在业界,达美行空采用的是SOA的系统架构,即16个业务系统,对应有16个核心数据主题,在核心业务数据上做到了统一,业务流程通过调用多个服务访问数据。...举个例子 当我想要做飞机的主数据时,我需要知道机务飞机数据,运行飞机数据,规划飞机数据都在哪些系统中,这些数据的关系是什么,还有哪些我没有考虑到的飞机数据?...三、大数据治理的主要成果 通过与达美航空对标,我们最终建立了主题域,即客户、员工、位置、订座、票务、航班、航班计划、财务、资产、设备、维修、运价、销售、产品库存。...特别是维修MAINTENANCE、设备EQUIPMENT、位置LOCATION三个主题的覆盖率不到20%,几乎没有MANTENANCE主题的源数据。...一些主题的关键实体没有数据源映射,如财务主题的总账、财报没有数据源。
后来发现wls.rsp里面的Oracle_HOME指向目录错误,修改正确后,再次安装。
广州自古就享有「花城」的美誉,广州人种花、爱花、赏花和赠花的历史悠久,其一年一度的迎春花市更是为世人所瞩目,花市一开,年也就不远了。
pandas数据清洗-删除没有序号的所有行的数据 问题:我的数据如下,要求:我想要的是:有序号的行留下,没有序号的行都不要 图片 【代码及解析】 import pandas as pd filepath...所以跳过一行skiprows=1 方法:read_excel pd.read_excel(io,sheetname=0, header=0, skiprows=None, index_col=None,...=False,**kwds) sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 header :指定作为列名的行,...默认0,即取第一行 skiprows:省略指定行数的数据 skip_footer:省略从尾部数的行数据 **继续** lst=[] for index,row in df.iterrows():...lst.append(index) lst 定义一个空列表,用于存储第一列中数据类型不是int的的行号 方法:iterrows() 是在数据框中的行进行迭代的一个生成器,它返回每行的索引及一个包含行本身的对象
众所周知,MySQL是没有rowNum隐藏列的。陈哈哈教你在没有主键自增ID的情况下,如何根据“行”为条件来查询或删除数据。如:查询或删除第5-10行的数据。...但在MySQL中,是没有rowNum这个关键词的,那么,假如我的表没有自增主键id,或者说我用的主键是无序UUID。...且我有个需求:删除第6到第10行的数据,该怎么操作呢? 在日常开发中,不知道你是否遇到过查询条件为 “行” 的时候呢?其实,是有很多场景会使用到的。...比如前段时间,我们业务中有一张应用信息表,这张表是同事小刘直接用csv文件导入的,会有其他公司的人对这些数据进行人工分析,导入时并没有设置自增主键,小刘没有想到已经给自己留下了隐患。...小刘:“哈哥,救命救命,这MySQL没有自增主键,我咋删除第[8w,15w]的数据啊?” 陈哈哈:“啊?MySQL又没有rowNum,那咋搞啊?我不会,不会~” 小刘:“一顿串儿!
就拿来与大家分享一下, 话不多说,请看代码: char *p = NULL; p = "hello world"; strcpy(p, "hello world"); 题目很简单,就问这段代码写的有没有问题...其实这个问题如果你对C语言的存储机制非常熟悉的话,应该是很简单的:我们简单分析一下,第一行代码是没问题的,第二行意思是让指针p指向字符串常量,单看也没问题,而问题就出在第三行了,它的意图是对指针p指向地址的内容进行修改...上面说到了C语言的内存机制,其实第二行代码过后,hello world 作为字符串常量存放于内存中的常量区,且是只读,而此时指针p存放的是字符串常量的地址,第三行代码企图通过strcpy修改只读段的内容...,因此很明显会报错,这也是这三行代码的问题所在了。
前言 限制代码行数在10行内 一、LINE 获取当前所在的行数 二、使用步骤 1.引入库 代码如下(示例): <?...php $liness = function($line) { if($line>=1&&$line<20) { echo "代码行数在20行内"; } else { }...php $liness = function($line) { if($line>=1&&$line<20) { echo "代码行数在20行内"; } else { }
17年前,我们没有GitHub,也不知道区块链是什么;17年之后,我们记录了更多的内容,还有人在为了更好的保存这些内容在努力。
17 年前,我们没有 GitHub,也不知道区块链是什么;17 年之后,我们记录了更多的内容,还有人在为了更好的保存这些内容在努力。
具体的实现逻辑是这样的: 核心逻辑其实就是这样一行代码: Thread.sleep(0); 这样就能实现 prevent gc 了? 懵逼吗? 懵逼就对了,懵逼就说明值得把玩把玩。...因为这个类第一次提交的时候就已经包含了这个逻辑,而且对应这次提交的代码也非常多,并没有特别说明对应的功能。 从提交记录上没有获得什么有用的信息。...先看这个回答的第一句话:It does not(它没有)。 问题就来了:“它”是谁?“没有”什么? “它”,指的就是我们前面出现的代码。 “没有”,是说没有防止 GC 线程进行垃圾回收。...关于安全点的描述,我们可以看看《深入理解JVM虚拟机(第三版)》的 3.4.2 小节: 注意书里面的描述: 有了安全点的设定,也就决定了用户程序执行时并非在代码指令流的任意位置都能够停顿下来开始垃圾收集...没有二十年功力,写不出这一行“看似无用”的代码! 额外提一句 再说一个也是由前面的 RocketMQ 的源码引起的一个思考: 这个方法是在干啥?
传说下面这行代码是某外包公司为客户所做的网站后台管理系统当中的一行神奇代码: 清除缓存 这行代码的大致意思是:为页面提供一个名字为...除此之外什么也不会发生,也就是说该代码与缓存没有一毛钱关系!
为了让记忆有一天不会变成失忆,最近,有两个特殊的中文项目相继登上了GitHub趋势榜榜首,它们没有一行代码,却成为这次新冠肺炎疫情的记录者。戳右边链接上 了解更多!...为了让记忆有一天不会变成失忆,最近,有两个特殊的中文项目相继登上了GitHub趋势榜榜首,它们没有一行代码,却成为这次新冠肺炎疫情的记录者。
从16年的AlphaGo,到17年的AlphaZero,再到18年的AlphaFold,人工智能演化发展的速度进一步加快。
以太坊中Solidity行 · 大金刚境:语法详解#变量的数据位置和枚举 众所周知,以太坊开发拥有四种境界:金刚境,指玄境,天象境以及陆地神仙。...一、变量的数据位置 在solidity中,变量的位置主要分为两类。第一类是memory,是将变量存储在内存之中。还有一类是storage,这个类型修饰的数据会被永久的存储在区块链之上。...其实还有一类是calldata,该位置上的数据是只读的,并不会在区块链上持久化,一般在外部函数才会指定。 需要注意的是,状态变量如果不指定,默认是存储在storage中。...不过函数参数以及返回值它们的默认存储位置是存储在内存之中,即memory。...下面我们来介绍数据位置之间是如何进行转换的~ 先来看一看memory的数据是如何修改后还是memory的 contract data1{ uint[5] array = [1,2,3,4,5];
2021-04-27:如果一个字符相邻的位置没有相同字符,那么这个位置的字符出现不能被消掉。比如:"ab",其中a和b都不能被消掉 。如果一个字符相邻的位置有相同字符,就可以一起消掉。
但是最终,我们通过添加一行简单的代码解决了这个问题。 结果如图所示: ? 我将在下面解释它的工作原理。...sum(stat.size for stat in top_stats) print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024))) 在没有...没有__slots__时 ? 69Mb变成27Mb......好吧,毕竟我们节省了内存。对于只添加一行代码的结果来说已经很好了。 注意:tracemalloc调试库使用了大量额外的内存。
” 最近研究了一下抖音的爬虫,目前实现了热门话题和热门音乐下面所有相关视频的爬取,并且我已经将该爬虫打包成了一个 Python 库并发布,名称就叫做 douyin,利用该库可以使用不到 10 行代码完成热门视频的下载...其实有了 douyin 这个库,我们不到 10 行代码就可以完成上面的任务了!其 GitHub 地址是:https://github.com/Python3WebSpider/DouYin。...在这里我们可以看到视频被成功存储到了 MongoDB 数据库,并且执行了下载,将视频存储到了本地(音频的的存储没有显示)。 最后我们看下爬取结果是怎样的,下面是爬取到的音频、视频和视频相关信息: ?...下载处理器的设计 为了下载视频,我们需要设计一个下载处理器来下载已经爬取到的视频链接,所以下载处理器的输入就是一批批的视频链接,下载器接收到这些链接,会将其进行下载处理,并将视频存储到对应的位置,另外也可以完成一些信息存储操作...异步 MongoDB 存储 上面介绍了视频和音频处理的 Handler,另外还有一个存储的 Handler 没有介绍,那就是 MongoDB 存储,平常我们可能习惯使用 PyMongo 来完成存储,但这里我们为了加速
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