《十进制》专题

本文向大家介绍JavaScript中遍历的十种方法总结，包括了JavaScript中遍历的十种方法总结的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.while循环 while后面跟循环条件和执行语句，只要满足条件，就会一直执行里面的执行 2.do...while循环 与while相似，但是他会先执行一次，再做判断条件 3.for循环 4.forEach循环 5.for...in循环 一般用来遍历对

我正在写一个集群Vert。x应用程序，它在其入口点使用一个工作垂直链接池。这些垂直线不断迭代，要求从中央持久队列执行任务。当然，这种类型的垂直链接是一种工作垂直链接，它运行在自己的专用工作池中。 我想根据队列中挂起的任务的数量来放大和缩小垂直条的数量，但由于工作池的大小是恒定的，我不知道如何实现这种行为。 是否有任何最佳实践可供我在集群工作池中上下扩展？ 此外，随着系统总负载的增长，我想向集群添加

1-4面为春招实习，很遗憾最终没有通过，5-8面为秋招投递同一个部门，hr面后通知说换了一个组加一轮技术面和hr面，总体来讲实习面试更侧重实验室项目，秋招面试会细聊实习工作，每一轮的面试官都很nice，也都是一次很好的学习经历，感恩这一年和蚂蚁的相遇～ 一面（技术面） 介绍项目 遇到了什么问题 怎么解决的 介绍一下大数据的发展历程 项目选型，为什么用这些组件 介绍另一个项目 除了准确率还用了什么指

立即执行函数 立即执行函数，就是创建并立即执行的函数，它无需绑定任何事件，也无需等待任何异步操作。 (function () { //代码 //... })(); function () {...}是一个匿名函数，包围它的一对括号将其转换为一个表达式，后紧跟的括号表示立即执行这个函数。立即执行函数也可以理解为立即调用一个匿名函数，立即执行函数常用于：私有作用域技术，在匿名函数中定义

Smarty's homepage is located at http://smarty.php.net/. You can join the mailing list by sending an e-mail to smarty-general-subscribe@lists.php.net. An archive of the mailing list can be viewed at ht

如何查看系统变量 执行env可以查看系统的环境变量，如主机的名称、当前用户的SHELL类型、当前用户的家目录、当前系统所使用的语言等。 执行set可以看到系统当前所有的变量，其中包括了： 系统的所有预设变量，这其中既包括了env所显示的环境变量，也包含了其它许多预设变量。 用户自定义的变量。 监控系统的状态 使用w命令查看当前系统整体上的负载 使用w命令可以查看当前系统整体上的负载： # w 2

Pandas 在对频率转换进行重新采样时拥有简单、强大且高效的功能（如将按秒采样的数据转换为按5分钟为单位进行采样的数据）。这种操作在金融领域非常常见。具体参考：时间序列。 In [108]: rng = pd.date_range('1/1/2012', periods=100, freq='S') In [109]: ts = pd.Series(np.random.randint(0, 50

详情请参阅 层次索引 和 改变形状。 Stack In [95]: tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz', ....: 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], ....: ['one', 'two', 'one', 'two',

详情请参与 基本的二进制操作 统计（相关操作通常情况下不包括缺失值） 1、 执行描述性统计： In [61]: df.mean() Out[61]: A -0.004474 B -0.383981 C -0.687758 D 5.000000 F 3.000000 dtype: float64 2、 在其他轴上进行相同的操作： In [62]: df.mean(1) Out

详情请参阅：基础。 1、 查看DataFrame中头部和尾部的行： In [14]: df.head() Out[14]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.11

可以通过 数据结构入门 来查看有关该节内容的详细信息。 1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas 会默认创建整型索引： In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [5]: s Out[5]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float

一 数据采集概念 任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现（可视化，报表和监控） 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括： 数据源多种多样 数据量大，变化快 如何保证数据采集的可靠性的性能 如何避免重复数据 如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品，重点关注它们是

概述        谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。 解决问题的层面不一样        首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数

最近更新日期：20// 在 Linux 上头的图形接口我们称之为 X Window System，简称为 X 或 X11 啰！ 为何称之为系统呢？这是因为 X 窗口系统又分为 X server 与 X client ，既然是 Server/Client （主从架构） 这就表示其实 X 窗口系统是可以跨网络且跨平台的！X 窗口系统对于 Linux 来说仅是一个软件， 只是这个软件日趋重要喔！因为 L

最近更新日期：20// 在 Unix-Like 的系统中，你会常常听到 daemon 这个字眼！那么什么是传说中的 daemon 呢？这些 daemon 放在什么地方？他的功能是什么？该如何启动这些 daemon ？又如何有效的将这些 daemon 管理妥当？此外，要如何视察这些 daemon 开了多少个 ports ？又这些 ports 要如何关闭？还有还有，晓得你系统的这些 port 各代表的