- Python数据分析之pandas学习!
Python_trys
python数据分析pandas开发语言学习ide
Python中的pandas模块进行数据分析。接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1、数据结构简介:DataFrame和Series2、数据索引index3、利用pandas查询数据4、利用pandas的DataFrames进行统计分析5、利用pandas实现SQL操作6、利用pandas进行缺失值的处理7、利用pandas实现Excel的数据透视表功能8、多层索引的使用在文章开始前打个
- pandas/numpy数据结构算法(之行列变换)(二) (tag:行列转换,迪卡尔积,内置函数,数据结构)
MrStubborn_aebe
目录:****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize()**在这**里插入图片描述前言最近遇到很多需要迭代和归并数据的情况,一直以来的做法,都是循环主要的键,去进行后续操作。这是最典型的Python操作,然而还是上次提到的效率问题。记得之前朋友和我讲
- gpt-2语言模型训练
谷隐凡二
Python机器学习python人工智能
一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容,针对性下载对应的数据集,我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理,然后把需要处理的数据丢给模型去训练,这个模型我是直接从GPT2的网站下载下来的依赖的必要文件截图如下:二、具体代码样例实现:importosimportpandasaspdfromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2
- pandas中的concat函数:详尽指南
小桥流水---人工智能
Python程序代码人工智能机器学习算法pandas
concat目录1.`concat`简介2.语法和参数3.连接DataFrame按行连接(axis=0)按列连接(axis=1)4.处理索引忽略索引使用键5.添加层次索引6.合并DataFrame7.最佳实践和提示8.结论concat函数是pandas库中一个强大的工具,用于沿特定轴连接多个DataFrame或Series对象。本指南将深入介绍concat函数,涵盖其语法、参数和实际示例。目录co
- Python Pandas将 DataFrame 转换为列表详解
Rocky006
pythonpandas开发语言数据分析
概要在数据分析和处理过程中,经常会使用到Pandas库来处理和操作数据。Pandas提供了灵活强大的数据结构DataFrame,它可以存储和处理各种类型的数据,并提供了丰富的方法和函数来进行数据操作。有时候,我们需要将DataFrame转换为列表形式,以便进一步处理或者与其他库进行集成。本文将详细介绍如何使用Pandas将DataFrame转换为列表,并提供丰富的示例代码来帮助读者更好地理解和应用
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(112)
神奇夜光杯
pythonpandas开发语言人工智能标准库及第三方库excel学习与成长
目录一、用法精讲491、pandas.DataFrame.cumsum方法491-1、语法491-2、参数491-3、功能491-4、返回值491-5、说明491-6、用法491-6-1、数据准备491-6-2、代码示例491-6-3、结果输出492、pandas.DataFrame.describe方法492-1、语法492-2、参数492-3、功能492-4、返回值492-5、说明492-6、
- Python基础(十一) 超详细的Pandas库三万字总结_gdp_data
2401_86391915
pythonpandas开发语言
|2019-01-01|-0.935378|-0.190742|0.925984|-0.818969||2019-01-02|-0.234414|-1.194674|1.080779|-2.294395||2019-01-03|-0.141572|0.058118|1.102248|1.207726|注意:这里的3是取不到的。(2)列切片dfABCD2019-01-01-0.935378-0.19
- 如何安装pandas?
gyposghila
pandaspython数据分析
使用VSCODE室,显示Nomodulenamed'pandas'需要安装pandas使用了很多种办法失败后,我直接网上下载了pandas的安装包,链接https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pandas,ctrl+f找到pandas,然后下载对应版本。后缀改成ZIP,解压后,放到安装python的文件夹中的Python311\Lib\site-pa
- Pandas 统计分析基础----教材知识(1)
Extrella_
pandas
目录Pandas中的结构数据SeriesDataFramePandas中的结构数据pandas的三种常用数据结构说明Series类似数组一种一维数组对象,包含一个值序列,并且包含数据标签,称为索引(index),通过索引来访问数组中的数据。DataFrame类似表格一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同类型的值(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它
- Pandas 统计分析基础----教材知识(2)
Extrella_
pandas学习python
目录Pandas索引操作重建索引总结-----reindex的常用参数及其说明更换索引DataFrame数据的查询与编辑DataFrame数据的查询DataFrame数据的编辑Pandas数据运算算术运算Series相加/减/乘/除/求余/(**)DataFrame类型的数据相加/减/乘/除/求余/(**)函数应用与映射排序汇总与统计Pandas中常用的描述性统计方法Pandas索引操作重建索引说
- termux安装python图形库_Termux安装Jupyter、Pandas、Matplotlib(2021,Python 3.9)
weixin_39719732
#剧透:#手机是armv7(32位)的中低端机,未root#python3.9#成功安装了numpy+scipy+matplotlib+pandas+jupyter+scikit-learn#===============================================#2020.11.27#毕竟年初和年底的Termux已经很不一样了#现在已经年底了,就写成2021#play商店里
- python sum函数代码_python pandas实现excel中的sum函数功能
weixin_39906245
pythonsum函数代码
pythonpandas实现excel中的sum函数功能mp.weixin.qq.comsum函数是excel中经常用到的函数,那么在pandas中也存在这样的函数,下面详细了解一下这个函数:>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')>>>dfABCD031.01.1hello13Na
- 使用Tkinter创建交互式表格:TkinterInterTable详解
蓬玮剑
使用Tkinter创建交互式表格:TkinterInterTable详解是一个Python库,它将TkinterGUI工具包与pandasDataFrame相结合,为开发者提供了一种简单、直观的方式来在图形界面中展示和操作数据表格。这个项目对于需要构建数据驱动的桌面应用,尤其是那些希望快速实现表格功能的开发者来说,是一个非常有价值的资源。技术分析TkinterInterTable基于Python的
- DataWhale Pandas数据分析 Task01:预备知识
Shawnxs_
DataWhalePandas数据分类pythonpandas
文章目录练习Ex1:利用列表推导式写矩阵乘法Ex2:更新矩阵Ex3:卡方统计量Ex4:改进矩阵计算的性能Ex5:连续整数的最大长度心得体会练习Ex1:利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式,可以由三重循环写出:In[138]:M1=np.random.rand(2,3)In[139]:M2=np.random.rand(3,4)In[140]:res=np.empty((M1.shape[
- Python 读取excel数据
大白菜程序猿
pythonpythonpandasexcel
在Python中读取Excel数据,最常用的库是pandas,它提供了非常强大的数据处理功能,包括读取和写入Excel文件。此外,还可以使用openpyxl或xlrd等库来操作Excel文件,但pandas因其简洁性和功能性而广受欢迎。使用pandas读取Excel数据首先,确保你已经安装了pandas和openpyxl(后者是pandas读取.xlsx文件时常用的引擎)。如果未安装,可以通过pi
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(105)
神奇夜光杯
pythonpandas开发语言人工智能标准库及第三方库excel学习与成长
目录一、用法精讲456、pandas.DataFrame.rdiv方法456-1、语法456-2、参数456-3、功能456-4、返回值456-5、说明456-6、用法456-6-1、数据准备456-6-2、代码示例456-6-3、结果输出457、pandas.DataFrame.rtruediv方法457-1、语法457-2、参数457-3、功能457-4、返回值457-5、说明457-6、用法
- 详解python中的pandas.read_csv()函数
程序员洲洲
Python学习pythonpandasreadcsvcsv
作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入社群,可以直接vx联系(文末有名片)v:bdizztt随时欢迎您跟我沟通,一起交流,一起成长、进步!点此也可
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略(完整代码)
布凯彻-劳斯基
数学建模开发语言python学习论文阅读
持续更新中,2024年数学建模比赛思路代码论文都会发布到专栏内,只需订阅一次!完整论文+代码+数据结果链接在文末!第一问代码:(1)importpandasaspdimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportlinprogimportrandom#读取四个表格的数据file_1='2023年的种植数据与销售量.xlsx'file_2='各作物聚合后销售量与价格.x
- python指南之Pandas和Matplotlib进行数据清洗
步入烟尘
Python超入门指南全册Matplotlibmatplotlib开发语言python
使用Pandas和Matplotlib进行数据清洗与可视化在数据科学领域,数据清洗和可视化是构建数据驱动解决方案的重要步骤。本文将详细介绍如何使用Pandas进行数据清洗,并结合Matplotlib进行可视化。通过实际代码示例,我们将处理一个包含缺失值、不一致格式和噪声数据的示例数据集,最终将其转换为可视化友好的形式。1.准备工作在开始之前,我们需要安装必要的Python库。如果尚未安装,可以使用
- CSV指南:使用Pandas库分割大型CSV文件
孤独打铁匠Julian
python笔记经验分享pandas
处理非常大的CSV文件时,直接操作整个文件可能会非常困难,特别是当文件大小超过了你的计算机内存时。一个常见的解决方案是将大文件分割成多个小文件,这样可以更容易地进行数据处理和分析。准备工作在开始之前,你需要确保你的计算机上安装了Python和Pandas库。Pandas是一个强大的数据分析和处理库,在处理CSV文件时尤其有用。如果你还没有安装Pandas,可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来
- 【Python爬虫实战】:二手房数据爬取
3344什么都不是
pythonpandas数据分析
文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言万维网上有着无数的网页,包含着海量的信息,无孔不入、森罗万象。但很多时候,无论出于数据分析或产品需求,我们需要从某些网站,提取出我们感兴趣、有价值的内容,但是纵然是进化到21世纪的人类,依然只有两只手,一双眼,不可能去每一个网页去点去看,然后再复制粘贴。所以我们需要一种能自动获取网页内容并可以按照指定规则提取
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(107)
神奇夜光杯
pythonpandas开发语言人工智能标准库及第三方库excel学习与成长
目录一、用法精讲466、pandas.DataFrame.eq方法466-1、语法466-2、参数466-3、功能466-4、返回值466-5、说明466-6、用法466-6-1、数据准备466-6-2、代码示例466-6-3、结果输出467、pandas.DataFrame.combine方法467-1、语法467-2、参数467-3、功能467-4、返回值467-5、说明467-6、用法467
- 通往数据分析之路——第一章 数据基础操作
柒小毓
数据分析数据挖掘机器学习pythonpandas
这是一篇0基础入门数据分析的实践课,以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。适合于零基础小白,本篇文章是我自己的学习心得和理解,仅供供大家参考一.数据基础操作本章节讲述如何加载数据,查看数据,及pandas的一些基础操作1.数据载入及初步观察1.1加载数据1.1.1导入numpy和pandas如果加载失败,安装numpy和pandas(安装方式:pipinstallnu
- Python 数据分析— Pandas 基本操作(下)
fjwangxi
#python数据分析python数据分析pandas
文章目录学习内容:一、数据分箱二、自定义函数三、DataFrame其他常用函数学习内容:一、数据分箱将Series的每个值对应到区间。cut(x=分箱对象Series或1维数组,bins=分箱数或区间,right=是否包含右值,labels=标签)1.对1维数组进行分箱np.random.seed(666)s=np.random.randint(25,100,size=10)#s值:array([
- Python 数据分析— Pandas 基本操作(上)
fjwangxi
#python数据分析python数据分析pandasexcel
文章目录学习内容:一、Series创建及操作二、DataFram的创建与操作三、Pandas的读写操作四、选择指定行列数据学习内容:一、Series创建及操作**Series:Pandas的一种数据结构形式,可理解为含有索引的一维数组。****(一)创建Series**pd.Series(数据[,index=自定义索引(默认为0-N),copy=Flase默认|True->(当copy=False
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(2)
2401_84181403
程序员数据分析数据挖掘
轻松切换到pandasAPI和PySparkAPI上下文,无需任何开销。有一个既适用于pandas(测试,较小的数据集)又适用于Spark(分布式数据集)的代码库。熟练使用pandas的话很快上手3.StreamingApacheSpark中的Streaming功能运行在Spark之上,支持跨Streaming和历史数据的强大交互和分析应用程序,同时继承了Spark的易用性和容错特性。SparkS
- Pyspark DataFrame常用操作函数和示例
还是那个同伟伟
Spark人工智能机器学习pandaspysparkspark
针对类型:pyspark.sql.dataframe.DataFrame目录1.打印前几行1.1show()函数1.2take()函数2.读取文件2.1spark.read.csv3.获取某行某列的值(具体值)4.查看列名5.修改列名5.1修改单个列名5.2修改多个列名5.2.1链式调用withColumnRenamed方法5.2.2使用selectExpr方法6.pandas类型转化为pyspa
- Python处理大数据,如何提高处理速度
RS&
#pythonpython大数据pandas
Python处理大数据,如何提高处理速度?一、利用大数据分析工具Dask:https://dask.org/Dask简介:Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构,并且既可在本地计算机上运行,也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法:https://blog.
- Python Pandas大数据处理
艾杰Hydra
Pythonpandaspython数据分析
pandas处理过大数据时间太长或者没有响应可以使用chunksize将数据分段处理并拼接importpandasaspddf=pd.DataFrame()forchunkinpd.read_csv('test.csv',usecold=[0,1],names=['times','data'],chunksize=2000000):df=df.append(chunk)chunksize尽量不要超
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(081)
神奇夜光杯
pythonpandas开发语言人工智能标准库及第三方库excel学习与成长
目录一、用法精讲336、pandas.Series.str.rpartition方法336-1、语法336-2、参数336-3、功能336-4、返回值336-5、说明336-6、用法336-6-1、数据准备336-6-2、代码示例336-6-3、结果输出337、pandas.Series.str.slice方法337-1、语法337-2、参数337-3、功能337-4、返回值337-5、说明337
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的