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    如何在 Eclipse 中更改注释块的 @author 版权信息?

    文章目录 前言 一、打开需要进行版权标注的类 二、进入配置页面 三、编辑配置信息 四、测试 总结 ---- 前言 我们在使用 IDE——Ecilpse 进行开发,需要注明版权信息的时候,如果不更改默认设置的话...,在注释块 @author 的内容就是电脑系统默认的,例如下图所示。...说明:${user}属性默认取值是我们本地管理员的 user 信息。 例如联想电脑默认取 lenovo。我们将${user}属性更改为我们需要标注的作者信息即可。 ?...---- 总结 本文我们掌握了如何在 Eclipse 中修改注释的版权信息,这样我们就无需每次手动去调整了。那么同学,你是否会在 IDEA 里面修改注释的版权信息呢?...每种开发工具都有各自的快捷方式或是设置,我们都要充分去掌握,这样使用起来才能够做到得心应手、事半功倍! ? ---- 我是白鹿,一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益,欢迎大家的一键三连!

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    如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序

    中的图例修改 R语言之可视化(20)之geom_label()和geom_text() R语言之可视化(21)令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化(22)绘制堆积条形图 R语言之可视化(23)高亮某一元素...R语言之可视化(24)生成带P值得箱线图 R语言之可视化(25)绘制相关图(ggcorr包) R语言之可视化(26)ggplot2绘制饼图 R语言之可视化(27)通过R语言制作BBC风格的精美图片 R...语言之可视化(28)蜜蜂图 R语言之可视化(29)如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题:如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p 的顺序,则使用参数* position_stack(reverse = TRUE)* p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y

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    数据分析实际案例之:pandas在餐厅评分数据中的使用

    简介 为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用,今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析。...餐厅评分数据简介 数据的来源是UCI ML Repository,包含了一千多条数据,有5个属性,分别是: userID: 用户ID placeID:餐厅ID rating:总体评分 food_rating...:食物评分 service_rating:服务评分 我们使用pandas来读取数据: import numpy as np path = '.....如果我们关注的是不同餐厅的总评分和食物评分,我们可以先看下这些餐厅评分的平均数,这里我们使用pivot_table方法: mean_ratings = df.pivot_table(values=['...135104, 135106, 135108, 135109], dtype='int64', name='placeID', length=124) 选择这些餐厅的平均评分数据

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    使用element_text在ggplot2中自定义文本

    ggplot2的主题系统可以让我们更好的控制图形 非数据元素 的细节,通过更加精细的修改来提升图像的美感,ggplot2 的主题系统自带多个 element_ 功能 element_text( ) element_line...( ) element_rect( ) element_blank( ) 本节来介绍主题元素element_text() ,使用它控制绘图中文本元素的许多部分,如字体大小、颜色和字体类型。...ggplot2的element_text()剖析 element_text() 控制的元素列表 axis.title.x: 自定义 x 轴标签/标题 axis.title.y : 自定义 y 轴标签/标题...plot.tag: 自定义绘图的标签 加载R包 library(tidyverse) library(palmerpenguins) 依旧还是使用企鹅的数据集,接下来使用element_text()...caption="cmdlinetips.com", tag = 'A' ) ​ p 1. axis.title.*( ):自定义x&y标签文本 通过element_text( )来更改文本

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    前端-在 css 中什么是好的注释?

    Martin Martin在文中详细讨论了代码注释,我不会完全重复他的话。简而言之,他的意思就是,这些注释是注定会过时的。程序执行时会忽视注释,所以无法保证这些说明注释会准确的描述代码作用。...千万不要写那种注释,赶紧删掉这些多余的东西,它仅仅是在重复代码而已。当然,新版本的Bootstrap已经删除掉大部分多此一举的无用注释了。...我第一反应就是也许在文件中还有一个> li > a的选择器,而这行代码就是指那个选择器。也许文件中有一段注释会专门解释为何这样写,但我将文件重头到尾都看了一边,发现并没有这个选择器。...或者也许这段注释是指某行已经被删除的代码或引入其他文件中的代码?若想要彻底弄清楚这个注释的作用,唯一的方法就是翻遍整个git记录了吧。...最棒的是,因为没有大段大段的文本去解释bug,所以它并不会打乱代码逻辑,同时也告诉我们哪里可以获取更多信息。若使用项目与事务跟踪工具如JIRA,那么可以直接在注释中与编号关联起来。

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    审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

    在之前的博客中,我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起,例如 公开 未分类 其他 当然,您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...但是在这种情况下,您将审计所有的更改。如果您只想审计敏感数据是否已更改,下面是您可以执行的一种方法。 一个解决方法 本示例使用MySQL触发器来审计数据更改。...在这种情况下,FOR将具有要更改其级别数据的名称,而ACTION将是在更新(之前和之后),插入或删除时使用的名称。...注意:使用位置–默认情况下是您的“select @@datadir;” 对于我而言,我将运行以下OS命令,并寻找sec_level_trigger来从日志中过滤掉这些审计事件。

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    在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

    或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...使用to_numeric转为数值。...对于多列或者整个DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列,依次处理每一列是非常繁琐的,所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...']}, dtype='object') >>> df.dtypes a object b object dtype: object 然后使用infer_objects(),可以将列’a’的类型更改为...int64: >>> df = df.infer_objects() >>> df.dtypes a int64 b object dtype: object 由于’b’的值是字符串,而不是整数

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    在Excel中,如何根据值求出其在表中的坐标

    在使用excel的过程中,我们知道,根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值,但是如果知道一个坐标里的值,反过来求该点的坐标的话,据我所知,excel没有提供现成的函数供使用,所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中,ALT+F11打开VBA编辑环境,在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去,然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了,从以上的代码可以看出,iSeek函数带三个参数,其中第一个和第二个参数制定搜索的范围,第三个参数指定搜索的内容,例如 iSeek(A1:P200,20),即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值

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    odd ratio值在关联分析中的含义

    在GWAS分析中,利用卡方检验,费舍尔精确检等方法,通过判断p值是否显著,我们可以分析snp位点与疾病之间是否存在关联,然而这得到的仅仅是一个定性的结论,如果存在关联,其关联性究竟有多强呢?...在关联分析中的”相关系数”则对应两个常用的统计量, risk ratio和odd ratio。...值得一提的是,在计算过程中使用了抽样数据的频率来代表发病的概率,这个只有当抽样数目非常大才适用, 所以RR值适用于大规模的队列样本。...对于罕见疾病,患病的个体数量远小于正常组的数量,出于这样的考虑,将上述模型做一个简化处理,a + b 的值用b里表示,c + d的值有d 来表示,因为a远小于b, c远小于d, 几乎可以忽略不计,此时上述公式就变成了...从上述转换可以看出来,OR其实是RR的一个估计值,其含义和RR值相同。 通过OR值来定量描述关联性的大小, 使得我们可以直观比较不同因素和疾病之间关联性的强弱,有助于筛选强关联的因素。 ·end·

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    【总结】奇异值分解在缺失值填补中的应用都有哪些?

    作者 Frank 本文为 CDA 数据分析师志愿者 Frank原创作品,转载需授权 奇异值分解算法在协同过滤中有着广泛的应用。...协同过滤有这样一个假设,即过去某些用户的喜好相似,那么将来这些用户的喜好仍然相似。一个常见的协同过滤示例即为电影评分问题,用户对电影的评分构成的矩阵中通常会存在缺失值。...如果某个用户对某部电影没有评分,那么评分矩阵中该元素即为缺失值。预测该用户对某电影的评分等价于填补缺失值。...如何将上述方法扩展到下述情形:即每一行是一个样本,每一列是一个特征,这种情形中,每个样本就相当于协同过滤中的某个用户,每个特征就相当于协同过滤中的某个商品,如此一来,上述情形就有可能扩展到样本的特征缺失情形中...奇异值分解算法并不能直接用于填补缺失值,但是可以利用某种技巧,比如加权法,将奇异值分解法用于填补缺失值。这种加权法主要基于将原矩阵中的缺失值和非缺失值分离开来。

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