Want595
Want595

航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）

文章目录

  • 航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）
    • 写在前面
    • 背景与挖掘目标
      • 1.1 需求背景
      • 1.2 挖掘目标
      • 1.3 项目概述
    • 项目分析方法规划
      • 2.1 RFM模型
      • 2.2 LRFMC模型指标
      • 2.3 分析总体流程图
    • 数据抽取探索及预处理
      • 3.1 数据抽取
      • 3.2 数据探索分析
      • 3.3 数据预处理
        • 3.3.1 数据清洗
        • 3.3.2 属性规约
        • 3.3.3 数据变换
    • 数据建模&应用
      • 4.1 模型构建-客户聚类
      • 4.2 客户数据特征分析
        • 4.2.1 客户群特征可视化
        • 4.2.2 客户群特征描述表
        • 4.2.3 数据分析
      • 4.3 模型应用
    • 拓展思考与小结
      • 5.1 拓展思考
      • 5.2 小结
    • 完整项目
    • 写在后面

航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）

K-Means聚类：https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering

写在前面

实现目的：基于K-Means聚类分析模型实现航空客户价值大数据分析。

电脑系统：Windows

使用软件：Anaconda（Jupyter Notebook）

Python版本：python 3.9.12

技术需求：numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn

背景与挖掘目标

1.1 需求背景

信息时代的来临是的企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类，通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，

你可能感兴趣的:(Python数据分析,数据挖掘,numpy,pandas)

  • 基于Python的健身数据分析工具的搭建流程day1 weixin_45677320 python开发语言数据挖掘爬虫
    基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步：加载库加载本文需要的库，如下代码所示。若库未安装，请按照python如何安装各种库（保姆级教程）_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
  • Python的科学计算库NumPy（一） linlin_1998 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 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
    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
  • Python Day9
    @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
  • NumPy-@运算符详解 GG不是gg numpynumpy
    NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码：符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法：二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组：批次矩阵运算4.广播机制：灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景：从基础到高阶1.深度学习
  • 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
  • 图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏
    图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中，蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点，而是相互连接、彼此影响的复杂网络：社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在，节点代表实体，边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心，而图神经网络（GNN）的崛起
  • 使用tensorflow的多项式回归的例子（二） lishaoan77 tensorflowtensorflow回归人工智能多项式回归
    例2importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('default')#importtensorflow.contrib.eagerastfe#fromgoogle.colabimportfiles#tf.enable_eager_execution()x=np.arange(0,5,0.1
  • 使用tensorflow的线性回归的例子（七） lishaoan77 tensorflowtensorflow线性回归人工智能
    L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中，理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
  • Python数据分析：从入门到精通
    引言在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和组织做出明智决策的关键。Python作为一种强大的编程语言，因其简洁性和丰富的数据分析库而成为数据科学领域的首选工具。无论你是初学者还是有一定经验的数据分析师，本指南都将带你从入门到精通Python数据分析，掌握必备技能和最佳实践。数据分析的重要性与Python的角色数据分析涉及收集、处理和解释数据，以揭示模式、趋势和见解。它有助于解决复杂问题，优化业
  • 使用 Python 制作华夫饼图进行同类型指标比较 追逐程序梦想者 pythonmatplotlib开发语言
    使用Python制作华夫饼图进行同类型指标比较华夫饼图（WaffleChart）是一种用于展示数据比例的可视化方式。与传统的饼图相比，华夫饼图更加直观地展示了不同部分的占比情况。在同类型指标的比较中，华夫饼图也是一种非常有用的工具。在Python中，我们可以使用matplotlib库来制作华夫饼图。下面是一个简单的例子：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy
  • 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
  • Pandas 学习教程 _pass_ Data-Alaysispandas信息可视化
    目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称：'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用：数据清洗：处理缺失数据、重复数据等数据转换：改变数据的
  • 搜广推校招面经九十一
    美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。CVR定义如下：CVR=P(y=1∣x,z=1)CVR=P(y=1|x,z=1)CVR=P(y=1∣x,z=1)y=1表示用户发生了转化（如购买）z=1表示用户点击了广告这样做的问题：样本选择偏差（SampleSelectionBias,S
  • 【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法 1989 0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
    本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络（CNN）的基本概念（第24讲内容）核心概念什么是目标检测？目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
  • 【Python基础】最强 Pandas 平替 -- Polars 程序媛阿紫 pythonpandas开发语言
    Polars是一个用于操作结构化数据的高性能DataFrame库，可以说是平替pandas最有潜质的包。Polars其核心部分是用Rust编写的，但该库也提供了Python接口。它的主要特点包括：快速:Polars是从零开始编写的，紧密与机器结合，没有外部依赖。I/O:对所有常见数据存储层提供一流支持：本地、云存储和数据库。易于使用:以原始意图编写查询。Polars在内部会使用其查询优化器确定执行
  • pandas学习笔记 kara_486 pandas学习笔记
    pandas是python中一个性能强大的数据处理库，能进行复杂的数据处理。pandas的数据结构分为三种类型，分别为series,DataFrame和index,对于初学者而言，series和DataFrame这两种结构最为重要。下面作者将重点介绍series和DataFrame这两部分。series的介绍series按照作者的目前的理解是pandas库中最基础的组成部分，seriers是由索引
  • 使用 Python 和 Pandas 处理 Excel 数据：合并单元格示例 技术探索 1024程序员节
    引言在数据处理过程中，我们经常会遇到需要从Excel文件中提取和处理数据的情况。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用Python的Pandas库来读取Excel文件，处理其中的合并单元格，并将结果输出到新的Excel文件中。（这里的合并是列1提取一个数据，列2提取两个数据进行合并）1.准备工作首先，请确保你的系统中已经安装了Pandas库。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：pipinsta
  • 【字节跳动】数据挖掘面试题0010：解释全国人均收入下降，各省份人均收入增加的现象，属于辛普森悖论（开放性问题） 言析数智 数据挖掘常见面试题辛普森悖论局部与整体分析差异归因数据分析面试题
    文章大纲一、辛普森悖论的核心定义二、现象成因：加权平均中的“权重偏移”三、数学逻辑与案例说明1.数学表达式2.具体案例四、辛普森悖论的本质：忽略“混杂因素”的影响五、生活中常见的辛普森悖论案例及应对策略1.医疗疗法效果评估2.大学录取率的性别偏差3.篮球运动员投篮效率4.公司员工绩效与部门规模如何利用辛普森悖论？（数据分析中的价值）六、总结全国人均收入下降而各省份人均收入增加的现象，确实属于辛普森
  • 数据挖掘：从理论到实践的深度探索 代码老y 数据挖掘人工智能
    在当今数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术，已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例，帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念（一）数据挖掘的定义数据挖掘（DataMining）是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
  • 【力扣（LeetCode）】数据挖掘面试题0003： 356. 直线镜像
    文章大纲题目描述**坐标变化规律**解题方案题目描述在一个二维平面空间中，给你n个点的坐标。问，是否能找出一条平行于y轴的直线，让这些点关于这条直线成镜像排布？平行于y轴的直线（即垂直于x轴的直线，其方程形式为(x=a)，其中(a)为常数）的对称点具有以下显著特点：坐标变化规律设直线为(x=a)，平面内任意一点(P(x,y))关于该直线的对称点为(P’(x’,y’))，则两者坐标满足：纵坐标不变：
  • 【数据可视化】在 Python 中使用 Matplotlib 进行数据可视化 干了这一碗BUG pythonmatplotlib信息可视化数据可视化
    Matplotlib是一个广泛使用的Python库，用于创建静态、动画和交互式数据可视化。它建立在NumPy之上，能够轻松处理大型数据集，以创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。这些可视化通过图表清晰地展示数据，帮助我们更好地理解数据。在本文中，我们将了解如何在Matplotlib中创建不同类型的图表并对其进行自定义。安装用于数据可视化的Matplotlib要安装Matplotlib，我
  • 机器学习-K近邻算法 shy_snow python机器学习机器学习近邻算法人工智能
    k-近邻分类算法，即物以类聚的思想，通过已知分类中的点和未知分类的点距离最近的前k个点的分类来预测未知点的分类。kNN.pyfromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,label
  • Python数据分析案例｜从模拟数据到可视化：零售门店客流量差异分析全流程
    1.依赖库导入importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportfont_managerfromdatetimeimportdatetimematplotlib.pyplot：用于绘制图表。numpy：numpy：pandas：虽然代码中未font_manager：设置datetime：生成
  • 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价 XiaoJ1234567 《动手学深度学习》深度学习人工智能
    目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛.1）数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
  • 【机器学习-08】参数调优宝典：网格搜索与贝叶斯搜索等攻略 云天徽上 机器学习机器学习人工智能
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 【图像处理基石】如何检测到画面中的ppt并对其进行增强？
    1.入门版ppt检测增强工具我们介绍一个使用Python进行PPT检测并校正画面的实现方案。这个方案主要利用OpenCV进行图像处理，通过边缘检测和透视变换技术来识别并校正PPT画面。importcv2importnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltclassPPTDetector:def__init__(self):#初始
  • Pandas 学习（数学建模篇） 停走的风 数学建模pandas学习
    今天学习数学建模2023年C篇（228）优秀论文2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示（C228）-2023C题论文-中国大学生在线一.pd.DataFramepd.DataFrame()是pandas库中用于创建二维表格数据结构（DataFrame）的核心函数。它的作用是将各种格式的数据（如字典、列表、Series等）转换为带有行索引和列标签的表格形式，便于数据处理和分析.impor
  • Python爬虫在社交平台数据挖掘中的应用：深入探索用户互动 程序员威哥 python爬虫数据挖掘
    引言社交媒体已经成为全球用户互动的主要平台，每天都有大量的信息生成，用户之间的互动行为如点赞、评论、分享、转发等构成了宝贵的数据资源。如何利用这些互动数据为商业决策、用户行为分析以及产品优化提供支持，已经成为数据科学与大数据分析领域的一个重要课题。Python作为一款强大的编程语言，凭借其丰富的爬虫库和数据分析工具，已经成为挖掘社交平台数据的重要工具。在本文中，我们将通过Python爬虫技术，深入
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他