随笔分类 - 分析与开发
摘要：oracle # 启动 docker start oracle # 进入 docker exec -it oracle bash #进入客户端命令行：/nolog表示只打开，不登录，不用输入用户名和密码 sqlplus /nolog #登陆连接服务端：/ as sysdba表示使用系统用户登录 co
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摘要：在完成数据仓库的ODS层，DIM层，DWD层，DWS层，ADS层设计和构建之后，为方便业务报表层使用数据，需将ADS层各指标的统计结果同步到MySQL数据库中，这里我们使用DataX工具进行数据同步。DataX在整体的数据仓库中处于数仓与报表层的中间位置 DataX介绍 DataX 是阿里巴巴开源的
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摘要：安装依赖 sudo yum install -y gcc gcc-c++ libffi-devel python-devel python-pip python-wheel python-setuptools openssl-devel cyrus-sasl-devel openldap-devel
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摘要：案例1 import akshare as ak import pandas as pd import numpy as np import os """ 获取A股所有股票的代码 使用stock_info_a_code_name(),反馈数据格式详细参见akshare官网 """ StockList
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摘要：案例1 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <script src="./utils/echarts.min.js"></script> </head> <body>
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摘要：案例1 import pyecharts pyecharts.__version__ import pandas as pd from pyecharts.charts import Map from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.charts
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摘要：案例1 import pymongo #pip install pymongo安装python操作mongodb的模块 myclient=pymongo.MongoClient('mongodb://root:root@192.168.128.100:27017/') #指定主机和端口号创建客户端
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摘要：案例1 import pymongo # 1、连接对象 conn = pymongo.MongoClient('mongodb://root:root@192.168.128.100:27017/') # 2、库对象 db = conn['niit'] # 3、集合对象 myset = db['st
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摘要：谷歌浏览器安装xpath插件 更多 -> 扩展程序 -> 管理扩展程序 -> 开发者模式 -> 加载已解压的扩展程序 谷歌浏览器任意打开1个网页，F12打开开发者工具，右键右侧a标签区域 -> copy -> copy xpath 复制到左上角黑框 案例1 import pprint import
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摘要：案例1 # 导入需要的库 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardSc
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摘要：案例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp import sklearn.naive_bayes as nb import sklearn.model_selection as ms import sklearn.metrics as
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摘要：查看 案例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp import sklearn.naive_bayes as nb import sklearn.model_selection as ms # 整理样本 data = np.loadtx
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摘要：查看 案例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp import sklearn.ensemble as se import sklearn.metrics as sm import sklearn.utils as su data =
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摘要：案例1 import numpy as np import sklearn.datasets as sd import sklearn.tree as st import sklearn.utils as su # 加载数据 boston = sd.load_boston() print(bosto
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