值好最后一天岗,写个小程序 List<Map<Object,Object>> mapList = new ArrayList<Map<Object,Object>>(); Map<Object,Object> map = new HashMap<Object,Object>(); map.put("C","111"); map.put("NAME","LB"

首先介绍下框架基本流程   (web > webservice  [前端架构] ) > (nodejs [ 数据中转站 ]) >(api [后台接口]) --web (html  angular 框架) --webservice(angular 中 编写的service文件 ,在此处原本可以使用 [ng2-file-upload]插件 文件+参数 合并提交,但是在我的项目中  请求需要统一提交,所以在此处 使用第三方插件不太适用 所以自己编写了XMLHttpRequest 进行 form

Java中XML数据 XML解析——Java中XML的四种解析方式 XML是一种通用的数据交换格式,它的平台无关性.语言无关性.系统无关性.给数据集成与交互带来了极大的方便.XML在不同的语言环境中解析方式都是一样的,只不过实现的语法不同而已. XML的解析方式分为四种:1.DOM解析:2.SAX解析:3.JDOM解析:4.DOM4J解析.其中前两种属于基础方法,是官方提供的平台无关的解析方式:后两种属于扩展方法,它们是在基础的方法上扩展出来的,只适用于java平台. 针对以下XML文件,会对四

Java列表踩过的坑 其中subList是RandomAccessSubList,不是序列化的列表,不可以加入tair. 加入tair测试代码 @Autowired private CacheManager cacheManager; @Test public void listTest() { ArrayList arrayList = new ArrayList(); arrayList.add(1); arrayList.add(2); arrayList.add(3); arrayLis

//批量添加20000条数据用时8秒. try {    String url = "jdbc:oracle:thin:@IP:1521:orcl"; // orcl为数据库的SID    String user = "oracle";    String password = "oracle";    StringBuffer sql = new StringBuffer();    sql.append("insert into e

最近在看<深入理解Java虚拟机>,里面讲到了Java运行时数据区,这是Jvm基本知识,把读书笔记记录在此.这些知识属于常识,都能查到的,如果我有理解不对的地方,还请指出. 首先把图贴上来,图来自JVM Runtime Data Areas(运行时数据区),感谢. 由上图可知,Java运行时数据区域包括程序计数器.Java虚拟机栈.本地方法栈.Java堆.方法区. 1. 程序计数器 程序计数器用来记录下一条字节码指令,因为CPU是要轮转的,在切换回来之后,Java能够找到下一条要执行的指令.如

现在介绍一下只配置 as3 与 java 公用的数据类,这种配置一般是该数据类只需要在 as3 与 java 之间转换,跟数据库没有关系.比如在客户端与服务端的数据交换中,需要定义一个统一返回请求的数据类 ResultVO,包含一个属性 result(bool) 表示请求是否成功,另一个属性为 data(object) 表示该请求的返回数据,很明显数据类跟数据库是没有关系的,如果用前一篇介绍的配置就会生成多余的建表数据,而且某些数据类型也不能很好的支持. 这种数据类就可以用另一种配置,跟前一篇介

最近业务方有一个需求,需要一次导入超过100万数据到系统数据库.可能大家首先会想,这么大的数据,干嘛通过程序去实现导入,为什么不直接通过SQL导入到数据库. 大数据量报表导出请参考:Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(二)导出 一.为什么一定要在代码实现 说说为什么不能通过SQL直接导入到数据库,而是通过程序实现: 1. 首先,这个导入功能开始提供页面导入,只是开始业务方保证的一次只有<3W的数据导入: 2. 其次,业务方导入的内容需要做校验,比如门店号,商品号等是否系统存在,需

项目总结22:Java UDP Socket数据的发送和接收 1-先上demo 客户端(发送数据) package com.hs.pretest.udp; import java.io.IOException; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.InetAddress; import java.net.SocketException; public class UDPCl

java实现Excel数据导出: 目前,比较常用的实现Java导入.导出Excel的技术有两种Jakarta POI和Java Excel Jakarta POI 是一套用于访问微软格式文档的Java API.Jakarta POI有很多组件组成,其中有用于操作Excel格式文件的HSSF和用于操作Word的HWPF,在各种组件中目前只有用于操作Excel的HSSF相对成熟.官方主页http://poi.apache.org/index.html,API文档http://poi.apache.o

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 数据分组--〉归纳 程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #

1. 问题描述 在处理用户上网数据时,用户的上网行为数据之间存在时间间隔,按照实际情况,若时间间隔小于阈值(next_access_time_app),则可把这几条上网行为合并为一条行为数据:若时间间隔大于阈值(next_access_time_app),则可把这几条上网行为分别认为是独立无关的行为数据. 具体可结合下图理解: 因此需求是有二:一是根据阈值(next_access_time_app)决定是否需要对数据进行合并:二是对数据合并时字段值的处理.其中第二点较为简单,不做表述,重点关注第

莫名其妙,从去年年底开始,Python这个东西在中国,突然一下子就火起来了,直至现在,他的热度更是超越了java,成为软件工程师最为关注的话题.Python之所以能火起来,很大一方面是因为大数据.人工智能和机器学习越来越受人关注的原因,那么,伴随着Python的火热,他的薪资是否也相应的高了起来了呢?于是,针对这个话题,在今年暑假,我做了一个关于Python.java和大数据和安卓的工作岗位的调查. Java火了几十年,工作也是所有编程语言中最容易找的,这里面有很大一部分原因是由于安卓还得由Ja

pandas中也常常用到的join 和merge方法 merge pandas的merge方法提供了一种类似于SQL的内存链接操作,官网文档提到它的性能会比其他开源语言的数据操作(例如R)要高效. 和SQL语句的对比可以看这里 merge的参数 on:列名,join用来对齐的那一列的名字,用到这个参数的时候一定要保证左表和右表用来对齐的那一列都有相同的列名. left_on:左表对齐的列,可以是列名,也可以是和dataframe同样长度的arrays. right_on:右表对齐的列,可以是列名

众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入,很恶心,而且这些API在内存构造的对象大小将比数据原有的大小要大很多倍数,所以你不得不去拆分Excel,还好,POI开始意

前面一篇文章介绍大数据量导出实现: Java实现大批量数据导入导出(100W以上) -(二)导出 这篇文章在Excel列较少时,按以上实际验证能很快实现生成.但如果列较多时用StringTemplate写入时会出现内存溢出.那么我的解决方案如下: 将数据列表分成多份,如果从数据库查询就是分页查询出多页数据进行分批在磁盘插入. 1. 创建模板 举例Excel截图如下(有27列): 模板分三部分(head,body及foot),分别如下: operation_data_head.st <?xml v

数据合并:由于数据可能是不同的格式,且来自不同的数据源,为了方便之后的处理与加工,需要将不同的数据转换成一个DataFrame. Numpy中的concatenate().vstack().hstack()可对数组进行拼接,可参考学习. Pandas提供了pd.concat().pd.merge().join().combine_first()等函数对Pandas数据对象进行合并. 在本节中,仅对pd.concat()进行详细讲解. pd.concat()常用的参数 参数 说明 objs 需连接

有时为避免循环操作数据库.列表展示等一些原因需要将数据及关联数据批量加载进行集中处理,一种解决办法可以使用FOR XML PATH将多行数据合并成一列,达到字段拼接的效果.例如有两个表, 部门表T_Dept: 员工表T_Emp: 需要查询每个部门下的员工姓名,查询语句: 1 SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY DeptId) AS Row, DeptName 2 , LEFT(A.EmpName, LEN(A.EmpName) - 1) AS EmpName 3

一.前言 昨晚可能是因为更新完文章后,导致过于兴奋睡不着(写代码确实太容易让人兴奋了),结果两点多才睡着,大东北果然还是太冷了. 不知道是不是因为膝盖和脚都是冰凉的,所以才导致很晚才能入睡? 刚眯了一会,大约一个小时吧,感觉不错,接着又想学习了. 二.列表界面展示示例 现在要做的就是把打到页面的数据,带样式,也就是说好看点显示. 之前我们在<Vue3学习(二)之 集成Ant Design Vue>这篇文章中,有提及组件的使用,对于一个前端不是很好(后端也不咋的),本着拿来主义,我们能现成的是最

属性列表文件是一种XML文件,Foundation框架中的数组和字典等都可以于属性列表文件相互转换. NSArray类常用读写属性列表文件的方法: +arrayWithContentsOfFile:类级构造方法,用于从属性列表文件中读取数据,创建NSArray对象. -initWithContentsOfFile:实例构造方法,用于从属性列表文件中读取数据,创建NSArray对象. -writeToFile:atomically:该方法把NSArray对象写入到属性列表文件中,第一个参数是文件名