最近学了怎么解析JSON数据，今天记录一下。 先来一段介绍。 JSON是一种轻量级的数据交换格式，用途非常广泛。...JSON长什么样子 这就是json的样子 JSON由一个个键值对对组成，左边是键（key），中间是冒号（:），右边是值（value）。 Key为字符串类型，value可以是字符串，数字，数组，对象。...那么在Java中该如何解析JSON数据呢 JSON在JavaScript中解析非常方便，这是因为JSON就是来源于JavaScript，JSON语法是JavaScript对象表示法的子集。...还有很多方法，在实际使用过程中慢慢积累。...gson-2.2.4.jar gson是谷歌的一个开源项目，gson的优势在于可以把json直接转成实体类，或者把实体类直接转成json，因为实体类是Java中必不可少的一部分，有利于结构化数据，所以这是一个非常实用的功能
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...Bloom Filter 基于上面分析的条件，要实现这个需求最需要解决的是 如何将庞大的数据load到内存中。...BurtonHowardBloom 在 1970 年提出了一个叫做 BloomFilter（中文翻译：布隆过滤）的算法。...它主要就是用于解决判断一个元素是否在一个集合中，但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...其实 set 方法是 BitArray 中的一个函数， BitArray 就是真正存放数据的底层数据结构。 利用了一个 long[]data 来存放数据。
vue中的双向数据绑定非常的方便，那么如何在react中实现一个简单的双向数据绑定呢？...react实现一个简单的双向绑定 ---- 首先我们在input中添加一个onChange事件，然后把这个输入框的value绑定到state中 <Input placeholder="商品名" onChange...state的值改变，input的value值也改变这样一个简单的双向数据绑定。 值得注意的是: 通过setState来修改state的值的话，它是异步的。...想要设置完后就获取里面的值需要在它第二个参数中传递一个回调函数，在这个回调中可以获取修改完的值 chongZhi (){ this.setState({ProductName:""},function...() { console.log(this.state.ProductName); }) } 封装事件处理 ---- 如果一个页面表单元素太多，每一个写一个change对应的事件处理方法
题目部分 在Oracle中，如何将一个数据库添加到CRS中？...答案部分 虽然通过DBCA（DataBase Configuration Assistant，数据库配置助手）创建的数据库会自动加入CRS中，但通过RMAN创建的数据库是不会被加入CRS中的，在这种情况下就需要手动添加...，将数据库加入CRS中后就可以通过srvctl来管理数据库了。...有效的AUTO_START值为： l always：在服务器重新启动时重新启动资源，而不管服务器停止时资源的状态如何。 l restore：将资源恢复到服务器停止时的状态。...下面的例子演示了如何将一个物理DG添加到CRS中。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了； 7、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小...大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。...，如何提高数据库的性能?...；在具有一个以上处理器的机器上运行SQL。...因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异
在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？ 1、数据库设计方面： A. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 B....并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。 G....大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。大量的数据操作，肯定不是ORM框架搞定的。...；在具有一个以上处理器的机器上运行SQL。
今天遇到一个问题，数据库字段问题。...有一张表存储着用户消费记录，设计表时使用的是整形，后来增加需求，需要对业务做些改动，改过之后测试发现存储0.2，0.51这样的浮点类型无法保存上，结果是0，1之类的，经过调试发现数据库字段问题，于是修改了字段类型...tinyint 非常小的整数 smallint 较小整数 mediumint 中等大小整数 int 标准整数 bigint 较大整数 float 单精度浮点数 double 双精度浮点数 decimal 一个串的浮点数...这些类型在可表示的取值范围上是不同的。 整数列可定义为unsigned从而禁用负值；这使列的取值范围为0以上。各种类型的存储量需求也是不同的。取值范围较大的类型所需的存储量较大。...最小值提供了相应类型精度的一种度量，这对于记录科学数据来说是非常重要的（当然，也有负的最大和最小值）。
我们知道，电商的“人口红利”已经过去了，根据中国电子商务中心提供的公开数据： 商家获得新用户的成本是维护老用户的5～10倍； 一个满意的用户会带来8笔潜在生意，不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿...复购率衍生与传统用户关系管理CRM中的用户价值模型（RFM模型）中的F(frequency)，意思为最近一段时间购买次数，用于说明用户的忠诚度，反向则说明商品或服务的用户黏性。...分析方法： 1.综合指标展示，分析用户黏性，辅助发现复购率率问题，制定运营策略。 放下问题不谈，公司应该对复购率有一个常规的图表进行监控，通过该表来展示公司复购率的健康度。 ?...尤其用户回购比率是一定要逐步上升的，因为随着公司的发展，为公司长期创造价值的用户一定是这些老用户。 上图是对复购率进行一个整体性的展示，可以根据不同情况将周期调整为季度等。...前文中所做的分析，只是为复购数据提供一个可视化界面，为提升复购率提供数据参考价值。针对数据来制定精准的策略来提高复购率。 具体提高复购率的手段也很多，常规的精准营销、老用户权益设置、用户互动活动等等。
创建一个 R 包开发的 Project 运行： usethis::create_package("~/Desktop/ncov") 即可在 ~/Desktop/ncov 位置创建一个 R 包的项目了，...还是先创建一个包文档： usethis::use_package_doc() 使用下面的语句在 R 文件夹里面创建并打开 Hello.R 文件： usethis::edit_file("R/Hello.R...多了一个 Git 表单。然后关于 Git 部分的操作就可以在这个表单里完成了，我不就不说这部分了，因为很多小伙伴可能还没用过 GitHub，所以我们还是回到 R 包的编写上。...首先我们创建一个 R6.R 文件，因为我想使用 R6 类去封装这些操作： usethis::edit_file('R/R6.R') 然后在这个文件里面写上如下内容： #' Get 2019nCov data...在 R6 类的最后我添加了一个 plot() 方法，这个函数调用了 hchinamap 包的 hchinamap() 函数进行绘图。
题目 在一个关系R中，若每个数据项都是不可再分割的，那么R一定属于（） A、第一范式 B、第二范式 C、第三范式 D、第四范式 A 答案 答案：A。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
//如何判断一个数据库是不是出问题了？// 线上环境中，当MHA这种高可用切换服务切换的时候，往往是主库发生问题了，今天我们讨论在何种情况下，我们可以判断主库已经发生了问题，不可用了。...我们把innodb的并发度调整为2，那么在第三个会话上进行select 1的时候，可以看到数据库时没有问题的，但是如果进行select * from t1;的时候，就会发现，当前表t1已经无法被访问了。...这样的方法比方法1中的select 1好很多，但是在磁盘空间已经达到100%的时候，是不可用的。...03 方案3，写表判断 一般情况下，使用写表判断数据库是否可用是一个比较合理的方案，使用update语句来对某个health_check的表进行更新，然而更新的时候，又不能随意指定字段，还是找个有意义的字段比较合理...一般在表中设定一个datetime的字段来更新当前的时间。 写表判断的方案通常是可行的，但是如果出现判定时间过长的情况，那这种方法也是不可靠的。那么什么时候会出现判定时间过长的情况呢？
简介 这是我在数值模拟时，经常存在的问题。 如果输出了非常多的表格（例如，Rmse，Rb，Cp等），我应该怎么把这么多表进行导出？ 最傻的方法：一个个导出呗，导到不同的excel表格中。...使用教程 导出 用 write.xlsx() 保存多个 sheet 的数据在一个 excel 中。注意需要下载包 openxlsx。...方法一 可以使用xlsx包存储多个工作表。每个数据框使用不同的sheetName，然后使用参数append=TRUE将两个表放在同一个表格中。...可探索 在模拟试验的时候如果代码太乱，可以查阅：R问题｜代码太乱了，谁帮我整理下？...如果想要人提醒你，数据跑完啦，可以查阅：程序结束后记得提醒我 最后想将结果制作成幻灯片，可以查阅：R沟通｜用xaringan包制作幻灯片 R沟通｜在Rstudio中运行tex文件 R沟通｜舍弃Latex
并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用...这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。 g....大量数据操作，和少量数据操作一定是分开的。大量的数据操作，肯定不是ORM框架搞定的。...，如何提高数据库的性能?...；在具有一个以上处理器的机器上运行SQL。
主备切换有两种场景，一种是主动切换，一种是被动切换。而其中被动切换，往往是因为主库出问题了，由 HA 系统发起的。 如何判断主库出问题？...在 InnoDB 中，innodb_thread_concurrency 这个参数的默认值是 0，表示不限制并发线程数量。但是，不限制并发线程数肯定是不行的。...查表判断 一般的做法是，在系统库（mysql 库）里创建一个表，比如命名为 health_check，里面只放一行数据，然后定期执行： select * from mysql.health_check...由于我们一般会把数据库 A 和 B 的主备关系设计为双 M 结构，所以在备库 B 上执行的检测命令，也要发回给主库 A。...所以， 需要等到下一个检测发起执行语句的时候，我们才有可能发现问题。
5.开发细节 5.1工程结构讲解 本书共一个系统架构，二个产品模块（离线和实现），四个项目包：Stormanalyse,Loggenerator, ClickStreamETL，SparkClickStream...接下来分别来介绍对应的项目模块： 5.1.1离线项目代码目录结构 离线大数据日志处理由两部分组成，第一部分是Hadoop MR组成的ClickStreamETL项目，第二个是有Spark内存计算组成的SparkClickStream...故请到本书提供源下载) SparkClickStream Spark版本的日志处理分析 开发代码UML项目结构图 代码文件组成结构 5.1.2实时计算代码目录结构 实时计算代码由两部分组成，第一部分是...loggenerator，负责仿造实时数据，进行数据解析，stormanalyse，是storm框架中代码开发实例，负责对数据进行处理的代码。...Stormanalyse Storm版本的实时数据处理 Stormanalyse项目结果图 StormanalyseUML类图 Loggenerator 实时计算项目数据源模拟 Loggenerator
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