最近有部分工作涉及到了Infobright数据仓库，就浏览了一些相关的资料，感觉很受启发。下面写一些感想，如有谬误，还请指正。简单的来讲，Infobright主要有下面的一些优点：1.TB级的数据存储和高效查询。大数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（百G/小时）和高数据压缩比（>10:1），高效查询主要依赖特殊设计的存储结构对查询的优化，但这里优化的效果还取决于数据库结构和查询语句的设计。2.高数据压缩比，号称一般能够达到10:1以上的数据压缩率
系统 2019-08-12 01:53:23 1974
这段时间朋友几篇文章介绍了改对象类的文章.关联文章的地址一、函数名改1、如果函数的名称未能描述函数的用处，那么改修函数的名称；2、码代首先是给人看的，然后才是给呆板跑的；3、注意是不是为承继体制中的函数，如果是，那么父类和子类该函数也要名改；二、添加参数1、如果一个函数须要从调用端到得更多的信息，可为以该函数添加一个象对参数。2、肯定是不是一定要添加参数，因为参数多不是一个好景象；如果是不是定的，那么取采其他的方法。三、移除参数1、如果该参数函数本体经已不
系统 2019-08-12 01:52:06 1974
什么是交叉编译呢，简单地说，就是在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码。这里需要注意的是所谓平台，实际上包含两个概念：体系结构（Architecture）、操作系统（OperatingSystem）。同一个体系结构可以运行不同的操作系统；同样，同一个操作系统也可以在不同的体系结构上运行。嵌入式系统往往资源都是很有限的，如果其资源和我们平常用的桌面计算机（在嵌入式系统开发中我们称之为主机，hostmachine）一样，那我想可能就不存在交叉编译这么一说了。
系统 2019-08-12 01:52:05 1974
目录random模块圆周率计算random模块产生随机数#产生随机整数有a和b两个参数作为变化范围print(random.randint(1,10))#从1到10根据随机数种子产生随机小数#设置固定随机种子后就是假随机了，第一次结果永远固定random.seed(10)#设置随机数种子print(random.random())#取(0,1)之间的小数#如果不自定义种子,则种子按照当前的时间来print(random.random())#取(0,1)之间
系统 2019-09-27 17:57:17 1973
作者|Python语音识别来源|深度学习与python（ID:PythonDC）Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。Q1、Python中的列表和元组有什么区别？Q2、Python的主要功能是什么？Python
系统 2019-09-27 17:57:13 1973
有这样一个列表：s=list('abcdefg')现在因为某种原因我们需要从s中踢出一些不需要的元素，方便起见这里直接以踢出所有元素的循环代替：foreins:s.remove(e)结果却是：In[3]:sOut[3]:['b','d','f']多次示例后发现，这种remove方式保持着隔1删1的规律。那么改一下代码看看出了什么问题：In[14]:i=0In[15]:foreins:...:print("第"+str(i)+"次循环删前:s=",s)...
系统 2019-09-27 17:56:38 1973
本文实例讲述了python实现计算资源图标crc值的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：实现该功能的关键在于解析资源信息，找到icon的数据，然后计算这些数据的crc具体实现代码如下：def_get_iconcrc(self,file_path):"""Generatesthecrc32hashoftheiconofthefile.@return:str,thestrvalueofthefile'sicon"""iconData=""mype=pef
系统 2019-09-27 17:55:45 1973
最近想学习一些python数据分析的内容，就弄了个爬虫爬取了一些数据，并打算用Anaconda一套的工具（pandas,numpy,scipy,matplotlib,jupyter）等进行一些初步的数据挖掘和分析。在使用matplotlib画图时，横坐标为中文，但是画出的条形图横坐标总是显示“框框”，就去查资料解决。感觉这应该是个比较常见的问题，网上的中文资料也确实很多，但是没有任何一个彻底解决了我遇到的问题。零零碎碎用了快3个小时的时间，才终于搞定。特此
系统 2019-09-27 17:55:12 1973
一、BeautifulSoup简介网络数据挖掘指的是从网站中获取数据的过程，数据挖掘技术可以让我们从网站世界中收集大量有价值的数据。BeautifulSoup是一个Python库，可以从HTML或XML文件中获取数据，利用它你可以做很多事情，比如你可以持续解析某个商品的最新价格，以便跟踪价格的波动情况。二、BeautifulSoup安装安装BeautifulSouppip3installbeautifulsoup4检验是否安装成功frombs4import
系统 2019-09-27 17:53:33 1973
1、冒泡排序冒泡排序只会操作相邻的两个数据。每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较，看是否满足大小关系要求。如果不满足就让它俩互换。一次冒泡会让至少一个元素移动到它应该在的位置，重复n次，就完成了n个数据的排序工作。第一次冒泡操作的详细过程经过一次冒泡操作之后，6这个元素已经存储在正确的位置上。要想完成所有数据的排序，我们只要进行6次这样的冒泡操作就行了。实际上，冒泡过程还可以优化。当某次冒泡操作已经没有数据交换时，说明已经达到完全有序，不用再继续执行后
系统 2019-09-27 17:53:23 1973
