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搜索资源列表

  1. LuceneInAction(第2版)_中文版

  2. 内容简介   《Lucene实战(第2版)》基于Apache的Lucene 3.0,从Lucene核心、Lucene应用、案例分析3个方面详细系统地介绍了Lucene,包括认识Lucene、建立索引、为应用程序添加搜索功能、高级搜索技术、扩展搜索、使用Tika提取文本、Lucene的高级扩展、使用其他编程语言访问Lucene、Lucene管理和性能调优等内容,最后还提供了三大经典成功案例,为读者展示了一个奇妙的搜索世界。   《Lucene实战(第2版)》适合于已具有一定Java编程基本的读者
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-07-12
    • 文件大小:48234496
    • 提供者:liujun13579
  1. 疯狂JAVA讲义

  2. 第1章 Java概述 1 1.1 Java语言的发展简史 2 1.2 Java的竞争对手及各自优势 4 1.2.1 C#简介和优势 4 1.2.2 Ruby简介和优势 4 1.2.3 Python的简介和优势 5 1.3 Java程序运行机制 5 1.3.1 高级语言的运行机制 6 1.3.2 Java程序的运行机制和JVM 6 1.4 开发Java的准备 7 1.4.1 安装JDK 8 学生提问:不是说JVM是运行Java程序的虚拟机吗?那JRE和JVM的关系是怎样的呢? 8 学生提问:为什
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-10-17
    • 文件大小:33554432
    • 提供者:yzzgjw
  1. 测试笔记(从零开始)

  2. 第一阶段 7 第一章 测试基础 7 1. 什么是软件测试: 7 2. ★软件测试的目的、意义:(怎么做好软件测试) 7 3.软件生命周期: 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型: 8 V模型 9 2.内部测试 10 3外部测试: 10 验收测试:(在系统测试之后) 11 回归测试: 11 4.测试过程(干什么,怎么干) 12 5.各阶段输入、输出标准以及入口、出口准则:(测试阶段过程要素) 12 第三章 测试方法 14 测试方法对比 14 测试方法组合 16 第四章 软件质量 1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-02-27
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:terrly88
  1. python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码

  2. python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料;本资料仅用于学习,请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-06-07
    • 文件大小:88
    • 提供者:sacacia
  1. Python正则表达式的7个使用典范(推荐)

  2. 作为一个概念而言,正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是,Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法,讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项。 使用的Python中正则表达式的模块通常叫做‘re’。 >>> import re 1.Python中的原始类型字符串 Python编译器用‘’(反斜杠)来表示字符串常量中的转义字符。 如果反斜杠后面跟着一串编译器能够识别的特殊字符,那么整个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-13
    • 文件大小:79872
    • 提供者:weixin_38713996
  1. 详解python pandas 分组统计的方法

  2. 首先,看看本文所面向的应用场景:我们有一个数据集df,现在想统计数据中某一列每个元素的出现次数。这个在我们前面文章《如何画直方图》中已经介绍了方法,利用value_counts()就可以实现(具体回看文章) 但是,现在,我们考虑另外一个场景,我们假如要想统计其中两列元素出现次数呢?举个栗子: 在df数据集中,如果我们想统计A、B两列的元素的出现情况,也就是说,得到如下表。 从上面的最后一列可以看到,在A、B两列中,1 2 出现了2次,1 4 出现1次 ,1 6出现1次,2 3出现了2次,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_38643401
  1. 讲解Python中运算符使用时的优先级

  2. 运算符优先级来确定条件的表达式中的分组。这会影响一个表达式如何计算。某些运算符的优先级高于其他;例如,乘法运算符的优先级比加法运算更高。 例如x=7 + 3* 2;这里,x被赋值13,而不是20,因为运算符*的优先级比+更高,所以它首先乘以3 * 2,然后加7。 这里,具有最高优先级运算符出现在表格上方,那些最低的显示在底部。在一个表达式,更高的优先级运算符将首先计算。  例如: 试试下面的例子来理解Python编程语言可供选择的运算符优先级: #!/usr/bin/python a =
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:96256
    • 提供者:weixin_38642897
  1. Python3导入自定义模块的三种方法详解

  2. 前话 最近跟着廖雪峰的教程学到 模块 这一节。关于如何自定义一个模块,如果大家不懂的话先来看看基本的介绍: 模块 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护。 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module)。 使用模块有什么好处? 最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次,编写代码不必从零
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:94208
    • 提供者:weixin_38550146
  1. Python正则表达式的使用范例详解

  2. 作为一个概念而言,正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是,Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列的第一篇文章中,我们将重点讨论如何使用Python中的正则表达式并突出Python中一些独有的特性。 我们将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法。然后我们讲讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项。 我们有兴趣使用的Python中正则表达式的模块通常叫做‘re’。 >&
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:80896
    • 提供者:weixin_38612304
  1. Python中如何区分分组与列表

  2. 学习Python对分组和列表肯定不陌生,它们是python的组成基础,但往往我们在应用中很容易将这两者搞混,甚至有的时候辛辛苦苦敲完几百行代码结果报错,可错误的根源却是这简简单单的分组和列表。。。。。这是会让让人发疯的。。。。。 下面就分组和列表进行详细的区分: Python中如何区分分组与列表切片Python内置函数列表的创建和删除遍历列表添加列表元素语法格式对列表进行统计和计算对列表进行排序列表推导式元组的创建和删除 切片 切片操作是访问序列中元素的另一种方法,它可以访问一定范围内的元素。通
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:67584
    • 提供者:weixin_38687218
  1. w10d03-CLASS-python-classes-源码

  2. Python面向对象编程简介 我们已经介绍了Javascr ipt中的面向对象编程。 现在,我们将介绍Python中的相同原理。 请注意两种语言之间的异同! 先决条件 Python 另一种语言的面向对象编程 目标 到此为止,开发人员应该能够: 回顾面向对象编程的原理 定义一个Python类并实例化 描述Python中的继承 看一下Python的“魔术方法”又名dunder方法 评论:为什么要面向对象? 对象是直觉的! 对象可以帮助我们构建程序,以建模我们如何思考世界的方式。 人类的思维倾向
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:38912
    • 提供者:weixin_42151373
  1. python-lists-readme-data-science-intro-000-源码

  2. 清单简介 到目前为止,我们已经处理了单个数据,例如字符串'hello' 。 然后,通过变量我们看到了如何给该数据命名。 现在,在本课程中,我们将看到如何将数据与列表组合在一起。 建立清单 列表是我们收集的第一种形式。 集合只是将数据分组在一起的一种方式,列表肯定可以实现此目的。 例如,让我们根据《旅行与休闲》杂志来考虑旅行的热门城市。 这是我们习惯于在文档或网站上查看旅行地点列表的方式。 出行地点 索尔塔 格林维尔 布宜诺斯艾利斯 洛斯卡沃斯 瓦拉瓦拉山谷 马拉克什 阿尔伯克基 群岛海 伊瓜苏瀑
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:11264
    • 提供者:weixin_42150341
  1. DirectoryOrganizer:Python脚本,用于根据配置文件将文件自动分组到各自的文件夹中-源码

  2. 目录组织者 Directory Organizer是一个简单的python脚本,可让您根据对简单扩展文件的文件扩展名和文件夹命名的偏好来组织目录中的文件。 要求 这是运行它所需的模块: os shutil argparse configparser 如何使用它? 通过在任何文本编辑器中打开config.ini可以访问配置文件。 现在让我们讨论每个部分 支持的扩展 分配的左侧是您输入扩展名的位置,右侧是其分类的位置。 资料夹对应 分配的左侧是“类别”名称,它必须与您在扩展部分的分配右侧使用的类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42097668
  1. prom2teams:prom2teams是使用Python构建的HTTP服务器,它从以前配置的Prometheus Alertmanager实例接收警报通知,并使用定义的连接器将其转发给Microsoft Teams-源码

  2. prom2teams:Prometheus Alertmanager / Microsoft团队集成 prom2teams是使用Python构建的一项服务,该服务从以前配置的实例接收警报通知,然后使用定义的连接器将其转发给 。 它在其主要功能中提出了警报分组,标签/注释排除以及团队警报重试策略。 入门 先决条件 该应用程序已经过Prometheus 2.2.1 , Python 3.8.0和pip 9.0.1的测试。 较新版本的Prometheus / Python / pip应该可以运行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-02
    • 文件大小:261120
    • 提供者:weixin_42149153
  1. DataFrame:用于统计,财务和ML分析的C ++ DataFrame-在现代C ++中使用本机类型,连续内存存储且不涉及指针-源码

  2. 数据框 这是一个C ++统计库,提供类似于Python中的Pandas包的接口。 一个DataFrame可以具有一个索引列和许多内置或用户定义类型的数据列。 您可以采用许多不同的方式对数据进行切片。 您可以加入,合并,分组数据。 您可以对数据运行各种统计,摘要和ML算法。 您可以轻松添加自定义算法。 您可以进行多列排序,自定义选择和删除数据。 和更多 … DataFrame还以访问者的形式包含了大量的分析例程-请参阅下面的。 这些从基本统计数据(例如均值,标准偏差,返回等)到更复杂的分析(如亲和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42107561
  1. pandas apply 函数 实现多进程的示例讲解

  2. 前言: 在进行数据处理的时候,我们经常会用到 pandas 。但是 pandas 本身好像并没有提供多进程的机制。本文将介绍如何来自己实现 pandas (apply 函数)的多进程执行。其中,我们主要借助 joblib 库,这个库为python 提供了一个非常简洁方便的多进程实现方法。 所以,本文将按照下面的安排展开,前面可能比较啰嗦,若只是想知道怎么用可直接看第三部分: – 首先简单介绍 pandas 中的分组聚合操作 groupby。 – 然后简单介绍 joblib 的使用方法。 – 最后
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:174080
    • 提供者:weixin_38569515
  1. Python正则表达式的七个使用范例详解

  2. 作为一个概念而言,正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是,Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列的第一篇文章中,我们将重点讨论如何使用Python中的正则表达式并突出Python中一些独有的特性。 我们将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法。然后我们讲讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项。 我们有兴趣使用的Python中正则表达式的模块通常叫做‘re’。 >&
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:80896
    • 提供者:weixin_38548817
  1. python matplotlib库直方图绘制详解

  2. 例题:假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据? 一些概念及问题: 把数据分为多少组进行统计 组数要适当,太少会有较大的统计误差,太多规律不明显 组数:将数据分组,共分为多少组 组距:指每个小组的两个端点的距离 组数:极差 / 组距,也就是 (最大值-最小值)/ 组距   频数分布直方图与频率分布直方图,hist()方法需增加参数normed
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:69632
    • 提供者:weixin_38697328
  1. 详解用Python为直方图绘制拟合曲线的两种方法

  2. 直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形,用矩形的宽度和高度表示频数分布,通过直方图,用户可以很直观的看出数据分布的形状、中心位置以及数据的离散程度等。 在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图,至于如何给直方图添加拟合曲线(密度函数曲线),一般来说有以下两种方法。 方法一:采用matplotlib中的mlab模块 mlab模块是Python中强大的3D作图工具,立体感效果极佳。在这里使用mlab可以跳出直方图二维平面图形的限制,在此基础上再添加一条曲线。在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:158720
    • 提供者:weixin_38651812
  1. Python正则表达式使用范例分享

  2. 作为一个概念而言,正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是,Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列的第一篇文章中,我们将重点讨论如何使用Python中的正则表达式并突出Python中一些独有的特性。 我们将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法。然后我们讲讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项。 我们有兴趣使用的Python中正则表达式的模块通常叫做‘re’。 >&g
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:83968
    • 提供者:weixin_38681082
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