- python的pandas函数
soputasmile11
pythonpythonpandas开发语言
Pandas是Python中一个强大且广泛使用的数据分析库,它提供了高效的数据结构和数据操作工具,主要的数据结构有Series(一维数组)和DataFrame(二维表格)。下面将详细介绍Pandas中一些常用函数和方法的用法。1.安装与导入使用pip安装Pandas:pipinstallpandas在Python代码中导入Pandas,通常使用pd作为别名:importpandasaspd2.创建
- 【ACM独立出版-录用文章全部递交EI检索-检索稳定】2025年数字化教育与信息技术国际学术会议(DEIT 2025)
AEIC_GAO
数据挖掘大数据人工智能数据分析教育电商zoom会议
【会议亮点】1.EI检索稳定:ACMInternationalConferenceProceedingsSeries独立出版2.参会人数多,口头报告和海报展示均提供正式的参会证书3.线下参会包含三餐,茶歇、会议物料:定制手提袋、会议手册、会议通知、会议日程、会议邀请函等证明类文件4.线上与线下同步进行,支持不便到线下的参会者线上参与,均享有与线下会场一样的发言权利5.主办单位为湖南师范大学教育科学
- pandas学习笔记—DataFrame查询
风之小西
pandas学习笔记
1、列查询importpandasaspd#创建测试dfdf_book=pd.DataFrame(data=[['论语',5,5],['三体',10,6],['资治通鉴',8,9],['DEEPLEARNING',3,5],['黄帝内经',7,10]],columns=['书名','数量','单价'],index=['a','b','c','d','e'])#用列名直接访问,单列会返回series
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(041)
神奇夜光杯
pythonpandas开发语言人工智能excel标准库及第三方库学习与成长
目录一、用法精讲136、pandas.Series.ne方法136-1、语法136-2、参数136-3、功能136-4、返回值136-5、说明136-6、用法136-6-1、数据准备136-6-2、代码示例136-6-3、结果输出137、pandas.Series.eq方法137-1、语法137-2、参数137-3、功能137-4、返回值137-5、说明137-6、用法137-6-1、数据准备13
- matlab拟合三维曲线方程,三维的离散点怎么进行三维曲线拟合
weixin_39877050
matlab拟合三维曲线方程
X=[83838311311383.5113.5113.5113.5114114.5115117.5117.510071100100.5101101.5101.5102102.5103103.5104.5104.5105.5103.571.5104.5106.5107107.5106107109110107.5108107.5115115.5116121.5121.5121.5130132.513
- LVGL Chart 控件之心率折线图实现
xuanerya
ui
一、前言笔者前面的博文中已经跟大家分享过基于LVGL指针表盘界面的实现、通过List控件进行菜单的设计,接下来继续跟大家分享通过Chart控件进行图表的设计。本次分享的内容是基于LVGL7.11.0版本实现的。二、Chart控件介绍Chart控件简介Chart控件可以进行图表的绘制,主要由背景、水平或垂直分割线、数据线(series)三部分构成,支持折线图和柱形图。本次分享以画折线图为例进行讲解。
- Python遍历pandas数据方法总结
tmapi
包罗万象pythonpandas开发语言
一、使用iterrows()iterrows()是pandas中最常用的遍历DataFrame行的方法之一。它将DataFrame的每一行作为一个Series进行迭代。importpandasaspddefiterrows_example():#创建一个示例DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'Score
- Andrej Karpathy 最新AI讲座(3个半小时):Deep Dive into LLMs like ChatGPT(深入探索像ChatGPT这样的大语言模型)
自动驾驶小学生
论文笔记人工智能chatgpt语言模型DeepSeekLLMAndrejKarpathy2025
【必看珍藏】2月6日,安德烈·卡帕西最新AI普及课:深入探索像ChatGPT这样的大语言模型|AndrejKarpathy视频国内地址:https://www.bilibili.com/video/BV16cNEeXEer/?spm_id_from=333.1007.0.0&vd_source=2305730152e6c9a557978924d0063b1a资料链接:ChatGPThttps://
- 【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇:数据处理的瑞士军刀 (含完整代码)
arbboter
人工智能人工智能深度学习pandas数据处理数据分析数据清洗数据分析效率提升
Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代,数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。Pandas作为Python生态中最强大的数据处理库,以其灵活的数据结构(如DataFrame和Series)和丰富的功能(数据清洗、转换、聚合等),成为数据科学家和工程师的核心工具。Pandas以Series(一维标签数组)和DataFrame(二维表格)为核心数据结构,提供高
- 信号处理基础:信号的时域和频域分析_(9).傅里叶变换
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理
傅里叶变换引言傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具。通过傅里叶变换,可以将复杂的时域信号分解为一系列简单的基本频率分量,这对于信号的分析、处理和设计具有重要意义。傅里叶变换在信号处理领域有着广泛的应用,包括滤波、频谱分析、通信系统设计等。傅里叶级数连续时间傅里叶级数(CTFS)连续时间傅里叶级数(Continuous-TimeFourierSeries,CTFS)是一种将周期性连续时间
- BZOJ3843: ZCC loves Army
L_0_Forever_LF
BZOJ多校LCTsplay
把树转成左儿子右兄弟的那种二叉树的形式发现一个点能且仅能给他的子树传递order,询问3就变成了询问一个点到根有多少个点对于传递message,可以给每个点定一个编号0的虚儿子,给他赋权1,就变成了询问两点间路径的权值和,注意要特判一个点是另一个点的祖先的情况,bzoj上的数据有误,不判这个才能过,hdu上的数据是对的可以去那里交对于操作1,把某个人的一段儿子截下来,可以用n棵splay处理每个人
- BZOJ3850: ZCC Loves Codefires
L_0_Forever_LF
BZOJ多校贪心数学
考虑最优的顺序满足什么性质设两个部件A,B顺序为A在B前面,费用分别是a,b,耗时ta,tb,中间部分费用和S,耗时和T如果最优顺序中A在B前面(A,B前后的部件显然不需要考虑),则有ata+Sta+b(ta+T+tb)ST>btb于是Sta#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includ
- ZOJ刷题指南
Alaso_shuang
题单c++
ZOJ初学者题:100110371048104910671115115112011205121612401241124212511292133113341337133813501365138213831394140214051414149415141622171517301755176017631796181318791889190419151949200120222099210421082172
- 【Elasticsearch】创建时间序列数据流 Time Series Data Stream,简称TSDS
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
在Elasticsearch中,设置时间序列数据流(TimeSeriesDataStream,简称TSDS)是一种高效管理和存储时间序列数据的方法。时间序列数据是指按照时间顺序记录的数据点,例如传感器数据、日志数据或任何随时间变化的指标。TSDS通过优化索引结构和生命周期管理,帮助用户高效地存储、查询和分析这类数据。以下是详细说明如何在Elasticsearch中设置TSDS的步骤和关键概念:--
- pandas之DataFrame使用
梨的橙
数据分析pandas数据分析人工智能
DataFrame是pandas中常用的数据结构,并且在数据分析中使用非常方便、简洁,总结如下。1、介绍DataFrameDataFrame是pandas中的表格型数据结构,可以理解为xlsx中的表格;它含N个有序的列,每一列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值),也可以理解为由Series组成的字典(Series是padas中一种基础数据结构,理解为表格中的一列);此外DataFrame是
- python valueerror函数使用_Python如果函数:ValueError:Series的真实值不明确,请使用。使用a.empty,a.bool(),a.item(),a.any()或a....
weixin_39623620
pythonvalueerror函数使用
Iknowthisquestionwasaskedbeforebuteachcaseisdifferent...Mypleaisthis:df=pd.read_csv(‘file.csv’)#convertthestringintoadatetimeobjecttime=pd.to_datetime(df.dttm_utc)Month=time.dt.monthDay=time.dt.dayHou
- [BZOJ1093][ZJOI2007]最大半连通子图(Tarjan+拓扑排序+DP)
xyz32768
BZOJUOJLOJ拓扑排序Tarjan
首先得到,一个强连通分量一定是半连通的。把强连通分量缩点之后,可以得到一个拓扑图。下面,sze[u]为新图中点u所对应强连通分量的大小。缩点之后,就很容易得出,一个半连通子图一定是拓扑图中的一条链,半连通子图的大小为这条链上所有点的sze之和。所以,现在就是要求这个拓扑图的最长链(sze之和最大)。考虑按照拓扑排序DP,f[u]表示以u为终点的最长链长度:1、对于点u,如果点u的入度为0,则f[u
- bzoj 1093: [ZJOI2007]最大半连通子图【tarjan+拓扑排序+dp】
weixin_30951743
先tarjan缩成DAG,然后答案就变成了最长链,dp的同时计数即可就是题面太唬人了,没反应过来#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=100005;intn,m,mod,h[N],cnt,dfn[N],low[N],tot,bl[N],col,s[N],top,si[N],d[N],f[N],g[N]
- 【Pandas】pandas Series interpolate
liuweidong0802
PandasSeriespandas
#Pandas2.2Series##Computationsdescriptivestats|方法|描述||-|:-------||Series.backfill(*[,axis,inplace,limit,...])|用于填充`Series`中缺失值(NaN)的方法||Series.bfill(*[,axis,inplace,limit,...])|用于填充`Series`中缺失值(NaN)的方
- VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》
OAK中国_官方
SLAM人工智能rpab-map
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知(FactorPerceptionKit)VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案,不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能,我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型,该模型同时进行局部特征点检测
- 【Pandas】pandas Series ffill
liuweidong0802
PandasSeriespandas
Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.backfill(*[,axis,inplace,limit,…])用于填充Series中缺失值(NaN)的方法Series.bfill(*[,axis,inplace,limit,…])用于填充Series中缺失值(NaN)的方法Series.dropna(*[,axis,inplace,
- 【六祎 - Note】消息队列的演变,架构图;备忘录; IBM MQ,RabbitMQ,Kafka,Pulsar
鞠崽23333
消息中间件rabbitmqkafka分布式
IBMMQ于1993年推出。它最初称为MQSeries,2002年更名为WebSphereMQ。2014年更名为IBMMQ。IBMMQ是一款非常成功的产品,广泛应用于金融领域。其收入在2020年仍达到10亿美元。RabbitMQ架构与IBMMQ不同,更类似于Kafka的概念。生产者向指定交换类型的交换发布消息。它可以是直接、主题或扇出。然后,交换中心根据不同的消息属性和交换类型将消息路由到队列中。
- 【人工智能】数据挖掘与应用题库(301-400)
奋力向前123
人工智能人工智能数据挖掘pandas
1、关于pandas中的Series描述错误的是答案:Series默认没有index2、关于DataFrame描述正确的是答案:DataFrame指数据框,相当于程序中的虚拟Excel表格创建DataFrame后,可以重新指定indexDataFrame允许有缺失值3、在DataFrame中,可以获取某一列的值,也可以获取某一行的值。答案:对4、对于数据框book_info,以下用法有误的是答案:
- 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
- 【Pandas】pandas Series backfill
liuweidong0802
PandasSeriespandas
Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.backfill(*[,axis,inplace,limit,…])用于填充Series中缺失值(NaN)的方法pandas.Series.backfillpandas.Series.backfill是用于填充Series中缺失值(NaN)的方法,它会用后面最近的有效观测值来填充当前的缺失值
- pandas series 相加_Numpy和Pandas教程
weixin_39778393
pandasseries相加
Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?-pandas和机器学习的关系,数据预处理,featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da
- 【Pandas】pandas Series add_prefix
liuweidong0802
PandasSeriespandaspython机器学习
Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.align(other[,join,axis,level,…])用于将两个Series对齐,使其具有相同的索引Series.case_when(caselist)用于根据条件列表对Series中的元素进行条件判断并返回相应的值Series.drop([labels,axis,index,co
- 【Pandas】pandas Series reindex
liuweidong0802
PandasSeriespandas数据库大数据
Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.align(other[,join,axis,level,…])用于将两个Series对齐,使其具有相同的索引Series.case_when(caselist)用于根据条件列表对Series中的元素进行条件判断并返回相应的值Series.drop([labels,axis,index,co
- pandas中Series的map函数详解
现实、狠残酷
Pandaspandas深度学习python算法
Series的map函数Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。使用map是一种实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式。DataFrame中对应的是applymap()函数,当然DataFrame还有apply()函数1.字典映射例如,对数据的某个字段进行数字编码的时候:字段’diagnosis’中的值均为:M或者Bdf['diagnosis']=df['diag
- pandas使用Timeseries初步记录
qq_22254539
Pandas使用pandastimeseries
1、获取到的数据转为pd.timestamp2、转换数据日期时遇到时区问题3、数据转换清理start_time=1541347200end_time=start_time+86400*7filters={'occur_time__gte':start_time,'occur_time__lt':end_time,}objs=AcLogin.objects.filter(**filters).exc
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持