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    DOM概述 选取文档元素

    选取文档元素 通过ID选取元素 举一个栗子,通过ID查找多个元素 /* * 函数接收任意多的字符串参数 * 每个参数将当做元素的id传给document.getElementById() * 返回一个对象 Error("No element with id:" + id); // 抛出异常 elements[id] = elt; // 完成映射关系 }; return elements; }; 通过名字选取元素 通过标签名选取元素 Document 对象的getElementByTagName()方法可用来选取指定类型。所有的html元素。 举一个栗子,选取所有包含span元素的对象 var spans = document.getElementsByTagName("h3") 将会返回一个NodeList对象 var firstspara = document.getElementsByTagName("p") // 选取所有的p元素的,返回一个所有p元素的对象 console.log(firstspara[0]); // 返回第一个元素

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    Raft中的领导选取

    为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader selection),日志复制(log replication)和安全性(safety),同时它使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态 本文我们主要介绍领导领导选取部分的内容。 备注:这里的一致性是强一致性。 1.服务器状态 每台服务器一定会处于三种状态:领导者、候选人、追随者,如下图所示。 ? 领导人在它们宕机之前会一直保持领导人的状态。 2.任期(Term) Raft 算法将时间划分成为任意不同长度的任期(term),任期用连续的数字进行表示。 3.超过集群一半服务器都同意,结束自己的candidate状态,变成leader。 4.立即向所有服务器发送心跳消息,之后按照心跳间隔时间发送心跳消息。 发现了其它leader并且这个leader的term不小于自己的term,状态转为follower,否则丢弃消息。

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    Python数据分析之pandas数据选取

    阅读目录 1 引言 2 行(列)选取:df[] 3 区域选取 3.1 df.loc[] 3.2 df.iloc[] 3.3 df.ix[] 4 单元格选取 4.1 df.at[] 4.2 df.iat 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[]。这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件)。 2)区域选取(多维选取):df.loc[],df.iloc[],df.ix[]。这种方式可以同时为多个维度设置筛选条件。 3)单元格选取(点选取):df.at[],df.iat[]。 :df[] 行(列)选取是在单一维度上进行数据的选取,即以行为单位进行选取或者以列为单位进行选取。 Dataframe对象的每一列都有列名,可以通过列名实现对列的选取。 1)选取选取行的方式包括三种:整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。

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    pandas DataFrame 数据选取,修改,切片的实现

    pandas主要提供了三种属性用来选取行/列数据: 属性名 属性 ix 根据整数索引或者行标签选取数据 iloc 根据位置的整数索引选取数据 loc 根据行标签选取数据 先初始化一个DateFrame name'] # 'Snow' df.loc[0:2, ['name','age']] #选取第0行到第2行,name列和age列的数据, 注意这里的行选取是包含下标的。 df.loc[[2,3],['name','age']] #选取指定的第2行和第3行,name和age列的数据 df.loc[df['gender']=='M','name'] #选取gender列是 6行数据 整数数组 df.iloc[[1,3,5]] 选取第2,4,6行数据 整数切片 df.iloc[1:3] 选取2~4行数据(不包含第4行数据) 布尔值数组 df.iloc[[True,False 6行,第2列的数据 整数数组 df.iloc[[1,3],[1,2]] 选取第2,4行;2,3列的数据 整数切片 df.iloc[1:3,1:3] 选取第2,3行;2,3列的数据 布尔值数组 df.iloc

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