其中a1,a2,…是数组类型的参数示例：>>> a=np.array([1,2,3])>>> b=np.array([11,22,33])>>> c=np.array([44,55,66])>>> np.concatenate...]) #对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])>>> np.concatenate...# axis=0为按列拼接array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [11, 21, 31], [ 7, 8, 9]])>>> np.concatenate...axis=1表示对应行的数组进行拼接array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31], [ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])不写axis参数的话，默认为按列拼接；np.concatenate...array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [11, 21, 31], [ 7, 8, 9]])若axis = -1的话，即为按行拼接：np.concatenate
In [23]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) In [24]: b = np.array([[5, 6]]) In [25]: np.concatenate((a, b...轴上数组间的形状一致即可 如果对数组对象进行 axis= 1 轴的拼接，方向是横向0轴，a是一个2*2维数组，axis= 0轴为2，b是一个1*2维数组，axis= 0 是1，两者的形状不等，这时会报错 In [27]: np.concatenate...Traceback (most recent call last) in () ----> 1 np.concatenate...input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly 将b进行转置，得到b为2*1维数组： In [28]: np.concatenate
今天来和大家分享一下在javaweb中使用JDBC的连接池技术连接数据库的操作。 关于JDBC技术我相信很多小伙伴多少都会有些了解了，所以我在这里就简单的对它进行概述一下。...， JDBC的连接过程如下： 使用JDBC技术访问数据库具有以下五个步骤： 加载JDBC驱动程序 创建数据库连接 执行SQL语句（增删改查） 处理返回结果 关闭连接 在以往的学习中，我们进行数据库的连接通常是使用...java.sql.DriverManager类，但是在进行实际的开发中，该方法的实用性并不是很强，使用更多的则是JDBC的连接池技术 在使用连接池进行数据库的连接时，java提供javax.sql.DataSource...-- 初始化数据库连接池时连接的数量 --> 20 连接池中的最小的数据库连接数 --> 2 <!
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最最重要的，地址在这里：https://www.gitbook.com/book/rogerzhu/-tcp-udp-ip/，或者在gitbook上搜索“三十天学不会TCP,UDP/IP编程”。...那么你以后本来想发送到B的包就会被发到一个指定的主机上，因为数据层的MAC地址已经被邪恶的入侵者所改掉，不会填入B的MAC地址。
但商业世界不是技术竞赛，客户不会因为你用了最新的框架就多付钱。 真正的技术战略应该服务于商业目标： 这个闭环流程说明了一个道理：技术必须为商业服务，而不是相反。...投资人不会因为你的代码写得漂亮就投钱，他们要看的是技术如何转化为商业价值。 这张图展示了投资人关注点与CTO需要证明的内容之间的对应关系。...不会战略规划，你只是个高级工程师；不会融资助力，你帮不了公司发展；不会团队搭建，你做不了规模化。 只有三者兼备，你才能真正称得上是一名合格的CTO。 时代在变，CTO的要求也在变。
（一般会用阿里云的镜像库，但不知道是我电脑还是网络的原因，下载jar包总会出错，换了很多阿里云镜像都不管用，最后换了腾讯云的就好了，所有这里给出了三个镜像）
然而，如果方法内部出现了永远也不会退出的死循环，那么这个时候就不会出现编译错误。
我朋友说，如果一个程序员不会使用 git，会不会被别人觉得低一个档次？ 事先声明啊，这与公司技术栈无关，不要说有些公司只用 git 管理。对于公司而言，使用什么版本控制有一定的考虑或者历史原因。...但如果你遇到一个不会 git 的新同事，会不会感觉 ta 以前的公司有点low ？ ? 我当时就回复了他四个大字：同行相轻。 ?...企业用到，不会就学。企业用不到，我干嘛要学，学不学都无所谓。...这算不算“不会 git ”呢。如果鄙视这种“不会 git ”的人的话，我觉得 前端群 里面 90%以上的人都怕是要被你鄙视了。...在同一家公司的技术人员，，有那么复杂么，你不会的我会，我不会的他会，互相讨教共同进步升职加薪才是正道啊。。 程序员鄙视链到你我这停止吧！
1、设置与帮助 1. git help <command> # 显示指定命令的help 2. git config --global us...
JSON Web Token (JWT) is an open standard (RFC 7519) that defines a compact and s...
这里之前一直没有写,主要原因觉得好多东西比较基础,没想都写,但是后来觉得,学习的话应该是扫盲和汇总的阶段,所以这里也单独写一下 一 左连接,右连接 我们先看结果再分析: 两个表： A(id,name)...1.语法公式不同 左连接 left join 右连接 right join 2.主表不同 左连接 以左表为主表 右连接 以右表为主表 主表数据完全保留, 副表字段匹配到则数据保留,填充到结果集...二 内连接,和外连接 inner join （等值连接或者叫内连接）：只返回两个表中连接字段相等的行。...）：返回左右表中所有的记录和左右表中连接字段相等的记录。...=p2.id UNION SELECT * from people1 p1 RIGHT JOIN people2 p2 ON p1.id=p2.id; 从结果上来看,外连接类似于左连接和右连接的合并
((score[0], [score[0][0]])) score_b = np.concatenate((score[1], [score[1][0]])) angles = np.concatenate...要让绘制的雷达图封闭，将数据的第一个值连接到数组的结尾即可。 本文用折线图plot()来绘制雷达图，使用figure()函数设置好图形的大小和清晰度，然后使用subplot()函数来创建一张子图。...上面的雷达图中，网格线都是圆形的，而用折线图连接的雷达图两个维度之间是直线连接的，所以将网格线换成多边形会更合理一点。...((score[0], [score[0][0]])) score_b = np.concatenate((score[1], [score[1][0]])) angles = np.concatenate...而相对于圆形的雷达图，在多边形的雷达图中，不会出现雷达图与网格线的不合理交叉(雷达图与网格线交叉两次)，使用多边形网格线更合理。
根据业务需求，获取实际业务数据，借助itext库功能，将业务数据填充入提前制作好的PDF模板中
一、mysql常用连接 INNER JOIN（内连接,或等值连接）：获取两个表中字段匹配关系的记录。 LEFT JOIN（左连接）：获取左表所有记录，即使右表没有对应匹配的记录。...RIGHT JOIN（右连接）： 与 LEFT JOIN 相反，用于获取右表所有记录，即使左表没有对应匹配的记录。...3、RIGHT JOIN 与LEFT JOIN相反，即以右边的数据为准 微信图片_20191130135431.jpg 微信图片_20191130135434.jpg 以上就是MySQL 连接查询的资料整理
import pandas as pd import numpy as np 一、回顾Numpy数组的合并 Numpy 数组的合并使用np.concatenate()方法。...8, 11, 12]]) 二、concat方法合并DataFrame对象 np.concatenate与pd.concat最主要的差异就是 Pandas 合并时会保留索引，并且允许索引是重复的。...上面语句之所以要赋值，是因为 Pandas 中的append不会直接修改原始的df1对象。...而右边数据集中不匹配的记录则不会被合并到结果中。 注意：Sale部门因为没有职员与之匹配，所以Sale部门没有出现在结果中。...pd.merge(df3,df7,how='left') how='right'指明连接方式是右连接，此时基于列值匹配时会全部保留右边数据集的记录。而左边数据集中不匹配的记录则不会被合并到结果中。
0.27 如果以下代码执行有问题欢迎留言，一起探讨 文章目录 内连接 自然连接和等值连接的区别 内连接的实现方式 外连接 左连接 右连接 全连接 内连接 内连接INNERJOIN是最常用的连接操作。...在我看来内连接和等值连接差不多，自然连接是内连接中的一个特殊连接 自然连接和等值连接的区别 什么是自然连接？...等值连接是关系运算-连接运算的一种常用的连接方式。...是条件连接（或称θ连接）在连接运算符为“=”号时，即θ=0时的一个特例 举例分析： 表aaa 表bbb： 查询表aaa和表bbb中属性C B D相等的数据 等值连接查询： SElect...第四种和第二种主要区别是插入方式不同，第四种性能略低 外连接 外连接分为三种：左外连接，右外连接，全外连接。对应SQL：LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN。 左连接 什么是左连接？
内连接（inner join） 内连接：也称为等值连接，返回两张表都满足条件的部分。...inner join 就等于 join select * from A inner join B on A.id=B.id 外连接（outer join） 外连接分为左外连接(left outer join...outer join) 全连接（full join） 全连接（full join）结合的左，右外连接的结果。...，需配合别名使用， select * from A a1, A a2 where a1.id=a2.id 自然连接（natural join） 自然连接(Natural join)是一种特殊的等值连接，...而等值连接并不去掉重复的属性列。
方法 1：使用 np.concatenate（） np.concatenate（） 函数将数组序列作为其第一个参数，该参数可以是元组、列表或任何包含要连接的数组的可迭代对象。...例 下面是使用 np.concatenate（） 水平连接两个二维 NumPy 数组的示例： import numpy as np # create two 2D arrays arr1 = np.array...然后，我们使用 np.concatenate（） 沿第二个轴（axis=1）水平连接这些数组。生成的串联数组 arr3 包含水平排列的 arr1 和 arr2 中的所有元素。...例 我们还可以使用 np.concatenate（） 通过指定 axis=2 来垂直连接两个二维 NumPy 数组。...结论 在本文中，我们探讨了使用 Numpy − np.concatenate（） 和 np.vstack（）/np.hstack（） 连接两个二维数组的两种方法。
旧书重生为精致的艺术品 在这个电子时代，纸质书籍被大多数人遗忘在角落，但是却在艺术家手里进化！ Brian Dettmer在这个演讲中列了好多他的作品。 他把...
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