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零基础学pythonpandaspython开发语言
pd.to_datetime()是Pandas库中用来将日期和时间字符串转换为日期时间对象的一个非常有用的函数,常用它进行时间上的计算和数据分析。1功能简介在Pandas中,pd.to_datetime()函数可以接收多种格式的日期时间字符串、列表、数组或者Pandas的Series对象,然后将它们转换成Pandas的datetime64类型。转换后的数据可以更好地与Pandas的日期时间功能集成
- 源码篇:python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例
IT小本本
pythonpython数据分析开发语言
本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目,涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。我们将利用模拟数据生成技术创建90天的销售记录,通过Pandas进行数据处理,结合Matplotlib和Seaborn实现多样化的可视化图表,并最终生成动态交互报告。一、数据生成:模拟真实销售场景为了模拟真实的蔬菜销售数据,我们设计了包含10种蔬菜(白菜、土豆、西红柿等)的90天销售记录。数据生成逻辑
- 【轻松学C:编程小白的大冒险】— 09 运算符与表达式的实际应用
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在编程的艺术世界里,代码和灵感需要寻找到最佳的交融点,才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里,我们将共同追寻这种完美结合,为未来的世界留下属于我们的独特印记。【轻松学C:编程小白的大冒险】—09运算符与表达式的实际应用一、运算符家族大阅兵二、算术运算符:数学界的五虎上将1.加法运算符`+`2.减法运算符`-`3.乘法运算符`*`4.除法运算符`/`5.取模运算符`%`二、赋值运
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Flink以本地运行作为解读例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
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一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
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引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- excel文件有两列,循环读取文件两列赋值到字典列表。字典的有两个key,分别为question和answer。将最终结果输出到json文件
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importpandasaspdimportjson#1.读取Excel文件(假设列名为question和answer)try:df=pd.read_excel("input.xlsx",usecols=["question","answer"])#明确指定列exceptExceptionase:print(f"读取文件失败:{str(e)}")exit()#2.转换为字典列表result=[{"
- 「Python数据分析」Pandas基础,筛选数据利器:布尔索引
奕澄羽邦
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我们在处理数据的时候,数据筛选是一个重要的过程。利用布尔索引,我们可以选择需要的数据区间。布尔索引,是利用各种不等式,以及与或非操作,来对数据区间进行选择。在pandas中,与操作,对应的是&这个符号,表示选取两个数据集重合的部分。或操作,对应的是|这个符号,表示选择两个数据集中,只要在一个数据集中出现的部分。非操作,对应的是~这个符号,表示选取一个数据集中,相反的部分。我们下面通过具体的例子,来
- 数据分析_python进行数据筛选1_行筛选
Monkey*王
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以titanic的训练数据为例进行展示,为了简化取前十行为例首先导入模块,导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")df=df.head(10)df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']筛选单行1.利用df[行索
- C# 上位机开发:从“编程小白”到“工业控制专家”的成长之路
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单片机stm32嵌入式硬件c#开发语言
在现代工业自动化中,上位机软件是至关重要的一环。上位机通常负责与下位机(如PLC、单片机等)进行通信,进行数据采集、处理、显示和控制。C#作为一种现代化的编程语言,以其易用性和强大的功能被广泛应用于上位机开发。如果你是从“代码小白”起步,想要进入工业控制领域,C#是一个理想的起点。本文将带你从零开始,逐步理解C#在上位机开发中的应用,帮助你从基础到进阶,最终成为一名工业控制的高手。一、认识上位机与
- Linux安装Anaconda和Jupyter
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一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- python pandas 读取excel单元门公式值_Python pandas对excel的操作实现示例
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最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍pandas的DataFrame对列(Column)的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。增加计算列pandas的DataFrame,每一行或每一列都是一个序列(Series)。比如:importpandasaspddf1=pd.read_e
- pandas整表写入excel指定位置_pandas操作Excel的常用场景及问题
那个吴小明
很多场景下使用pandas就能够胜任手上的excel处理任务,之前写的用python操作具体到excel单元格的方法参考:贺霆:python操作Excel实现自动化报表zhuanlan.zhihu.com现在主要介绍使用pandas读取excel的几种常用场景:一、常规读取importpandasaspdfrompandasimportDataFrame,Seriesimportosos.chdi
- pandas 读取某一单元格的值_07-Pandas Excel新建/读取/填充(一)
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Excel是微软的经典之作,几乎可以满足我们日常工作的所有需求,但是在处理海量数据时,Excel在效率及性能方面就显得很吃力。正因为Pandas在数据处理方面有着独特的优势,所有掌握pandas库处理excel格式的数据就显得十分必要。目录excel文档新建读取excel文档行列操作空值自动填充行列函数运算excel数据排序excel数据按条件筛选#1.创建excel文件在jupyter中导入pa
- 如何用Python批量将CSV文件编码转换为UTF-8并转为Excel格式?
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在处理数据时,CSV文件格式常常用作数据的交换格式。不过,很多情况下我们会遇到编码问题,特别是当文件不是UTF-8编码时。为了更好地处理这些文件,可能需要将它们转换为UTF-8编码,并且将其转换为Excel格式,这样可以方便后续的数据分析和使用。今天就来聊聊如何用Python实现这一过程。准备工作:安装必要的库我们需要确保安装了所需的Python库。主要用到的库有pandas和openpyxl。p
- 清晰易懂的Java8安装教程
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小白也能看懂的Java8安装教程(JDK和JRE分目录安装)本教程将手把手教你如何在Windows系统上安装Java8(JDK1.8),并将JDK和JRE安装到不同的目录中,同时提供国内Java8下载源和方法。即使你是编程小白,也能轻松学会!一、准备工作操作系统:Windows10或更高版本。下载工具:一个浏览器(如Chrome、Edge)。存储空间:确保你的电脑有至少500MB的可用空间。二、下
- Pandas完全指南:数据处理与分析从入门到实战
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目录引言一、Pandas环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战4.1处理缺失值4.2处理重复值4.3数据类型转换4.4字符串处理五、数据处理进阶5.1数据筛选5.2列操作5.3应用函数六、数据分组与聚合6.1基础
- 焊接性能分析代码(Python)
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welding_performance_data.xls数据文件。welding_strengthtoughness5001052012480855015490953013510115401447075601690018600121500139111578115importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttkinterastkfrommatp
- Python常用的库讲解(易懂版)
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NumPy:用于科学计算的基础库,提供多维数组对象、各种派生对象和对数组执行操作的工具。importnumpyasnp#创建一个numpy数组arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Pandas:数据处理库,提供数据结构和数据分析工具,特别适合处理结构化数据。importpandasaspd#创建一个Pandas数据帧df=pd.DataFrame({'A':[1,2
- 基于Geopandas的地理空间数据可视化与分析方法研究
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地理空间数据可视化是数据科学中重要的应用之一。通过有效地展示地理信息,我们能够深入理解空间数据的分布和模式。Python的Geopandas库为地理空间数据处理和可视化提供了强大的支持,它基于pandas并集成了shapely、fiona等多个库,能够方便地进行地理数据的读取、处理和展示。本文将介绍如何使用Geopandas进行地理空间数据可视化,示范数据处理的基本流程,并通过具体的代码实例,深入
- 如何用python做一个小程序进行炒股?
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使用Python分析股票的完整程序以下是一个完整的Python程序,展示如何获取股票数据、进行数据清洗、计算技术指标、并进行简单的价格走势分析。1.安装必要的库首先,确保安装了必要的库:bash复制pipinstallrequestspandasmatplotlibyfinance2.获取股票数据使用yfinance库获取股票数据。yfinance是一个流行的库,可以方便地从雅虎财经获取股票数据。
- 批量将将xlsx转为csv,将csv转为csv utf-8
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csv转换为csvutf-8将csv格式文件批量转换为csvutf-8格式文件,以下为使用Python处理的代码:importosimportpandasaspd#存有文件的路径current_path=os.getcwd()#current_path=os.path.dirname('G:/weather_output2')#转换之后存放的路径为“UTF8”,会检查当前路径是否有,没有就创建ut
- csv转为utf8编码_中文的csv文件的编码改成utf8的方法
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直奔主题:把包含中文的csv文件的编码改成utf-8的方法:啰嗦几句:在用pandas读取hive导出的csv文件时,经常会遇到类似UnicodeDecodeError:'gbk'codeccan'tdecodebyte0xa3inposition12这样的问题,这种问题是因为导出的csv文件包含中文,且这些中文的编码不是gbk,直接用excel打开这些文件还会出现乱码,但用记事本打开这些csv则
- 1.4使用pandas读取和写入Excel文件的基本操作
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读取和写入Excel文件是使用Python处理Excel的基本操作。在Python中,可以使用不同的库来实现这些操作,例如pandas、openpyxl等。以下是读取和写入Excel文件的基本操作示例:读取Excel文件使用pandas库读取Excel文件非常方便。下面的示例演示了如何使用pandas读取Excel文件:importpandasaspd#读取Excel文件df=pd.read_ex
- 【Python】爬取高校数据(名字,院校特色,所在地,性质)。可用于判断高校是否为双一流,本科/专科等分析
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源网站:http://college.gaokao.com/schlist/p1利用Python的lxml库进行html解析,源代码:importrequestsfromlxmlimportetreeimportpandasaspdimportcsv#请求URLurl='http://college.gaokao.com/schlist/p'#构建请求头headers={'User-Agent':
- 机器学习Pandas_learn4
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importpandasaspddefcalculate_goods_covariance():#定义商品销售数据字典goods_sales_data={"时期":["一期","二期","三期","四期"],"苹果":[15,16,3,2],"橘子":[12,14,16,18],"石榴":[11,8,7,1]}#将字典转换为DataFrame对象goods_dataframe=pd.DataFra
- 如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理?
Python 集中营
python数据分析应用pythonexcel开发语言
在数据分析和机器学习项目中,数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的,这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。Python作为一门强大的编程语言,提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务,其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗
- Pandas与PySpark混合计算实战:突破单机极限的智能数据处理方案
Eqwaak00
Pandaspandas学习python科技开发语言
引言:大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时,传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据,但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道,在保留Pandas便捷性的同时,借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升,并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
- pandas 根据给定的条件动态筛选
Aa123456789_55
pandaspandaspython
defdynamic_filter(df,conditions):"""根据给定的条件动态筛选DataFrame。:paramdf:pandasDataFrame:paramconditions:字典,键为列名,值为筛选条件(单个值、列表或其他布尔表达式):return:筛选后的DataFrame"""mask=pd.Series(True,index=df.index)#初始化全True的mas
- 机器学习Pandas_learn3
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机器学习pandas
frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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