前言: 近几年Python可谓是大热啊,很多人都纷纷投入Python的学习中,以前我们实验楼总结过多篇Python实战项目列表,不但有用还有趣,最主要的是咱们实验楼不但有详细的开发教程,更有在线开发环境,非常适合Python学习者学习啊,今天再总结一批Python实战项目教程. 附上前面总结的Python项目教程列表: [给缺少Python项目实战经验的人] [(新)10个Python项目,给缺少Python项目实战经验的人] [这10个Python项目超有趣!] [Python实现从excel…

介绍项目是必不可少的Java面试环节,求职者需要借此证明自己真实Java项目的经验,如果再做的好的话,需要借此展开自己的亮点说辞. 不过之前如果只有学习项目经验,比如是自己跑通一个项目,或者是在培训班里通过一个Spring Boot项目入门Java,那么这些学习项目的开发流程其实和公司里真实Java项目,是有一定差距的.在转行之类需要真实项目的场景里,如果仅仅介绍学习项目里的开发流程和开发细节,那么真可能被认定之前缺乏商业项目经验. 由于商业项目是用于挣钱的,而且商业项目正是因为要从客户那边收钱…

[注] 1.该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取: 2.Spark编译与部署将以CentOS 64位操作系统为基础,主要是考虑到实际应用一般使用64位操作系统,内容分为三部分:基础环境搭建.Hadoop编译安装和Spark编译安装,该环境作为后续实验基础: 3.文章演示了Hadoop.Spark的编译过程,同时附属资源提供了编译好的安装包,觉得编译费时间可以直接使用这些编译好的安装包进行部署. 1.运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频…

一.目的 本文的目的是windows下IOS开发基础环境搭建做了对应的介绍,大家可根据文档步骤进行mac环境部署: 二.安装虚拟机 下载虚拟机安装文件绿色版,点击如下文件安装 获取安装包:          百度网盘:链接:http://pan.baidu.com/s/1c28EkpE 密码:93tl 解压后如下,点击如下脚本进行安装:按提示进行: 服务配置(按需配置): 这里仅限配置网络功能即可:选择1 回车-选择桥接模式 选择2启用桥接服务 三.安装macos虚拟机 注意:查看本机cup类型…

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Django 微信开发(一)——环境搭建 随着移动互联网时代的到来,微信——一个改变着我们生活的产品悄悄走近了我们的生活.我们不得不觉得自己很幸运,自己能在这个世界上遇到像QQ.微博.微信这样优秀的产品,同时,也不得不感叹这些产品的强大之处.就拿微信来说吧,我们可以文字聊天.发语音.报告位置.甚至是发视频.对讲机等功能,确实为我们平时的沟通大大降低了成本,譬如以前生日祝福等都是打电话.发短信,可在微信时代我们只要发文字或者是发一段语音就好了——省钱.简单.好用. 移动互联网的时代,你不一定需要你…

dos基础 市面上两大操作系统 windows.*nix(unix.linux.mac.bsd(安全性比较高)) 后三种都属于unix的衍生版本 linux是为了兼容unix开发的,最后开放了源代码 mac操作系统是为了兼容unix和bsd IBM(aix)IBM特殊定制的基于unix的操作系统 HP(HP unix)HP特殊定制的基于unix的操作系统 Windows95 第一款真正完整的视窗操作系统 DOS命令: DOS:disk operating system  磁盘操作系统 在DOS命…

在Java的世界里,项目的管理与构建,有两大常用工具,一个是Maven,另一个是Gradle,当然,还有一个正在淡出的Ant.Maven 和 Gradle 都是非常出色的工具,排除个人喜好,用哪个工具来构建项目,都是很不错的选择.本人从事开发工作多年了,一般不喜欢被绑定在某一个IDE上面,所以,我这里主要是总结一些使用命令行来完成项目构建的方法,当然,这也有利于后期往Jenkins 等持续集成工具迁移时作为参考. 1.Java 基础环境搭建 Oracle的官网上找到合适的JDK下载,链接http…

在学习和开发hyperledger fabric的时候遇到了一些坑,现将自己的一些总结和心得整理如下,以期对大家有所帮助.本次使用的宿主机环境:ubuntu,版本:Ubuntu 16.04.3 LTS.运行hyperledger fabric,建议至少4GB的内存. 更改aptget源:初装ubuntu的Aptget源很慢,国内提供的源有很多,可以找一个适合自己的,我采用的是阿里的源.更改aptget阿里源的方法:1 复制原文件备份 sudo cp /etc/apt/sources.list /…

1 hadoop概述 1.1 为什么会有大数据处理 传统模式已经满足不了大数据的增长 1)存储问题 传统数据库:存储亿级别的数据,需要高性能的服务器:并且解决不了本质问题:只能存结构化数据 大数据存储:通过分布式存储,将数据存到一台机器的同时,还可以备份到其他机器上,这样当某台机器挂掉了或磁盘坏掉了,在其他机器上可以拿到该数据,数据不会丢失(可备份) 磁盘不够挂磁盘,机器不够加机器(可横行扩展)   2)分析数据问题 传统数据库: 当数据库存储亿级别的数据后,查询效率也下降的很快,查询不能秒级返…