1. 数据样本 ,valid_rate,homework_rate,inter_rate,playback_rate,zhujiang_good_comment5_rate,fudao_good_comment5_rate,if_purchased,cust,cust_per 0,0.629536534447,0.216511482255,0.70731691023,-8.04911692853e-16,0.948508768267,0.982603131524,0.0751565762004,

1.Math.Round:四舍六入五取偶 引用内容 Math.Round(0.0) //0Math.Round(0.1) //0Math.Round(0.2) //0Math.Round(0.3) //0Math.Round(0.4) //0Math.Round(0.5) //0Math.Round(0.6) //1Math.Round(0.7) //1Math.Round(0.8) //1Math.Round(0.9) //1 说明:对于1.5,因要返回偶数,所以结果为2. 2.Math.Ce

当在myeclipse里发送邮件有错误时,不妨把环境都改成jdk的, 如果是jre的环境会出错,改成jdk的就行了.

一开始我都是找action 然后一个一个的改 把onmousedown="goURL('index.jsp')" 改成 onmousedown="goURL('index_new.jsp')" 后来由于太多了,然后灵机一动,直接Ctrl + h 搜索 含有字段 goURL('index.jsp') 的jsp 文件 然后利用Ctrl + h 改就行了 这样方法一变,就简单多了,之前太麻烦了,浪费了太多时间. 还有,如果是jsp页面打更新包的话,那么直接在MyEclip

［抄题］: Given a m x n matrix, if an element is 0, set its entire row and column to 0. Do it in-place. Example 1: Input: [   [1,1,1],   [1,0,1],   [1,1,1] ] Output: [   [1,0,1],   [0,0,0],   [1,0,1] ] [暴力解法]: 时间分析: 空间分析: [优化后]: 时间分析: 空间分析: ［奇葩输出条件］: ［奇葩

这实际上是三个问题,从WebService到今天流行的RESTful API(JSON) over HTTP,经历了数次变革 1 WebService有很多协议,为什么HTTP比较流行? WebService是个很重型的规范,它的应用协议是SOAP(简单对象访问协议),它所依赖的下层通信方式不单单是HTTP,也有SOAP over SMTP, SOAP over TCP,由于HTTP协议群众基础广,开发调试方便,所以,成了WebService中最为流行的方式. 甚至很多公司在内网通信,也用HTT

我也是醉了被自己打败了,以上问题困扰我半天是时间,百度好久都没有解决.应该打开tomcat的bin下的starup.bat结果打开了tomcat-src中的了,怪不得死活出现不了startup

<script type="text/javascript">//n表示百分数保留的位数 function toPercent(n){ n = n || 2; return ( Math.round( this * Math.pow( 10, n + 2 ) ) / Math.pow( 10, n ) ).toFixed( n ) + '%'; } var A=0.358975, B=0.25554; alert([A, A.toPercent(3), B, B.toPer

1.之前在度娘那找了一下关于javascript中可处理的浮点数的最高精度的问题,但找了好久也找不到,于是自己 小小的研究了一下,之前以为是17,后来测到18,再后来又测到19,经过一系列的改写,得到下面的相对完善的检测方案: <script> //返回数字数组中的最大值 function arrMax(arr) { return Math.max.apply({}, arr); } //10万个随机小数中的最大精度 function maxDec() { var arr = []; var

小数相乘出现很多位小数的问题:这个问题自己以前也遇到过,现在特意来总结一下: Number类型: Number类型是ECMAScript中最常用和最令人关注的类型了:这种类型使用IEEE754格式来表示整数和浮点数值(浮点数值在某些语言中也被成为双精度数值),为支持各种数据类型,ECMA-262定义了不同的数值面量格式. 十进制: var intNum=10; //整数 八进制: var octalNum1=070; //八进制的56 var octalNum2=079; //无效的八进制数值-

Number类型: Number类型是ECMAScript中最常用和最令人关注的类型了:这种类型使用IEEE754格式来表示整数和浮点数值(浮点数值在某些语言中也被成为双精度数值),为支持各种数据类型,ECMA-262定义了不同的数值面量格式. 十进制: var intNum=10; //整数 八进制: var octalNum1=070; //八进制的56 var octalNum2=079; //无效的八进制数值-解析为79 八进制字面量在严格模式下是无效的: 十六进制: var hexNu

我们在  MongoDB 之 你得知道MongoDB是个什么鬼 MongoDB - 1  中学习了如果安装部署一个 MongoDB 如果没看到我的金玉良言的话,就重新打开一次客户端和服务端吧 本章我们来学习一下关于 MongoDB的增删改查 一.MongoDB操作 之 原生ORM,根本不存在SQL语句 创建数据库:这里和一般的关系型数据库一样,都要先建立一个自己的数据库空间 嗯嗯嗯嗯,我感受到了你内心的惊呼,瞅瞅你们这些没见过世面的样子 是的,MongoDB设计的比较随意,没有就认为你是在创建,

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 对于DataFrame的修改操作其实有很多,不单单是某个部分的值的修改,还有一些索引的修改.列名的修改,类型修改等等.我们仅选取部分进行介绍. 一.值的修改 DataFrame的修改方法,其实前面介绍loc方法的时候介绍了一些. 1. loc方法修改 loc方法实

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列,如下: 接下来,介绍下各个函数的用法: 1.loc函数 愿意看

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在pandas里,DataFrame是最经常用的数据结构,这里总结生成和添加数据的方法: ①.把其他格式的数据整理到DataFrame中: ②在已有的DataFrame中插入N列或者N行. 1. 字典类型读取到DataFrame(dict to DataFrame

一.saprkSQL背景 Spark 1.0版本开始,推出了Spark SQL.其实最早使用的,都是Hadoop自己的Hive查询引擎:但是后来Spark提供了Shark:再后来Shark被淘汰,推出了Spark SQL.Shark的性能比Hive就要高出一个数量级, 而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级. 最早来说,Hive的诞生,主要是因为要让那些不熟悉Java,无法深入进行MapReduce编程的数据分析师,能够使用他们熟悉的关系型数据库的SQL模型,来操作HDFS上的数

import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = ["语文", "数学", "英文", "自然", &

需求 项目需求从字段2位小数,改成3位小数,这事儿好办,数据库噼里啪啦敲了一行代码,发现居然报错,原因是不能修改字段精度问题,然后使用了冒泡排序,搞定 --新增临时字段 ,); --将原字段内容拷贝至新字段 UPDATE Real_Proj_Section SET WEIGHT2=WEIGHT --删除原先字段 alter table Real_Proj_Section drop column WEIGHT --新增原先字段 ,); --给原先字段加备注 comment on column Re

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 SparkSQL这块儿从1.4开始支持了很多的窗口分析函数,像row_number这些,平时写程序加载数据后用SQLContext 能够很方便实现很多分析和查询,如下 val sqlContext = new SQLContext(sc) sqlContext.sql("select -.") 然而我看到Spark后续版本的DataFrame功能很强大,想试试使用这种方式来实现比如r

一.主从复制架构简介 通过前面几篇的介绍中,我们都是在单机上使用Redis进行相关的实践操作,从本篇起,我们将初步探索一下Redis的集群,而集群中最经典的架构便是主从复制架构.那么,我们首先来了解一下神马是主从复制架构? 1.1 源于关系数据库的读写分离 随着网站业务的不断发展,用户量的不断增加,数据量也成倍的增长,数据库的访问量也呈线性地增长.特别是在用户访问高峰期间,并发访问量突然增大,数据库的负载压力也会增大,如果架构方案不够健壮,那么数据库服务器很有可能在高并发访问负载压力下宕机,造成

微信5.4安卓版发布更新了,由于本人的手机设置软件自动更新,中午的时候才发现微信换成了5.4版本,启动微信后是一个大大的“转账,就是发消息”,进入微信界面有点小惊喜,导航菜单都改为底部tab方式,顶部tab导航消失,通讯录下的订阅号和服务号入口合并了.(iPad版微信终于来临了 微信5.4版搜索更智能 转账就是发消息) 安卓版微信5.4底部tab菜单为:「微信」「通讯录」「发现」「我」,首次进入微信界面会提示新推的「面对面收钱」功能,主推移动支付,试图正面进攻支付宝钱包,在“我” - “钱包”