22person.birth=2022/12/12person.map.k1=k1person.list=a,bc,cperson.dog.name=xiaogouperson.dog.age=2 @Value 获取配置文件的值...person中//@ConfigurationProperties 告诉springboot将本类中的所有属性与配置文件中相关的属性配置//这个组件是容器中的组件，才能提供功能加@Component注解...配置文件中获取值String name;@Value("${person.age}") //从properties配置文件中获取值int age;@Value("${person.birth}")//从...properties配置文件中获取值Date birth;Map map;Dog dog;List list;@Overridepublic String toString...； 使用配置类的方式给IOC容器中添加组件，不用xml的配合方式 收藏 | 0点赞 | 0打赏
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/index.html 如图，以上从 7.3.4 到 20c 的官方文档均可在线查看...11G 官方文档：https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e40402/toc.htm 这里以 11g R2 官方文档为例： 今天来说说怎么快速的从官方文档中得到自己需要的知识...（ HTML点进去之后最下面有个index， ctrl+f查找比较快）还包含一些其他的比如说数据库的硬性限制、等待事件的名称、后台进程的描述等。...SQL language Reference ，这个文档中包括 Oracle数据库中SQL 语句的语法（ plsql不包含在内）。比如说create table语法、函数、表达式都在这里有描述。...具体还没深入了解，但是感觉还是比较先进好用的，当 plsql没有办法完成任务的时候，可以使用 java存储过程来解决，比如说想要获取主机目录下的文件列表。
获取 WPF 的依赖项属性的值时，会依照优先级去各个级别获取。这样，无论你什么时候去获取依赖项属性，都至少是有一个有效值的。有什么方法可以获取哪些属性被显式赋值过呢？...如果是 CLR 属性，我们可以自己写判断条件，然而依赖项属性没有自己写判断条件的地方。 本文介绍如何获取以及显式赋值过的依赖项属性。...---- 需要用到 DependencyObject.GetLocalValueEnumerator() 方法来获得一个可以遍历所有依赖项属性本地值。...因此，你不能在这里获取到常规方法获取到的依赖项属性的真实类型的值。 但是，此枚举拿到的所有依赖项属性的值都是此依赖对象已经赋值过的依赖项属性的本地值。如果没有赋值过，将不会在这里的遍历中出现。...，同时有更好的阅读体验。
简介目前从PostgreSQL迁移到YashanDB后，需要进行数据校验。下面给出user1模式从PostgreSQL迁移到YashanDB进行数据行数比对的示例。...详情获取PostgreSQL精确行数创建table_count，用于存储行数（建议：使用现有的迁移模式user1，并把table_count创建在user1用户下）create table user1....table_count (owner varchar(200),table_name varchar(200),num_rows int);获取user1模式下的所有表的行数DO $$DECLAREone_row...YashanDB精确行数从PostgreSQL迁移到YashanDB迁移user1模式，迁移完成后可以创建table_count ，用于存储行数（建议：创建新的用户db_yashan，并把table_count...user1用户下的所有表的行数declarev_owner VARCHAR2(100);v_tabname VARCHAR2(100);stmt VARCHAR2(200);num_rows number
第一种方法最常用：自定义线程类，继承Thread类 新建自定义线程类继承线程类中的run方法和join方法； 重写join方法，在调用join方法时返回结果； 伪代码如下： from threading...= returnValueThread('test') mythread.start() result = mythread.join() print(result) 第二种方法可以使用python中内置的...concurrent.futures库： Python 的标准库 concurrent.futures 直接获取线程的返回值；代码量更少，推荐使用此方法； 伪代码如下： def futuresReturnValue
print(type(y)) # for a in z: print(type(a)) # 这个类里定义了相关的属性...属性和方法 说明 pos 搜索的开始位置 endpos 搜索的结束位置 string 搜索的字符串 re 当前使用的正则表达式的对象 lastindex 最后匹配的组索引 lastgroup 最后匹配的组名...如果index等于0，便是匹配整个正则表达式 groups() 所有分组的匹配结果，每个分组的结果组成一个列表返回 groupdict() 返回组名作为key，每个分组的匹配结果座位value的字典 start...([group]) 获取组的开始位置 end([group]) 获取组的结束位置 span([group]) 获取组的开始和结束位置 expand(template) 使用组的匹配结果来替换模板template...中的内容，并把替换后的字符串返回 ret = re.search(r'(abc)+', 'xxxabcabcabcdef') print(ret.pos) # 搜索开始的位置，默认是0 print(
PyQtGraph官方提供了很好的示例来供学习者了解PyQtGraph的功能，下面我们通过9个图形，来一窥PyQtGraph的可视化世界。...一个图形中绘制多条折线 # coding:utf-8 # 作者：州的先生 # 博客：https://zmister.com from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore...在图形中绘制点 # coding:utf-8 # 作者：州的先生 # 博客：https://zmister.com from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore import...(title="在图形中绘制点") p3.plot( np.random.normal(size=100), # 随机数组曲线 pen=(200,200,200), # 画笔颜色...散点图、坐标轴标签和刻度 # coding:utf-8 # 作者：州的先生 # 博客：https://zmister.com from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore
近期，一群来自以色列的安全研究专家发明了一种能够从物理隔离网络中窃取数据的新技术。研究人员表示，他们可以通过扫描仪来控制目标主机中的恶意软件，然后从这台物理隔离网络中的计算机提取出目标数据。...研究人员在他们发表的研究报告中说到： “攻击者首先需要向一台平板扫描仪发送光脉冲信号，当平板扫描仪接收到了这些信号之后，目标主机中的恶意软件会将信号中携带的控制命令提取出来。...在我们的方法中，这台平板扫描仪就成为了目标网络的网关，攻击者就可以利用它来与物理隔离的目标主机建立一条隐蔽的通信信道。需要注意的是，控制光信号的攻击者可以远距离发动攻击，这一点非常的重要。”...在真实的攻击场景中，攻击者甚至还可以利用一架配备了激光枪的无人机（从办公室窗户外向扫描仪发射光信号）来发动攻击。...当时，他们身处一台停在停车场中的汽车，并在车内通过光脉冲信号加密了目标主机中的数据。
数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python，简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库，快速带你入门！！...对于一些简单的绘图，特别是与IPython结合使用时，pyplot模块提供了一个matlab接口。你可以通过面向对象的接口或通过一些MATLAB的函数来更改控制行样式、字体属性、轴属性等。...尽管PyQtGraph完全是在python中编写的，但它本身就是一个非常有能力的图形系统，可以进行大量的数据处理，数字运算；使用了Qt的GraphicsView框架优化和简化了工作流程，实现以最少的工作量完成数据可视化...、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。...geoplotlib是python的一个用于地理数据可视化和绘制地图的工具箱，并提供了一个原始数据和所有可视化之间的基本接口，支持在纯python中开发硬件加速的交互式可视化，并提供点映射、内核密度估计
始于Git，却不止于Git，Git还有太多值得我们折腾的小惊喜。那么，今天我以如何在实际项目中运用Git分支管理这个主题作为切入点做一次内部分享。...使用分支意味着你可以从开发主线上抽离出来，不影响主线的前提下进行工作，最后完成工作再通过git merge将代码合入到主干分支上。...相信大家都遇到过，临到上线时间点，突然发现某某开发者的转测功能存在重大缺陷，不能上线。这个时候，选出能上线的代码让人头疼！...根本原因是开发者的代码都直接进了develop分支，这让挑选代码变成了一件非常复杂的事情！ ? 可控的分支管理 那么如何才能解决上述痛点呢？我们可以从分支的设计上入手。...千万不要写着写着代码，突然萌生了在当前分支顺手改另一个问题的想法，这可能会让你陷入更大的麻烦！ 分支命名 取名字永远是个难题，组件如何命名，方法如何命名，这些问题在平时开发过程中总是让人抓耳挠腮。
在我们多线程编译并且使用PyQtGraph进行绘图时，我们需要确保所有的图形操作都在主线程中执行，主要是因为PyQtGraph是在主线程中创建的，并且不是线程安全的。...2、解决方案为了解决这个问题，可以采用以下解决方案：将绘图操作封装成一个函数，并将其放入一个队列中；创建多个工作线程，并让每个工作线程从队列中获取绘图任务，然后在主线程中执行绘图操作；通过信号和槽机制将工作线程和主线程连接起来...以下是一个示例代码，演示了如何使用上述解决方案来在多线程环境下进行 PyQtGraph 绘图：from PyQt5 import QtCore, QtWidgetsimport pyqtgraph as...__init__() self.queue = queue def run(self): while True: # 从队列中获取绘图任务...在 run() 方法中，我们从队列中获取绘图任务，然后在主线程中执行绘图操作。最后，我们创建了一个队列 queue 来存储绘图任务，并创建了多个工作线程来从队列中获取绘图任务并执行绘图操作。
DataFrame是一种整洁的格式，其中的行与样本相对应，而列与观察到的变量相对应。数据通过数据转换映射到使用组的视觉属性(位置、颜色、大小、形状、面板等)。...pyqtgraph pyqtgraph是Python平台上一种功能强大的2D/3D绘图库，相对于matplotlib库，由于内部实现方式上，使用了高速计算的numpy信号处理库以及Qt的GraphicsView...另外，它不仅为各种数据提供了快速可交互式的图形显示，同时也提供了用于快速开发应用程序的各种小工具，如属性树、流程图等小部件，在数学、科学和工程领域都有着广泛的应用。...在数据的可视化方面，对于逐点刷新的情况也是比较多的，如在温度采集的时候，可能需要采集到一个点就要实时显示一个点，而前面的点不能丢掉，当显示满一屏时，整个波形向左逐点推进，右侧再填充显示一个新的数据点，给人一种整幅图形是向左逐点移动的显示效果...主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。
随着互联网的广泛应用，我们的工作和生活等各个方面，每时每刻都在产生大量的数据。...但是，可视化的图表花样繁多，我们应该如何选择并设计好你的图表呢？ 下面这张图源自 http://chart.guide： 本文将把它拆分为 8 个部分，逐一进行介绍。...(4) 当你希望展示数据之间的联系或关系时，漏斗图和散点图是比较好的选择。...（移植于R的ggplot2、图形语法） PyQtGraph（交互、高性能） 从数据可视化工具的敏捷性方面来看，建议使用 BI 软件，例如 Tableau、Power BI 等等。...数据可视化的目标，并不是单纯地为了「好看」，而是为了更加有效地传递信息，让人能准确快速地获取有价值的信息，从而更好地解决问题。
PyQtGraph PyQtGraph是一个纯python的图形和GUI库，构建于PyQt4/PySide和numpy之上，它主要用于数学/科学/工程应用方面。 ?...大多数使用pyqtgraph数据可视化的应用程序都会生成可交互缩放，平移和使用鼠标配置的小部件。 ? 安装很简单 ?...绘图方法 在pyqtgraph中绘制数据有几种基本的方法： pyqtgraph.plot()：创建一个显示数据的新图形窗口 PlotWidget.plot()：将一组新数据添加到现有的绘图小部件 PlotItem.plot...()：将一组新数据添加到现有的绘图小部件 GraphicsLayout.addPlot()：在网格中添加一个新的图形 所有这些方法都接收相同的基本参数，这些参数控制如何绘制数据和显示图形： x - 可选的...pen - 绘制绘图线时使用的笔，或者无以禁用线。 symbol - 描述用于每个点的符号形状的字符串。可选地，这也可以是对于每个点具有不同符号的字符串序列。
相关视频 一、 天猫商品流行度预测发展简介 本文使用的数据集为天猫商品数据集（查看文末了解数据免费获取方式）。 它包含562个商品的属性数据。...每个商品包括4个属性，具体的4个属性如下： 该数据集有以下一些变量： 列名 描述 Item_id [ 1 , 8133507]为整数，表示唯一项(备注:两个以上商家同时提供的 A产品记录在多个不同ID的行中...4.分析得出结论 得出各个自变量之间的关系，以及它们对因变量的影响及其意义。...命令语句为plot(lm.1)，显示结果如下 par(mfrow=c(2,2)) plot(lmmod2) 左上图是拟合值与残差的散点图，从图上可以发现，除去第2个离群点外，所有点基本上是随机地分散在纵坐标值为...向后回归法就是建立包含全部因子的回归方程，通过回归系数的检验，从回归方程中逐个剔除不显著的因子，直到留在方程中的因子都是显著的。
散点图 Scatter plots 首先可以引入seaborn中自带事例子数据集“tips”,这个数据集的属性有： 时间数据 week。...scatterplot()，使用方法是把数据集中的集合分配给方法中的属性,这样不同集合就会使用散点图中不同属性的样式展示出来如下面实例中的色调属性hue获取了数据集中的smoker集合,这样集合中的数据差异就可以通过色调的不同展示出来...,只需要了解各个分类的走势和差异性,这个时候柱状图bar和点状图point可以展示的信息更简洁明了。...)分布如何进行可视化。...sns.kdeplot(x, bw=2, label="bw: 2") plt.legend(); 从图中可以看出,bw属性控制的是kde曲线的拟合程度。
得到异常值后，将其从658个采样点中剔除；剩余的采样点数据继续后续操作。 本部分具体代码附于1.3 正态分布检验及转换处。...因此，QQ图具有这样的特点：针对y=x这一直线，若散点图中各点均在直线附近分布，则说明两个样本为同等分布；因此，若将横坐标（纵坐标）表示为一个标准正态分布样本的分位数，则散点图中各点均在上述直线附近分布可以说明...值得一提的是，本文后半部分得到pH值开平方数据的实验变异函数及其散点图后，在对其余两种空间属性数据（即有机质含量与全氮含量）进行同样的操作时，发现全氮含量数据在经过“2S”方法剔除异常值后，其原始形式的数据是可以通过...4 平均距离、半方差计算及其绘图 分别计算各个组内对应的点对个数、点对间距离总和以及点对间属性值差值总和等。随后，依据上述参数，最终求出点对间距离平均值以及点对间属性值差值平均值。 ...此外，如上文所提到的，针对三种空间属性数据（pH值、有机质含量与全氮含量）中最符合正态分布，亦是三种属性数据各三种（原始值、取对数与开平方）、共九种数据状态中唯一一个通过Lilliefors正态分布检验的数值
通过Plotly Express 可以将普通最小二乘回归趋势线添加到带有trendline参数的散点图中。为此需要安装statsmodels及其依赖项。...(LOWESS)趋势线添加到Python中的散点图。...KNN回归可视化 KNN回归的原理是从训练样本中找到与新点在距离上最近的预定数量的几个点，并从这些点中预测标签。 KNN回归的一个简单的实现是计算最近邻K的数值目标的平均值。...3D图绘制支持向量机决策边界 二维平面中，当类标签给出时，可以使用散点图考察两个属性将类分开的程度。...实际点与预测点的比较图 这介绍了比较预测输出与实际输出的最简单方法，即以真实值为x轴，以预测值为y值，绘制二维散点图。从图中看，若理论最优拟合(黑色斜线)附近有大部分的散点则说明模型拟合效果很好。
这是一个很好的演示数据集，因为所有的输入属性都是数字的，要预测的输出变量是二进制的（0或1）。 这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并作为每个配方的一部分直接下载。...单变量图 在本节中，我们将看看可以用来独立理解每个属性的技巧。 直方图 获取每个属性分布的一个快速方法是查看直方图。 直方图将数据分组为数据箱，并为您提供每个箱中观察数量的计数。...散点图矩阵 散点图将两个变量之间的关系显示为二维点，每个属性的一个轴。您可以为数据中的每对属性创建一个散点图。一起绘制所有这些散点图被称为散点图矩阵。...散点图对于发现变量之间的结构关系非常有用，例如是否可以用一条线来总结两个变量之间的关系。具有结构化关系的属性也可能是相关的，可以从数据集中移除。...从不同的角度来看，这都是非常有用的。由于每个变量的散点图都没有绘制点，所以对角线显示了每个属性的直方图。
在数据可视化中，二维散点图的应用范围很广，比如用来观测两个变量之间的相关性、展示销量的的走势等等，这些是散点图的常规用法。 然而，这篇文章想讲的是，二维散点图能够展现的信息远不止两个维度。...散点图大致的勾勒出了加州的地理轮廓，一个点代表了一个街区。...所以通过alpha（透明度）的设置，在散点图上非常直观地展示了街区密集程度这一信息。 接着，我们可以看看各个街区的人口分布情况，如何做呢？...图中一个点代表了一个街区，所以需要对散点的样式进行设置，散点的可以设置的属性有颜色，大小，形状等。...，用散点图也能够展现出丰富的信息，在这个案例中，用alpha呈现了街区密集度，s呈现了人口密集度，c反映房价高低，再加上横纵坐标的经纬度，一共反映了5个维度的信息。
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