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Allen_Lyb
医疗高效编程研发python开发语言自然语言处理健康医疗语言模型
要实现根据照片上的工号批量添加人员姓名和工号到照片上,可以按照以下步骤操作(使用Python+PIL/Pillow+OpenCV+pytesseract):解决方案步骤准备数据创建人员信息表(CSV格式):姓名,工号确保所有照片文件名包含工号(如工号.jpg),或照片中有清晰可见的工号文本安装依赖库pipinstallpillowopencv-pythonpandaspytesseract#额外安
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一、背景AWSDynamodb数据库在架构中起到的作用是配置数据库,s3上buckect_a-->bucket_b-->bucket_c对应着层与层之间的关系,总所周知,Dynamobd是非关系型数据库,数据插入的格式是键值对形式的二、代码importboto3importjsonimportpandasaspdAWS_ACCESS_KEY_ID=''AWS_SECRET_ACCESS_KEY='
- Python读取.parquet文件
Henrietta's NOTES
pythonpandas
提示:在MacOS和Jupyternotebook环境下的用法Device:MacOSPython:3.10.9Pandas:1.5.3Jupyternotebook问题描述直接用pandas中pd.read_parquet()即可,但是这个方法在和read_csv一样用之前需要先安装fastparquet活着pyarrow,方法如下:打开MacOS的终端,输入:pipinstallfastpar
- Python Pandas 实践学习笔记(1)
PythonPandas教程Pandas是一个开源的、BSD许可证的Python库,为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Python与Pandas在学术和商业领域都被广泛应用,包括金融、经济、统计学、分析等领域。在本教程中,我们将学习PythonPandas的各种特性以及如何在实践中使用它们。教程对象本教程适用于那些想要学习Pandas基础知识和各种函数的人。对于从
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但凡用到科学计算,Pandas几乎是绕不开的工具——它以简洁的API、灵活的数据操作能力成为数据处理的“瑞士军刀”。但随着数据量增长(比如从10万行到1000万行),你可能会发现:原本流畅的代码突然变慢了,一个简单的apply操作要等好几分钟,读取大文件时进度条仿佛凝固了。这不是你的代码有问题,而是原生Pandas的“单线程”基因在多核时代遇到了瓶颈。并行计算正是解决这个问题的核心方案。简单来说,
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Pandas大数据处理
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熬之滴水穿石pandaspython
今天开始梳理一下pandas的大数据处理,在数据处理领域,Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时,直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时,分块处理(Out-of-Core)技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块,逐块加载并处理,最终整合结果,实现“用有限
- day 28打卡
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day18选用昨天的kmeans得到的效果进行聚类,进而推断每个簇的实际含义#先运行之前处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams['font.sans-se
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大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解基于wordcloud库实现词云图视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更新中..
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耐思nice~
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1-线性回归(LinearRegression)场景:预测商品销售额优点:简单易用,结果易于解释缺点:假设线性关系,容易受到异常值影响概念:建立自变量和因变量之间线性关系的模型。公式:[y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n]代码示例:importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklea
- numpy教程
Jeffrey_Pacino
编程学习numpy数据分析
使用jupyternotebook分析数据之前导入的包importnumpyasnp#linearalgebraimportpandasaspd#dataprocessing,CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv)%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotasplt#Matlab-styleplottingimportseabornassns
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Mr.小海
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Pandas超实用经验汇总-数据分析前言基本方法1.读取文件2.查看数据3.修改、删除、替换数据等总结前言看见了很多教程虽然很全,但是很多技巧容易忘记且几乎用不上,读起来晦涩难懂,今天我给大家总结了Pandas的一些学习经验技巧,包含常见日常使用的pandas知识,以及一些技巧,这些技巧常见于数学建模,数据分析,数据挖掘比赛等。基本方法1.读取文件方法如下:importpandasaspd#正常写
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校招学习日记数据分析数据挖掘
数据分析综合应用30分钟精通计划(完整版含输出)⏰时间分配5分钟:数据加载与清洗基础10分钟:探索性数据分析(EDA)10分钟:数据分析实战案例5分钟:分析报告生成第一部分:数据加载与清洗基础(5分钟)1.模拟真实数据集importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings
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一、为什么要批量处理Excel文件?节省时间:人工对数十、数百个Excel文件重复操作不现实,Python批量处理一次搞定。保证一致性:统一格式、统一操作,避免手动误差。易于集成:可嵌入日常自动化流程,支持定时和触发执行。二、常用库及选型建议库作用优势局限pandas读取/清洗/分析Excel数据语法简
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竹石文化传播有限公司
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《Python高性能编程技术》旨在指导开发者深入理解Python的性能优化方法。本书涵盖了从解释器机制、数据结构和内置函数的优化,到使用Numpy、Pandas、多线程和多进程进行数值计算和数据处理,再到并发编程和性能分析等全面技术,帮助开发者提升代码执行效率和处理各种性能挑战。1.Python解释器性能分析Python作为一门解释型语言,其性能受到解释器行为
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Python自动化神器:Faker库生成逼真测试数据的10种高级技巧fromfakerimportFakerimportpandasaspdimportjsonfromdatetimeimportdatetime#创建一个Faker实例fake=Faker('zh_CN')#使用中文本地化#生成基本个人信息defgenerate_user():return{"name":fake.name(),"
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Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>数据获取与导入在股票数据分析中,首先要获取相关数据。Python有许多库可实现这一功能,比如pandas-datareader。使用它可以轻松从知名数据源如雅虎财经获取股票的历史价格、成交量等数据。只需简单几行代码,就能将特定股票在特
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内容:IDLE介绍使用、建立python源文件、python程序格式(缩进和注释)、海龟绘图、对象的组成、栈内存和堆内存、标识符、变量安装PyCharm和AnacondaAnaconda是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本。包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。其包含的科学包包括:numpy,pandas,ipythonnotebook等
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一、销售数据分析模板(1-10套)模板1:月度销售趋势分析示例数据(sales_monthly.csv)月份,销售额,销量,客单价2023-01,120000,500,2402023-02,135000,550,245.452023-03,150000,600,250...Python代码importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#设置中文显示plt.
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以下是所有conda指令的详细列表,并附有相应的示例超详细Conda指令详解环境管理命令condacreate:创建新环境condacreate--name[package_spec1package_spec2...]示例:condacreate--namemyenvnumpypandascondainstall:安装包到当前环境condainstall[--name][--file][--cha
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引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件,看到内存占用率从10%飙升到90%,最后弹出"MemoryError"时;当你想对亿级数据做分组聚合,却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物?Python生态中,Dask库就像一台"并行计算推土机",能把大数据拆分成小块并行处理,让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战,带你掌握这
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深度学习算法仿真模型生成对抗网络学习人工智能
复现论文:基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化我将使用Python复现这篇关于使用生成对抗网络(GAN)增强主动学习来优化超高温陶瓷(UHTC)硬度的研究论文。以下是完整的实现代码和解释。1.环境准备和数据加载首先,我们需要准备必要的Python库并加载数据。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimpor
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本表旨在提供一个简洁、高效的Conda命令参考,专注于最常用功能的快速查找。1.环境管理(EnvironmentManagement)功能(Function)命令(Command)示例(Example)创建新环境condacreate-n[packages...]condacreate-nmyenvpython=3.9pandas激活环境condaactivatecondaactivatemyen
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数据分析与可视化是数据科学领域的核心技能,Python凭借其丰富的库生态和灵活的编程范式,成为该领域的首选工具。本文将系统讲解Python数据分析与可视化的技术栈实现,从基础操作到性能优化,结合实战场景提供可复用的解决方案。数据分析核心库技术解析Pandas数据处理引擎原理Pandas作为数据分析的基石,其核心优势在于基于NumPy的矢量运算和高效的内存管理。与Excel的单元格级操作不同,Pan
- Python - 数据分析三剑客之Pandas
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阅读前可参考NumPy文章https://blog.csdn.net/MinggeQingchun/article/details/148253682https://blog.csdn.net/MinggeQingchun/article/details/148253682Pandas是Python中一个强大的开源数据分析库,专门用于处理结构化数据(如表格、时间序列等),其核心数据结构为Seri
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pythonnumpy开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一,提供了高性能的多维数组(ndarray)对象和大量数学函数,是许多数据科学、机器学习库(如Pandas、SciPy、TensorFlow等)的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
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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
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@浙大疏锦行PythonDay9.内容:热力图的绘制enumerate()方法子图的绘制代码:list_nums=[1,2,3,4,5,6]forindex,valinenumerate(list_nums):print(f"index={index},val={val}")forvalinlist_nums:print(f"val={val}")importpandasaspdimportmat
- 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
- 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
- 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
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,