这篇完全手打加深对于格式化输出的理解name=input("name:")age=int(input("age:"))occupation=input("occupation:")salary=int(input("salary:"))msg=‘‘‘%sProfilename:%sage:%do
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2018-05-22 18:26:50
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desinged to be clean and easy to be read .yml or .yaml 2 example person: name: mike occupation: programmer age: 29 gpa: !!str 3.5 # convert to string ...
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2018-05-15 00:22:51
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案例说明 现有如此三份数据：1、users.dat 数据格式为： 2::M::56::16::70072， 共有6040条数据对应字段为：UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释： ...
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2018-04-11 00:17:29
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两种修改形式 第一种：静态插入 1 update #famousjaycess set jc='johnny cash',occupation='Singer/songwriter',becamefamous=1955,notes='began career selling ...balabala' ...
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2018-03-11 23:55:35
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Background MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。 ratings.dat UserID::MovieID::Rating::Timestamp users.dat UserID::Gender::Age::Occupation::Zip ...
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2017-08-22 12:29:09
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SparkSQL 实战应用 数据集 ：http://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens 1M Datase 相关数据文件 ： users.dat UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code movies.da ...
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2017-07-02 14:23:53
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Spark算子实战应用 数据集 ：http://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens 1M Datase 相关数据文件 ： users.dat UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code movies.dat ...
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2017-07-02 13:45:33
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低风险的职业 low-risk occupation 明智的选择 wise choice 职业道路 career path 入门级的 entry-level 首席代表? first representative 早起的鸟儿有虫吃 The early bird gets the worm. 穷小子也能 ...
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2016-12-08 03:00:21
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数据分析 (电影数据) import pandas as pd uname = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip'] fuser = '//home//yunpiao//data/1M//users.dat' fmovie = '/hom... ...
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2016-09-04 22:12:53
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一、定义对象的基本格式：
var hero = {
breed: ‘Turtle’,
occupation: ’Ninja’,
talk: function(){
alert(“A!!”);
}
author: {
firstname: ‘Martin’,
lastname: ‘Lu’
}
}
属性名加不加引号都可以，但是当属性名有保留字或特殊字符(空格等...
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2016-05-18 18:33:23
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