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MQ介绍 & 实例

阅读目录定义优秀MQ特点产品比较实例(简单的实战) 关于消息队列与分布式的那些事定义: 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法,应用程序通过队列进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求.是进行通信的中间件产品.(换言之:MQ负责两个系统之间传递消息,这两个系统可以是异构的,处于不同硬件.不同操作系统.用不同语言编写,只需要简单的调用几个MQ的API,就可以互相通讯,你不必考虑底层系统和网络的复杂性.MQ能够应付多种异常情况,例

苹果版App开发心得

这几个月中做的工作包括网站开发.安卓App开发和苹果App开发,前两者用的语言都是我熟悉的java,故苹果知识的学习,较安卓知识的学习,多出「语言基础」一块,其他方面差不多. 之前发过安卓那篇,如感兴趣,戳我的名字看吧. 0.语言基础去年购入mac开始学ios编程时用的是swift,今年用的是objective-c(下简称oc). 网上有将oc与java对比的博文,其实面向对象各种语言,能力大同小异,主要是写法不同.oc最大的特殊,当为用中括号调用方法,我感觉这很丑陋怪异,但想到目的是让每个参

见证历史 -- 2013 NBA 热火夺冠之路有感

见证历史-- 2013 NBA 热火夺冠之路有感今年NBA季后赛从第一轮看起,到最终的热火夺冠,应该看得是最爽的一次.但一些情节和细节,回忆起来,深有感悟. 1. 做人要低调詹宁斯豪言演黑八雄鹿本赛季常规赛4战热火1胜3负,两队常规赛战绩相差28个胜场,无论阵容配置还是获胜场次都差距明显.雄鹿被看衰在情理之中,但本赛季打热火场均拿23.8分的詹宁斯并不这样认为,他在接受采访时谈到了与热火的首轮对抗,放言雄鹿将上演“黑八”.“我们将用6场比赛取得胜利,”詹宁斯说.这不是詹宁斯第一次口出狂言了,他在

JavaScript案例六：简单省市联动(NBA版)

JavaScript实现简单省市(NBA版)联动 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>JavaScript实现简单省市(NBA版)联动</title> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8"> <script type="text/javascrip

nodejs抓网易NBA数据

var http = require("http");var cheerio = require("cheerio"); var url = "http://nba.sports.163.com/2014/team/structure/17.html"; download(url, function(data) { if (data) { var $ = cheerio.load(data); $("#team_header optio

[ahu 1248] NBA Finals

NBA Finals Time Limit: 1000 ms Case Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 64 MBTotal Submission: 251 Submission Accepted: 41 Description Consider two teams, Lakers and Celtics, playing a series of NBA Finals until one of the teams wins n games. A

如何使用 Python 创建一个 NBA 得分图？

本文意在创建一个得分图,该图同时描绘了从场上不同位置投篮得分的百分比和投篮次数,这和 Austin Clemen 个人网站上的帖子 http://www.austinclemens.com/shotcharts/ 类似 . 为了实现这个得分图,笔者参考了 Savvas Tjortjoglou 的帖子 http://savvastjortjoglou.com/nba-shot-sharts.html.这篇帖子很棒,但是他只描述了从不同位置投篮的次数.而笔者对在不同位置的投篮次数和进球百分比都很感兴

NBA工资帽

工资帽(Salary cap):在NBA,工资帽是最著名工资限制条款. 每年的"工资帽"是依据NBA前一年的总收入,然后取这个总收入的48%作为NBA球队工资总额. 再拿这48%的总收入除以NBA球队总数30支球队,得出的平均数就是当年的"工资帽",球队花在球员身上的工资总额不得超过这个数字. 工资帽的概念1984年被引入.NBA联盟和球员工会之间首先进行谈判,仅仅有两方允许,工资帽才被正式发布.每年NBA的工资帽都在添加,1997-98 赛季是2690万美元,20

[Swust OJ 649]--NBA Finals(dp,后台略(hen)坑)

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/649/ Time limit(ms): 1000 Memory limit(kb): 65535 Consider two teams, Lakers and Celtics, playing a series of NBA Finals until one of the teams wins n games. Assume that the probability of Lakers winning a game is

NOIP2011-普及组复赛模拟试题-第一题-NBA总冠军

题目背景 Background 一年两度的期末考要到来了!! 题目描述 Description 又要到考试了,Ljw决定放松一下,就打开电视,看见了篮球赛,他立即想到了每年的NBA总冠军队伍.由于复习紧张,他只记起了一部分,记忆的内容是正确的,可能不是按时间顺序排列的,记忆的内容可能有重复. 现在请求学过编程的你帮助Ljw,按时间顺序输出总冠军的球队(不能重复). (NBA从1947A.D到2009A.D) 输入输出格式 Input/output 输入格式:输入文件nba.in的

python抓取NBA现役球员基本信息数据

链接:http://china.nba.com/playerindex/ 所需获取JSON数据页面链接:http://china.nba.com/static/data/league/playerlist.json 数据来源:NBA中国官网库: requests 用于解析页面文本数据 pandas 用于处理数据时间: 2017/2/17 (因为为现役球员,故需注明时间节点) 开工: 得到了数据,这下就好办了先上简单粗暴够用的代码 import requests import panda

Comparing the contribution of NBA draft picks（转）

When it comes to the NBA draft, experts tend to argue about a number of things: at which position will a player be selected? what is the best draft class ever? etc… Luckily, the wealth of data made available by the great people ofhttp://www.basketbal

python requests抓取NBA球员数据，pandas进行数据分析，echarts进行可视化 (前言)

python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源到最后可视化所有一套流程. 2.为什么写因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

Python爬虫：用BeautifulSoup进行NBA数据爬取

爬虫主要就是要过滤掉网页中没用的信息.抓取网页中实用的信息一般的爬虫架构为: 在python爬虫之前先要对网页的结构知识有一定的了解.如网页的标签,网页的语言等知识,推荐去W3School: W3school链接进行了解在进行爬虫之前还要有一些工具: 1.首先Python 的开发环境:这里我选择了python2.7,开发的IDE为了安装调试方便选择了用VS2013上的python插件,在VS上进行开发(python程序的调试与c的调试几乎相同较为熟悉). 2.网页源代码的查看工具:尽管每个浏

个人作业2——NBA 2k18案例分析

产品:篮球体育类游戏NBA 2k18 选择理由:这款游戏是<NBA 2k>的正统续作,自己和身边的朋友都对篮球比较感兴趣,经常看NBA,所以近几年的版本都有购买下载,加上游戏中人物动作比较多,实际操作中对时间精确到每毫秒,所以游戏过程中会遇到很多bug. 第一部分:调研评测 1.下载软件并使用起来,描述最简单直观的个人第一次上手体验游戏大小在60G左右,所以下载过程非常漫长,耗时大概十个小时左右,打开游戏界面,和2k17对比差别并不是很大,几个重要选项都没有更改,只是在背景上做了改变,背景中

使用ML.NET实现NBA得分预测

使用ML.NET实现NBA得分预测导读:ML.NET系列文章 ML.NET已经发布了v0.2版本,新增了聚类训练器,执行性能进一步增强.本文将介绍一种特殊的回归--泊松回归,并以NBA比赛得分预测的案例来演练. 泊松回归 Poisson regression 前面的文章已提过,回归是用来预测连续值的,泊松回归是其中一种,其特殊在仅用于预测正整数,通常为计数类的数值.泊松分布是离散分布,所以特征值和标签值应为相同(或接近相同)时间间隔下的独立随机事件. 那么什么场景是符合计数,可以适用泊松回归呢

python抓取NBA现役球员基本信息数据并进行分析

链接:http://china.nba.com/playerindex/ 所需获取JSON数据页面链接:http://china.nba.com/static/data/league/playerlist.json 数据来源:NBA中国官网库: requests 用于解析页面文本数据 pandas 用于处理数据时间: 2017/2/17 (因为为现役球员,故需注明时间节点) 开工: 得到了数据,这下就好办了先上简单粗暴够用的代码 import requests 2 import pan

大数据之NBA

2017年NBA季后赛落幕后,网络上仍有大量关于NBA关键词的搜索. 这是近30天来,通过PC端和移动端搜索的趋势,可以看到有些日期的搜索指数是猛增的,因为NBA有大新闻爆出,比如8月23日,骑士与凯尔特人正式达成交易,小托马斯与欧文互换东家. 下面是8月份的搜索需求图谱. 下面是暑假期间的关于NBA搜索的地域分布,广东的搜索量全国第一. 下面是对NBA感兴趣的人群属性,女性只占极少数,而20至50岁的男性是NBA观众的主力军.

L332 NBA: Dwyane Wade and Dirk Nowitzki Say Emotional Goodbyes

Two games in the NBA ended amid emotional scenes on Tuesday as legends at separate teams marked their retirements in front of sell-out crowds.Dirk Nowitzki scored a season-high 30 points during Dallas Mavericks' win over the Phoenix Suns, before taki

python pandas模块,nba数据处理（1）

pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据(如SQL)灵活的数据处理能力.它提供了复杂精细的索引功能,以便更为便捷地完成重塑.切片和切块.聚合以及选取数据子集等操作. 对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具. DataFrame是pandas的一个对象,它是一个面向列的二维表结构,且含有行标和列标. 在指定的录目下打开ipython notebook

Android仿苹果版QQ下拉刷新实现(二) ——贝塞尔曲线开发"鼻涕"下拉粘连效果

前言接着上一期Android仿苹果版QQ下拉刷新实现(一) ——打造简单平滑的通用下拉刷新控件的博客开始,同样,在开始前我们先来看一下目标效果: 下面上一下本章需要实现的效果图: 大家看到这个效果肯定不会觉得陌生,QQ已经把粘滞效果做的满大街都是,相信不少读者或多或少对于贝塞尔曲线有所了解,不了解的朋友们也没有关系,在这里我会带领读者领略一下贝塞尔的魅力! 一.关于贝塞尔曲线我们知道,任何一条线段是由起始点和终止点的连线组成,两点组成一条直线,这就是最简单的一阶公式(就是线段): 一阶贝塞

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