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Spring Java 注解配置之 Ehcache3.+配置

Spring Java 注解配置之 Ehcache3.+配置 Spring使用Ehcache3.+缓存机制 @Configuration @EnableSpringHttpSession public class SpringCacheEhcacheConfig { /** * 缓存配置 * * @return * @throws IOException */ @Bean("mManagerFactoryBean") public JCacheManagerFactoryBean mManagerFactoryBean() throws IOException { JCacheManagerFactoryBean factoryBean = new JCacheManagerFactoryBean(); factoryBean.setCacheManagerUri(new ClassPathResource("ehcache.xml").getURI());

[Python]融资募集说明书爬虫

[Python]融资募集说明书爬虫 为公司机器学习提供基础资料,爬取中国货币网上的募资说明书,并将下载的pdf文档mode=open contentId={} priority=0' for i in range(1000, 2000): time.sleep(2) print('第{}页'.txt' pdf_id = data['data']['pageResult']['entries'][n]['id'] if os.path.isfile(txt_name): print("Already Existed") continue with open(txt_name, 'a') as f: f.write('\n') print('Created-{}'.

爬虫系列(五)Requests: 爬虫神器

也相当不错。Requests能完全满足当前网络的需求,支持Python 2.6—3.", params = kw, headers = headers) # 查看响应内容,response.text 返回的是Unicode格式的数据 print response.text # 查看响应内容,response.content返回的字节流数据 print respones.content # 查看完整url地址 print response.url # 查看响应头部字符编码 print response.encoding # 查看响应码 print response.status_code 运行结果 .

VUE多页应用升级--TO(@vue/cli#3.x)

配置 vue.config.js const fs = require('fs') const glob = require("glob") // 简单学习 glob https://www.cnblogs.com/liulangmao/p/4552339.html const pages = {} let entries try { // 获取相关入口 entries = glob('src/pages/*/main.js', {sync: true}) } catch (err) { entries = [] throw err } // 格式化生成入口 entries.forEach((file) = { const fileSplit = file.split('/') const pageName = fileSplit[2] let pageHtml = fileSplit.slice(0, 3).join('/') + '/index.html' if (!

pandas使用总结

mean() df['column_name'].hist() # 绘制该列数据分布的直方图 # 或者如下: df['column_name'].value_counts.plot(kind='pie') # 绘制该列中各个值出现次数的饼状图 df.plot(x='AT', y='PE', kind='scatter') # 表示x轴为AT,y轴为PE时,绘制散点图 df['column_name'].

雪峰磁针石博客]flask构建自动化测试平台3-模板

雪峰磁针石博客]flask构建自动化测试平台3-模板 3-模板 理想情况下,前端和后端组件之间的完全隔离。我们可以在很大程度上使用Jinja来实现这一目标。 到本章将扩展我们的应用程序,为所选出版物显示不止一个标题。我们将为每个出版物显示多篇文章,每篇文章都链接到原始文章,我们的逻辑和视图组件将在很大程度上分开。在本章中,我们将介绍以下主题: 介绍Jinja Jinja

雪峰磁针石博客]flask构建自动化测试平台5-提高用户体验

decode('utf-8') parsed = json.loads(data) weather = None if parsed.get('weather'): weather = {'description': parsed['weather'][0]['description'], 'temperature': parsed['main']['temp'], 'city': parsed['name'], 'country': parsed['sys']['country'] } return weather if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0',port=8000, debug=True) home.html Headlines html { font-family: "Helvetica"; } input[type="submit"] { padding: 5px 10px 5px 10px;

ES6系列之Set和Map

// list Set(0) {} Set的遍历 Set 结构的实例有四个遍历方法,可以用于遍历成员。 keys():返回键名的遍历器 values():返回键值的遍历器 entries():返回键值对的遍历器 forEach():使用回调函数遍历每个成员 let arr=['add','delete','clear','has']; } dedupe([1, 1, 2, 3]) // [1, 2, 3] 另外,在ES6中数组的扩展中还有扩展运算符(. console.log("set-map-array", set, map, array) 图片描述 // 查 let setExist = set.has(item);

JavaScript、BOM、DOM对象原型的关系和成员

JavaScript、BOM、DOM对象原型的关系和成员 浏览器的JavaScript环境中有许多类型,并且这些类型的实例也有许多成员(属性 或 方法),龙其DOM实例;为了弄清这些对象之间的继承关系和成员;我专门绘制了 JavaScript、BOM、DOM对象原型关系图 和 JavaScript、BOM、DOM原型成员表 ,现分享给大家,方便大家学习; 注意: 我会对本文档 尤其是 JavaScript、DOM、BOM对象原型关系图 不断优化,

js中数组的遍历

js中数组的遍历 在平时的工作中,对数组,对象的遍历操作是非常常见的。现就遍历的几种方式做以下总结。 数组的遍历 假设有一个数组var arr = ['a',,'d']; i arr.length; //a,d }) 数组实例的filter方法 arr.filter(function(value){ console.log(value);//0,1,2 } es6的values方法 for (let elem of arr.values()) { console.log(elem);//a,undefined,d } es6的entries方法 for (let [index, elem] of arr.entries()) { console.log(index,elem);

webpack构建react多页面应用

} } export default App 然后将 index.js 中的 内容替换为如下代码(删除registerServiceWorker) import React from 'react'; ReactDOM.render( , document.getElementById('root')); const glob = require('glob'); const path = require('path'); const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin');$/, exclude:/node_modules/, loader:'babel-loader', query:{ presets:['es2015','react'] } }, { test: /\./' + filepath;forEach(function(name) { webpackConfig.entry[name] = entries[name];

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深入理解ES6之《迭代器与生成器》 什么是迭代器 ES5中创建迭代器如下所示: function createIterator(items) { var i = 0 return { next: function () { var done = i = items.length var value = !result.done) { if (typeof result.value === 'function') { result.value(function (err, data) { if (err) { result = task.throw(err) return;

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Windows环境下搭建TensorFlow(GPU)简单教程 一、环境 我也清楚具体原因,Windows下搭建TensorFlow特别矫情。经踩坑实验,将我自己搭建成功的步骤记录下来,具有一定的泛用性 - Windows 10 64位操作系统 - VC++ 2015(VC++ 2015 运行库) - CUDA8.0(NVIDIA显卡) - cuDNN - Anaconda(Python 3.5) 二、VC++ 2015 由于我本身就有安装VS2015,故推断安装「VC++ 2015 运行库」即可 三、CUDA8.0与cuDNN 其实没有严格

EHCache 缓存的应用及选择

PersistentCacheManager persistentCacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder() .with(CacheManagerBuilder.persistence(new File(getStoragePath(), "myData"))) .withCache("threeTieredCache", CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(Long.class, String.class, ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder() .heap(10, EntryUnit.ENTRIES) .offheap(1, MemoryUnit.MB) .disk(20, MemoryUnit.MB, true) ) ).build(true);This is a cache using 3 tiers (heap, offheap, disk).

附录:application.properties属性大全

server.ssl.ciphers= # Supported SSL ciphers.server.ssl.client-auth= # Whether client authentication is wanted ("want") or needed ("need").spring.datasource.jmx-enabled=false # Enable JMX support (if provided by the underlying pool). see the spring-kafka documentation.spring.kafka.listener.ack-time= # Time in milliseconds between offset commits when ackMode is "TIME" or "COUNT_TIME".

ES6 Map常用方法总结

} // "no" // "yes" for (let item of map.entries()) { console.log(item[0], item[1]); } // 等同于使用map.entries() for (let [key, value] of map) { console.log(key, value); } 上面代码最后的那个例子,表示 Map 结构的默认遍历器接口(Symbol.iterator 属性),就是 entries 方法。 map[Symbol.iterator] === map.entries // true 3.Map 获取长度 map.size; m.set('key1', {}) m.set('keyN', {}) console.log(m.entries(). // key1 获取第一个value console.log(m.values().

作业-数据描述之统计量

corr(IT[u'Review_Score']) # 方法一运行结果: 0.0060245710104947512 # 方法二: np.corrcoef(IT.Annual_Salary, IT.Review_Score)[0,1] # 方法二运行结果: 0.0060245710104947512 相关系数 小于0.5 。不相关。 方法二是在daisy同学上节课中的作业中学到的。感谢@ 孤单不孤单同学 我很奇怪为什么我的图表没有底纹,老师课堂上演示时是有底纹的。孤单不孤单同学提交的作业也是有底纹的。求解

【用Python学统计】数据描述之可视化

【用Python学统计】数据描述之可视化 作业要求 绘制人均GDP数据的直方图,要求: 设置图片标题和坐标轴名称 只显示人均GDP在2万美元以内的数据 设置区间数bins为30 颜色设置成绿色 导入模块 # 导入数据分析常用包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 让图片实时显示 jtplotlib inline # 使用 R 语言中的 ggplot2 配色作为绘图风格 plt.style.use('ggplot') # 设置图像清晰度