用stack清理变量值作为列名 # 加载state_fruit数据集 In[2]: state_fruit = pd.read_csv('data/state_fruit.csv', index_col...用melt清理变量值作为列名 # 读取state_fruit2数据集 In[11]: state_fruit2 = pd.read_csv('data/state_fruit2.csv')...melt可以将原先的列名作为变量，原先的值作为值。...# 只取出字符串中的M In[61]:sex_age['Sex'] = sex_age['Sex'].str[0] sex_age.head() out[61]: ?...# 用pivot，将info列中的值变为新的列 In[70]: inspections.set_index(['Name','Date', 'Info']).unstack('Info').head(
# 一、函数作为参数值、变量值或对象时的类型 说明 函数作为参数值、变量值或对象时它的类型该如何限定 问题 // 这个时候限定传入的参数要符合这种类型参数呢 function request(callback...没有返回值用 void function request(callback: (result: string) => void) { callback('sucess') } // 这里因为上面定义的时候已经设置的...result 的类型所以他能够自动推断出类型 request((result) => console.log(result)) // 使用 `type` 关键词写法 type RequesCallback...result: string) => void function request(callback: RequesCallback) { callback('sucess') } # 二、对象 方法的...类型的方法 对于对象里方法的类型也是一样的 interface Product { getPrice: () => number // 不接受任何参数 返回 number 类型的值 }
不过出于学习，本文也简单来介绍一下它的实现和原理。分布式ID的特点全局唯一性递增性高可用性高性能性对此的常见解决方案有UUID、SnowFlake、UidGenerator、Leaf。...我们今天主角便是SnowFlake。起源一般的雪花大约由10^19个水分子组成。在雪花形成过程中，会形成不同的结构分支，所以说大自然中不存在两片完全一样的雪花，每一片雪花都拥有自己漂亮独特的形状。...雪花算法表示生成的id如雪花般独一无二。snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。...其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位...地址，然后把ip地址中的每个字节的ascii码值相加然后对最大值取模。
数据中台：Snowflake的独特技术优势 Snowflake已于2020年9月16日正式上市，市值超过700亿美元。...Snowflake提供的产品技术服务在国内更多被称为数据中台。当然，它独特的技术优势是获得资本亲赖的原因之一。...Snowflake的云端原生性，和很多数据仓库提供商支持云端服务并非同一概念。...独特的底层架构 Snowflake提出了独特的存储、计算以及管理服务分离的架构。...Snowflake在Shared-nothing的基础上提出了Multi-cluster, shared data的概念。这种架构的关键在于将存储和计算彻底分离，从本质上解决了传统架构的痛点。
aardio中提供了操作外部进程listview控件的库函数：winex.ctrl.listview,但是该函数库没有提供直接获取列名的函数。...而aardio的进程内listview库可以直接获取列名，相关的函数名是：getColumnText()。...查看win.ui.ctrl.listview的代码后发现：getColumnText()函数是调用getColumn()函数获取列名信息的，而外部进程的listview库里面有getColumn()这个函数...这个函数的返回值也是个结构体，结构体中的text属性就是列名。但在使用时，发现返回的列名全部是0。...最后有效的使用方式就是：col_text=getColumn({mask=0x4/*_LVCF_TEXT*/},i); 另外再提个题外话，这个函数本来返回的列名字符串是乱码的，是因为编码的问题。
count(1) count(*) 两者的主要区别是 count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录。...count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，忽略字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。...count(*) 和 count(1)和count(列名)区别 count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候...，不会忽略列值为NULL count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。
问题解答 对于这种特殊字符，我们一般想到的是用转义符进行处理，所以试了下"/"、引号、单引号等常见的转义符，发现依然语法错误，又查了下MySQL的官方说明： 特殊字符位于列名中时必须进行转义，如果列名中包含...eg：列名为Column＃，应写为[Column＃]；列名包括中括号，必须使用斜杠进行转义，eg：列名为Column[]的列应写为[Column[\]](只有第二个中括号必须转义)。...以中括号的形式进行转义，然后又试了下中括号，发现依然还是不行。 通过搜索，最后找到需要以反引号“`”（一般键盘的左上角数字1左边的那个键）来处理。...尽管可以通过输入字符或者字符串来创建变量值，也可以获取来自于其他Linux命令的值。为把Linux命令的结果赋予变量，实现需要执行这个命令。...字段，如果不用反引号，MYSQL将把select视为保留字而导致出错，所以，有MYSQL保留字作为字段的，必须加上反引号来区分。
po 变量名 or print 变量名 会出现出现问题的地方 warning: Swift error in module 项目名....如图，左侧视图中无法像以往一样随意查看变量的数据，右侧报了一堆错，可以看出提示我们在项目的桥头文件中第三方库MJRefresh的导入方式有误。...是的，项目中在MJRefresh桥头文件中的导入方式如下： #import "MJRefresh.h" 如果你是通过Cocoapods来使用OC第三方的库，你需要将导入方式改为这种方式： @import...MJRefresh; 以这种方式逐个修改OC第三方的导入方式，就可以解决控件台无法获取变量值的问题了。...如果是通过Cocoapods来使用Swift第三方库，直接在需要使用的地方导入即可 import Swift第三库的名称
背景介绍 DataFrames和Series是用于数据存储的pandas中的两个主要对象类型：DataFrame就像一个表，表的每一列都称为Series。您通常会选择一个系列来分析或操纵它。...今天我们将学习如何重命名Pandas DataFrame中的列名。 ? 入门示例 ? ? ? ?...上述代码： # ## 如何重命名pandas dataframe中的列名字 # In[32]: import pandas as pd # In[33]: data = pd.read_csv('ufo.csv...') # ## 查看data的类型 # In[34]: type(data) # ## 显示前几条数据 # In[35]: data.head() # ## 打印所有的列名 # In[36]: data.columns...# In[38]: data.columns # ## 定义一个list 整体替换列名 # In[39]: data_cols= ['city', 'colors reported', 'shape
python的闭包当内层函数引用外层函数的局部变量时，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。... def f(): return i*i fs.append(f) return fs f1, f2, f3 = count() 最终得到的f1..., f2, f3就都是9，是因为这行： f1, f2, f3 = count() 里得到的count()函数中的f()函数中的i已经迭代至3了，最终得出的结果只能是9 9 9 而刚开始给出的代码中f1，...f2，f3其实得到的是一个序列而已，而计算这个序列中每个元素时引用的闭包中的外层函数中的变量随着迭代变更，从1至3，并且同时计算出该次迭代所得的元素值append进序列返回，顾最终结果为1 4 9
解决列名不匹配的两种方式 第一种： select user_id as "id...username" column="user_name"/> 引用它的语句使用
--- title: "作图时行列名中包含空格的处理方法" output: html_document date: "2023-03-14" --- 当作图时行列名中包含了空格等特殊字符时，R语言会报错...unexpected symbol ## 3: colnames(dat)[1] <- "a b" ## 4: ggplot(dat,aes(a b ## ^ 将包含空格的行列名加上...（反引号，英文输入模式下按“~”键）可以解决报错的问题如下 library(ggplot2) dat <- iris colnames(dat)[1] <- "a b" ggplot(dat,aes(`
在编程中，一旦提到变量值的交换，脑海中最先浮现的做法就是引入一个临时变量作为媒介来做，来看看具体的实现。...解决方案 先假设有两个变量x、y，如下： x = 10 y = 20 常见方案，定义一个临时变量作为媒介，实现变量值的交换。...x, y = y, x 从代码上就可以直观的理解此处的意图，即实现x与y变量值的交换。 到这里都非常容易理解，但是接下来我们需要思考一下：此写法性能如何？为什么可以如此便捷地就是实现了变量值交换？...看一些赋值运算符右边的表达式，即 y, x，这实际在python中称为元组的数据结构。我们可以看到赋值表达式左边是 x, y，那么为什么元组可以直接赋值给 x,y 呢？...看到这里感觉序列分解似乎有点类似于正则表达式的模式匹配。 总结 虽然只是小小的变量值的交换，但本质也是由需求和语言自身特性决定的。学会一些必要的技巧，将会帮助我们写出更高质量的代码。
html中video作为banner的设置 效果前： 效果后预览 通过css样式可以将其隐藏 //设置全屏平铺...webkit-media-controls-toggle-closed-captions-button { display: none; } /* 隐藏video 音量的控制条
AttributeImpl的派生类中定义。...中。...Lucene中AttributeSource作为TokenStream父类的原因的 2.1 TokenStream的作用是从给入的文本中不断解析出Token，具体的做法是TokenStream有方法incrementToken...，每次调用incrementToken都首先清除上一次的属性信息，然后进行分析并填充属性，这样做无可厚非，但是请考虑TokenStream流的嵌套，也就是说嵌套的内层流获取的属性将作为外层流的分析的输入...，如果使用上述方法实现TokenStream，则必然嵌套流的每层流都将有自己的属性实例，而层次之间可能会出现同样的属性，也就是说同样的属性实例在流层次中可能会有多个，这样是没有必要的，也就是说对相同的属性在流层次中只有一个实例就可以满足分析的需求了
LVS+keepalived 负载均衡架构我是比较熟悉的，一直用的 Tomcat 作为 Webserver，想着换成 Jboss 应该也是手到擒来吧？...没花多久时间，相关软件的安装和配置都已被我搞定，于是开始测试访问分发是否成功，结果发现采用 jboss 作为后端真实 WEB 主机，居然无法访问？ipvsadm 状态中全是 InActConn 数据！...而 Kill 掉它，启动同一台主机上的 Tomcat 则可以完美轮询，匪夷所思~~ 于是，各种搜各种测，终于找到了大概原因和方法： 原来，jboss 作为 RealServer 时是需要调整监听 IP...在 vim 中按下／或？，输入／interface＞查找并定位到最后一个： ?/interface> ③....然后将下一句中的 public 改成 any，如下所示： <socket-binding-group name="standard-sockets" default-interface
前言 最近好忙，也好久没水 Golang 的文章了，最近来水一些。说回今天的问题，这个问题非常简单，也能被快速验证。 Golang 中 能否将 slice 作为 map 的 key？...思路 首先这个问题的思路在于能否作为 key 的条件是什么？...key 在 map 中的作用是标记一个 kv，我们需要用 key 去查找对应的 value 那么我怎么知道，一个输入的 key 是否在这个 map 中呢？...所以如果真的需要以 slice 类似的数据来作为 key，你需要使用 array 而不是 slice，如下： package main import ( "fmt" ) func main(...true m[b] = true for i := 0; i < 3; i++ { fmt.Println(m[[1]int{i}]) } } 那么只要数组中的每个对应下标元素相等
Dubbo中Zookeeper作为注册中心的通信机制 概述 在分布式系统中，注册中心扮演着非常重要的角色。它负责管理服务提供者的注册和订阅者的发现，从而实现服务之间的通信。...Dubbo是一款开源的高性能Java RPC框架，而Zookeeper则是一个分布式协调服务，Dubbo通过Zookeeper作为默认的注册中心。...在Dubbo中，服务提供者向Zookeeper注册自己提供的服务信息，而消费者则从Zookeeper获取订阅的服务信息。因此，Zookeeper在Dubbo中充当了注册中心的角色。...异常处理与重试机制 在Dubbo中，使用Zookeeper作为注册中心时，Dubbo会实时监控注册中心的状态。如果注册中心发生异常，Dubbo将会自动重连，并在重试失败后进行报警。...总结 在Dubbo框架中，Zookeeper作为注册中心的选择是非常合适的。即使注册中心集群挂掉的情况下，Dubbo仍然具备一定的容错能力。
在分布式系统中，为了确保每个节点生成的 ID 在整个系统中是唯一的，我们需要一种高效且可靠的 ID 生成机制。分布式 ID 的特点全局唯一性：不能出现有重复的 ID 标识，这是基本要求。...Snowflake 算法就是这样的一种算法，它最初由 Twitter 开发，并因其高效、稳定、可扩展等优点，被广泛应用于分布式系统中。...Snowflake 算法（雪花算法）Twitter 的分布式 ID 生成算法，是一个经过实践考验的算法，它的核心思想是：使用一个 64 位的 long 型的数字作为全局唯一 ID。...在这 64 位中，其中 1 位是不用的，然后用其中的 41 位作为毫秒数，用 10 位作为工作机器 id，12 位作为序列号。...sony/sonyflake：优化了一些性能细节，更适合对性能有更高要求的场景。结论Snowflake 算法通过简单却有效的方式解决了分布式系统中唯一 ID 生成的问题。
Redis的List数据类型作为消息队列，已经比较合适了，但存在一些不足，比如只能独立消费，订阅发布又无法支持数据的持久化，相对前两者，Redis Stream作为消息队列的使用更为有优势。...最后的历史消息如何归档，如何持久化存储？ 文字直播其实就是解说员作为生产者，生产消息（文字信息），各种客户端作为消费者，消费信息（刷新文字内容）。...典型的消息队列实现，可以用队列或者类似队列的功能实现，这里只是简单想象一下，结合redis中的stream数据类型，来学习stream作为消息队列的功能实现。 ?...3 多消费者xgroup ：消费组，每个组中的消费者独立消费stream中的消息 典型的比如文字直播的安卓App客户端，苹果App客户端，网页客户端等等。多个终端，都可以独立地消费队列里面的 ?...，跟着一系列value（消息），这些消息只能存储在一个Redis实例中，如何缓解多个消费者对单个Key值中的消息消费压力？
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