过滤器 filter主要用于数据展示之前的处理 过滤器只能用在v-bind或者插值表达式中 <body> <div id="app"> <h2>{{data1}}</h2> <input v-model="data2"> <p>{{fn(data2)}}</p> <p>{{data2|fn2}}</p> </d
近日，项目中有一个耗时较长的Job存在CPU占用过高的问题，经排查发现，主要时间消耗在往MyBatis中批量插入数据。mapper configuration是用foreach循环做的，差不多是这样。（由于项目保密，以下代码均为自己手写的demo代码） <insert id="batchInsert" parameterType="java.util.List"> ins
LeeCode 20: 有效的括号 题目描述 给定一个只包括 '(', ')', '{', '}', '[', ']' 的字符串s，判断字符串是否有效。 有效字符串满足： 左括号必须用相同类型的右括号闭合。 左括号必须以正确的顺序闭合。 建立模型 这是一个典型的栈结构的问题 遇到左括号则入栈，遇到右括号则将栈
minio集群安装 1 准备工作 192.168.1.9 mkdir -p /data/minio/data1 mkdir -p /data/minio/data2 /data/minio/data1 /data/minio/data2 192.168.1.10 mkdir -p /data/minio/data1 mkdir -p /data/minio/data2 /data/minio/data1 /data/minio/data2 192.168.1.11 mkdir -p /data/m
前 言 嗨喽！大家好，这里是魔王！ 课 题： Python 股票数据采集并做数据可视化(爬虫 + 数据分析) 课题介绍： 我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股, 首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今天带大
巩固了线性回归的内容，练习了多变量的线性回归，对程序添加了一些详细的注释 import numpy as np#线性代数包import pandas as pd#数据处理包import matplotlib.pyplot as plt#画图包path = 'ex1data2.txt'data2 = pd.read_csv(path, header=None, names=['Size', 'Bedrooms', 'Pric
文章目录 数据集描述 一、数据清洗 1.读取并查看数据基本信息和数据的完整性 2.查看数据集中行的重复情况并删除 3.处理缺失值 4.合并month和day列组成时间类型的date列 5.划分子数据集 二、数据分析 1.访问量与访客量的情况 2.不同用户行为的访问量情况 3.付费用户消费次
def is_valid(x): ls=[str(i) for i in range(0,10)] ls.append('X') if len(x)<18: return False for a in range(len(x)): if x[a] not in ls: return False break if a==len(x)-1: retu
def is_valid(x): if len(x) != 18: return False else: for i in x: try: i = int(i) except: if ord(i) != ord('X'): return False return True
Task3: 1 def is_vaild(x): 2 if(len(x) != 18): 3 return False 4 5 else: 6 for i in range(len(x)): 7 8 if(x[i] < '0' or x[i] > '9'): 9 10 if(x[i] == 'x' or
task3 with open('data3.txt','r',encoding='utf-8') as f : with open('data3_processed.txt', 'w', encoding='utf-8') as f1: data=f.read().strip().split('\n') data.pop(
因为一个minio有点集群故障（文件写入异常），所以基于官方的理论测试下集群容错性 一个计算规则 4*4 模式的，默认使用的纠删码条纹为16 （官方的模式是取最大，但是计算页面可以调整，对于minio来说这个是自动的）,按照套路应该是可以一个server 以及4个盘异常的，不应该出现一个节点异常造成服务
基本思想，向气球冒泡泡一样，每次比较相邻两个数，如果a[i]大于a[i+1]，则交换，负责继续比较。这样每一轮比较过后大一点的数据都到了最后一位。每次比较一轮都减少一个数据，减少的数据为这一轮比较的最大的数，放到了最后。 Ø 设置标志位减少程序运行 #include <stdio.h> #include <st
题目链接： 序列重组矩阵_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com)https://www.nowcoder.com/practice/7548f8f5e44c42fa84fb2323d899a966?tpId=107&difficulty=&judgeStatus=&tags=&title=103&gioEnter=menu 解题思路： 1. 从题目上来看，输入的是一维数组，但输出结果却要求是二维数组 2. 我们
任务1 import pandas as pd # 任务 1.1 附件 1 的产品通用名称存在不规范的情况。 # 请按照复混肥料（掺混肥料归入这一类）、有机-无机复混肥料、有机肥料和床土调酸剂这 4 种类别 # 对附件 1 进行规范化处理 # 读取数据 data1 = pd.DataFrame(pd.read_excel('./附件1.xlsx')) # 检
import com.alibaba.fastjson.JSONArray; 参考: https://www.cnblogs.com/chushujin/p/11371450.html 方法一: // String response = restTemplate.postForObject(url2, new HttpEntity<>(data, headers), String.class); // JSONObject json = JSONObje
1.5个输入输出 （1） data1 = "英雄联盟登陆首页" data2 = "-*" * 25 data3 = "1.进入英雄超市" data4 = "2.休闲小游戏" data5 = "3.退出系统" print(f'{data1:^50}') print(f'{data2:^50}') print(f'{data3:^50}') print
import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/15451/data/qunar_freetrip.csv',encoding='gbk',sep='\t') df.head() df.describe() df.info() df.columns data=df.rename(columns=lambda x: x.strip()) data.head
import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/xiaoli/data/qunar_freetrip.csv',encoding='gbk',sep='\t') df.head() df.describe() df.info() df.columns data=df.rename(columns=lambda x: x.strip()) data.hea
// Longhand switch (data) { case 1: data1(); break; case 2: data2(); break; case 3: data(); break; // And so on... } // Shorthand var data = { 1: data1, 2: data2, 3: data }; c
兄弟们，最近女朋友迷上了这玩意，结果化身败家子，她家里给她准备的嫁妆都给贴进去了，这我能忍？ 我国股票投资者数量为15975.24万户，如此多的股民热衷于炒股，首先抛开炒股技术不说，那么多股票数据也非常难找，密密麻麻的数据会让你看着头都大了。 一、准备前奏 1、开发环境 & 第三方模
P1914 #include<iostream> #include<string.h> using namespace std; int main() { char s[51]; int n; scanf("%d",&n); scanf("%s",s); for(int i=0;i<strlen(s);i++) { for(int j=1;j<=n;j++
本地安装nfs的工具包： 3条命令逐条执行。 yum install nfs-utils -y service nfs start systemctl enable nfs 挂载本地目录 mount -t nfs 192.168.24.5:/data/volumes /data2 ip为nfs的服务端地址，/data/volumes为nfs服务端的共享目录。 /data2为本地的目录。 验证：
[grid@Data1 ~]$ crsctl stat res -t -------------------------------------------------------------------------------- Name Target State Server State details ------------------------------------
<template> <div> 把数组变成对象，添加动态key </div> </template> <script> export default { name: "", props: { dataSource: {} }, data() { return { data1:[11,22,33,44,55,66,77,88], data2
