1、pyecharts介绍Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库，pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库，可实现柱状图，折线图，饼状图，地图等统计图表。2、柱状图适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优点：利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。缺点：只适用中小规模的数据集。柱状图最基本用法fr
系统 2019-09-27 17:56:09 2786
提高性能有如下方法1、Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型2、IPython.parallel，用于在本地或者集群上并行执行代码3、numexpr，用于快速数值运算4、multiprocessing,python内建的并行处理模块5、Numba，用于为cpu动态编译python代码6、NumbaPro，用于为多核cpu和gpu动态编译python代码为了验证相同算法在上面不同实现上的的性能差异，我们先定义一个测试性能的函数defperf_
系统 2019-09-27 17:55:29 2786
image前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我
系统 2019-09-27 17:51:06 2786
IhadavmwareconfigurationonwhichItriedsomeexperimentwithopenSuSE10.0andsinceIdidn’tneededitanymore,Iwantedtoreuseit.AfterdownloadingtheISOimagesfromnovell,Imountedtheisoimageandstartedinstalling.Unfortunatelyitdidn’tworkedasIexpect
系统 2019-08-29 23:26:17 2786
概述本章讨论在您的环境中强化IIS服务器所需要的指导和程序。要想为组织内部网中的Web服务器和应用软件提供全面的安全性，每一台Microsoft®InternetInformationServices（IIS）服务器以及在这些服务器上运行的每一个站点和应用软件都应当受到保护，以免受到与之相连的客户机的攻击。另外，运行在IIS服务器上的这些网站和应用软件还应当免受公司内部Intranet中运行于其它IIS服务器上的网站和应用软件的攻击。为了在抵制恶意用户和攻
系统 2019-08-29 22:59:57 2786
SkinnedMesh原理解析和一个最简单的实现示例作者：n5Email:happyfirecn##yahoo.com.cnBlog:http://blog.csdn.net/n52008-10月Histroy:Version:1.02Date:2010-1-1修改了一些错误（用删除线标出），补充了一些材料，ps:本文以后只维护CSDNblog上的版本，请转载者保留原始链接:http://blog.csdn.net/n5/archive/2008/10/1
系统 2019-08-29 22:14:32 2786
[转]不看这篇日志也许会节省你十分钟，但是却会耽误你的一辈子HP大中华区总裁孙振耀退休感言：如果这篇文章没有分享给你，那是我的错。如果这篇文章分享给你了，你却没有读，继续走弯路的你不要怪我。如果你看了这篇文章，只读了一半你就说没时间了，说明你已经是个“茫”人了。如果你看完了，你觉得这篇文章只是讲讲大道理，说明你的人生阅历还不
系统 2019-08-12 09:29:57 2786
window.location.hash属性介绍location是javascript里边管理地址栏的内置对象，比如location.href就管理页面的url，用location.href=url就可以直接将页面重定向url。而location.hash则可以用来获取或设置页面的标签值。比如http://domain/#admin的location.hash="#admin"。利用这个属性值可以做一个非常有意义的事情。很多人都喜欢收藏网页，以便于以后的浏
系统 2019-08-12 09:29:43 2786
使用CompositeUserType和使用UserType一样，但CompositeUserType多了HQL的查询支持，并相对比较复杂，一般使用UserType就足够了使用UserType参考http://blog.csdn.net/daryl715/archive/2007/12/10/1927502.aspx下面给出UserType不同的AddressType和测试代码：packageSearch.CompositeUserType;importj
系统 2019-08-12 09:29:29 2786
greenplum属于分布式的数据库,MPP+Sharenothing的体系,查询的效率很快.不过,这是建立在数据分散均匀的基础上的.如果DK值设置不合理的话,完全有可能出现所有数据落在单个节点上的情况,这就体现不出优势来.因此,DK值的设置是否合适是建表的时候,需要考虑的重要因素之一.查看表(table_name)的数据在节点的分布情况:selectgp_segment_id,count(*)fromtable_namegroupbygp_segment
系统 2019-08-12 01:54:26 2786
