data

在 jQuery 1.8.0版本之前，我们要想获取某个DOM绑定的事件处理程序可以这样： $.data(domObj,'events');//或者$('selector').data('events') jQuery 1.8.0版本开始，jQuery突然不支持这样使用了，而是改到了一个叫'_data'的函数功能上了，即，1.8.0及以后的版本你可以这么用： $._data(domObj,'events');//注意，这里不能像$('selector')._data('events')这样用了。 /*例如可以写成*/ $._data($('#box').get(0),'events') // 这里是获取id为box的dom元素身上绑定的所有事件 $._data($('#box').get(0),'events')['click']// 这里是获取id为box的dom元素身上绑定的click事件 /*或写成*/ $._data($('#box').get(0)).events /*或还可以写成*/ $.cache[$('#box').get(0)[$.expando]].events 兼容兼容各个jQuery版本的方式，这样获取即可： var eventsData = $.data(domObj,'events') || $._data(domObj,'events');/

02 MySQL数据查询 import pymysql #创建连接对象 conn = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', user = 'root', password = '9890', database = 'paper', charset = 'utf8' ) #执行sql语句 #从conn得到cursor对象 cursor = conn.cursor() sql = "select * from place" cursor.execute(sql) datas = cursor.fetchall() for data in datas: print(data) cursor.close() conn.close() 结巴分词 import pymysql import jieba #创建连接对象 conn = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', user = 'root', password = '9890', database = 'paper', charset = 'utf8' ) #执行sql语句 #从conn得到cursor对象 cursor = conn.cursor() sql = "select content from place" cursor.execute(sql) #

根据抽取的数据，进行数据探索分析，本案例的探索分析，主要是缺失值分析和异常值分析，通过观察数据，我们得知，数据存在票价为空值，票价最小值为0，折扣率最小值为0，总飞行公里数大于0的情况。 票价为空，可能是客户不存在乘机记录造成的，其它客户可能是因为客户乘坐0折机票或者积分兑换产生的。 然后计算出每个属性对应的空值的属性和最大值和最小值，然后再进行数据的清洗和变换，数据探索的代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd inputfile='F:\\python数据挖掘\\chapter7\\demo\\data\\air_data.csv' outputfile='F:\\python数据挖掘\\chapter7\\demo\\tmp\\tansuo.xls' data=pd.read_csv(inputfile,encoding='utf-8') tansuo=data.describe(percentiles=[],include='all').T tansuo['null']=len(data)-tansuo['count'] tansuo=tansuo[['null','max','min']] tansuo.columns=[u'空值数',u'最大值',u'最小值'] tansuo.to_excel

Problem Description: N个气球排成一排，从左到右依次编号为1,2,3....N.每次给定2个整数a b(a <= b),lele便为骑上他的“小飞鸽"牌电动车从气球a开始到气球b依次给每个气球涂一次颜色。但是N次以后lele已经忘记了第I个气球已经涂过几次颜色了，你能帮他算出每个气球被涂过几次颜色吗？ Input 每个测试实例第一行为一个整数N,(N <= 100000).接下来的N行，每行包括2个整数a b(1 <= a <= b <= N)。当N = 0，输入结束。 Output 每个测试实例输出一行，包括N个整数，第I个数代表第I个气球总共被涂色的次数。 抱歉啊 这几天发的全是线段树 （上周培训的这个，，，，下周就换点其他的） 这个题也很简单 只需要用到 mark 缓存 其实这道题 用普通的 区间起点终点更新 也可以 反正每一个节点都要访问的。 还是贴代码吧 #include<iostream> #include<stdio.h> using namespace std; bool flag; struct node { int l,r,mark;//直接用mark 标记这一段被刷了几次就可以了 自己画一个图很好理解的 }data[100001*4]; void built(int l,int r,int i) { data[i].l=l; data[i]

代码包括数据生成、可视化。 注意：下面代码仅供参考，实际使用还需加上一些约束，如迭代次数需要有个最大值，等等。 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # - generate random data def generate_data(n_point_per_cate, center_point_list): """ n_point_per_cate: point number per category center_point_list: center point list """ points_list = [] for point in center_point_list: points_list.append(np.random.randn(n_point_per_cate, 2) + np.array(point)) return np.concatenate(points_list, axis=0) # - generate random data data = generate_data(100, [[3,4], [10,-4], [-5,0]]) data.shape (300, 2) # - visulize data plt.scatter(data[:,0], data[:,1]) #

OpenRASP项目地址 https://rasp.baidu.com/ 一、安装java 在CentOS中安装ElasticSearch需要Java1.8.0，可执行命令 java -version 查看当前系统所安装Java版本是否为1.8.0版本。 openjdk version "1.8.0_212" OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_212-b04) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.212-b04, mixed mode) 如未安装java或者版本不符，可通过以下命令安装： yum install java-1.8.0-openjdk* -y 或者 yum -y install java 二、安装MongoDB 3.6 官方文档要求MongoDB 版本大于等于 3.6，所以我们安装个3.6版本 1.创建仓库 vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.6.repo 2.把下面的内容复制到上述文件中，保存退出 [mongodb-org-3.6] name=MongoDB Repository baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/3.6/x86_64/ gpgcheck

主要内容： 并发数据结构设计的意义 指导如何设计 实现为并发设计的数据结构 　　如果一种数据结构可以被多个线程所访问，其要不就是绝对不变的(其值不会发生变化， 并且不需同步)，要不程序就要对数据结构进行正确的设计，以确保其能在多线程环境下能够 (正确的)同步。一种选择是使用独立的互斥量，其可以锁住需要保护的数据， 另一种选择是设计一种能够并发访问的数据结构。第一种使用互斥量，在同一时间只有一个线程可以访问数据，实际是一种串行的序列化访问。显示的组织了多线程对数据结构的并发访问。 所以，缩小保护区域，减少序列化访问，就能提高并发。 允许线程并发读取的数据结构并不少见，而对数据结构的修改，必须是单线程独立访问。 所以不可能完全实现并发，只能让序列化访问最小化。 一、基于锁的并发数据结构 基于锁的并发数据结构设计，需要确保访问线程持有锁的时间最短。都是在保证数据结构是线程安全的前提下。在设计数据结构，考虑以下问题： 锁的范围中的操作，是否允许在所外执行？ 数据结构中不同的区域是否能被不同的互斥量所保护？ 所有操作都需要同级互斥量保护吗？ 能否对数据结构进行简单的修改，以增加并发访问的概率，且不影响操作语义？ 1、使用锁实现一个线程安全的栈 1 #include <exception> 2 struct empty_stack: std::exception 3 { 4 　　const

一、前言&回顾 在上篇文章 Session分布式共享 = Session + Redis + Nginx 中，好多同学留言问了我好多问题，其中印象深刻的有：nginx挂了怎么办？采用Redis的Session方案与微软Session方案相比，有什么优势呢？Cookie也可以取代Session的，采用Redis的Session方案优势在哪里？Nginx的iphash方式到底是什么？MachineKey有啥用？Net Core怎样实现？ 那会儿看到大家的提问，我的回答也只是从应用层面回答，基本上的回答可以总结为：“别人这么做了，解决了这个问题，我用这个方法也解决了这个问题，原理请看链接。”很惭愧的说，那时的我并没有完全理解他真正的优势在哪里，只是凭着直觉和经验知道这样做比较好，知道当一部分东西不可控时候，将其解耦、可视化、集群就可以让一个系统更加健壮，但没有一个理论支撑。经过最近一段时间的查阅资料和阅读书籍，对此有了深刻理解，本文将从网站架构的可用性角度对这种Session共享进行分析和讲解，并用.net core再次实现这种架构模式。（Session分布式共享的net core版，因为工作没有机会应用到生产环境，过往经验就更别提了，所以只是研究性的，请大家注意，但园子里早有大牛写出了相关文章，本文结束会将相关文章贴出） 二、网站可用性--Session管理

1，下载安装包 下载mongoDB的安装文件 地址：https://www.mongodb.org/downloads#production 选择Linux 64-bit legacy 版本,下载到目标服务器上。 解压文件 tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.2.tgz 进入解压后的目录，把bin文件夹内的文件都置为可执行权限 chmod -R 755 bin 2，创建数据文件路径 这里，我希望把数据文件和日志文件都放在data目录下，在任意位置创建data目录 mkdir data 进入data，创建数据文件目录 mkdir db 给data目录赋可写权限 我这里粗暴一些，直接777了 chmod -R 777 data 3，编写配置文件 为了便于我们启动mongoDB，先编写一个配置文件 我这里把配置文件直接放入了bin目录下 vi mongodb.conf 内容如下： port=27017 dbpath=/usr/appdata/mongodb/data/db logappend=true fork=true logpath=/usr/appdata/mongodb/data/logs 注意，开启守护进程模式 fork 的时候，一定要设置log日志； 设置log日志要注意，logpath的路径一定要是文件路径，而不是文件夹路径。 4，测试启动

参考： https://docs.rstudio.com/shinyapps.io/ 1. 日期计算 仿照： http://bjtime.cn/riqi/ 链接： https://dingdangsunny.shinyapps.io/DateCalculate/ 练习Shiny基本输入输出。 library(shiny) ui <- fluidPage( titlePanel("使用Shiny进行日期计算"), h4(textOutput("currentTime")), helpText("请输入起止日期，计算日期间隔。"), helpText("默认计算当前日期与今年1月1日的间隔。"), dateRangeInput(inputId = "daterange", label = "日期范围:", start = as.Date(paste(format(Sys.time()+8*60*60, "%Y"), "/01/01",sep = ""), "%Y/%m/%d"), end = as.Date(format(Sys.time()+8*60*60, "%Y/%m/%d"), "%Y/%m/%d")), textOutput("datedif"), tags$hr(), helpText("请输入起始日期和日期间隔，推算目标日期。"), helpText("