python 行列选择
行选择 切片 [a:b] 索引 iloc（iloc[]适用于数据进行了筛选后造成索引号与原来不一致的情况） data.iloc[1] data.iloc[1]['Price']price是一个列的名字 指定位置 loc data.loc[0] 列选择 用name选择单列 data['Price'] 用name选择多列 data[['Price','Time']] 用列的索引号 data[[0,1]] 行列选择 data.loc[1:3, ['Price', 'Time']] 列price和ti
Android Gradle 自定义Task 详解
一：Gradle 是什么Gradle是一个基于Apache Ant和Apache Maven概念的项目自动化构建工具。它使用一种基于Groovy的特定领域语言(DSL)来声明项目设置，抛弃了基于XML的各种繁琐配置。面向Java应用为主。当前其支持的语言限于Java、Groovy、Kotlin和Scala，计划未来将支持更多的语言。基于 groovy 脚本构建，其 build 脚本使用 groov
大数据时代的信息安全问题点有哪些？
互联网时代的来临，最好的一个体现就是大数据，也被人称为大数据时代，企业常规经营模式出现大的挑战，每个企业公司都在呼吁着转型，一下子交易方式从线下变成了线上，"秀才不出门，全知天下事"更加生动的反应了这一现象。对于大多数企业来说，大数据已经成为左右战局的决定性力量，然而其安全风险也随之凸显。像所有的科学技术一样，大数据也是一把双刃剑，能否合理利用成了其剑锋所向的分界点。 红线隐私保护系统表示，大数据包括大量的结构化和非结构化数据，需要通过整合、提炼、分析才能具有相应的应用价值，比如电商企业通过分
【链塔DApp日报】BDI指数上涨25.66%，以太坊 24h交易额增长47.4%
【链塔DApp日报】BDI指数上涨25.66%，以太坊 24h交易额增长47.4% 时间：3月7日 根据链塔DApp数据分析，3月6日，链塔DApp行业指数BDI为191点，环比上涨25.66%。 以太坊DApp共1,393个；24h交易额为2.82万ETH，环比增长47.4%。EOS上DApp共379个；24h交易额为243.06万EOS，环比下降17.88%。波场DApp共209个；24h交易额为17.51亿TRX，环比增长39.45%。 三大平台DApp 24h交易额TOP3： 以太坊：
用户唯一登录,最新登录挤掉以前的登录,实现踢人.
最近在做一个功能，要求是这样的：相同的账号，例如admin账号，在A电脑登录成功，然后admin账号在B电脑登录，系统发现admin账号出现了重复登录，A电脑上登录的admin账号就会被退出登录。 流程图： 我的具体实现方式如下： 1、admin账号在A电脑登录某系统，在登录成功之前，查询redis是否存在登录信息，登录信息结构为：key=用户名，value=sessionid，如果存在，用map集合存起来，如果不存在，则往redis存入登录信息，数据结构是：key=用户名，value=ses
架构师的技能体系及正确的学习路线
找到正确的学习路线 一、构成架构师的技能体系 二、阅读源码，分析源码知识点总汇 这张图详细介绍了源码中所用到的经典设计思想及常用设计模式，先打好内功基础，了解大牛是如何写代码的，从而吸收大牛的代码功力。 结合Spring5和MyBatis源码，带你理解作者框架思维，帮助大家寻找分析源码的切入点，在思想上来一次巨大的升华。 三、分布式架构 有了大牛的代码功底之后，接下来可以更好地学习分布式架构技术。 透彻理解分布式架构的好处和优点 了解从传统架构到分布式架构演变过程所带来的技术变革，将理论和实战
“SQL 被低估了！”
一直以来，结构化查询语言 SQL 凭借着快速、无需编码、可移植性、明确界定标准等特性深受开发者喜爱。且自从被加入 TIOBE 编程语言排行榜以来，SQL 就一直保持在 Top 10 的范围内。 对此，你怎么看？ 以下为译文： 在我的职业生涯中我学习了很多技术，但是我觉得最实用的技术当属 SQL。对我来说，SQL 是最有价值的技术，原因有以下几个方面： SQL 在不同的职责和学科中都很有价值。 只需学习一次，一劳永逸。 你可以成为超级英雄。掌握这门技术，会让你变得非常强大，因为很多人都没能熟练掌
告别相杀！面向对象和函数式编程共存
作为结构化编程的一种，函数式编程正受到越来越多的重视。而作为常用的一种程序开发方法，面向对象编程为程序设计带来了更强的灵活性和可维护性。那么两者相较而言，究竟有着什么样的区别？应用场景又有何不同？ 简单来说，函数式编程（“FP”）和面向对象编程（“OOP”）具有相似的表达能力和封装能力，它们都可以将程序封装成可以自由组合的较小部分。 但是这两个“思想流派”之间的还是存在着很多区别。其中最大的差别在于对数据和数据操作之间关系的不同处理。 FP 和 OOP 的区别 面向对象编程的核心思想是将数据和
零经验程序员如何抢占面试机会？
苦学多年一朝出关，发现“山下”各路岗位门口都竖起了“xx 经验 N 年上”的职务描述，猛一记心灵暴击——经验栏一个“无”字迎风流泪。0 经验=0 希望？本文就将向你介绍零经验程序员该如何获得面试机会。 以下为译文： 你付诸行动学习了编程。现在你已做好准备，可以开始申请工作了，但是所有入门级的职位都需要三到五年的经验。是不是觉得没希望了？绝非如此！下面将向你介绍零经验的程序员如何才能获得面试机会。 心态 最重要的一点是，你要充满信心，即使是零经验的程序员也可以获得面试的机会。我这么说是因为我就曾
最新BAT分布式面试真题92道，这五大问题你能答出多少！
近年来随着服务体系的不断庞大以及用户量的迅速增长，传统单一应用架构已经无法满足我们系统的需求，尤其是大型互联网系统的快速发展，各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。分布式的处理方式越来越受到业界的青睐——计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式向分布式架构的变革。同时分布式也成为Java程序员面试不可缺少的一部分知识，尤其是对现在工作2到5年的工程师来说分布式无疑不是一项加分技术，在这也给大家分享一些分布式面试常问到的知识点以及在文末准备了提供参考的架构面试专题和答案以及架构资料免费分享，希望有
直方图均衡化与Matlab代码实现
昨天说了，今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化。并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化。 一、直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。[1] 根据香农定理
c# 用代码来设置程序的PrivatePath
原文:c# 用代码来设置程序的PrivatePath 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sweety820/article/details/25218691 有时候我们想让程序的exe文件和dll文件分开在不同目录，这时候可以有3种方法 1.在app.config中配置 <runtime>
<gcConcurrent enabled="true" />
<assemblyBinding xmlns="urn:s
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