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pandas指南:做更高效的数据科学家

摘要:Python是开源的,所以有很多开源固有的问题。如果你是Python新手,很难知道针对特定任务的包哪个是最好的。你需要有经验的人来告诉你。今天我要告诉你们的是:在数据科学中,有一个软件包是你们绝对需要学习的,那就是pandas。 而pandas真正有趣的地方是,很多其他的包也在里面。pandas是一个核心包,因此它具有来自其他各种包的特性。 pandas类似于Python中的Excel:它使用表(即DataFrame)并对数据进行转换,但它还能做更多。 如果你已经熟悉Python,可以直接进入第三部分 现在让我们开始: import pandas as pd pandas包最基本的功能 1、读取数据: data = pd.read_csv('my_file.csv') data=pd.read_csv('my_file.csv',se

LongAdder解析

 对LongAdder的最初了解是从Coolshell上的一篇文章中获得的,但是一直都没有深入的了解过其实现,只知道它相较于AtomicLong来说,更加适合写多读少的并发情景。今天,我们就研究一下LongAdder的原理,探究一下它如此高效的原因。 基本原理和思想  Java有很多并发控制机制,比如说以AQS为基础的锁或者以CAS为原理的自旋锁。不了解AQS的朋友可以阅读我之前的AQS源码解析文章。一般来说,CAS适合轻量级的并发操作,也就是并发量并不多,而且等待时间不长的情况,否则就应该使用普通锁,进入阻塞状态,避免CPU空转。  所以,如果你有一个Long类型的值会被多线程修改,那么使用CAS进行并发控制比较好,但是如果你是需要锁住一些资源,然后进行数据库操作,那么还是使用阻塞锁比较好。  第一种情况下,我们一般都使用AtomicL

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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