《神策数据笔试》专题

除了 Jekyll 的内建变量之外，你还可以指定用于 Liquid 模板系统 的自定义数据。 Jekyll 支持从 _data 目录下的 YAML、JSON 和 CSV 载入数据，注意 CSV 文件必须包含表头行。 这个强大的特性可以帮你避免模板中的重复，并能在不修改 _config.yml 的情况下设置网站特定的选项。 插件和主题也可以通过数据文件来配置变量。 数据目录 正如在目录结构中所描述的

示例: metadata 客户端和服务器端可以互相传递元数据。 元数据不是服务请求和服务响应的业务数据，而是一些辅助性的数据。 元数据是一个键值队的列表，键和值都是字符串， 类似 http.Header。 Client 如果你想在客户端传给服务器元数据， 你 必须 在上下文中设置 share.ReqMetaDataKey。 如果你想在客户端读取客户端的数据， 你 必须 在上下文中设置 share.

REST framework 包含一个可配置的机制，用于确定 API 如何响应 OPTIONS 请求。这使你可以返回 API schema 或其他资源信息。 对于 HTTP OPTIONS 请求应该返回哪种风格的响应，目前还没有任何被广泛采用的约定，所以我们提供了一种专门的风格来返回一些有用的信息。 下面是一个示例响应，演示默认返回的信息。 HTTP 200 OK Allow: GET, POST

这个 flash 与 Adobe/Macromedia Flash 没有任何关系。它主要用于在两个逻辑间传递临时数据，flash 中存放的所有数据会在紧接着的下一个逻辑中调用后清除。一般用于传递提示和错误消息。它适合 Post/Redirect/Get 模式。下面看使用的例子： // 显示设置信息 func (c *MainController) Get() { flash:=beego.

熟悉每个数据操作前一定要明白每个操作都是代价，以时间复杂度和对应查询集或者结果集大小为衡量。时间复杂度收敛状况如下：

数据结构（Data Structures）基本上人如其名——它们只是一种结构，能够将一些数据聚合在一起。换句话说，它们是用来存储一系列相关数据的集合。 Python 中有四种内置的数据结构——列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）。我们将了解如何使用它们，并利用它们将我们的编程之路变得更加简单。 列表 列表 是一种用于保存一系列有序项目的集合，也就是说，

Framework7 有一些方法可以让读取和填写表单数据变得非常方便： Form 转化成 JSON 使用 app 对应的方法可以非常方便把所有的表单元素转化成一个 JSON 对象: myApp.formToJSON(form) - 把表单转换成JSON对象 form - HTML元素 or 字符串 (CSS选择器) 返回一个JSON对象 <form id="my-form" class="list

一、存储种类和数据类型： SQLite将数据值的存储划分为以下几种存储类型： NULL: 表示该值为NULL值。 INTEGER: 无符号整型值。 REAL: 浮点值。 TEXT: 文本字符串，存储使用的编码方式为UTF-8、UTF-16BE、UTF-16LE。 BLOB: 存储Blob数据，该类型数据和输入数据完全相同。 由于SQLite采用的是动态数据类型，而其他传统的关系型数据库使用的是静态

本文介绍如何在 Rax 中创建网络请求。大多数前端应用都需要通过 HTTP 协议或 MTOP 协议与后端服务器通讯，例如你可能需要给某个接口发起 POST 请求以提交用户数据，或者可能需要从某个服务器上获取一些静态内容。 HTTP 请求 request 模块已支持多端发送请求，要发起简单的 GET 请求的话，只需简单地将网址作为 url 参数即可。 import request from 'uni

在 Rax 的 Web 应用中，尤其是 SSR 应用中，我们推荐在页面入口组件中定义 getInitialProps 属性，来处理数据请求的工作。这是因为： 一旦代码运行在 Server 端，无法像在 Client 那样，异步获取数据后，再通过 setState 来更新页面 UI。渲染引擎需要预先获取数据，然后执行 render 操作。因此，组件的数据请求必须是可被独立调用的。 基于 getIni

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据

bcrypt 数据加密 文档：https://www.npmjs.com/package/bcryptjs 安装：cnpm i -S bcryptjs [ ] 使用： 封装helper函数 app / extend / helper.js // 引入加密插件 const bcrypt = require('bcryptjs') const jwt = require('jsonwebtoken')

Spark SQL能够自动推断JSON数据集的模式，加载它为一个SchemaRDD。这种转换可以通过下面两种方法来实现 jsonFile ：从一个包含JSON文件的目录中加载。文件中的每一行是一个JSON对象 jsonRDD ：从存在的RDD加载数据，这些RDD的每个元素是一个包含JSON对象的字符串 注意，作为jsonFile的文件不是一个典型的JSON文件，每行必须是独立的并且包含一个有效的J

abilities - 所有权限节点 ability_role - 用户组权限 advertising - 广告列表 advertising_space - 广告位 answer_onlooker - 被围观的答案 answers - 答案 areas - 地区配置 around_amaps - 用户坐标 certification_categories - 认证分类 certifications

用GROUP BY 跟 HAVING子句，分组数据来汇总表内容子集。 创建分组 分组在SELECT语句的GROUP BY子句中建立。 mysql> SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods -> FROM Products -> GROUP BY vend_id; +---------+-----------+ | vend_id | num_pr