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weixin_45677320
python开发语言数据挖掘爬虫
基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步:加载库加载本文需要的库,如下代码所示。若库未安装,请按照python如何安装各种库(保姆级教程)_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
搜索引擎elasticsearch大数据
引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- python-pandas数据分析+案例分析
文章目录前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比,各车类、级别车辆销量及环比2.车辆销售规模及环比、不同价位车销量及环比3.各车系、厂商、品牌车销量及环比,市占率及变化趋势4.品牌、车类、车型、级别的各top销量二、地质灾害航空公司客户价值分析1.原始数据存在少量的缺失值和异常值前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比,各车类、级别车辆销量及环比importnump
- 数据分析案例-电脑笔记本价格数据可视化分析3
艾派森
数据分析信息可视化python数据分析数据挖掘电脑
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具
- 用Python做数据分析之数据统计
学掌门
Python数据分析大数据python数据分析人工智能
接下来说说数据统计部分,这里主要介绍数据采样,标准差,协方差和相关系数的使用方法。1、数据采样Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能,如下图所示。Python通过sample函数完成数据采样。2、数据抽样Sample是进行数据采样的函数,设置n的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。1#简单的数据采样2df_inner.sample(n=3)3、简单随机采样Weights参数是采样的权重,
- pandas销售数据分析
pandas销售数据分析数据保存在data目录消费者数据:customers.csv商品数据:products.csv交易数据:transactions.csvcustomers.csv数据结构:字段描述customer_id客户IDgender性别age年龄region地区membership_date会员日期products.csv数据结构:字段描述product_id产品IDcategory
- Python数据分析:从入门到精通
引言在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和组织做出明智决策的关键。Python作为一种强大的编程语言,因其简洁性和丰富的数据分析库而成为数据科学领域的首选工具。无论你是初学者还是有一定经验的数据分析师,本指南都将带你从入门到精通Python数据分析,掌握必备技能和最佳实践。数据分析的重要性与Python的角色数据分析涉及收集、处理和解释数据,以揭示模式、趋势和见解。它有助于解决复杂问题,优化业
- 数据分析框架和方法
XiaoQiong.Zhang
人工智能
一、核心分析框架(TheBigPictureFrameworks)描述性分析(WhatHappened?)目的:了解过去发生了什么,描述现状,监控业务健康。核心工作:汇总、聚合、计算基础指标(KPI),生成报表和仪表盘。常用方法/指标:计数/求和/平均值/中位数:DAU/MAU,总销售额,客单价等。比率:转化率,点击率,流失率,毛利率等。分布:用户活跃度分布、订单金额分布、地域分布等。常用于理解群
- python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- 【数据分析】多数据集网络分析:探索健康与退休研究中的变量关系
生信学习者1
数据分析(2025版)数据分析r语言数据挖掘数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理函数网络分析画图保存图片总结系统信息介绍在医学和社会科学研究中,理解多个变量之间的复杂关系对于揭示潜在的病理生理机制和社会行为模式至关重要。本文介绍了一种基于R语言的网络分析方法,用于探索HRS(健康与退休研究)及其类似研究(CHARLS、ELSA、MHAS、SHARE)中的变
- 基于Python的旅游数据可视化应用
摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作,确保数据质量可靠。在可视化展示方面,系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库,通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是,所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案,这种设计不仅美观大方,更能突出体现
- Pandas 学习教程
_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- 【kafka】在Linux系统中部署配置Kafka的详细用法教程分享
景天科技苑
linux基础与进阶shell脚本编写实战kafkalinux分布式kafka安装配置kafka优化
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,PyQt5和Tkinter桌面应用开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,云原生K8S,Prometheus监控,数据分析,Django
- 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)介绍
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在时序数据分析中,动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)是一种经典的用于度量两个时间序列相似度的算法。它的核心价值在于解决了传统距离度量(如欧氏距离)在处理时间序列时的局限性——尤其是当序列存在时间错位(如节奏快慢不同)或长度差异时,仍能准确捕捉它们的“形状相似性”。一、为什么需要DTW?传统的距离度量(如欧氏距离)要求两个时间序列必须长度相同且时间点严格对齐。但实际场景中,
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文章目录前言python计算生态库的介绍1.网络爬虫2.数据分析3.文本处理4.数据可视化5.机器学习6.图形用户界面7.游戏开发8.网络应用开发前言python计算生态概览的解释Python计算生态概览是对Python作为一门强大而广泛使用的编程语言所拥有的庞大软件集合的整体描述和概述。这个生态体系不仅包含了Python的标准库(stdlib),即随Python解释器安装的基本模块,还涵盖了极其
- 一文搞懂怎么入门大模型
在人工智能飞速发展的当下,大模型已然成为推动众多领域创新变革的核心力量。无论是在智能客服、内容创作,还是数据分析、科学研究等方面,大模型都展现出了令人瞩目的能力。对于渴望踏入大模型领域的初学者而言,构建一个系统且全面的入门路径至关重要。接下来,我们将以DeepSeek为例,详细阐述如何系统地入门大模型。一、理论基础:搭建认知框架在深入实践之前,理解大模型的基础理论是关键。大模型,通常指具有海量参数
- 从零到一:王者荣耀英雄数据采集与技能图谱异步爬虫实战
程序员威哥
爬虫python开发语言自动化scrapy
引言:随着游戏行业的迅猛发展,王者荣耀作为一款深受玩家喜爱的手游,其英雄数据和技能信息成为了爬虫开发者研究的热点之一。通过抓取英雄数据并对技能图谱进行可视化,我们不仅能够更好地理解游戏数据,还可以为游戏爱好者或数据分析师提供一个有价值的数据分析平台。本篇文章将带你一步步实现王者荣耀英雄数据的采集与技能图谱的可视化,并使用异步爬虫技术提高爬取效率。我们将结合实际开发中的需求,深入讲解如何使用异步爬虫
- 【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家(包含网页源代码)
智能健康监测分析系统智能健康监测分析系统是一种基于物联网、大数据、人工智能等技术的综合性健康管理解决方案。它具有以下六大核心功能:实时监测系统通过智能传感器和可穿戴设备,实时采集用户的生理数据,例如心率、血压、血氧饱和度、血糖水平和睡眠质量等,确保用户随时掌握自己的身体状况。健康数据分析利用人工智能和大数据分析技术,系统对采集到的数据进行处理和分析,提取有价值的健康信息,如心率变异性、呼吸频率等,
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0010:解释全国人均收入下降,各省份人均收入增加的现象,属于辛普森悖论(开放性问题)
言析数智
数据挖掘常见面试题辛普森悖论局部与整体分析差异归因数据分析面试题
文章大纲一、辛普森悖论的核心定义二、现象成因:加权平均中的“权重偏移”三、数学逻辑与案例说明1.数学表达式2.具体案例四、辛普森悖论的本质:忽略“混杂因素”的影响五、生活中常见的辛普森悖论案例及应对策略1.医疗疗法效果评估2.大学录取率的性别偏差3.篮球运动员投篮效率4.公司员工绩效与部门规模如何利用辛普森悖论?(数据分析中的价值)六、总结全国人均收入下降而各省份人均收入增加的现象,确实属于辛普森
- 大模型学习应用 6: Vercel 部署 自动获取微信公众号文章获取 项目
大地之灯
大模型应用与学习学习微信大模型应用开发pythongithubflask
大模型落地开发实战指南!请关注微信公众号:「AGI启程号」深入浅出,助你轻松入门!数据分析、深度学习、大模型与算法的综合进阶,尽在CSDN博客主页本文将详细介绍如何在Vercel平台上部署自动微信公众号文章获取项目,包括项目结构、代码实现、部署流程以及常见问题的解决方案。注意:本项目源代码github链接,可自行克隆到自己的代码仓库完成vercel部署,注意需要稳定ip输出(微信白名单需求),免费
- ChatGPTNextChat项目重构计划(九):NextChat 解析API路由处理逻辑 stream.ts
大模型落地开发实战指南!请关注微信公众号:「AGI启程号」深入浅出,助你轻松入门!数据分析、深度学习、大模型与算法的综合进阶,尽在CSDN博客主页目录一、文件作用概述二、导入模块与类型定义三、核心函数详细解析`fetch(url,options)`四、`fetch`函数详细步骤解析步骤1:检测Tauri环境并准备请求参数步骤2:创建数据流(`TransformStream`)步骤3:定义关闭数据流
- x86架构CPU市场格局
InnoLink_1024
芯片架构硬件架构
x86架构的CPU市场是全球处理器市场的核心,涵盖PC(桌面端与移动端)、服务器和超算等领域,主要玩家为英特尔(Intel)和AMD。以下基于最新数据分析市场格局及各领域份额,辅以国产厂商动态。1.总体市场概况x86架构因其成熟的生态系统和强大的兼容性,在PC和服务器市场占据主导地位。根据2024年数据,x86架构在服务器CPU市场占约91%的份额,而ARM等其他架构(如华为鲲鹏、飞腾)占约8%,
- Julia爬取数据能力及应用场景
q56731523
julia开发语言
Julia是一种高性能编程语言,特别适合数值计算和数据分析。然而,关于数据爬取(即网络爬虫)方面,我们需要明确以下几点:虽然它是一门通用编程语言,但它的强项不在于网络爬取(WebScraping)这类任务。而且Julia的生态系统在爬虫方面还不够成熟和丰富。所以说Julia爬取数据后立即进行高性能的数据分析这点还是有一些优势。Julia虽然以高性能数值计算和数据分析见长,但它同样具备网络爬取(We
- 用Python的Chartify库,商业数据可视化效率提升13倍!
忆愿
Python编程的脉动之声pythonopencv人工智能计算机视觉深度学习神经网络机器学习
文章目录为啥要用Chartify?安装那些事儿从零开始画图基础柱状图进阶折线图散点图与气泡图专业数据分析必备技能多维度分析时间序列分析高级可视化技巧自定义主题交互式特性批量图表生成性能优化技巧大数据集处理内存优化实战案例:销售数据分析系统数据可视化这事儿,搞过的都知道有多费劲。用matplotlib画个图要调半天参数,才能让图表看起来稍微顺眼一点;seaborn虽然画出来的图确实好看,但是配置项太
- Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备:项目规划与需求拆解
蓝婷儿
pythonpython机器学习开发语言
✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档(可选写为Markdown)一、项目背景与题目建议(可选方向)项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析:月销售趋势、区
- 从零开始:使用Python进行数据分析的基础指南
热爱分享的博士僧
python数据分析开发语言
引言在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。无论是商业决策、科学研究还是产品优化,掌握数据分析都能帮助我们更好地理解问题、发现规律并做出明智的判断。而Python作为一门简洁、强大且生态丰富的编程语言,已经成为数据分析领域的首选工具之一。本篇文章将带你从零开始,逐步了解如何使用Python进行基础的数据分析。无论你是完全没有编程经验的新手,还是有一定基础但想系统学习数据分析的
- TensorBase开发者快速入门指南
宗隆裙
TensorBase开发者快速入门指南tensorbasetensorbase/tensorbase:是一个现代的GPU加速的张量数据库。适合用于大规模数据分析和机器学习。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorbase前言TensorBase是一个基于Rust构建的高性能时序数据库,专为大规模数据分析场景设计。本文将详细介绍如何搭建TensorB
- R 语言数据框连接操作详解:join 与 merge 方法对比
晚风keeper
r语言开发语言学习笔记学习方法
在数据分析工作中,我们经常需要将多个数据集按照某些条件进行合并。R语言提供了多种数据框连接方法,本文将详细介绍如何使用dplyr包的join系列函数和基础R的merge函数进行数据框的各种连接操作,并对比它们之间的差异。一、数据框连接操作概述数据框连接是将两个或多个数据框按照某些共同的列或条件组合成一个新的数据框的过程。常见的连接类型包括:左连接(LeftJoin):保留左数据框的所有行,匹配右数
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc