暂时未有相关云产品技术能力~
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本文主要介绍了如何用Excel绘制出不一样的图片。
本文主要讲解了部分关系数据理论,以及关系查询出林和查询优化的相关问题。 并介绍了批量修改数据库引擎的方法。
本文主要讲述了MySQL的并发控制与事务的隔离级别。
本文主要讲述了MySQL的恢复、日志、备份以及关于用户的授权操作。
本文主要讲述了MySQL的函数和存储过程。
本文主要讲述了MySQL的基础的CRUD,以及视图和索引。
本文主要讲述了数据库基本概念,关系型数据库相关概念。
三级网络技术-大题篇
三级网络技术-技巧性选择题
网络技术速成之路第6弹 • VLAN标识的描述 15次 • 交换机 10次
网络技术速成之路第5弹 • 服务器技术 15次 • DNS服务器 19次 • WWW服务器 20次 • FTP服务器 25次
网络技术速成之路第4弹 • 路由器技术 15次 • 城域网 25次 • 蓝牙 9次
网络技术速成之路第3弹 • 攻击 30次 • IPS 12次 • RPR 20次
本文就关于爬虫**代理**以及在爬虫过程中可能出现的**报错**做一个汇总。
本文将讲解如何使用scrapy框架完成北京公交信息的获取。
>通过前面几篇文章的学习,这里我们以爬取网易云评论为例,来进行一次综合实战。本文涉及到的知识点主要是断点调试,讲述如何模拟加密。
> 本文主要介绍如何处理一些网页中简单的验证码问题。~~(只提供简单的思路,随着技术的发展,一些验证码已经防范的非常好了,一般的解决方法可能过不了验证码这一关🤺~~
> 本文主要介绍如何提高爬虫效率的问题,主要涉及到的知识为多线程、线程池、进程池以及协程等。
>本文主要讲解了如何下载m3u8的视频文件到本地,加密解密,将ts文件合并为一个mp4文件三个知识点。
> 本文主要讲解了视频爬取中的防盗链的处理,以及网易云评论的爬取综合案例来强化我们之前学过的知识。
使用requests爬取北京公交线路信息,目标网址为[https://beijing.8684.cn/](https://beijing.8684.cn/)。 爬取的具体信息为公交线路名称、公交的运营范围、运行时间、参考票价、公交所属的公司以及服务热线、公交来回线路的途径站点。
> 本文主要介绍了爬虫相关的入门知识。 > 本文目录 > > - 爬取小猫的图片 > - 写入文件相关 > - 正则表达式简介 > - bs4解析
本文主要会介绍一些关于MongoDB数据库的基本操作:数据库相关、数据的导入、导出、集合操作、文档操作、关于游标、管道聚合操作
Redis 是一个速度非常快的非关系型数据库(non-relational database),它可以存储键(key)和五种不同类型的值(value)之间的映射(mapping),可基于内存存储亦可持久化到硬盘的日志型,Key-Value 数据库。
这一篇将接着利用上一次的打印模板,来破解其他类型的模拟题目。
本文主要汇总了win操作系统下的 Python pip和conda的相关操作命令,方便后续查看(复制粘贴)。
前言引入:当我们手动去实现一个功能代码的时候,比如说学校的自动安全上报,让程序每天定时运行,但是我们需要得到他程序的运行的结果,即他最后是否上报成功了需要返回给我们一个反馈,不然,哪天程序失效了,就被抓个正着...。
本文将通过简单的介绍android开发使用到的基础组件,完成一个登录页面的设计。页面展示请点击目录处跳转即可。
想当初我是真的暴力到了机制,面对一个vs的图标,一行一行找规律把它打印出来,简直佛了...🤺。这里先汇总两种题: 方阵蛇形填数, 矩阵上三角。
参数个数情况: np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况 1)一个参数时,参数值为终点,起点取默认值0,步长取默认值1。 2)两个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,步长取默认值1。 3)三个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,第三个参数为步长。其中步长支持小数
前言:本文主要讲解使用pandas如何读取csv文件;对pandas中的数据类型-Series,DataFrame的基本操作,如:排序,去重,一些基本运算和去重操作;层次化索引以及数据挖掘中热力图的制作。详细请点击目录进行预览。
本文是讲解机器学习模块sklearn第三讲,主要讲解数据挖掘中的多项式特征以及缺失值的相关处理。
制作滚动抽奖的缘由:为什么要弄一个控制台滚动抽奖呢? 市面上抽奖的东西多了去了。其实是当初初学Python的时候,对一些没见过的东西感兴趣吧。虽然说市面上的抽奖层出不穷。但是远没有自己实现的东西来的实在。 每当自己手动实现一个小东西的时候,总会有满满的成就感。希望大家能够保持最初的的那份热忱啊,与诸君共勉~
如果这篇文章没有找到你想要的数据操作,请光顾我的上一篇文章哦「Python」Pandas-DataFrame的相关操作一话不多说,直接实战吧~
本文主要讲解sklearn里面的归一化,其中包括-L1范式和L2范式。 还讲解了关于离散值编码,主要涉及到的编码方式有LabelEncoder和OneHotEncoder。
pandas是为解决数据分析任务而创建的
why?标准化 对于大多数数据挖掘算法来说,数据集的标准化是基本要求。这是因为,如果特征不服从或者近似服从标准正态分布(即,零均值、单位标准差的正态分布)的话,算法的表现会大打折扣。
本文章纯属整合了一些约克瑟夫环的解法,均为C语言(毕竟还是小白),很多解法都是有出处的(均留了链接),只是暂时发表一篇试试水。如有侵权请留言。
初识turtle模块,是在第一节课,觉得有趣,自动绘图,于是乎,百度了一下,做个总结
本文是课本上的pygame小项目,是一个游戏设计—数字推盘
前面知识只是简单的对pygame进行参数的介绍,后面还需要用到MVC设计模式,在这里不多做说明,建议直接观察源代码
MongoDB 将数据目录存储在 db 目录下。但是这个数据目录不会主动创建,我们在安装完成后需要创建它。我创建的路径为E:\MongoDB\data\db。日志文件创建的路径为E:\MongoDB\log。
远程过程调用(RPC) 分布式系统中通常将不同组件,或者不同节点的交互使用 RPC 的方式进行封装,在调用方的视角一次远程过程调用不需要关心如何对请求和响应进行编码,也不用关心具体的网络传输。
埋点:埋点数据是指上报的记录着触发原因和状态信息的日志数据。按照上报方来看,可以划分为"服务端埋点”和"客户端埋点”,按照上报形式,可以划分为"代码埋点”、“可视化全埋点” 。
Hbase是一种NoSQL数据库,这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。Hbase是一种分布式存储的数据库,技术上来讲,它更像是分布式存储而不是分布式数据库,它缺少很多RDBMS系统的特性,比如列类型,辅助索引,触发器,和高级查询语言等待。
MapReduce代表了抽象的物理执行模型,使用]槛较高。 与Mapreduce Job相比,OLAP引擎常通过SQL的形式,为数据分析、数据开发人员提供统的逻辑描述语言,实际的物理执行由具体的引|擎进行转换和优化。
Spark Core:Spark核心组件,它实现了Spark的基本功能,包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。
Watermark定义:当前系统认为的事件时间所在的真实时间。
从产品技术来看,Flink 具备如下流计算技术特征:完全一次保证:故障后应正确恢复有状态运算符中的状态;低延迟:越低越好。许多应用程序需要亚秒级延迟;高吞吐量:随着数据速率的增长,通过管道推送大量数据至关重要;强大的计算模型:框架应该提供一种编程模型,该模型不限制用户并允许各种各样的应用程序在没有故障的情况下,容错机制的开销很低;流量控制:来自慢速算子的反压应该由系统和数据源自然吸收,以避免因消费者缓慢而导致崩溃或降低性能;乱序数据的支持:支持由于其他原因导致的数据乱序达到、延迟到达后,计算出正确的结果;完备的流式语义:支持窗口等现代流式处理语义抽象;
String -> AST (abstract syntax tree) 把文本变成抽象语法树结构(AST) 词法分析阶段:拆分字符串,得到关键词、数值常量、字符串常量、运算符号等token 语法分析阶段:将token组成AST node,最终得到一个AST 实现:递归下降(ClickHouse), Flex 和Bison (PostgreSQL), JavaCC (Flink),Antlr (Presto, Spark)