python数据集变量筛选

我需要写一句代码,将数据集中ID列18岁以下的儿童ID筛选出来,求指教

2个回答

你的数据文件是什么样子的

sql的话就是select那一些,要是txt csv excel逐条读入筛选存储

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
python数据分析之后处理的数据入什么数据库比较好 mysql?Oracle?
python数据分析之后处理的数据入什么数据库比较好 mysql?Oracle?python数据分析之后处理的数据入什么数据库比较好 mysql?Oracle?python数据分析之后处理的数据入什么数据库比较好 mysql?Oracle?python数据分析之后处理的数据入什么数据库比较好 mysql?Oracle?
python数据处理时遇到如下问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import csv import fileinput import time pd.options.display.max_columns=None start = time.time() data=pd.read_csv('C:\\Users\\丹心傲雪\\Desktop\\毕业论文冲鸭\\1001-CD\\1001-CD.txt') #The path of data file data.columns=['carid','orderid','time','longitude','latitude'] #添加列标签 orderid_list=np.array(data['orderid'].drop_duplicates()) #订单号列表 columns=['carid','orderid','starttime','endtime','longitude','latitude'] data_bak = pd.DataFrame(columns=columns) append_dic = {} data_end_time = [] for i in range(len(orderid_list)): order=data[data['orderid']==orderid_list[i]]#根据订单号筛选数据 order.sort_values("time",inplace=True) #对同一订单的时间进行排序 order=np.array(order) #将df转为array for j in range(len(order[0])): append_dic[columns[j]] = order[0][j] append_dic['endtime'] = order[-1][2] data_bak = data_bak.append([append_dic],ignore_index=True) data_bak.to_csv('data.csv',index=False) end = time.time() print("运行时间:%.2f秒"%(end-start)) ``` ```
关于本次大赛,我想问下 python开发环境变量,可以自己设置吗?
python开发环境变量,可以自己设置吗?默认目录有些不太习惯,对于我这种有强迫症的开发者来说。
这是一个关于PYTHON的变量问题
PYTHON是完全面向对象的,这一点我不太明白。变量都是对象吗,整数型 字符型 浮点型 这些都是对象吗?没有证据啊。。。
python 爬取表格 获取不到数据
我使用python爬取网页表格数据的时候使用 request.get获取不到页面内容。 爬取网址为:http://data.10jqka.com.cn/rank/cxg/board/4/field/stockcode/order/desc/page/2/ajax/1/free/1/ 这是Elements ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/17/1581950847_829340.jpg) ``` import os import requests from lxml import etree url='http://data.10jqka.com.cn/rank/cxg/board/4/field/stockcode/order/desc/page/2/ajax/1/free/1/' #url1='http://data.10jqka.com.cn/rank/cxg/' headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.106 Safari/537.36'} res = requests.get(url, headers=headers) res_elements = etree.HTML(res.text) table = res_elements.xpath('/html/body/table') print(table) table = etree.tostring(table[0], encoding='utf-8').decode() df = pd.read_html(table, encoding='utf-8', header=0)[0] results = list(df.T.to_dict().values()) # 转换成列表嵌套字典的格式 df.to_csv("std.csv", index=False) ```
Python中if else 语句判定结果传递给一个变量,如何表示?
Python中if else 语句判定结果传递给一个变量,如何表示? 例如: a = 10 b = 11 if a == 10: print(a) else: print(b) 想把这个判断结果传递给变量X,怎么表示呢
python利用mysql管理大数据集方便吗?
使用python处理数据的时候生成的大批量的List数据集怎样保存比较方便呢?就是退出python后下次再进入python时不用再从外部文件重新读取数据集……因为我的数据量实在是太大,每次打开就再读一遍实在是太耗时间……所以我想用msqldb模块管理数据,不知道在数据存取、查询方面方不方便呢?有没有好的相关教程推荐的?谢谢啦
python 的环境变量能用bat文件直接添加(永久添加)么?怎么写这个bat文件?
win7在安装python的时候需要配置环境变量,我想用一个bat文件来在设置,但是写完运行后,进入cmd检测输入python,显示没有成功,进入电脑查看环境变量,查看后发现已经添加上,点击确定保存后,再运行cmd输入python,显示成功。 我想问一下,我怎么写这个bat文件可以运行后直接运行cmd输入python显示成功,而不需要进入电脑设置环境变量
python交换两个变量的值为什么不用中间变量?
python交换两个变量的值为什么不用中间变量,编译器在中间都做了什么?是通过加减还是乘除还是按位与求告知
python学习生成测试数据
各位大牛,我想生成按照一定的比例生成测试数据,比如我想生成1000条人员数据,其中的属性包括性别,学历,年龄等。其中男女比例为6:4,学历上初中、高中和大学的比例为3:3:4。 想生成这样的数据不知道我该怎么实现,恳请各位大佬指点一下,最好是用python实现,十分感激。
vscode 配置python的问题
在运行python程序中,在这张图中 1 会出现“no debug adapter found” 但也能正确的显示出来, 2 中就一切正常 这怎么调? 我是python3.8.1![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/17/1581928952_96255.png) 大佬们帮帮孩子把,才没用几天,谢谢谢谢谢
BP神经网络对股票未来进行预测的Python代码
如何用BP神经网络通过已获取的股票的开盘价收盘价最高最低价的数据对未来未获取数据的股票进行之后的预测,激活函数用sigmod即可。总而言之,就是用现在预测未来。求Python代码
Xcode7 调用Python数据
是这样的 :我Xcode做好了某个程序了,但是没有数据,而这个数据在 Python 里面才有,我就用xcode调用 Python 的运行得到的数据,问题就是:怎么才能让Python的数据显示在我开发的应用界面上???
python已经配置环境变量,PyCharm也装好了,在命令控制行输入python还是提示不是内部或外部命令
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/01/1556710632_694760.png) # 已经配置了python环境变量,为何在命令控制行输入python还是提示无效的命令,因为要安装pygame,搞了半天都没解决
python 全局变量设置问题
第一个问题:在下面的代码中,crucle已经定义全局变量了,为什么会报“local variable 'crucle' referenced before assignment”的错呢,我的目的是实现crucle的自增,判断从而判断子线程执行了几次 第二个问题:在方法qidong里面需不需要加这个global judge_number, 如果不加这个global judge_number会有影响吗? ``` def gaibian(): global judge_number,crucle if judge_number == 0: if shuru_1.get().isdigit() and shuru_2.get().isdigit(): judge_number=1 ctrlakaishi.config(text="结束") shuru1.config(state="disabled") shuru2.config(state="disabled") else: print("请输入整数") def qidong(): global judge_number if judge_number==1: def threee(): a=time.time() print("begin") time.sleep(3) b=time.time() print("end") print(b-a) crucle=crucle+1 print(crucle) return qidong() t=threading.Thread(target=threee) t.setDaemon(True) t.start() ```
python Pyqt5 中GUI变量无法调用
``` #windowsUI.py——自动生成的GUI界面 class Ui_winUI(object): def setupUi(self, winUI): winUI.setObjectName("winUI") winUI.resize(1200, 614) winUI.setMinimumSize(QtCore.QSize(1200, 614)) winUI.setMaximumSize(QtCore.QSize(1200, 614)) winUI.setIconSize(QtCore.QSize(3 ``` ``` #Info.py——需要调用windowsUI里面的参数,如:获取用户输入的name值 class MainInfo(QMainWindow,windowsUI.Ui_winUI): def __init__(self): QMainWindow.__init__(self) self.setupUi(self) self.btn_request.clicked.connect(self.fill_in) def fill_in(self): name = self.line_name.text() #获取GUI界面‘名字’的值赋给name print(name) #运行这个py文件,测试name可以正常输出 testname=‘测试姓名’ ``` ``` #run.py 问题就在这里,我想让info.py里面的name从这里调用,发现报错未定义 class MainCode(QMainWindow,windowsUI.Ui_winUI): def __init__(self): super(QMainWindow, self).__init__() self.setupUi(self) self.info=Info.MainInfo() self.btn_request.clicked.connect(self.ce) def ce(self): a=self.info.name print(a) #这里用了好几种方法都报错未定义 print(testname)#直接定义的变量则可以输出 if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) md = MainCode() md.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 想请问一下大佬们,这个info.py里面定义的变量(值来自GUI),怎么才能让run.py里面可以顺利调用??
python写入数据到excel怎么保留excel原来格式
用xlrd和xlutils写入数据到excel时,怎么能保留excel原来的条件格式、公式等。
请问大佬们,我用python编写了一个id3算法,如何让让用户自己输入数据来验证这些数据对应的结果?
#--coding:GBK # -*- coding: utf-8 -*- #pip install matplotlib from math import log ##创建数据集 def createDataSet(): """ 创建数据集 """ dataSet = [['青年', '否', '否', '一般', '拒绝'], ['青年', '否', '否', '好', '拒绝'], ['青年', '是', '否', '好', '同意'], ['青年', '是', '是', '一般', '同意'], ['青年', '否', '否', '一般', '拒绝'], ['中年', '否', '否', '一般', '拒绝'], ['中年', '否', '否', '好', '拒绝'], ['中年', '是', '是', '好', '同意'], ['中年', '否', '是', '非常好', '同意'], ['中年', '否', '是', '非常好', '同意'], ['老年', '否', '是', '非常好', '同意'], ['老年', '否', '是', '好', '同意'], ['老年', '是', '否', '好', '同意'], ['老年', '是', '否', '非常好', '同意'], ['老年', '否', '否', '一般', '拒绝'], ] featureName = ['年龄', '有工作', '有房子', '信贷情况'] # 返回数据集和每个维度的名称 return dataSet, featureName ##分割数据集 def splitDataSet(dataSet,axis,value): """ 按照给定特征划分数据集 :param axis:划分数据集的特征的维度 :param value:特征的值 :return: 符合该特征的所有实例(并且自动移除掉这维特征) """ # 循环遍历dataSet中的每一行数据 retDataSet = [] for featVec in dataSet: if featVec[axis] == value: reduceFeatVec = featVec[:axis] # 删除这一维特征,切片不包括axis reduceFeatVec.extend(featVec[axis+1:]) #把aixs去掉之后的列表前后拼在一起 retDataSet.append(reduceFeatVec) return retDataSet#把去掉axis之后的列表返回 ##计算信息熵 # 计算的始终是类别标签的不确定度 def calcShannonEnt(dataSet): """ 计算训练数据集中的Y随机变量的香农熵 :param dataSet: :return: """ numEntries = len(dataSet) # 实例的个数 labelCounts = {} for featVec in dataSet: # 遍历每个实例,统计标签的频次 currentLabel = featVec[-1] # 表示最后一列,,为什么要等与最后一列 # 当前标签不在labelCounts map中,就让labelCounts加入该标签 if currentLabel not in labelCounts.keys(): labelCounts[currentLabel] =0 labelCounts[currentLabel] +=1 shannonEnt = 0.0#初始化香农熵,香农熵越小纯度越高 for key in labelCounts: prob = float(labelCounts[key]) / numEntries shannonEnt -= prob * log(prob,2) # log base 2, return shannonEnt#返回列表的总香农熵 ## 计算条件熵 def calcConditionalEntropy(dataSet,i,featList,uniqueVals): """ 计算x_i给定的条件下,Y的条件熵 :param dataSet: 数据集 :param i: 维度i :param featList: 数据集特征列表 :param unqiueVals: 数据集特征集合 :return: 条件熵 """ ce = 0.0 for value in uniqueVals: subDataSet = splitDataSet(dataSet,i,value) prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet)) # 极大似然估计概率 ce += prob * calcShannonEnt(subDataSet) #∑pH(Y|X=xi) 条件熵的计算 return ce ##计算信息增益 def calcInformationGain(dataSet,baseEntropy,i): """ 计算信息增益 :param dataSet: 数据集 :param baseEntropy: 数据集中Y的信息熵 :param i: 特征维度i :return: 特征i对数据集的信息增益g(dataSet | X_i) """ featList = [example[i] for example in dataSet] # 第i维特征列表 uniqueVals = set(featList) # 换成集合 - 集合中的每个元素不重复 newEntropy = calcConditionalEntropy(dataSet,i,featList,uniqueVals)#计算条件熵, infoGain = baseEntropy - newEntropy # 信息增益 = 信息熵 - 条件熵 return infoGain ## 算法框架 def chooseBestFeatureToSplitByID3(dataSet): """ 选择最好的数据集划分 :param dataSet: :return: """ numFeatures = len(dataSet[0]) -1 # 最后一列是分类 baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet) #返回整个数据集的信息熵 bestInfoGain = 0.0 bestFeature = -1 for i in range(numFeatures): # 遍历所有维度特征 infoGain = calcInformationGain(dataSet,baseEntropy,i) #返回具体特征的信息增益 if(infoGain > bestInfoGain): bestInfoGain = infoGain bestFeature = i return bestFeature # 返回最佳特征对应的维度 def createTree(dataSet,featureName,chooseBestFeatureToSplitFunc = chooseBestFeatureToSplitByID3): """ 创建决策树 :param dataSet: 数据集 :param featureName: 数据集每一维的名称 :return: 决策树 """ classList = [example[-1] for example in dataSet] # 类别列表 if classList.count(classList[0]) == len(classList): # 统计属于列别classList[0]的个数 return classList[0] # 当类别完全相同则停止继续划分 if len(dataSet[0]) ==1: # 当只有一个特征的时候,遍历所有实例返回出现次数最多的类别 return majorityCnt(classList) # 返回类别标签 bestFeat = chooseBestFeatureToSplitFunc(dataSet)#最佳特征对应的索引 bestFeatLabel = featureName[bestFeat] #最佳特征 myTree ={bestFeatLabel:{}} # map 结构,且key为featureLabel del (featureName[bestFeat]) # 找到需要分类的特征子集 featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet] uniqueVals = set(featValues) for value in uniqueVals: subLabels = featureName[:] # 复制操作 myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet,bestFeat,value),subLabels) return myTree # 测试决策树的构建 dataSet,featureName = createDataSet() myTree = createTree(dataSet,featureName) print(myTree)
Python中进行了csv格式数据的筛选,如何将这些筛选数据进行另存为新的csv
想把如下Python筛选数据存为csv格式 LON LATE 34 108.7625 34.4372 42 108.7642 34.4363 43 108.7641 34.4363 78 108.7625 34.4372 92 108.7634 34.4366 262 108.7632 34.4367 1141 108.7649 34.4369 1811 108.7632 34.4368 2117 108.7634 34.4366
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了
点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私有的数
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过
《奇巧淫技》系列-python!!每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱
此博客仅为我业余记录文章所用,发布到此,仅供网友阅读参考,如有侵权,请通知我,我会删掉。 补充 有不少读者留言说本文章没有用,因为天气预报直接打开手机就可以收到了,为何要多此一举发送到邮箱呢!!!那我在这里只能说:因为你没用,所以你没用!!! 这里主要介绍的是思路,不是天气预报!不是天气预报!!不是天气预报!!!天气预报只是用于举例。请各位不要再刚了!!! 下面是我会用到的两个场景: 每日下
死磕YOLO系列,YOLOv1 的大脑、躯干和手脚
YOLO 是我非常喜欢的目标检测算法,堪称工业级的目标检测,能够达到实时的要求,它帮我解决了许多实际问题。 这就是 YOLO 的目标检测效果。它定位了图像中物体的位置,当然,也能预测物体的类别。 之前我有写博文介绍过它,但是每次重新读它的论文,我都有新的收获,为此我准备写一个系列的文章来详尽分析它。这是第一篇,从它的起始 YOLOv1 讲起。 YOLOv1 的论文地址:https://www.c
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品?(整理自本人原创回答)
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品? 在知乎上,有个问题问“中国有什么拿得出手的开源软件产品(在 GitHub 等社区受欢迎度较好的)?” 事实上,还不少呢~ 本人于2019.7.6进行了较为全面的 回答 - Bravo Yeung,获得该问题下回答中得最高赞(236赞和1枚专业勋章),对这些受欢迎的 Github 开源项目分类整理如下: 分布式计算、云平台相关工具类 1.SkyWalk
20行Python代码爬取王者荣耀全英雄皮肤
引言 王者荣耀大家都玩过吧,没玩过的也应该听说过,作为时下最火的手机MOBA游戏,咳咳,好像跑题了。我们今天的重点是爬取王者荣耀所有英雄的所有皮肤,而且仅仅使用20行Python代码即可完成。 准备工作 爬取皮肤本身并不难,难点在于分析,我们首先得得到皮肤图片的url地址,话不多说,我们马上来到王者荣耀的官网: 我们点击英雄资料,然后随意地选择一位英雄,接着F12打开调试台,找到英雄原皮肤的图片
简明易理解的@SpringBootApplication注解源码解析(包含面试提问)
欢迎关注文章系列 ,关注我 《提升能力,涨薪可待》 《面试知识,工作可待》 《实战演练,拒绝996》 欢迎关注我博客,原创技术文章第一时间推出 也欢迎关注公 众 号【Ccww笔记】,同时推出 如果此文对你有帮助、喜欢的话,那就点个赞呗,点个关注呗! 《提升能力,涨薪可待篇》- @SpringBootApplication注解源码解析 一、@SpringBootApplication 的作用是什
西游记团队中如果需要裁掉一个人,会先裁掉谁?
2019年互联网寒冬,大批企业开始裁员,下图是网上流传的一张截图: 裁员不可避免,那如何才能做到不管大环境如何变化,自身不受影响呢? 我们先来看一个有意思的故事,如果西游记取经团队需要裁员一名,会裁掉谁呢,为什么? 西游记团队组成: 1.唐僧 作为团队teamleader,有很坚韧的品性和极高的原则性,不达目的不罢休,遇到任何问题,都没有退缩过,又很得上司支持和赏识(直接得到唐太宗的任命,既给
Python语言高频重点汇总
Python语言高频重点汇总 GitHub面试宝典仓库——点这里跳转 文章目录Python语言高频重点汇总**GitHub面试宝典仓库——点这里跳转**1. 函数-传参2. 元类3. @staticmethod和@classmethod两个装饰器4. 类属性和实例属性5. Python的自省6. 列表、集合、字典推导式7. Python中单下划线和双下划线8. 格式化字符串中的%和format9.
究竟你适不适合买Mac?
我清晰的记得,刚买的macbook pro回到家,开机后第一件事情,就是上了淘宝网,花了500元钱,找了一个上门维修电脑的师傅,上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷,只是想要个固态硬盘的笔记本,用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后,最终决定,还是买个好(xiong)看(da)的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了,所以今天尽量客观
程序员一般通过什么途径接私活?
二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外
ES6基础-ES6的扩展
进行对字符串扩展,正则扩展,数值扩展,函数扩展,对象扩展,数组扩展。 开发环境准备: 编辑器(VS Code, Atom,Sublime)或者IDE(Webstorm) 浏览器最新的Chrome 字符串的扩展: 模板字符串,部分新的方法,新的unicode表示和遍历方法: 部分新的字符串方法 padStart,padEnd,repeat,startsWith,endsWith,includes 字
Python爬虫爬取淘宝,京东商品信息
小编是一个理科生,不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具(Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver)其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录,有一线大厂面试点思维导图,也整理了很多我的文档,欢迎Star和完善,大家面试可以参照考点复习,希望我们一起有点东西。 前前言 为啥今天有个前前言呢? 因为你们的丙丙啊,昨天有牌面了哟,直接被微信官方推荐,知乎推荐,也就仅仅是还行吧(心里乐开花)
Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。
前奏: 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者,工作4年26岁,统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况: 专业技能: 1、 熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、 熟悉常用项目管理工具:SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、 熟悉Nginx、tomca
Python爬虫精简步骤1 获取数据
爬虫的工作分为四步: 1.获取数据。爬虫程序会根据我们提供的网址,向服务器发起请求,然后返回数据。 2.解析数据。爬虫程序会把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式。 3.提取数据。爬虫程序再从中提取出我们需要的数据。 4.储存数据。爬虫程序把这些有用的数据保存起来,便于你日后的使用和分析。 这一篇的内容就是:获取数据。 首先,我们将会利用一个强大的库——requests来获取数据。 在电脑上安装
作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会!
CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
2020年1月17日,国家统计局发布了2019年国民经济报告,报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏,但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题:老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧! 更多有趣分析教程,扫描下方二维码关注vx公号「裸睡的猪」 即可查看! 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日,国家统计局发布
web前端javascript+jquery知识点总结
Javascript javascript 在前端网页中占有非常重要的地位,可以用于验证表单,制作特效等功能,它是一种描述语言,也是一种基于对象(Object)和事件驱动并具有安全性的脚本语言 ,语法同java类似,是一种解释性语言,边执行边解释。 JavaScript的组成: ECMAScipt 用于描述: 语法,变量和数据类型,运算符,逻辑控制语句,关键字保留字,对象。 浏览器对象模型(Br
Qt实践录:开篇
本系列文章介绍笔者的Qt实践之路。 背景 笔者首次接触 Qt 大约是十多年前,当时试用了 Qt ,觉得不如 MFC 好用。现在 Qt 的 API、文档等都比较完善,在年初决定重新拾起,正所谓技多不压身,将 Qt 当为一种谋生工具亦未尝不可。利用春节假期的集中时间,快速专攻一下。 本系列名为“Qt实践”,故不是教程,笔者对 Qt 的定位是“使用”,可以帮助快速编写日常的工具,如串口、网络等。所以不
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通效率,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通效率? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ......
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。   再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。   下文是原回答,希望能对你能有所启发。   如果我说,这个世界上人真的分三六九等,
为什么听过很多道理,依然过不好这一生?
记录学习笔记是一个重要的习惯,不希望学习过的东西成为过眼云烟。做总结的同时也是一次复盘思考的过程。 本文是根据阅读得到 App上《万维钢·精英日课》部分文章后所做的一点笔记和思考。学习是一个系统的过程,思维模型的建立需要相对完整的学习和思考过程。以下观点是在碎片化阅读后总结的一点心得总结。
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合
雷火神山直播超两亿,Web播放器事件监听是怎么实现的?
Web播放器解决了在手机浏览器和PC浏览器上播放音视频数据的问题,让视音频内容可以不依赖用户安装App,就能进行播放以及在社交平台进行传播。在视频业务大数据平台中,播放数据的统计分析非常重要,所以Web播放器在使用过程中,需要对其内部的数据进行收集并上报至服务端,此时,就需要对发生在其内部的一些播放行为进行事件监听。 那么Web播放器事件监听是怎么实现的呢? 01 监听事件明细表 名
3万字总结,Mysql优化之精髓
本文知识点较多,篇幅较长,请耐心学习 MySQL已经成为时下关系型数据库产品的中坚力量,备受互联网大厂的青睐,出门面试想进BAT,想拿高工资,不会点MySQL优化知识,拿offer的成功率会大大下降。 为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 如何优化 设计
一条链接即可让黑客跟踪你的位置! | Seeker工具使用
搬运自:冰崖的部落阁(icecliffsnet) 严正声明:本文仅限于技术讨论,严禁用于其他用途。 请遵守相对应法律规则,禁止用作违法途径,出事后果自负! 上次写的防社工文章里边提到的gps定位信息(如何防止自己被社工或人肉) 除了主动收集他人位置信息以外,我们还可以进行被动收集 (没有技术含量) Seeker作为一款高精度地理位置跟踪工具,同时也是社交工程学(社会工程学)爱好者...
作为程序员的我,大学四年一直自学,全靠这些实用工具和学习网站!
我本人因为高中沉迷于爱情,导致学业荒废,后来高考,毫无疑问进入了一所普普通通的大学,实在惭愧...... 我又是那么好强,现在学历不行,没办法改变的事情了,所以,进入大学开始,我就下定决心,一定要让自己掌握更多的技能,尤其选择了计算机这个行业,一定要多学习技术。 在进入大学学习不久后,我就认清了一个现实:我这个大学的整体教学质量和学习风气,真的一言难尽,懂的人自然知道怎么回事? 怎么办?我该如何更好的提升
前端JS初级面试题二 (。•ˇ‸ˇ•。)老铁们!快来瞧瞧自己都会了么
1. 传统事件绑定和符合W3C标准的事件绑定有什么区别? 传统事件绑定 <div onclick="">123</div> div1.onclick = function(){}; <button onmouseover=""></button> 注意: 如果给同一个元素绑定了两次或多次相同类型的事件,那么后面的绑定会覆盖前面的绑定 (不支持DOM事...
相关热词 c#导入fbx c#中屏蔽键盘某个键 c#正态概率密度 c#和数据库登陆界面设计 c# 高斯消去法 c# codedom c#读取cad文件文本 c# 控制全局鼠标移动 c# temp 目录 bytes初始化 c#
立即提问