- pandas合并,拆分excel
攻城狮的梦
pandasexcel
目录一:按照列进行拆分二:将某几列的数据写入新excel三:合并两个sheet数据到一个excel的一个sheet中我们以商品销售明细为例,说明下excel的数据拆分和合并,我们的原始数据如下:一:按照列进行拆分现在我们需要统计下是否配送和支付方式为维度进行分组以后得数据importpandasaspdpath='D:/Qt/excel/test.xlsx'to_path='D:/Qt/excel
- Excel大文件拆分
IT小辉同学
pythonexcelpython开发语言
importpandasaspddefsplit_excel_file(input_file,output_prefix,num_parts=10):#读取Excel文件df=pd.read_excel(input_file)#计算每部分的行数total_rows=len(df)rows_per_part=total_rows//num_partsremaining_rows=total_rows
- Python爬取国家统计局数据按行业分国有单位就业人员数据
shy好好学习
toolspython开发语言
Python爬取国家统计局数据按行业分国有单位就业人员数据0、前言国家数据,慎爬!!!因开发需要获取国家统计局数据-按行业分国有单位就业人员数据,特整理此代码用于抓取国家统计局数据按行业分国有单位就业人员数据。1、数据来源数据来源于国家统计局2、python代码importpandasaspdimportrequestsimporttimedeffetch_data():#设置请求的头部信息,模拟
- Python中Excel文件的批量合并和拆分
pumpkin84514
python相关pythonexcel服务器
Python中Excel文件的批量合并和拆分在Python中处理Excel文件的批量合并和拆分任务,通常涉及使用pandas、openpyxl和pathlib等库。以下是详细的说明,包括如何安装这些库,主要功能,API的具体用法,以及高级用法和示例。1.库概述1.1pandas主要功能:数据处理和分析,支持读取、合并、拆分Excel文件。适用场景:数据分析、批量处理、文件合并和拆分。1.2open
- ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (matplotlib)错误解决
EstrangedZ
机械臂pythonmatplotlib
ERROR:Failedtobuildinstallablewheelsforsomepyproject.tomlbasedprojects错误解决问题描述解决方案解决方案1成功的解决方案问题描述在使用pip3installroboticstoolbox-python或者pipinstallroboticstoolbox-python安装python中的机器人库时,总是会出现ERROR:ERROR
- 55、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-16、使用LSTM解决RNN梯度消失和梯度爆炸的问题,重写莎士比亚风格文章。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习rnn人工智能自然语言处理神经网络
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 各类路径规划算法python 代码
许卿768503
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一、人工势场法#初始化参数设置importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcopyfromcelluloidimportCamera#保存动图时用,pipinstallcelluloid%matplotlibqt5##初始化车的参数d=3.5#道路标准宽度W=1.8#汽车宽度L=4.7#车长P0=np.array([0,-d/2,1,1])#车
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- JS宏案例:在wps编辑器中玩numpy
jackispy
JS宏实例numpy数据分析javascript
NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库,它提供了大量的数学函数工具,尤其是用于高效处理大型多维数组和矩阵。NumPy是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域中不可或缺的一部分。然,在wps的js宏编辑器中,并没有这样一个模块或是全局对象,但是,问题不大,我们可以手搓一个。不过,要使用JS完全模拟python中的numpy是比较困难的,工作量也非常的大,我们可以适当简化一下,如只
- sns.kdeplot报错:ValueError: could not convert string to float: ‘INN00001‘
爱挠静香的下巴
#报错解决matplotlibpython数据分析
报错说明今天使用sns.kdeplot报错:ValueError:couldnotconvertstringtofloat:'INN00001'报错代码importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinlineplt.figure(figsize=(16,
- pandas 转换为文本类型_Pandas对文本数据处理
黄泓毅
pandas转换为文本类型
在处理数据的时候对数值型的数据处理还是比较方便的但是有时候数值型数据出现问题后就会比较头痛了因为文本数据的排列组合可是有很多很多的今天我们就学习一下如何对文本数据进行处理这样我们接下来在工作中遇到了这些情况就可以少掉一下头发啦。一、str属性文本数据也就是我们常说的字符串pandas为series提供了str属性通过它可以方便对每个元素进行操作。为了防止数据被弄坏我们先预留一个备份以防万一。这里我
- pytorch基础-比较矩阵是否相等
yuweififi
pytorch人工智能
1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库,它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较,allclose用于考虑一定误差范围的近似比较,适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
- 222222222222222
智能与优化
开发语言
提示:文章写完后,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前言一、pandas是什么?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展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、pandas是什么?示例:pandas是基于Nu
- python pandas 读取数据库_Python+Pandas 获取数据库并加入DataFrame的实例
weixin_39955149
pythonpandas读取数据库
Python+Pandas获取数据库并加入DataFrame的实例实例如下所示:importpandasaspdimportsysimportimpimp.reload(sys)fromsqlalchemyimportcreate_engineimportcx_Oracledb=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbins
- python把oracle的查询结果导出为insert语句
优游的鱼
oraclepython数据库开发语言
可以使用cx_Oracle库在Python中连接Oracle数据库并执行查询。然后,可以使用pandas库将查询结果读取为DataFrame,并使用to_sql()方法将其导出为insert语句。示例代码如下:importcx_Oracleimportpandasaspd#ConnecttoOracledatabaseconn=cx_Oracle.connect('username/passwor
- 记一次从mysql数据迁移到oralce (基于python和pandas)
qq_36532060
mysqloraclepandaspython
记一次从mysql数据迁移到oralce(基于python)前景提要具体实现创建数据库链接读取mysql数据写入orcale结语前景提要公司最近有个从mysql迁移数据到oracle的需求,于是进行了一下方案调研和分析,但作为一个之前从没接触过Oracle的人真的感到好难,但再难也难上,这篇文章主要是记录一下做这件事时遇到的坑以及分享一下最终的方案及代码。具体实现创建数据库链接其实我觉得这个算是最
- 【Python-ML】SKlearn库性能指标ROC-AUC
fjssharpsword
Bigdatapython专栏
#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2018年1月19日@author:Jason.F@summary:ROC(receiveroperatorcharacteristic,基于模型真正率和假正率等性能指标评估分类模型'''importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.cros
- 使用Python导出Oracle数据库数据表目录
SeanData
Python数据分析pythonoracle数据目录导出
###Oracle数据库数据表目录导出###导入包importpandasaspdimportcx_Oracle###数据库信息username='xxx'password='yyy'ipaddr='100.28.60.132'port='1521'service_name='service_name'connect_string=ipaddr+":"+port+"/"+service_name#
- opencv 自适应阈值
虚假程序设计
opencv人工智能计算机视觉
需要安装扩展库opencv-contrib-pythonCV_class.pyimportcv2importnumpyasnp#importserialimportos,sysfromdatetimeimportdatetimeimport_threadimportthreadingimporttimeimportwin32ui#只有windows能用.#fromCV_classimport*de
- 使用Python或R语言重新拟合模型
pk_xz123456
python算法pythonr语言开发语言
以下分别给出使用Python和R语言完成该任务的示例代码,假设我们有一个包含被试编号、实验条件和反应时的数据,并且要拟合一个线性回归模型。Python实现importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#生成示例数据data={'subject':np.repeat(range(1,11),5),'condition':np.tile
- Pandas逐行读取DataFrame数据以及修改对应数据
Zswdhy
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逐行读取数据,并修改对应数据#remove_data,为一个DataFrame对象forindexsinremove_data.index:#逐行查看,values可以用int型索引remove_data.loc[indexs].values[0:-1]#逐行修改列值remove_data.loc[indexs,"Norm_peptide"]=norm_protein#也可以用loc方法查看指定元
- 试试deepseek写策略
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python开发语言
以下是为PTrade平台优化的量化策略代码,结合原有策略逻辑进行改进并适配PTradeAPI接口特性:```python#导入PTrade核心库importpandasaspdimportnumpyasnpfromptrade.apiimport*fromdatetimeimporttime#策略参数配置classConfig:#选股参数MAX_MARKET_CAP=50e8#流通市值上限TURN
- 【数据挖掘】NumPy
dundunmm
数据挖掘数据挖掘numpy人工智能
NumPy是Python中一个用于进行科学计算的基础库,它提供了高效的数组操作和数学运算功能。在数据挖掘中,NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面,尤其是在处理大规模数据时,因其提供的高效运算和矩阵操作的能力,极大地提升了数据处理的效率。NumPy的主要功能和在数据挖掘中的应用高效的多维数组(ndarray):NumPy提供了一个强大的多维数组对象ndarray,可以存储和处理
- pyrender 自动计算相机 pose
AI算法网奇
3d渲染python宝典数码相机
目录计算smpl高和宽pyrender自动计算相机pose题目:计算smpl高和宽importnumpyasnp#假设vertices是(N,3)的数组x=vertices[:,0]#x坐标y=vertices[:,1]#y坐标#计算宽度和高度width=np.max(x)-np.min(x)height=np.max(y)-np.min(y)print(f"Width:{width}")prin
- 基于Pandas库封装Excel工具类
忆想不到的晖
pythonpandasgithubexcel工具类
引言Excel是一种广泛使用的电子表格软件,它提供了大量的数据处理和计算功能,被广泛应用于数据分析和报告中。在Python中,我们可以使用pandas库来读写和处理Excel文件。但是,为了更方便和快速地操作Excel文件,我们可以封装一个Excel工具类,提供常用的读写操作方法,以提高开发效率。本文将介绍如何使用Python封装Excel操作工具类,并提供相应的例子说明。1、列表转Excel文件
- 通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目
Python_P叔
pythonfastapi前端
Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有:Django和Flask,提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有:scikit-learn、Keras等,提供了丰富的机器学习的包和数据处理和可视化工具。FastAPI是一个快速、轻量级的现代API,与其他基于Python的Web框架(如Flask和Django)相比,有一个更容易的学习曲线。F
- Python 分词解析+词云可视化(含停用词文件)
布凯彻-劳斯基
数学建模python学习pycharm中文分词词云自然语言处理算法
代码:importre#导入正则表达式库importjieba#导入结巴分词库importcollections#导入集合库importnumpy#导入numpy库importwordcloud#导入词云库fromPILimportImage#导入PIL图像处理库importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib绘图库fromwordcloudimportImage
- 【解读】核密度图
dearr__
python开发语言
def:what核密度估计(KernelDensityEstimation,简称KDE)是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法实现:(库函数)howimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#使用Seaborn绘制KDE图sns.kdeplot(data,shade=True)#添加标签和标题plt.xlabel('Data')plt.yl
- 自用python基础2
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python基础python
二、数组的存储和处理——NumPy模块2.1创建数组多维数组array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4])b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(a)print(b)运行结果:[1234][[123
- 体验通义千问AI大模型生成Python泊松分布
「已注销」
人工智能python开发语言
在Python中,你可以使用matplotlib和numpy库来绘制泊松分布的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)。以下是一个示例代码片段,它展示了如何使用numpy的poisson函数以及matplotlib进行绘制:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportpoisson#使用scipy中的泊松分布
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
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VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement