学习Java基础 第二阶段：熟悉常用的Java API 1. Java标准库 2. Java API文档 第三阶段：深入学习特定领域的Java API 1. Java GUI API 2....本文将为您介绍Java API的学习路线，从基础到高级，帮助您掌握Java API的使用和应用。 第一阶段：入门基础 1. 环境准备 在开始学习Java API之前，首先需要配置Java开发环境。...您可以从Oracle官网下载并安装Java Development Kit（JDK），选择适合您操作系统的版本，并配置好环境变量。 2....第二阶段：熟悉常用的Java API 1. Java标准库 Java标准库是Java API的核心部分，它包含了大量的类和方法，涵盖了各种常见的任务和功能。...结语 Java API是Java开发的重要组成部分，它为开发者提供了丰富的功能和工具。从基础到高级的学习路线，帮助您全面掌握Java API的使用和应用。
使用to_excel方法，我们可以将DataFrame中的数据写入到新的Excel文件中： df.to_excel('output.xlsx', index=False) 实例：读取并写入新表格 下面是一个示例代码...最后，使用to_excel将新数据写入到文件中。 数据清洗与转换 在实际工作中，Excel文件中的数据可能存在一些杂乱或不规范的情况。...通过解决实际问题，你将更好地理解和运用Pandas的强大功能。 结语 Pandas是Python中数据处理领域的一颗明星，它简化了从Excel中读取数据到进行复杂数据操作的过程。...希望这篇文章为你提供了一些有用的指导，让你更加游刃有余地应对日常的数据处理任务。 Pandas作为一个强大而灵活的数据处理工具，在Python数据科学领域广受欢迎。...从基础的数据读取、操作到高级的数据处理和分析，Pandas提供了丰富的功能，能够满足各种数据处理需求。
所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~本文收录于「滚雪球学Java」专栏中，这个专栏专为有志于提升Java技能的你打造，覆盖Java编程的方方面面，助你从零基础到掌握Java开发的精髓。...Java 8引入了流式API（Stream API），为开发者提供了一种强大而简洁的工具，能够简化复杂的数据处理流程，并提高代码的可读性和性能。...摘要本文以Java流式API为主题，从基础概念到实际代码演示，深入探讨了流式API如何简化数据处理，涵盖了流的创建、操作、收集和并行处理。...简介Java流式API是Java 8中引入的一项重要功能，旨在以更简洁的方式处理集合数据。传统的数据处理方式通常使用循环和条件语句，这种方式不仅代码冗长，而且不易维护。...概述什么是流式API流式API是Java中的一套用于处理数据序列的API，它提供了一种声明式的数据处理方法。
成功的API设计意味着要设计出一种接口，让它的使用方式符合它的目的。作为API设计者来说，我们所做的每个决策都会影响到产品的成败。...举例来说，我们在开始设计时可能会从某个XML结构文档中提取出单词、从schema.org获取一份词汇表、或者从某个ALPS或RDF文档获取信息，这取决于我们的需求。 ...这份词汇表为我们提供了一个基础，我们可以从它出发为API中的资源与关联设计草图，内容可以包括URI、资源名称、资源间的关联、链接文本以及其它结构化以及导航元素。...请再次注意，没有必要画出草图的所有细节，我们的目标是表达出API里最重要的部分。 最重要的一点在于，最初的草图无需过于深入。比方说，请尽量避免在这一阶段就深入到错误流的建模，或响应消息元素的设计。...在得到一个初始的单词列表（或者从外部导入一个ALPS词汇表）之后，设计师就可以在一个超媒体画布中开始为API设计概念模型、创建资源、尝试URI名称甚至是链接的状态。 ?
我读大学那阵，学程序期间喜欢电脑，就爱帮同学 DIY 装个机什么的，而且还反复折腾安装操作系统。...李笑来老师也曾写过一篇文章《从平庸走向卓越的最佳策略》，里面提到的最佳策略就是：“多维度打造竞争力”。从技术到管理似乎就是一条多维度的发展路径，是这样吗？...而这个足够突出的维度，实际上就是你现在赖以生存的维度，又称基础维度，这是其他维度得以发展的根基。 所以，若你真想在程序员这条道路上从入门到精通，选择了这个维度作为基础维度，就需要不断在这个维度去精进。...无处不在的自动化 而过去十年我一直都在与这些问题做斗争，当这些问题倒下而你还在程序员的阵地上，想必那时你就会让人感受到那种「无名的品质」，那么你也就走完了程序员从入门到精通之路。...… 这是一篇从入门到精通的索引，定位程序员的职业道路，学会学习的方法与路径，保持自省的态度，达成程序员这一维的精通，再走向多维。路漫漫，吾等将持续求索。
前言 日本气象厅发布的台风路径与强度数据是气象研究和预报的重要依据。然而，这些数据通常以PDF格式提供，给数据处理和分析带来了挑战。...本文将详细介绍如何利用Python将PDF中的台风路径数据高效转换为CSV格式，以便于进一步的气象分析和可视化。...CSV格式，以便于气象数据的处理和分析。...安装依赖 首先，确保安装了必要的Python库和Java环境： !sudo apt-get update !sudo apt-get install openjdk-8-jdk -y !...pip install pdfplumber -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 使用tabula库 tabula是一个基于Java的工具，可以方便地从
第二章的没有总结完，我们接着总结。...不满足，就不执行相应的语句。...有知道原因的大佬，告诉我一下怎么做。...更是支持String类型的值。...System.out.print('\n'); length=0; } 我们来看运行效果 ok,有关java
引言在数字化时代，企业年报不再仅仅是一份财务报告，它们变成了宝贵的信息资源，可用于各种商业应用。企业年报API已经改变了金融投资和市场研究的方式，使得从中获取数据变得更加高效和灵活。...本文将深入探讨企业年报API的应用，从金融投资到市场研究，展示了它们如何为不同行业的专业人员提供有力的工具。...企业年报API的应用1.投资和金融决策投资者可以通过企业年报 API 获得上市公司的财务数据，帮助他们评估投资风险和机会。基金经理、证券分析师和私募股权投资者可以利用这些数据来做出更明智的投资决策。...企业年报API的使用1.申请接口注册登录 APISpace，进入 企业年报 的接口详情页，申请接口。2.在线测试接口申请接口成功，进入测试页面，输入要查询的企业快速在线测试。...3.接入API接口测试通过就可以把API接入到自己程序代码之中，完善应用的功能。APISpace 提供了各种语言的接入代码示例，以帮助开发者们快速将API接入到自己的代码之中。
和之前的 HTTP 以及 SOA 不同，它不是一个协议（即：一套严格的规则），而是一些关于 Web 服务应该如何相互通信的一些建议和最佳实践。...我们今天要讲的主要方法（或标准）有： Basic 认证 OAuth 2.0 OAuth 2.0 + JWT 为了让我们的讨论更加具体，假设我们的后端程序有微服务，并且每个用户请求时，必须调用后端的几个服务来返回请求的数据...看起来像： 用户名 + 密码 + Base64（对用户名和密码做哈希的基础算法）。 工作原理： 加入有人尝试登录用户的 Fackbook 账户，去访问他的消息、历史记录、群组信息，这些都是独立的服务。...总结： 良好的可伸缩性，可以和微服务一起工作。 新玩意：亚马逊签名方式 一种全新的，奇特的方法，称为 HTTP 签名，亚马逊是目前使用它的大厂之一。...它的思路是，当你创建亚马逊帐户的时候，会生成一个永久的、非常安全的访问令牌，你要非常小心地存储起来并且不要给任何人显示。
T 型汽车装配流水线 这种流水线的思想在数据处理过程中也随处可见。其核心概念是： 标准化的数据集合：对应待组装对象，是对数据处理中各个环节输入输出的一种一致性抽象。...，用以解决大规模集群、并行数据处理的一种算法。...好处是可以进行任意的、非线性的 MapReduce 程序排布。坏处是代价非常高，尤其考虑到 GFS 上的文件是多机多副本的数据集，这意味着大量的跨机器数据传输、额外的数据拷贝开销。...但要考虑到历史上开创式的创新，纵然一开始缺点多多，但会随着时间迭代而慢慢克服。GFS + MapReduce 正是这样一种在工业界开创了在大规模集群尺度上处理海量数据的先河。...类似于将递归转化为迭代，自下而上，从叶子节点进行计算，然后推给父亲节点，直到根节点。
刷机这个行当存在由来已久，从Symbian、Windows时代已经存在了，但真正引爆这个概念是在Android手机时代。...但同样由于开发者水平参差不齐，开发的ROM也是有好有坏，如果刷到一个有缺陷的ROM或者不喜欢的ROM，二次甚至三次刷机就成了必须。...从国代、省代、市代、县代，几乎每经手一次，手机就会被刷一次，即使在很多电商网站购买的手机，像国美、苏宁等大渠道通常也不能幸免。...线上刷机从2011年开始的，市场用户大概千万级别，2012年预计在5-6000万，2013年进入安卓手机爆发期，攀升到1亿左右，2014年目前看来会跟去年持平。...在此之后，刷机大师还推出WP8桌面，清理大师等一系列软件，几乎占据了从刷机、ROOT、清理、桌面等安卓手机整个产业链，商业化模式和盈利点大大增加，市场份额和估值也水涨船高。
胡珀首先分享了对AI本身的安全问题的考量与反思。他在演讲中提到，AI将是下一次的工业革命，但不可避免的存在安全方面的局限性。智能设备渗透到各行各业，也将会带来很大的安全隐患。...所有东西都AI了，基本上各个行业也都会引入AI，我们去（会场）外面看一下，全是各种智能的设备。 ? 但是物联网设备或者所谓的智能设备渗透到各行各业，到我们生活之中，可能会带来很大的安全隐患。...比如第一张图可以直行，第二张图加入图层后，我们人眼识别完全没变化，但到AI去识别就可以直行也可以右转，限速30变成限速80。这就是对AI的攻击。...现在有一种很麻烦的攻击，就是UDP模拟，包括协议都会模拟到正常的业务，这样怎么做呢？还是会用机器学习相对好一点，在UDP模拟协议的特定场景之下，这种效果是非常好的。...最后平均准确率从80%到了96.4%，效果还可以，但机器也有误报，我们现在采取双引擎在跑，避免出问题。 ?
Kubernetes 是人工智能革命的核心，它允许传统虚拟机和新的 AI 应用程序在统一的环境中共存。...即使拥有容器的所有优势，虚拟机仍然非常流行，并且将在未来几年内继续存在。 使用 混合解决方案 可以将现代容器化基础设施的所有优势应用于现场的虚拟机。...这就是为什么 Kubernetes 是人工智能革命的核心：它允许所有基础设施在所有相关人员的同一思维空间中存在。 在边缘位置添加虚拟机只会增强平台的功能。...随着这些边缘系统在现场摄取数据，有时需要比某些开发人员年龄更大的应用程序，虚拟机可以为那些并非完全云原生的分布式应用程序覆盖传统工作负载。...Red Hat OpenShift 允许组织在一个环境中使用这些新的 AI 应用程序和传统的虚拟机，使用一组工具在一个地方。
从 MVC 到使用 ASP.NET Core 6.0 的Minimal API https://benfoster.io/blog/mvc-to-minimal-apis-aspnet-6/ 2007...除此之外，它与 MVC 并没有太大区别（考虑到 HTTPS 重定向和授权中间件只是从 Empty 模板中省略而不是隐式启用）。...MVC 在 MVC 中，您可以将 JSON 从请求正文绑定到 .NET 类型，方法是将其作为参数传递给您的操作方法并使用[FromBody]属性对其进行修饰： [HttpPost("/payments"...request) { } MinimalAPI Minimal API 中的模型绑定非常相似；您使用您希望从请求中绑定的类型配置您的处理程序委托。...您可以在此处[15]找到上述策略的源代码。 Minimal API Minimal API 依赖于许多扩展方法[16]来序列化到/从 JSON。
本文节选自CCF大数据教材系列丛书之《大数据处理》，本书由华中科技大学金海教授主编，包括大数据处理基础技术、大数据处理编程与典型应用处理、大数据处理系统与优化三个方面。...本教材以大数据处理编程为核心，从基础、编程到优化等多个方面对大数据处理技术进行系统介绍，使得读者能够快速入门，同时体会大数据处理系统的设计理念与优化方法本质。...一个worker对应一个物理的JVM（Java虚拟机）。通常，整个Topology会由一个或者多个worker进程来负责执行。...Spark Streaming支持从多种数据源中提取数据，例如Twitter、Kafka、Flume、ZeroMQ和TCP套接字，并提供了一些高级的API来表示复杂处理算法，如map、reduce、join...Flink的编程非常简洁和直观，上例中，DataStream从源操作从socket在线读取数据，到各种转换操作，到最后的汇聚求和操作都可以直接表达出来。
| 前言 通过之前的篇幅我们了解了测试用例管理页面如何编写，接下来我们这篇将介绍性能测试平台核心部分代码-使用jmeter提供的api来实现性能测试用例的执行。...jmeter是通过解析执行jmx文件来运行脚本的，执行过程中会往jtl文件存入摘要日志，然后通过jtl来生成性能测试报告，jmeter自然也提供了这一套流程的api,大致的执行流程图如下图所示： ?...| 加载jmeter.properties配置到Properties 通过JMeterUtils.loadJMeterProperties来加载安装目录的jmeter配置文件jmeter.properties...的相关属性到JMeterUtils的成员变量appProperties成员变量中，以便之后获取相关配置(jmeter.properties便是存放jmeter一些初始化配置的文件) JMeterUtils.loadJMeterProperties...(1)初始化摘要相关配置信息，并且新建摘要对象 所以摘要内容对于我们生成报告文件是必不可少的，jmeter的api自然也需要新建摘要对象。
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代，大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。...本节以电商平台的数据分析为例，来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。...因此，在批处理层的基础上，Lambda架构增加了一个流处理层，用户行为日志会同时流入流处理层，流处理引擎生成预处理结果，并导入到一个数据库中。...Lambda架构的缺点也比较明显： 使用两套大数据处理引擎，如果两套大数据处理引擎的API不同，有任何逻辑上的改动，需要在两边同步更新，维护成本高，后期的迭代时间周期长。...Flink以流处理见长，但也实现了批处理的，是一个集流批于一体的大数据处理引擎，为架构提供更可靠的数据处理性能，未来Kappa架构将在更多场景下逐渐替换Lambda架构。 微信二维码400.png
前言 在去年年初我为了测试一个出题平台，随手打了几道题目，水了一篇Java虚拟机测试题。没想到今天一看竟然有人回答！热泪盈眶啊……好，那既然你肯回答，我就肯改主观题。...G1虽然从04年第一篇论文开始到12年商用花了8年之久，它要走的优化之路还很漫长。...第三题 以下关于Java虚拟机的说法错误的是： A.类对象不能被回收 B.Java堆不一定能扩展 C.一般来说，大对象的回收周期较小对象长 D.方法区溢出的错误提示信息是PermGen Space...不过这里比较坑的是，在编译期字符串“java”就已经被加入到常量池中了，所以intern会直接返回其在常量池中的引用。...而由于没有指定环境，还出现了第三题那样的双选，真是很不严谨。而且熟悉的dalao应该能发现，这基本就是《深入理解Java虚拟机》这本书的练习题！嘛，还是感谢一下24位dalao的捧场。
在Spring框架2.5之前，我们的配置是需要用到xml进行配置的，xml配置是一件很麻烦的事情，在2.5之后虽然引入了注解的方式，但是其实还是有比较多的开发的损耗。...junit-vintage-engine 到这里...但是呢，springboot项目可不是只能在idea里面构建 在官网构建SpringBoot项目 到这里链接: link 进去后拉到最下面，点击 你看这个界面很舒服。...下面有个java的版本自己选择 右上角这里可以学者选择依赖。我们必然先要一个javaweb 搜索点击就可以 然后很快就生成了，然后你打开这个包。...从阿里云导入创建的springboot项目还是和官方的依赖写法存在差异。 可能高版本的还不能用，但是可以满足需求，没什么问题。 创建这样的项目就这么点，后面可能还是会出现依赖的折磨。习惯就好。
VmConsole简介 VmConsole-Api是一个jvm虚拟机性能监控API，将oracle jdk提供的tools.jar、sa-jdi.jar包进行了功能拓展，对一些监控命令结果进行了封装...该类库并不是简单地使用运行时exec()调用jps、jstat、jstack等命令，而是从底层深度拓展而来，所以你不需要配置java环境变量就可以通过Java代码对虚拟机进行监控。...目前VmConsole已经发布到Maven中央仓库了，使用者可以直接引入Maven依赖即可，当然非Maven项目也可从我的Github中下载Jar包导入项目 当然可能有其他公司或者大佬开发出了虚拟机监控...读者可以看我的这篇文章了解一些命令执行流程：从源码角度深度分析JVM虚拟机监控工具 对tools.jar功能拓展 tools.jar和sa-jdi.jar是虚拟机监控最主要的两个类库，jdk/bin目录下的...简单使用 首先你需要将vmconsole-api.jar包导入到项目中，可以是直接导入jar也可以是Maven。 然后就可以直接使用其中封装的命令了，详细使用说明请前往github查看。
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