今天项目要求随机从数据库中随机取出若干条数据,放到首页.那么要如何随机取出这个子集合呢?本人向到的方法如下: 1.假设数据量很少,如我数据库中只有10条数据,而我要求随机取出8条.对于这种低数据量,大可以一次过全部取出放到父集合当中,然后随机remove去两条. List<Model> list = new MyService().QueryList().ToList(); Random random=new Random(); //注意,不能在while里面创建random因子,因为这样会导

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 全排列思想求解 2.2 状态空间树思想求解   1 问题描述 求n个正整数构成的一个给定集合A = {a1,a2,a3,...,an}的子集,子集的和要等于一个给定的正整数d.请输出所有符合条件的子集. 2 解决方案 ,下面的思想讲解直接引用文末. 2.1 全排列思想求解 方法1:首先,将子集保存在一个数组链表中,每次往链表中添加一个元素:从空集增加到最大集,再回溯,递归返回的时候,再将链表最后一个元素从子集移出:这样就实现了,元素在与不在子集中,这两种

取子集方法 x[]:适用于所有r语言 x[[ ]]:适用于list或者data.frame中提取元素 x$:使用元素名做索引,提取list或者data.frame中的某个元素 注意,取出的子集数据类型跟原来的类型一致 x[[ ]],仅可以提取一个对象,返回对象并不和原list.data.frame数据类型相同 x$ 用元素名字来索引,返回对象并不和原list.data.frame数据类型相同. 取子集的几个索引方式 R的排序 sort().order() 加上参量decreasing=TRUE

1 问题描述 求n个正整数构成的一个给定集合A = {a1,a2,a3,-,an}的子集,子集的和要等于一个给定的正整数d.请输出所有符合条件的子集. 2 解决方案 2.1 全排列思想求解 方法1:首先,将子集保存在一个数组链表中,每次往链表中添加一个元素: 从空集增加到最大集,再回溯,递归返回的时候,再将链表最后一个元素从子集移出: 这样就实现了,元素在与不在子集中,这两种状态. 注意,每次加入一个元素得到的,子集数组中的元素就构成了一个子集. package com.liuzhen.chap

最近的项目有用到特别中文字体,最终效果如下图: 红线标记处均为字体,可选中,交互起来,比图片方便太多了. 解决思路就是将体积巨大的中文字库,取子集,只包涵要使用的那部分文字,因此体积就很小了(包含100字左右的中文字,也只有50K左右,如下图:).英文字库因为本身就小,就没必要再这么做了.   为了实现以上“取子集”的目标,实际要解决的问题: 1.把字库由TTF格式自动转化为woff.eot.svg等兼容格式,并放到相应路径下. 2.自动分析并提取网站中用到特殊字体的文字-----这一点很重要,

导入 import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Spark Mllib底层的向量.矩阵运算使用了Breeze库,Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口(Linalg).但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现.在使用Breeze库时,需要导入相关包: Import breeze.linalg._ Import breeze.numeric._ Breeze创建函数: 操作名称 Bree

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

类型转换函数 判断 is.numeric() is.character() is.vector() is.matrix() is.data.frame() is.factor() is.logical 转换 as.numeric() as.character() as.vector() as.matrix() as.data.frame() as.factor() as.logical() 数据排序 order() 数据合并 merge() 有内关联的 x <- data.frame(k1 =

val msg="Hello,World" Scala 可以根据赋值的内容推算出变量的类型.这在Scala语言中成为"type inference". Scala访问数组的语法是使用()而非[]. Scala不支持++i和i++运算符,因此需要使用i += 1 来加一 当你在某个值后面使用()时,Scala将其翻译成对应对象的apply方法 REPL scala 交互式编译的工具 可以方便进行练习 查看测试 类的定义 case class Money(val amo

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

data.table 1.生成一个data.table对象 生成一个data.table对象,记为DT. library(data.table) :],V3=round(rnorm(),),V4=:) DT ##     V1 V2      V3 V4 ##  :    A   ##  :    B - ##  :    C - ##  :    A - ##  :    B   ##  :    C - ##  :    A - ##  :    B - ##  :    C   ## : 

R语言data.table速查手册 介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加.data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩.他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人.不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方式在R中比较少见.这也是这篇文章的目的,为了给大家提供一个速查的手册. data.table的通用格式: DT[i, j, by],对于数据集DT,

Struts2的标签库(三) --控制标签 1.if/elseif/else标签 用于分支控制,取代JSP中的if语句,根据一个boolean(test属性的值)值判断是否进行下一步运算或者输出等. <s:if>可以单独使用,而<s:elseif>和<s:else>必须和<s:if>结合使用,在一个循环中必须只有一个<s:if>,没有或有几个<s:elseif>,最多有一个<s:else>. 使用例子: <%@ pa

目录: 创建新变量 变量重编码 日期值 数据排序 数据集合并 数据子集 随机取样 创建新变量 算术运算函数:x%%y [求余 x mod y,  5%%2的结果为1], x%/%y  [整数除法,5% / %2 结果为2], ^或 ** 求幂 如下示例数据,在对象中增加平均.合计变量(场景不大合适,主要为了说明问题) 有多种方式来实现新增变量的处理,推荐使用 transform 示例代码如下: > mydata <- transform(mydata,avg = (age + weight)/

4.2 创建新变量 几个运算符: ^或**:求幂 x%%y:求余 x%/%y:整数除 4.3 变量的重编码 with(): within():可以修改数据框 4.4 变量重命名 包reshape中有个函数rename,可以改名 rename(df,c(manage='managerID',date='testDate')) 或 names(df)[2]<-'newname' 4.5 缺失值 is.na():检查缺失值,是返回TRUE,否返回FALSE na.rm=TRUE选项可以用,比如 y<

本系列笔记由常彦博整理,请知悉 目  录 一. Java技术基础......................................................................................................... 1 1.1编程语言.......................................................................................................

1.s:subset标签概述: s:subset标签功能是从一个集合中取出部分元素合并成一个新的集合,新生成的这个集合是原来集合的子集.属性和意义如下: 属性名 是否必需 默认值 类型 说明介绍 count false —— Integer 获得原始集合中元素的个数 decider false —— org.apache.struts2.util.SubsetIteratorFilter.Decider 过滤的条件 source false —— String 源集合数据 start false

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

R语言绘制地图,在数据分析中经常能够用到,并且会达到非常好的展示效果,本节以例子形式,介绍如何使用R语言工具,画出理想的地图. 本节例子在 R version 2.15.3版本下运行顺畅,其他版本待定. 代码如下:第一个小例子 #加载相应的包,并读入数据,最后画图. library(maptools); library(ggplot2); china_map<-readShapePoly("d://map//bou2_4p.shp", proj4string=CRS("

一.numpy二维数组 1.声明 import numpy as np #每一个[]代表一行 ridership = np.array([ [ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], [1608, 4802, 3932, 4477, 2705], [1576, 3933, 3909, 4979, 2685], [

本文使根据CS231n的讲义整理而成(http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/),以下内容基于Python3. 1. 基本数据类型:可以用 print(type(x)) 查看类型 1)整数.浮点数: 幂:x**y等价于pow(x, y): 不支持 x++.x--,支持 x+=1: /是浮点除法,//是整除,3//2 = 1: %取余: 2)布尔: 与(and,&).或(or,|).非(not),不要使用&&.||之类的. 3)字符