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pandas批量读取excel
原始文件、合并后的文件：拆分后的小文件：实例演示：将一个大Excel等份拆成多个Excel将多个小Excel合并成一个大Excel并标记来源work_dir="./course_datas/c15_excel_split_merge"splits_dir=f"{work_dir}/splits"importosifnotos.path.exists(splits_dir):os.mkdir(spl
- 机器学习基础（四）——决策树与随机森林
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- 文本分析之关键词提取（TF-IDF算法）
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键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤，可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种常用的关键词提取方法，它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先，我们需要准备一些工具和库，包括Pandas、jieba（结巴分词）、sklearn等。Pandas：用于数据处理。jieba：用于中文分词。skl
- 使用SVM进行评论情感分析
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importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
- python把dbc转换成excel
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要将DBC文件转换为Excel，你可以使用pandas库来读取DBC文件，然后使用openpyxl库来创建和写入Excel文件。以下是一个简单的例子：首先，安装必要的库（如果尚未安装）：(提示：canmatrix库在1.0版本没有load函数)pipinstallpandascanmatrixopenpyxl然后，使用以下Python代码进行转换：importpandasaspdfromcanma
- 使用 Pandas 进行数据可视化：全面指南（六）
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在数据分析的过程中，数据的可视化是一个至关重要的环节。通过图形展示数据，不仅能够帮助我们直观地理解数据，还能够揭示数据背后的规律和趋势。Pandas作为Python生态系统中强大的数据分析库，不仅提供了数据处理和分析的功能，还内置了方便易用的可视化方法。本文将详细介绍Pandas中的数据可视化功能，帮助您充分利用Pandas的图形展示能力。一、数据的图形展示概述在Pandas中，DataFrame
- 深入解析Pandas的Series与DataFrame索引和切片操作（三）
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Pandas库是Python中用于数据处理和分析的强大工具，它的核心数据结构包括Series和DataFrame。掌握Pandas的索引与切片操作是数据分析的基础，因为它们允许我们高效地访问、筛选和操作数据。本文将详细介绍Pandas中的Series和DataFrame的索引与切片方法，帮助你更好地理解和应用这些技巧。一、Series的索引与切片操作Series是一种一维数据结构，它类似于一列数据
- Python数据分析利器之groupby和pivot_table使用详解
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概要在数据分析的过程中，数据聚合与数据透视是两项非常重要的操作。Python的Pandas库提供了强大的工具——groupby和pivot_table，帮助我们高效地进行数据聚合和透视分析。本文将详细介绍如何使用这两个功能，并结合示例代码展示它们的实际应用，帮助更好地掌握数据分析的技巧。数据聚合groupbygroupby是Pandas中用于对数据进行分组并进行聚合操作的工具。通过groupby，
- Pandas库性能优化指南：从基础到进阶（终）
小高要坚强
pandas性能优化python数据分析开发语言
Pandas是Python中广泛使用的数据处理库，凭借其强大的功能和易用性，深受数据科学家和开发者的青睐。然而，Pandas在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，导致执行效率低下。本文将深入探讨如何通过一系列优化技巧，提升Pandas的性能表现，确保代码既高效又保持可读性。一、需要关注的问题在数据处理的过程中，性能往往是一个不可忽视的因素。虽然Pandas提供了丰富的函数和方法以简化数据操作，但在
- Python pandas常见函数
Stringzhua
pythonpandas数据库
Pandas库基本概念读取数据数据处理数据输出其他常用功能pipinstallpandas基本概念数据结构Series:一维数据结构importpandasaspddata=pd.Series([10,20,30,40],index=['a','b','c','d'])print(data)DataFrame:二维数据结构data={'Name':['Alice','Bob','Charlie']
- Boss直聘招聘数据分析岗位小分析
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【数据分析项目】数据分析数据挖掘
嗨喽!大家好，我是“流水不争先，争得滔滔不绝”的翀，18双非本科生一枚，正在努力！欢迎大家来交流学习，一起学习数据分析，希望我们一起好好学习，天天向上，目前是小社畜一枚~~前言完整数据包括一些简单的分析,做得很简单,因为累了要睡了详细文档与数据下载超链接importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportjiebafromcollectionsimp
- Python爬虫案例三：获取天天基金网的数据并使用pandas保存成excel数据
躺平的花卷
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1、基础知识简介：excel两种文件后缀：xlsxxls3种保存库的方式：1.openpyxl-->只能针对xlsx2.pandas3.xlutils--->只能针对xls2、pandas保存成excel数据的具体流程：#1.导包（取别名）importpandasaspd#2.获取数据（字典）===>每个键值对都是一个字段dic={'姓名':['张三','李四','王五','赵六'],'年龄':[
- python自动化运维工资
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大家好，小编为大家解答python自动化运维需要掌握的技能的问题。很多人还不知道python自动化运维快速入门pdf，现在让我们一起来看看吧！数据可视化数据可视化是数据分析很重要的一部分，它能帮助我们更好的从繁杂的数据中更直观更有效的获取信息深入解读PHP词汇背后的意义。Pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。下面，
- 利用Python对Excel数据进行条件筛选与排序
傻啦嘿哟
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目录一、Python与Excel数据处理的基础知识1.1Python中的Excel数据处理库1.2pandas库简介二、使用pandas读取Excel数据三、Excel数据的条件筛选3.1单条件筛选3.2多条件筛选3.3使用query方法四、Excel数据的排序4.1单列排序4.2多列排序五、案例分析：利用Python和pandas分析房地产销售数据1.读取Excel数据2.条件筛选3.数据排序4
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度
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如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
- 填充DataFrame中的缺失值
木头左
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哈喽，大家好，我是木头左！一、引言本文将详细介绍如何处理DataFrame中的缺失值，包括删除缺失值、填充缺失值以及使用插值方法进行填充。二、删除缺失值1.删除含有缺失值的行当DataFrame中的某一行存在缺失值时，可以选择删除这一行。pandas库提供了dropna()函数来实现这一功能。importpandasaspddata={'A':[1,2
- Python编程：高效数据处理与自动化任务实践
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一、引言Python，作为一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库，已经成为数据科学、机器学习、Web开发等多个领域的首选工具。本文将探讨Python在数据处理和自动化任务方面的应用，通过具体的代码案例展示Python的强大功能。二、数据处理：Pandas库的应用Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大工具，它提供了DataFrame这一核心数据结构，
- 使用 Streamlit 与 PandasAI 搭建多文件处理与智能分析平台
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文章目录前言环境准备项目结构实现功能详解总结参考前言在数据处理和分析过程中，快速、高效地操作多个数据文件是至关重要的。随着人工智能技术的发展，尤其是OpenAI的应用，我们可以将AI能力集成到数据处理工作中，显著提升效率。本文将介绍如何结合Streamlit和PandasAI，构建一个多文件处理与智能分析平台，并集成AzureOpenAI提供的数据处理支持。环境准备在开始之前，需要准备好以下环境：
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本文介绍了如何使用Python代码生成算法训练结果的线性结果对比图，适用于论文中展示实验效果。importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#配置matplotlib以显示中文字符并处理负号plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimSun']#使用宋体字体plt.rcParams['axes.unicode_minus']=
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回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
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目录一、用法精讲421、pandas.DataFrame.infer_objects方法421-1、语法421-2、参数421-3、功能421-4、返回值421-5、说明421-6、用法421-6-1、数据准备421-6-2、代码示例421-6-3、结果输出422、pandas.DataFrame.copy方法422-1、语法422-2、参数422-3、功能422-4、返回值422-5、说明422
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PythonNumPy与Pandas库介绍一、NumPy库介绍NumPy（NumericalPython的缩写）是Python中一个非常核心且广泛使用的科学计算库。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的各种函数和工具，使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。NumPy是许多高级数据分析库（如Pandas、SciPy）的底层库，为Pytho
- Python实战：爬取小红书评论并进行情感分析
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在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python爬取小红书的评论数据，并使用朴素贝叶斯分类器进行情感分析。本教程将涵盖从数据采集到模型训练和预测的完整流程。准备工作首先，确保你的Python环境中已安装以下库：pipinstallpandassklearnrequestsbeautifulsoup4seleniumselenium需要环境搭建爬取小红书评论我们将使用requests和Beautiful
- Python数据分析入门与Pandas
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Python数据分析入门与Pandas一、开启Python之旅：为什么选择Python进行数据分析缘起：从Excel到Python的转变为何Python是数据分析的首选语言Python的魅力：简洁与强大并存二、初识Pandas：解锁数据处理的超级能力Pandas是什么：从零开始了解Series与DataFrame：Pandas的核心数据结构如何创建第一个DataFrame：动手试试看三、数据清洗：
- Pandas DataFrame：数据处理利器及其在 Excel 和 SQL 数据处理中的便利性
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在数据分析和数据科学的世界里，Python的pandas库无疑是最受欢迎的工具之一。而其中的DataFrame是一个功能强大、灵活且广泛应用的数据结构。对于那些经常处理Excel数据或SQL数据库数据的人来说，pandas.DataFrame提供了无与伦比的便利性和效率。本文将介绍pandas.DataFrame的基本概念，并探讨它在处理Excel数据和SQL数据时所带来的诸多便利之处。什么是Pa
- python管理——设置清华镜像站；安装pandas数据分析⼯具；安装pymysql连接器；python脚本
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一、方法一指定pip从哪个源服务器下载和安装Python包pip3configsetglobal.index-url清华镜像站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装SQLAlchemyyum-yinstallsqlalchemy使用pip3安装pandas库pip3installpandas导入pandas作为pdimportpandasaspd创建数
- 科研绘图系列：Python语言箱线图
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R语言可视化python开发语言数据分析数据可视化
介绍不同分组的python语言箱线图加载Python包importsysimportpandasaspdimportnumpyasnpimportscipyasspfromscipyimportstatsimportrandomimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(084)
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目录一、用法精讲351、pandas.Series.str.isdigit方法351-1、语法351-2、参数351-3、功能351-4、返回值351-5、说明351-6、用法351-6-1、数据准备351-6-2、代码示例351-6-3、结果输出352、pandas.Series.str.isspace方法352-1、语法352-2、参数352-3、功能352-4、返回值352-5、说明352-
- 盘点Python中4种读取JSON文件和提取JSON文件内容的方法
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目录一、使用json模块的load()方法二、使用json模块的loads()方法三、使用pandas库的read_json()方法四、使用第三方库如requests从网络API获取JSON数据总结JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于ECMAScript的一个子集，采用完全独立于语言的文本格式来存储和表示数据。Python中提供了多种方式来
- python之数据模型训练过程详解
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Pythonpython开发语言
一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时，整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中，数据准备是非常重要的一步。数据准备的主要目标是将原始数据整理成模型可以使用的格式，并确保数据质量和适用性。数据获取和加载：使用Python中的工具（如NumPy、Pandas）从文件、数据库或API中加载数据。数据清洗和预处理：处
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
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好久不来iteye,今天又来看看，哈哈,今天碰到在编码时，反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东，从字面意思看，是反射在获取getter时迷惑了，然后回想起java在boolean值在生成getter时，分别有is和getter，也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk，
- IT人应当知道的10个行业小内幕
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工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好，但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好，但和其他行业人士比较，IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中，科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加，所以我们完全有理由相信，IT专业人才的需求量也不会减少。
然而，正因为IT人士的薪水普遍较高，所以有些公司认为给了你这么多钱，就把你看成是公司的“佣人”，拥有你的支配
- java 实现自定义链表
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java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点，中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成：
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员，我们必须要意识到，客服端和服务器端的交互是很有必要的，比如你用eclipse写了一个web工程，并且发布到了服务器（tomcat）上，这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程，你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是，有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题，发现当name的值为中文时，就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明，如下：
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站，我并不想删，手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它，但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区，而是在另一个独立的Linux分区下，这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下，相关的删除信息（删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码：
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址：
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树：
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题，使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误：
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，任意化的缺点就是要实行强制转换，这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点：消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义：
泛型：就是在类中将其模糊化，在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展：假设机制（Assumption）
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制（Assumption）概述 理想情况下，写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方，但是有的时候，这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现，可能隐藏得很深，从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素，而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的，
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中，POJO(Data类)是一个范型类，在Tests中，指定范型类为PieceData，POJO初始化完成后，通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串，然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结：
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation，类似于RDD的action，会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数（是一个RDD[T]=>Unit的函数类型)，这样，当foreachRDD方法在每个Worker上执行时，
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装：
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”：
如果ChannelPipeline只有一个handler（假设为handlerA）且希望用另一handler（假设为handlerB）
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道，Linux下有一个常用的命令叫做ps（Process Status)，是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的，在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用，它就是jps（Java Process Status)，它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时，执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中，这样在程序的开发中可以带来很多的方便，特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯，不管是用拼音还是英语，至少应当有一定的意义，以便适合记忆。变量的命名尽量规范化，不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数，这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然，在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数，几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能，那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符，如下表所示 符号 意义 * 万用字符，代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符，代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如：[abcd]代表一定有一个字符，可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能，我初步了解的如下（只在Android应用层试验）：
1、因为Android有短信收发接口，可以调用接口完成短信收发；
发送过程：APP（基于短信应用修改）接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下：
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按：2008年8月4日，StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问：哪本最具影响力的书，是每个程序员都应该读的？
“如果能时光倒流，回到过去，作为一个开发人员，你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本， 你会选择哪本书呢？我希望这个书单列表内容丰富，可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应，他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单，不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO：
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。
BO：
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性，暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话：“别人都在你看不到的地方暗自努力，在你看得到的地方，他们也和你一样显得吊儿郎当，和你一样会抱怨，而只有你自己相信这些都是真的，最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋，我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在，是否你就真的相信他们如此不思进取，而开始放松了对自己的要求随波逐流呢？
我有个朋友是搞技术的，平时嘻嘻哈哈，以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
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二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理，例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示，直到数组变为一维的，且里面元素为基本类型，去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s
