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  • BootstrapBlazor实战-Tree树形控件使用(1)2022-04-01 06:00:21

    实战BootstrapBlazor树型控件Tree的使用, 以及整合Freesql orm快速制作数据库后台维护页面 demo演示的是Sqlite驱动,FreeSql支持多种数据库,MySql/SqlServer/PostgreSQL/Oracle/Sqlite/Firebird/达梦/神通/人大金仓/翰高/华为GaussDB/MsAccess 1.Tree 树形控件 用清晰的层级结构展

  • BlockingQueue 阻塞队列2022-03-28 17:34:51

    抄录于 https://www.cnblogs.com/xieyanke/p/13441318.html BlockingQueue原理   概念 BlockingQueue 翻译成中文阻塞队列,顾名思义就是线程使用队列时会阻塞当前线程; BlockingQueue 继承了Collection,具有一般集合所具有的数据存取功能 BlockingQueue 是线程安全的队列,多线程访

  • PHP实现无限级分类2022-03-26 17:04:27

    function getTree($data) { $items = []; foreach ($data as $v){ $items[$v['id']] = $v; // $items[1] = } $tree = array(); //格式化好的树 foreach ($items as $item) if (isset($items[$item['pid']]))

  • 说说 Java 内部类的基本用法2022-03-20 18:34:40

    先从一个示例说起。该示例实现了迭代器模式的数组,可添加、可遍历数组内部的元素。而且还可以判断是否已到了数组末尾。 首先定义了一个接口,本质上是一个迭代器: //迭代器接口 public interface Selector { //判断是否到了数组末尾 boolean end(); //获取当前索引

  • 面试官:为什么Vue中的v-if和v-for不建议一起用?2022-03-19 10:36:34

            一、作用 v-if 指令用于条件性地渲染一块内容。这块内容只会在指令的表达式返回 true值的时候被渲染 v-for 指令基于一个数组来渲染一个列表。v-for 指令需要使用 item in items 形式的特殊语法,其中 items 是源数据数组或者对象,而 item 则是被迭代的数组元

  • SiteFactory编辑器支持ppt自动粘贴2022-03-11 12:03:45

    ​ 图片的复制无非有两种方法,一种是图片直接上传到服务器,另外一种转换成二进制流的base64码 目前限chrome浏览器使用 首先以um-editor的二进制流保存为例: 打开umeditor.js,找到UM.plugins['autoupload'],然后找到autoUploadHandler方法,注释掉其中的代码。 加入下面的代码: //判断剪贴

  • react列表key满足这些条件可以直接使用数组索引2022-03-10 11:32:49

    the list and items are static–they are not computed and do not change; the items in the list have no ids; the list is never reordered or filtered. When all of them are met, you may safely use the index as a key.   参考:Index as a key is an anti-patter

  • C#窗体右键2022-03-10 10:01:38

    转自:https://www.169it.com/blog_article/4142274388.html   1、control是要定义右键菜单的控件。 private void control_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) { if (e.Button == MouseButtons.Right) { ContextMenu menu = new rightClickMenu(); //初始

  • kubernetes客户端client-go使用2022-03-09 16:34:35

    package main import ( "flag" "k8s.io/client-go/tools/clientcmd" "log" "k8s.io/client-go/kubernetes" metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1" "fmt" ) var clientset *

  • 2.安装Spark与Python练习2022-03-08 20:32:09

    一、安装Spark 检查基础环境hadoop,jdk                                     2.下载spark                 3.配置文件   配置环境   vim /usr/local/spark/conf/spark-env.sh                                二、Pytho

  • 2.安装Spark与Python练习2022-03-08 17:35:40

    一、安装Spark 检查基础环境hadoop,jdk   下载spark 解压,文件夹重命名、权限 配置文件   环境变量 试运行Python代码   二、Python编程练习:英文文本的词频统计 准备文本文件 读文件 预处理:大小写,标点符号,停用词 with open("Under the Red Dragon.txt", "r") as f: text=

  • 2.安装Spark与Python练习2022-03-08 15:36:21

          with open("earth_song.txt", "r") as f: text = f.read() text = text.lower() for ch in '!@#$%^&*(_)-+=\\[]}{|;:\'\"`~,<.>?/': text = text.replace(ch, " ") words = text.spl

  • python items()2022-03-08 15:32:43

    是python中字典类的方法。 对一个字典调用items()方法: d = {'country':'China', 'age': '18', 'name': 'Kang'} print(d.items()) print(type(d.items())) print(isinstance(d.items(), list)) 输出为: dict_items([('country

  • 安装Spark与Python练习2022-03-07 13:03:21

    一、安装Spark 检查jdk和spark运行测试    二、Python编程练习:英文文本的词频统计 源代码: import stringdict={}txt=open('test.txt','r',encoding="UTF-8").read().lower()for ch in string.punctuation: txt=txt.replace(ch,"")list=[] list=txt.split(&qu

  • 2.安装Spark与Python练习2022-03-06 23:33:43

    一、安装Spark 1、检查基础环境hadoop,jdk 2、下载spark 3、解压,文件夹重命名、权限 4、配置文件  配置spark的classpath $ cd /usr/local/spark $ cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh #拷贝配置文件 在文件中加上如下一行内容: export SPARK_DIST_CLASSPA

  • 2.安装Spark与Python练习2022-03-06 22:31:58

    一、安装Spark 1.检查基础环境hadoop,jdk     2.配置文件 vim /usr/local/spark/conf/spark-env.sh     3.环境配置 gedit ~/.bashrc   4.试运行Python代码  二、Python编程练习:英文文本的词频统计 1.准备文本文件 2.读文件 f=open("mystory.txt","r") ljjstory=f

  • 安装Spark与Python练习2022-03-06 22:01:51

    一、Spark的安装 1、安装结果 2、Spark的环境配置 3、运行 4、测试 二、Python练习 1、代码截图 2、运行结果 3、源码 import string file1 = open('C:/Users/Administrator/R201906120171/Chenzhikun/sanguo.txt', 'r',encoding='UTF-8') txt = file1.read() txt.lower()

  • 安装spark与python2022-03-06 16:34:14

    一、安装Spark 1.检查基础环境 启动hdfs查看进程     查看hadoop和jdk环境          2.下载spark     3.配置环境变量       4.启动spark     5.试运行python代码                  二、Python编程练习:英文文本的词频统计 1.准备文本文件 从网上下载一

  • 安装Spark与python练习2022-03-02 22:33:25

    一、安装Spark 基础环境--环境准备检查     安装spark 配置相关文件          查看spark配置    打开spark    在pyspark中运行代码 Python实现英文文本的词频统计 准备文本文件     读文件 txt = open('lol.txt', "r", encoding='UTF-8').read()   预处理

  • js 将数组里面相同的key放入同一个数组2022-03-02 19:33:51

    let tempList = []; let resultList = []; //filter DLQIMonthScoreWholeArray to {value+name} data["survey"].map((item)=>{ if(tempList.indexOf(item["surveyTypeID"]) === -1) { tempList.push(i

  • 2.安装Spark与Python练习2022-03-02 14:35:41

    一、安装Spark 检查基础环境hadoop,jdk 配置文件 环境变量 试运行Python代码           二、Python编程练习:英文文本的词频统计 准备文本文件 读文件 预处理:大小写,标点符号,停用词 分词 统计每个单词出现的次数 按词频大小排序 结果写文件 with open("Under the Red D

  • 2.安装Spark与Python练习2022-03-02 12:01:26

    一、安装Spark 配置文件 试运行Python代码 二、Python编程练习:英文文本的词频统计 1. 准备文本文件 2.读文件 path='/home/hadoop/wc/f1.txt' with open(path) as f: txt=f.read() 3.预处理 大写转小写 txt = txt.lower() 标点符号 点击查看代码 for ch in '!"@#$%^&*()+,-./:

  • javaScript数据结构:栈2022-02-27 19:33:06

    javaScript数据结构:栈 push(element): 添加一个新元素到栈顶位置.pop():移除栈顶的元素,同时返回被移除的元素。peek():返回栈顶的元素,不对栈做任何修改(这个方法不会移除栈顶的元素,仅仅返回它)。isEmpty():如果栈里没有任何元素就返回true,否则返回false。clear():移除栈里的所有元

  • 浏览器复制、剪切、粘贴事件简单操作示例2022-02-26 17:32:35

    更多参考:点这里 复制、剪切、粘贴事件: copy 发生复制操作时触发; cut 发生剪切操作时触发; paste 发生粘贴操作时触发; 每个事件都有一个 before 事件对应:beforecopy、beforecut、beforepaste; 这几个 before 一般不怎么用,所以我们把注意力放在三个事件就可以了。 copy复制操

  • rust使用vec在遍历时删除元素2022-02-24 18:34:42

    rust使用vec在遍历时删除元素 需求: 工作中有一个地方需要用到在遍历时把不符合条件的元素删除掉, 比如一个vec中是原始数据是 vec![1,2,3,3,4,5] ,然后我要在遍历中把等于c的元素删除掉,目的是得到vec![1,2,4,5] 第一次错误尝试 由于最开始只知道移除元素用remove方法,所以最开始

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