近期做的几个项目都是用R语言来完毕的。正如老师所说。学起来非常快。忘起来也非常快。整理一下放在这里，方便以后查阅。 安装所需的包： install.packages("xxxx") 载入包： library("xxxx") 显示/改变工作文件夹 getwd()/setwd("d:/temp") 文件 ...
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编程语言 时间：
2017-05-06 10:15:43
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javabean为什么要实现序列化? 所谓的Serializable,就是java提供的通用数据保存和读取的接口。至于从什么地方读出来和保存到哪里去都被隐藏在函数参数的背后了。这样子，任何类型只要实现了Serializable接口，就可以被保存到文件中，或者作为数据流通过网络发送到别的地方。也可以用 ...
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编程语言 时间：
2017-05-02 23:44:53
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340
一：前置知识详解：SparkSQL重要是操作DataFrame，DataFrame本身提供了save和load的操作，Load：可以创建DataFrame，Save：把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型。二：SparkSQL读写..
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数据库 时间：
2017-04-28 23:31:26
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314
原文作者: pzxbc 原文出处: http://pzxbc.cnblogs.com/ python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次 ...
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编程语言 时间：
2017-04-28 13:40:48
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>>> with open('text.txt','wb') as data:pickle.dump(['a','b',2],data) 保存到文件 >>> with open ('text.txt','rb') as rdata:a_list=pickle.load(rdata)从文件恢复并放到a ...
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编程语言 时间：
2017-04-27 11:51:29
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变量保存到文件 import tensorflow as tf import numpy as np # Create two variables. x_data = np.float32([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]) weights = tf.Variable(tf.random_... ...
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2017-04-26 18:11:47
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464
一：前置知识详解： Spark SQL重要是操作DataFrame，DataFrame本身提供了save和load的操作， Load：可以创建DataFrame， Save：把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什 ...
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数据库 时间：
2017-04-20 23:20:48
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场景简化： 程序中的数据每隔1s实时获得的，存储到链表里，需要及时保存到文件里去。 之前的方法是把链表对象序列化到文件里去，好处是不需要太多处理，不用管链表中是否有元素（相对于后面的第三种方法而言）。可是这样有个问题，每次都得把整个链表序列化到文件里去，当数据多了之后开销挺大的。直觉上应该是每次只把 ...
一、主从同步的工作原理 redis主从复制过程： 当配置好slave后，slave与master建立连接，然后发送sync命令。无论是第一次连接还是重新连接，master都会启动一个后台进程，将 数据库快照保存到文件中，同时master主进程会开始收集新的写命令并缓存。后台进程完成写文件后，mast ...
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2017-04-15 18:04:51
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fopen：打开文件.第一个参数文件名的字符串地址。打开模式：r:读 w:写，会改 没有就创建 a:追加 ，没有就创建 r+：读取和写入 w+:同上但会改 没有就创建a+：同上，但是追加 rb，wb,ab,ab+,a+b,wb+,w+b,ab+,a+b,使用二进制模式而不是文本模式打开，其他类似 g ...
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2017-04-10 23:41:21
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244
