今天，笔者给大家介绍一个代码生成器，这个是笔者的主管写的，写的确实不错，主要是基于公司的jquery easyUI + springMVC + myBatis这套框架写的，可以根据一个数据库表生成model...然后，笔者在此代码生成器上修改了几个bug，同时兼容了一下mysql。 这个代码生成器工具使用的核心是freemarker，一个用Java语言编写的模板引擎，它基于模板来生成文本输出。...它不仅可以用作表现层的实现技术，而且还可以用于生成XML，JSP或Java 等。 下面，笔者开始进行核心代码的介绍。...接下来，获取到数据库表和字段的信息后，就要生成代码了，这里笔者就介绍一下如何生成Mapper.xml这个文件的，因为这个代码生成器的东西比较多，无法一一列举，但是核心思想都是一样的。...freemark这个jar来为我们实现，这里只要按照它的方法进行操作，便可将这些数据填充进去。
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。...R语言运行几个长列比运行一些短列快，所以一般认为宽数据（不整洁），长数据（整洁）。...使用变量名非标准化求值更高效，见R语言 dplyr传递参数_自由 平等~忠诚 奉献-CSDN博客[2]。只是函数名多了个下划线那么简单吗？...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。
email.mime.text import MIMEText import time user = '' #登陆邮箱 pwd = ''#邮箱密码 to = [''] #发送的邮箱...findall(html) lishi = re.compile(r'"lishi":"(.+?)"...findall(html) ruanwo = re.compile((r'"rw_num":"(.+?)"...findall(html) wuzuo = re.compile(r'"wz_num":"(.+?)"')....findall(html) erdengzuo = re.compile(r'ze_num":"(.+?)"
用几行Python代码实现一个简单的Web服务器 import SimpleHTTPServer import SocketServer PORT = 80 Handler = SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandler
而对于我们前端开发者来说，编辑器也是为数不多的拥有较深前端技术深度的开发场景。 通过本篇文章，你能够学会如何基于 React 技术栈搭建一个最简单的低代码编辑器，以及部分重点功能的实现方式。...简单预览下这个编辑器的 demo： 二、编辑器功能拆分 先上一张原型图： 请添加图片描述 对于大部分低代码编辑器来说，都是由「组件区」、「画布区」、「属性编辑区」这三个部分组成的。...其他逻辑 } 六、与后台交互 当我们实现了编辑器的逻辑后，与后台交互的逻辑就相当简单了，向后台发起请求，存/取这个编辑器 json 数据就可以了，这里简单实现了向后台存数据的逻辑，代码如下： import...通过上面这些步骤，我们就能实现一个最简单的低代码编辑器了，但是可以深入挖掘的技术点还有很多，下面我会列出来其中的一些点以及解决的思路。...本文因为实现的比较简单，把所有数据都放到了根组件下，然后作为props传参，但实际上，一个复杂的低代码编辑器组件层级很深，使用props不太现实，这种情况下使用redux等全局数据管理的库会比较方便。
可以说，读者如果用我这本书入门 R 语言，或者更新您的 R 知识，就会自动跳过写低级啰嗦代码的阶段，直接进入写让别人羡慕的 “高手级” 代码的行列。...这些基本语法是您写 R 代码的基本元素，学透它们非常重要，只有学透它们才能将其任意组合、恰当使用，以写出各种各样的解决具体问题的 R 代码。...分组汇总）、其它数据操作 （按行汇总、窗口函数、滑窗迭代、整洁计算），以及data.table基本使用 （常用数据操作的dplyr语法与data.table语法对照）。...、最大似然估计； (3) 假设检验，将介绍假设检验原理，基于理论的假设检验：以方差分析、卡方检验为例，并用整洁的rstatix包实现，以及基于重排的假设检验：以 t 检验为例，用最新的infer包实现；...大家可以根据自己的需求选择阅读侧重点，不过我还是希望您能够按照顺序完整地阅读，这样才能让您彻底地更新一遍您的 R 知识，避免R base与tidyverse 混着用，因为二者在写 R 代码上不是一个思维
（贼笑中） dplyr包 R语言中最为重要的包（之一）！ 它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。...group_by和summarise的结合实现了对数据集分组分析，并进行统计量计算的一个功能。...如果你的日常处理数据量非常大，有上亿行的数据处理需求，这个时候你完全可以放心大胆的使用data.table 这个包异常的高效，速度非常的快！！...作为课代表的我来帮大家简单的总结一下： 我们都知道R有个令人诟病的缺点就是跑起来耗内存，data.table相对于dplyr 更快、更节省内存了！...data.table把我们刚刚用group_by和summarise组合才能实现的功能，直接在一句代码里面就实现了，而且代码的可读性和可扩展运用性非常强！
唯一需要改进的地方就是速度太慢了，因为做相关性分析，要计算6万多次相关系数，居然要花了547秒，接近10分钟的时候才计算完毕，时间就是金钱，有没有办法提高R程序的运行效率呢？...第四招：利用data.table数据结构 既然计算相关性耗时不是决定性因素，有没有可能是因为数据结构的问题，因为最典型的例子就是read.csv和fread的读写文件的巨大差异： 由于data.table...好消息是万能的R提供了现成的并行计算包，能够轻松实现多线程计算。...但比较遗憾的是调用parallel包的时候不能同时使用data.table数据结构，因为data.table也是多线程的，它其实也是通过调用parallel::mclapply和foreach包里的函数实现快速处理...好了，通过以上的实测比较，我们了解到在R里面解决一个问题可以有很多不同的方法和策略，不同的方式结果可能结果相同但效率却千差万别，或许这就是R语言让新手容易感到困惑的地方，一旦经历一个学习曲线之后，这也是
在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...示例2 对于第二个示例，我们通过应用几个过滤器创建原始数据集的子集。这个子集包括价值超过100万美元，类型为h的房子。...对于data.table，此操作相对简单一些，因为我们只需要使用by参数即可。 示例4 让我们进一步讨论前面的例子。我们求出了房屋的平均价格，但不知道每个地区的房屋数量。...这两个库都提供了简单有效的方法来完成这些任务。 在我看来，data.table比pandas简单一点。 需要指出的是，我们在本文中所做的示例只代表了这些库功能的很小一部分。...它们提供了许多函数和方法来执行更复杂的操作。 感谢您的阅读。如果你有什么反馈，请告诉我。
data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...，而data.table的筛选方式很传统，比较简单。...%>%的功能是用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数的第一个参数。注意这里的，传递给下一个函数的第一个参数，然后就不用写第一个参数了。在dplyr分组求和的过程中，还是挺有用的。...(get(names(data)[i]))] } 这个是我目前在遍历时候用到的代码，不知道观众有没有更好的呢？...参考文献： 些许案例，代码参考自以下博客，感谢你们的辛勤： 1、R语言data.table简介 2、超高性能数据处理包data.table 3、R语言data.table速查手册 4、R高效数据处理包
看似非常简单，但其实想要高效优美地实现是需要一定技巧滴。很多小伙伴大动干戈想把原数据集按照stkid的值拆成若干子数据集，并用for循环来做回归——大可不必这样。其实，要实现这一步只需要一行代码哦。...T), y = rnorm(100), x = rnorm(100)) 要实现一行代码完成分组回归，需要用到data.table包！...(stkid)] 最终的输出数据集是这个样子的： ? 现在我们逐一分析这一行代码。...如果我们只加coef函数而不加as.list，那么最终输出的是一个vector，data.table会自动把这个vector拉直（也就是上图看到的这样），而加了as.list之后，原来输出vector就被打包成了...拓 展 这时有的小伙伴可能想问，有没有可能同时计算两个不同的回归方程？比如还是上面这个数据集，我想同时输出带系数的回归结果和不带系数的回归结果，应该怎么做？
, 'S100a8', 'Cxcl3') ) 这个r里面的list有多个元素，每个元素里面的都是向量，我首先问人工智能大模型：如何把这个list变成数据框，然后之前的元素名字是一个列？...如下所示的沟通过程： 在R语言中，如果有一个列表（list），其中每个元素都是向量，并且你想要将这个列表转换成一个数据框（data frame），可以使用do.call函数结合rbindlist函数从data.table...这里有两种方法来做到这一点，并且将原始的列表元素名称作为新数据框的一个列。...对于长度不相等的向量，可以采取以下方法来处理： 使用 data.table 包的 rbindlist 函数：通过设置 fill 参数为 TRUE，可以使得较短的向量用NA填充到与其他向量相同的长度。...df <- bind_rows(df_list) # 查看结果 print(df) 在这些方法中，data.table 的 rbindlist 方法提供了一个简单且直接的解决方案，特别是当你希望保持原始列表中向量名称的顺序时
当然，也可以导出来，发布到网页端，来做一个嵌入式工具也可以。...3-2 代码实现 首先找到所有的按钮，添加到事件： //结果显示 TextComputeProcess = GameObject.Find("Canvas/Background...278行，还是依旧那么简练，整体代码难度不大，主要是状态之间的切换： 1、输入数字的状态 2、输入操作符状态 3、输入操作符后再输入数字状态 4、计算结果后状态 理解这些状态后，代码就容易理解了。...---- 最后，拓展一下，将其他大佬写的代码给大家看一下，大家如果觉得上面的代码太简单，可以看一下： 代码使用OnGUI搭建界面，直接拖到任意对象上就可以看到效果了： using UnityEngine...{ //现在我的算法里这个分支可能永远不会被执行.
R语言究竟能不能处理大数据，其实这个问题的答案取决于你怎样定义所需处理的大数据。R是一种语言，同时也是一种工具，并且是运行在电脑上的，运行的结果也受到电脑的性能影响。...简单说，有三点： 1）使用运行速度更快的电脑； 2）学习使用各种高效的package； 3）使用Revolution R代替原生的R程序。 第一点暂不讨论，从第二点说起吧。 1....适合处理大数据的R package 众所周知，R语言的主要优势在于各种包，有的包可以极大的提高工作效率，个人最常用的3个包：和data.table、Rcpp（＋RArmadillo）和parallel。...但是这些都要写额外的代码，那么有没有不用修改任何代码来提高运行效率的办法呢？有，Revolution R就是一个解决方案。...3 MS R Server 上面的两点可以处理比较大的数据，但是并没有质变，不能实现可测量性，如果真的有非常大的数据，建议使用微软推出的MS R server。
C 语言代码示例，展示如何实现一个简单的图形化用户界面（GUI）游戏，使用了图形库 SDL（Simple DirectMedia Layer）和 SDL_image： #include <stdio.h...SDL_DestroyTexture(backgroundTexture); closeSDL(window, renderer); return 0; } 使用 SDL 和 SDL_image 库来创建一个简单的图形化界面游戏...然后，我们加载游戏背景图片，并创建相应的纹理和表面。接下来，我们进入游戏循环，不断渲染背景，并监听 SDL_QUIT 事件以判断是否退出游戏。
从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。...API构建：通过Tornado这个标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API，而R则较为复杂。...矩阵操作 实际上，Python（numpy） 和 R中的矩阵都是通过一个多维数组（ndarray）实现的。...虽然我们最终得到了类似的图形，这里R中GGally是依赖于ggplot2，而Python则是在matplotlib的基础上结合Seaborn，除了GGally在R中我们还有很多其他的类似方法来实现对比制图...我曾经用data.table和pandas分别读取过一个600万行的IOT数据，反复10次，data.table以平均10s的成绩胜过了pandas平均15s的成绩，所以在IO上我倾向于选择使用data.table
，要先转换为R语言对象行名列名是数据框的属性，可以设置，不是数据#1.读取ex1.txtex1 的正式内容，数值列因列名的加入变成了字符...，看行列名数据有没有变化，及时调整参数改正3....其他读取/导出文件的R包 import最推荐#用data.table来读取library(data.table)ex1 = fread("ex1.txt")class(ex1)## [1] "data.table...,data.table = F)##不支持直接设置行名，设置行名用下面函数实现library(tibble)ex2 = column_to_rownames(ex2,"V1") # 把V1列设为行名#riolibrary...(rio)#一个函数支持读取很多格式，见帮助文档ex1 = import("ex1.txt") ### 最推荐的函数#一个函数支持导出很多格式，见帮助文档export(ex1,file = "ex1.xlsx
（2）在数据框类型数据的行取子集时、导入TXT文件时，注意一下数值型数据的行/中，有没有藏着字符型数据。马虎了就会影响后续数据处理。...可以让R不修改行列名字，PS：R语言中行列名字中不能有特殊字符； 2）row.names = 1”这个参数意思时不能把第一列作为行名；PS：R语言中行名不能重复，如果将有重复的A列设为行名，需要先不将...形式参数和实际参数 三、R包安装 1、一个未知的包，如果不知道怎么安装。...用三种方法都蒙一次，然后安装；R语言的工作路径设置在C盘也没关系，因为R包占用的空间不多。...，安装R包的命令中可以加update=N，ask=N，省事。
不知道大家有没有用read.table和read.csv读取过文件，当文件不大的时候你可能还感觉不出读取速度，但是当文件比较大的时候，比如有上万行的时候，你就会感觉到等待时间明显变长，甚至无法忍受...今天小编给大家安利一个实用的R包data.table, 这个包可以明显的提升大文件的读取速度。下面我们就来做一个实验。...我们随机生成一个100万行10列的文件，保存到你的电脑上，文件的大小可以达到173MB。...接下来我们分别用传统的read.csv和data.table包里面的fread函数来读取这个超大的文件，然后比较两种方法的读取速度。...读取该文件所需要的时间为48.84秒，而利用data.table包中的fread函数来读取只需要0.47秒，速度整整提升了100倍。
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