化
喜-喜
Python学习信息可视化python学习seaborn
在Python数据可视化的进阶道路上，seaborn是一款不容小觑的库。它建立在matplotlib之上，却拥有独特的风格和强大的功能，让数据可视化变得更加简洁、美观且富有洞察力。如果说matplotlib是一位基本功扎实的画师，那seaborn就是一位懂得时尚潮流的设计师，能为你的数据图披上精致的外衣。下面，就让我们一同走进seaborn的奇妙世界，领略它在数据可视化领域的独特魅力。一、se
- python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸_python subplot
2401_83817843
程序员python信息可视化matplotlib
大锤爱编程的博客_CSDN博客-大数据,Go,数据分析领域博主Matplotlib是一个流行的Python可视化库，它提供了许多功能来创建各种类型的图表。其中一个功能是子图，它允许您在单个图表中绘制多个图。一、创建子图要创建子图，请使用plt.subplots()函数。该函数接受三个参数：行数、列数和子图编号。以下是一个简单的示例：importmatplotlib.pyplotaspltfig,a
- 9种Python数据可视化方案，让财务数据焕发生命力
IT小本本
python信息可视化数据分析数据挖掘
想象一下：你即将向董事会展示季度财务报告，面对的是一群已经看过无数PPT的高管。你是选择用普通的柱状图和折线图，还是用能够直观展示收入、支出、利润动态关系的交互式仪表板？本文将通过一个完整的Python财务数据可视化案例，展示如何将枯燥的财务数据转变为直观、动态且富有洞察力的可视化作品。场景：财务分析的可视化挑战李总是一家快速成长的科技公司CFO，每月需要向董事会汇报公司的财务状况。尽管他精通Ex
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Grid 组合组件
Mr数据杨
Python数据可视化数据可视化python数据分析pyecharts组合组件
在数据可视化中，常常需要将多个不同类型的图表放置在同一个页面中，以便综合展示多个维度的数据。pyecharts库中的Grid类正是为此设计的，它允许用户将多个图表组合在一起，实现复杂的数据展示需求。通过灵活的布局配置，Grid类不仅能够帮助用户创建具有多图组合的复杂布局，还能通过精细的网格和坐标轴设置，提升图表的整体视觉效果和交互体验。本文将介绍如何使用Grid类创建并行多图，并通过多种图表组合的
- Python数据可视化自动化工具：让数据跃然纸上
Echo_Wish
Python算法Python笔记从零开始学Python人工智能信息可视化python自动化
友友们好！我是Echo_Wish，我的的新专栏《Python进阶》以及《Python！实战！》正式启动啦！这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- Python数据可视化——Matplotlib的基本绘图：图形、轴、标签
大数据张老师
python信息可视化matplotlib
Matplotlib的绘图系统是由多个层次组成的，它的基本结构包括图形（Figure）、坐标轴（Axes）、刻度（Ticks）、标签（Labels）等多个部分。理解这些基本组件，有助于更好地使用Matplotlib绘制和优化图表。在本节中，我们将结合NumPy数组，详细讲解Matplotlib的基本结构，并展示它们在实际项目中的应用。图形（Figure）：整个绘图的容器在Matplotlib中，图
- 解锁数据之美：Python 创意可视化的 10 种高阶玩法与技术深度解析
tekin
Python高阶工坊Python编程秘籍库信息可视化Python创意可视化
在数据爆炸的时代，静态图表已难以满足信息传递的需求。本文深入剖析Python数据可视化的前沿技术与创意方向，结合Matplotlib、Plotly、Dash等主流库，通过交互式仪表盘、3D动态图形、地理信息融合等案例，展示如何将冰冷的数据转化为具有故事性的视觉叙事。文章不仅提供代码实现，还探讨技术原理与设计思维，帮助读者构建从数据到洞察的完整能力链。目录一、交互式仪表盘：动态数据的实时对话技术核心
- 简单分享下Python数据可视化
小软件大世界
信息可视化python开发语言
在数据科学的广阔天地里，数据可视化是不可或缺的一环，它让复杂的数据变得易于理解。对于Python初学者而言，掌握Matplotlib和Seaborn这两个强大的库，无疑能让你的分析报告更加生动有趣。本文专为渴望提升数据可视化技能的你设计，通过15个实用技巧，带你从基础走向高级，探索数据背后的精彩故事。1.基础条形图-简单入手Matplotlib示例：import matplotlib.pyplot
- Python数据可视化——Seaborn的基本用法（2）
大数据张老师
tensorflow人工智能python
Seaborn库的安装与导入Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，在使用前需要确保正确安装。通过以下命令可以安装最新版本的Seaborn：#使用pip包管理工具进行安装pipinstallseaborn安装完成后，在Python脚本中需要先导入相关库。建议同时导入Matplotlib以配合可视化输出：importseabornassns#导入Seaborn库并简写为snsim
- Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解
编码实践
pythonmatplotlib信息可视化
Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图函数和高度可定制的图形展示方式。本文将详细介绍Matplotlib的基础知识、常用的绘图函数、样式美化、子图绘制等内容，帮助读者快速掌握Matplotlib的使用技巧，轻松实现高质量的数据可视化。Matplotlib基础知识Matplotlib的基础是Figur
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图
Mr数据杨
Python数据可视化数据可视化python数据分析echarts
三维散点图是展示具有三个维度数据的有效工具，通过对数据点在三维空间中的分布进行可视化，可以直观地观察数据间的关系与趋势。借助pyecharts库的Scatter3D类，用户能够快速生成3D散点图，并自定义图表的各项参数，使图表更加符合展示需求。结合强大的视觉映射和交互功能，三维散点图不仅提升了数据分析的精度，还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D：3D散点图Demo总结Scat
- Python pyecharts 模块
ONE_PUNCH_Ge
python
pyecharts是一个基于ECharts的Python数据可视化库，它允许用户使用Python语言生成各种类型的交互式图表和数据可视化。ECharts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，而Pyecharts则是ECharts的Python封装，使得在Python中使用ECharts变得更加方便。pyecharts提供了一组简单而灵活的API，使用户能够轻松地创建各种图表，包括但不限
- 【折线图 Line】——5
花花 Show Python
pyecharts—从0到精通信息可视化数据分析python
解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里，你将不再受限于单调的表格和图表，而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库，将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- Python数据可视化工具库之lux使用详解
Rocky006
信息可视化数据分析数据挖掘
概要数据可视化在数据科学和分析中扮演着重要的角色。它可以更好地理解数据、发现模式、传达见解，并支持数据驱动的决策。PythonLux（简称Lux）是一个强大的数据可视化工具，它旨在简化数据可视化的过程，使数据探索更加容易和高效。本文将介绍Lux的基本概念、安装和配置、常见用例以及丰富的示例代码，帮助大家掌握这一有用的Python库。什么是PythonLux？PythonLux是一个Python库，
- 【地理坐标Geo】——3
花花 Show Python
pyecharts—从0到精通信息可视化python数据分析
解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里，你将不再受限于单调的表格和图表，而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库，将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- Python数据可视化：用Matplotlib和Seaborn绘制精美图表
清水白石008
python开发语言开源软件信息可视化pythonmatplotlib
Python数据可视化：用Matplotlib和Seaborn绘制精美图表数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助我们以直观的方式理解数据和分析结果。Python中的Matplotlib和Seaborn库是两个非常强大的数据可视化工具，它们提供了丰富的功能来创建各种精美图表。本文将详细介绍如何使用这两个库来绘制常见的数据可视化图表。Matplotlib：Python的绘图库Matplotlib
- 【漏斗图】——4
花花 Show Python
pyecharts—从0到精通信息可视化python数据分析
解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里，你将不再受限于单调的表格和图表，而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库，将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- 【数据集】——1
花花 Show Python
pyecharts—从0到精通信息可视化数据分析python
解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里，你将不再受限于单调的表格和图表，而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库，将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- 【人工智能】Python常用库-Matplotlib常用方法教程
IT古董
人工智能机器学习Python人工智能pythonmatplotlib
Matplotlib是一个强大的Python数据可视化库，用于绘制各种图形。以下是Matplotlib常用方法的详细说明及示例，帮助你快速上手。1.安装和导入Matplotlib安装Matplotlib：pipinstallmatplotlib导入Matplotlib：importmatplotlib.pyplotasplt2.基本绘图绘制简单折线图importmatplotlib.pyplota
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Sankey 桑基图
Mr数据杨
Python数据可视化python数据可视化pyecharts数据分析
桑基图作为一种强大的数据可视化工具，常用于展现不同节点之间的流动关系及其数量分布。其通过直观的连线展示，帮助用户理解复杂系统中各个部分的连接和交互。Python的pyecharts库提供了Sankey类，支持用户灵活创建各种桑基图，不仅能够展示流动数据，还能根据节点层级及连线样式进行高度定制，使得桑基图在信息传达和视觉表现上更具表现力。文章目录Sankey：桑基图Demo总结Sankey：桑基图桑
- Python数据可视化 Pyecharts 图表的渲染
Mr数据杨
Python数据可视化数据可视化python数据分析pyecharts数据集可视化
本教程将介绍如何使用Python中的pyecharts库生成图形，并结合snapshot-selenium、snapshot-phantomjs和snapshot-pyppeteer库生成这些图形的截图。通过实际案例，展示如何在自动化工具的帮助下进行高效的图形渲染，适合自学编程、需要生成图片输出的用户。文章目录安装与配置图形渲染与截图总结安装与配置在安装与配置这些工具时，用户需要根据具体的环境选择
- python方差分析误差棒_一文讲透，带你学会用Python绘制带误差棒的柱状图和条形图...
加勒比考斯
python方差分析误差棒
Python数据可视化，作为数据常用的必备技能，是目前大数据和数据分析的一个热门，而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库，受到了很多人的青睐，最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制，其中关于误差棒图，咱们已经在上次一起讨论过了，今天咱们继续深入研究误差棒图相关的知识。那今天咱们聊点什么呢？咱们一起探讨一下如何在Python中绘制带误差棒的柱状图和条形图吧！首先，
- [Python数据可视化] Plotly：交互式数据可视化的强大工具
William数据分析
pythonpython数据分析数据可视化
引言：在数据分析和可视化的世界中，Plotly是一颗耀眼的明星。它是一个开源的交互式图表库，支持多种编程语言，包括Python、R和JavaScript。Plotly的强大之处在于它能够创建出既美观又具有高度交互性的图表，使得数据探索和分析变得更加直观和有趣。本文将详细介绍Plotly的功能，并通过实际示例展示其在数据可视化中的应用。Plotly的优势：交互性：Plotly图表具有丰富的交互功能，
- 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
- Pyecharts可视化数据大屏
七夜zippoe
大数据大数据
Pyecharts是一个非常强大的Python数据可视化库，它可以用来创建各种图表，并通过配置参数将这些图表组合成数据大屏。以下是创建一个简单的数据大屏的步骤和示例代码。1.安装pyecharts首先，你需要安装pyecharts：pipinstallpyecharts2.创建图表使用pyecharts创建多个图表，如柱状图、折线图等。下面是一些示例：frompyecharts.chartsimp
- 揭开数据可视化的神秘面纱：《Python数据可视化：科技图表绘制》深度解析
屿小夏
书籍推荐信息可视化python科技
文章目录一、内容简介二、值得一读2.1全面覆盖Python基础与高级可视化技术2.2丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者3.3大学生与研究生3.4零基础的编程爱好者四、配套资源与学习支持4.1公共数据集与示例代码4.2微信公众号支持与资源下载4.3常见问题与读者互动五、总结一、内容简介在大数据和人
- Pyecharts有哪些常用的图表样式
Botiway
FlaskWebpython后端web3flasklinux
Pyecharts是一个强大的Python数据可视化库，它结合了Echarts（由百度开源的可视化库）的功能，通过Python的封装使得在Python环境中能够方便地生成丰富的图表。Pyecharts支持多种常用的图表样式，以下是一些常用的图表样式：柱状图（Bar）：用于展示不同类别的数据对比，可以直观地看出各类别间的差异。Pyecharts支持普通的柱状图、堆叠柱状图、分组柱状图等多种形式。折线
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接：#137 Single Number II
要求：
给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素
注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间
难度：中等
分析：
与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘！
错误信息为：
Undefined exploded archive location
原因：
在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；
解决方法：
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下：
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文：
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自：
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名（全路径）
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误：
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数：
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件； 如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
*********************************
- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式：
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs
