转自链接:https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details/99197487 一.查看数据分布趋势 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, s

磁盘阵列(RAID)实例详解 raid技术分类 软raid技术 硬raid技术 Raid和lvm的区别 为什么选择用raid RAID详解 RAID-0 RAID-1 RAID-5 Raid-10 Raid的管理 案例:创建一个raid10+冗余盘 磁盘阵列(RAID)实例详解 Raid(磁盘阵列)级别介绍 Raid有"廉价磁盘冗余阵列"的意思,就是利用多块廉价的硬盘组成磁盘组,让数据分部储存在这些硬盘里面,从而达到读取和写入加速的目的:也可以用作数据的冗余,当某块硬盘损毁后,其他硬盘

raid技术分类可以分为基于软件raid技术和基于硬件raid技术 raid又分为raid-0.raid-1.raid-5和raid-10 Raid有”廉价磁盘冗余阵列”的意思,就是利用多块廉价的硬盘组成磁盘组,让数据分部储存在这些硬盘里面,从而达到读取和写入加速的目的:也可以用作数 据的冗余,当某块硬盘损毁后,其他硬盘可以通过冗余数据计算出损坏磁盘的数据,这样就提高了数据储存的安全性.可以提供较普通磁盘更高的速度.安全性,所 以服务器在安装时都会选择创建RAID.RAID的创建有两种方式:软R

注:RBAC0与RBAC1不同在于权限继承.关于RBAC1的权限设计,敬请关注作者后续CSDN博客.1,用户表 保存系统用户信息,如张三.李四,字段可以有id.name.fullname.email.phone.……2,角色表 保存角色信息,如学生.管理员,字段有id.name.……3,权限表 保存系统的权限信息,可定义系统哪些模块公开,或者什么时段可访问,字段有id,权限名4,用户角色表 关联用户和角色的关系表,如张三-学生,李四-管理员,字段有id.用户id.角色id,根据用户就知道所属的角

bootstrap table是一个非常不错的,基于bootstrap的插件,它扩展和丰富了bootstrap表格的操作,如格式化表格,表格选择器,表格工具栏,分页等等. 最近基于bootstrap开发一个开台发布系统,就开发过程中,使用bootstap table遇到的一些问题及收获记录如下: 开始使用: 需要在你自己的页面中引入以下样式及脚本: <link rel="stylesheet" href="bootstrap.min.css"><l

分为几个部分: 开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优 开发调优: 主要包括这几个方面 RDD lineage设计.算子的合理使用.特殊操作的优化等 避免创建重复的RDD,尽可能复用同一个RDD 一个RDD包含另外一个RDD,对多次使用的RDD进行持久化 内存(序列化),磁盘(序列化) 尽量避免使用shuffle类算子 shuffle过程中,各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中,然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key.而且相同key都拉取到同一

0.关于Linux的简介 Linux(好又免费)的组成部分: Linux 是一种计算机操作系统: 一系列能让您与计算机进行交互操作并运行其它程序的程序. 操作系统由多种基础程序构成.它们使计算机可以与用户进行交流并接受指令, 读取数据或将其写入硬盘.磁带或打印机,控制内存的使用,以及运行其它软件. 操作系统最重要的组成部分是内核. 在 GNU/Linux 系统中,Linux 就是内核组件. Linux不是一个操作系统,严格来讲,Linux只是一个操作系统中的内核.  内核是什么? 内核建立了计算

思维导图 10053事件概述 我们在查看一条SQL语句的执行计划时,只看到了CBO最终告诉我们的执行计划结果,但是我们并不知道CBO为何要这样做. 特别是当执行计划明显失真时,我们特别想搞清楚为什么CBO会做出这样的一个选择,那么就可以用10053事件来分析SQL分析过程的trace文件. 同10046事件一样,10053事件依然无法在官网上找到相关的信息. 10053事件为我们真正的揭开蒙在CBO身上的面纱. 如何做10053事件分析 Connected to Oracle Database

前言 本教程源于Scipy Lecture Notes,URL:http://www.scipy-lectures.org/ 本教程若有翻译不当或概念不明之处,请大家留言,博主及时更正,以便后来的用户更好更舒适地学习本教程. 转载本文请注明出处,谢谢. 感谢 非常感谢Bill Wing和Christoph Deil的审阅和校正. 作者:Nicolas Rougier, Mike Müller, Gaël Varoquaux 本章内容: 4.1    介绍 4.2    简单绘图 4.3    图

1. 关于MongoDB 什么是MongoDB 一个以JSON为数据模型的文档数据库 为什么叫文档数据库 文档来自于"JSON Document",并非我们一般理解的pdf,word文档 谁开发MongoDB 上市公司 MongoDB Inc. 总部位于美国纽约 主要用途 应用数据库,类似于Oracle.MySql 海量数据处理,数据平台 主要特点 建模为可选JSON数据模型比较适合开发者横向扩展可以支撑很大数据量和并发 MongoDB是免费的吗 MongoDB有两个发行版本:社区版和

第1章数据模型设计 第1条:确保所有表都有主键 [1]当表缺少主键时,会出现各种问题,所有表都必须有一列(或多列)设置为主键. [2]主键应当具备的特征 唯一性,值非空,不可变,尽可能简单 [3]不要使用复合主键,效率太低 定义主键时,大多数数据库会同时强制创建唯一索引 适用主键做连接查询很常见,但是在具有多个列的主键上这样做很复杂,效率也很低 [4]如果不希望非键列出现重复数据,在列上定义唯一索引以保证其完整性. 第2条:避免存储冗余数据 [1]规范化是按照不同的主题将信息分类,以避免冗余数据

作业讲解 """ 网络爬虫没有我们现在接触的那么简单 有时候页面数据无法直接拷贝获取 有时候页面还存在防爬机制 弄不好ip会被短暂拉黑 """ http://www.redbull.com.cn/about/branch 红牛各公司信息 1.直接拷贝页面数据到本地文件 2.读取文件内容当作字符串处理 3.编写正则筛选内容 import re # 1.文件操作读取文本内容 with open(r'redbull.html', 'r', encodi

Ajax的应用在平时的工作中,很是常见,这篇文章,完全是为了,巩固复习. 我们先看看不使用json格式返回分部视图: 先说需求吧: 我有两个实体,一个是出版商[Publisher],一个是书[Book](很显然这是一对多的关系,一个出版商可以出版很多书籍,一本书只有一个出版商.),这里,我要实现的是,在出版商页面,使用DropDownList加载出来有哪些出版商,然后选择出版商的时候,异步加载分部视图,加载这个出版商出版的书籍的数据. 打算使用EF来做,也当是一个复习吧: 1.首先新建一个空白的

导出EXCEL方法总结 MVC导出数据到EXCEL的方法有很多种,常见的是: 1.采用EXCEL COM组件来动态生成XLS文件并保存到服务器上,然后转到该文件存放路径即可: 优点:可设置丰富的EXCEL格式,缺点:需要依赖EXCEL组件,且EXCEL进程在服务器中无法及时关闭,以及服务器上会存留大量的不必要的XLS文件: 2.设置输出头为:application/ms-excel,再输出拼接的HTML TABLE数据: 优点:无需组件,可设置一些简单的格式,缺点:拼接HTML TABLE过程较

原文关于读取pm25.in气象数据的pyhton方法,以及浅析python json的应用 以pm25.in网站数据为例. 1.方法介绍 首先感谢pm25.in提供了优质的空气污染数据,为他们的辛勤劳动点个赞.是python3.3,windows系统,读取数据的时候用到了python的json处理的4个方法,很经典常用.所谓4个方法是: a)       json.loads() 输入string,返回json. b)       json.dumps() 输入json类型的数据,返回包含jso

pyhton读入Excel和csv数据文件#file 数据文件的输入输出操作(主要包括Excel表格和csv表格文件)import pandas as pd #pyhton读入数据必须要导入pandas模块import numpy as npfrom pylab import *import matplotlib.pyplot as plt #如果后续需要做图还需要导入matplotlib模块plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei&q

数据类型初识 1. 数字 整数:2是一个整数的例子 长整数 不过是大一些的整数 3.23和52.3E-4是浮点数的例子.E标记表示10的幂.在这里,52.3E-4表示52.3*10-4. (-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子,其中-5,4为实数,j为虚数,数学中用i表示虚数,j在工程领域表示虚数,python沿用了工程领域表示方法. int(整形) 32位机器中,整数的位数为32位,取值范围为-2**31~2**31-1,即-2147483648~2147483647 64位机器中,

方式一: 1.主页面中代码: @{Html.RenderAction("CreateLeftMenu");} 2.Controller中代码: public PartialViewResult CreateLeftMenu() { "); } 这里只返回字符串"123". 3.分部视图代码: @model object @{ string str = Model as string; <div>@str</div> } 显示效果:

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.文件头页面: 2.页面可用空间页面: 3.GAM: 如果相应的区被占用对应的位就是 0:如果区没有被占用对应的位就是 1:每个GAM可以涵盖4GB数据每511 230个页面就会有一个GAM页面. 4.SGAM: 如果区中的每一个页面都

从web中获取json数据直接进行处理总认为太慢.主要是从web中获取获取数据的过程有点慢. 所以就在想 假设先利用空暇时间把json数据获取并保存到本地,然后再从本地文件里读取和操作.应该就要快非常多. 这中间的主要问题就是格式的转换问题:1.将获取取的json数据序列化后保存到本地文件里:2.从文件里逐行读取数据,再将其反序列化为json格式. 详细的一个演示样例程序例如以下: [为保护个人信息,程序中的一些代码不完整] from urllib.request import urlopen;

1.   什么是网络爬虫? 在大数据时代,信息的采集是一项重要的工作,而互联网中的数据是海量的,如果单纯靠人力进行信息采集,不仅低效繁琐,搜集的成本也会提高.如何自动高效地获取互联网中我们感兴趣的信息并为我们所用是一个重要的问题,而爬虫技术就是为了解决这些问题而生的. 网络爬虫(Web crawler)也叫做网络机器人,可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理.它是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本,可以自动采集所有其能够访问到的页面内容,以获取相关数据. 从功能