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RSS订阅原创 【maven】idea导入maven解决方案：Unable to import Maven project
java.lang.RuntimeException: com.google.inject.ProvisionException: Unable to provision, see the following errors:java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.maven.model.validation.DefaultModelValidator: method 'void ()' not found
2022-09-06 16:24:17
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原创 mysql（七）多表连接查询 整体分类
什么是连接查询？从一张表中单独查询，称为单表查询。emp表和dept表联合起来查询数据，从emp表中取员工名字，从dept表中取部门名字。这种跨表查询，多张表联合起来查询数据，被称为连接查询。连接查询的分类？根据语法的年代分类： SQL92：1992年的时候出现的语法 SQL99：1999年的时候出现的语法 我们这里重点学习SQL99.(这个过程中简单演示一个SQL92的例子) SQL92语法案例：select e.ename,d.dnamefrom emp e, dept d
2021-10-15 11:48:02
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原创 mysql（六）关键字distinct 去重使用+案例
把查询结果去除重复记录【distinct】注意：原表数据不会被修改，只是查询结果去重。去重需要使用一个关键字：distinctmysql> select distinct job from emp;+-----------+| job |+-----------+| CLERK || SALESMAN || MANAGER || ANALYST || PRESIDENT |+-----------+// 这样编写是错误的，语法错误。// d
2021-10-15 11:44:11
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原创 mysql（五）查询所有字段 【不使用select * from的原因】
mysql查询所有字段第一种方式：可以把每个字段都写上 select a,b,c,d,e,f... from tablename;第二种方式：可以使用* select * from dept; +--------+------------+----------+ | DEPTNO | DNAME | LOC | +--------+------------+----------+ | 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | |
2021-10-12 09:22:31
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原创 MySQL（四） 单表select语句中所有【关键字】执行顺序，+【分组函数】不可在where中原因 +【group by】的使用
MySQL将之前的【关键字】全部组合在一起，来看一下他们的执行顺序 select ... from ... where ... group by ... order by ...以上关键字的顺序不能颠倒，需要记忆。执行顺序是什么？ 1. from 2. where 3. group by 4. select
2021-10-11 16:08:58
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原创 mysql（三） order by 排序练习+实例
15、排序15.1、查询所有员工薪资，排序？select ename,salfrom emporder by sal; // 默认是升序！！！+--------+---------+| ename | sal |+--------+---------+| SMITH | 800.00 || JAMES | 950.00 || ADAMS | 1100.00 || WARD | 1250.00 || MARTIN | 1250.00
2021-10-11 15:06:00
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原创 mysql（二）where 的条件查询+案例展示
14、条件查询14.1、什么是条件查询？不是将表中所有数据都查出来。是查询出来符合条件的。语法格式： select 字段1,字段2,字段3.... from 表名 where 条件;14.2、都有哪些条件？= 等于查询薪资等于800的员工姓名和编号？ select empno,ename from emp where sal = 800;查询SMITH的编号和薪资？ select empno,sal f
2021-10-11 14:55:40
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原创 mysql （一）数据库+数据库管理系统+SQL三者之间的关系 +++SQL语句的整体分类
什么是数据库？什么是数据库管理系统？什么是SQL？他们之间的关系是什么？数据库： 英文单词DataBase，简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 顾名思义：存储数据的仓库，实际上就是一堆文件。这些文件中存储了 具有特定格式的数据。数据库管理系统： DataBaseManagement，简称DBMS。 数据库管理系统是专门用来管理数据库中数据的，数据库管理系统可以 对数据库当中的数据进行增删改查。 常见的数据库管理系统：
2021-10-11 10:41:26
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原创 韦恩图、漏斗图、桑基图、关系图【html/echarts/d3】
1、韦恩图<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="utf-8"> <title>D3韦恩图</title> <style> body { font-size: 16px; font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial
2021-05-21 10:52:34
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原创 pycharm中使用pyecharts生成 【文本数据可视化】 的echarts
本次仅实验总结，具体涉及图表：词云图、主题河流图、关系图# 主 题：词云图from pyecharts import WordCloudimport pandas as pdpost_data = pd.read_csv('G:\\DataPrepro\\Visualize\\test8\\file8\\post_data.csv')wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)post_data2 = post_data.groupby(by=[
2021-05-18 11:07:29
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原创 pycharm中使用pyecharts生成 数据可视化中的交互 的echarts
本次仅实验总结，具体涉及图表：走势图、箱型图、日历图、饼图、折线图# 主 题：北京AQI全年趋势图import pandas as pdfrom pyecharts import Linedf = pd.read_csv('G:\\DataPrepro\\Visualize\\test9\\file9\\beijing_AQI_2018.csv')attr = df['Date']v1 = df['AQI']line = Line("2018年北京AQI全年走势图",title_pos=
2021-05-17 15:55:21
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原创 windows下pycharm搭建spark环境，练习SparkMllib（附代码并成功运行）
总体的架构与sparkSQL类似，架构可参考windows下pycharm搭建spark环境，练习SparkSQL（附代码并成功运行）本文章与sparkSQL类似的架构读取三个文件数据，并导入包pyspark.mllib.recommendation import ALS创建并训练出模型，显示推荐的电影名称然后保存模型，并且再次调用# 主 题：Spark Mlibimport osimport sysimport findspark # 一定要在最前面导入# 初始化spark环境f
2021-05-17 15:43:51
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原创 Django+echarts实现 【柱形图+百分比 】 两种方法附主代码）
先上结果图（有两中显示类型）图一：index.html<!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom --><div id="main" style="width: 1000px;height:620px;"></div><script type="text/javascript"> // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElem
2021-05-07 12:58:23
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原创 JavaWeb(ecplise)+Tomact+MySQL+jsp（jstl）+echarts制作可视化大屏（总述）
先上结果图:JavaWeb的MVC框架具体代码会以echarts的每个图片进行分析~~
2021-04-30 22:09:08
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原创 Django+echarts+mysql（已存数据表）+pycharm生成拟合曲线（本次为多项式）
先上结果图：一、总结构图：注：setting.py文件设置：#静态文件导入STATIC_URL = '/static/'STATICFILES_DIRS=[ os.path.join(BASE_DIR,'static')]#数据库设置（链接本地mysql数据库）DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'visual_curvedem
2021-04-29 11:10:14
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原创 windows下pycharm搭建spark环境，练习SparkSQL（附代码并成功运行）
测试数据内容和类型：先上结果图（图片较多哈~）：代码（图片较多哈~）：# 主 题：spark SQLimport osimport sysimport findspark# 初始化spark环境findspark.init()# Path for spark source folderos.environ['SPARK_HOME'] = "G:\Spark\Install\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7"# Append pyspark t
2021-04-28 17:30:00
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原创 pycharm中使用pyecharts生成【时间比例数据】（类似echarts图）
本次仅实验总结，具体涉及图表：饼图、环形图、堆叠柱形图（2个）、树图、矩形树图、面积折线图一、饼图from pyecharts import Pieimport pandas as pdvote_result = pd.read_csv('G:\\DataPrepro\\Visualize\\test6\\file6\\vote_result.csv')pie = Pie("数据可视化-用户感兴趣领域", "以下是读者的投票结果，读者对金融、医疗保健、市场业令的最感兴趣", title_po
2021-04-27 11:07:25
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原创 windows下pycharm搭建spark环境，并成功运行（附代码）
一、创建项目和.py文件二、在pycharm中添加spark环境若是左侧的python中没有，可点击‘’+‘’号进行添加配置spark环境：总共3个（SPARK_HOME、HADOOP_HOME、PYTHONPATH）（注：SPARK_HOME和HADOOP_HOME已在系统的环境变量添加，故这里不再添加）在编写代码时，建议添加如下代码，保证程序能够运行成功：import osimport sysimport findspark # 一定要在最前面导入'''初始化spark环
2021-04-26 16:27:52
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原创 网站（Django/web）html页面中GET《 http://127.0.0.1:8080/favicon.ico 404 (Not Found)》
一、在HTML文件头部中，添加<link rel="shortcut icon" href='#'>二、制作一个 favicon.ico图标放在标签中
2021-04-24 13:38:15
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原创 Django读取mysql数据库中已有表格【或】将mysql已有数据导入Django
可参考该链接https://blog.csdn.net/weixin_38383877/article/details/81273618?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-12.control&dist_request_id=1332030.10480.16190742727076383&depth_1-utm_sou
2021-04-22 15:19:12
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原创 pycharm中使用第三方库pyecharts----显示echarts图 实例（一）
下载第三方库可在pycharm中的file>setting>project interpreter 下载第三方库，也可使用pip柱形图图像：代码：# 主 题：柱形图from pyecharts import Bargoods = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]sales1 = [5, 34, 46, 21, 5, 100] # 商家A销售量sales2 = [12, 45, 23, 16, 36, 100] # 商
2021-04-03 16:03:25
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原创 pip下载
万能公式：pip --default-timeout=100 install 库名称 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
2021-03-14 15:11:10
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原创 SecureCRTPortable链接ip（虚拟机）（图文详解）
【确定虚拟机ip地址】可参考：https://blog.csdn.net/weixin_44727274/article/details/107265723SecureCRTPortable是个绿色文件，下载安装包，解压即可使用。虚拟机开启下，双击打开，建立快速连接：设置完成后，点击【链接】输入密码后，...
2021-03-14 06:49:30
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原创 Ubuntu 16.04中 Spark安装
准备：首先准备好spark安装包当然其他版本的也好，但jdk最好是1.8以上可以使用ubuntu内部网站下载相关安装包，或者在windows下载之后通过ubuntu的客户端传入ubuntuscala-2.11.12.tgzspark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgzSpark安装步骤：1：需要安装jdk，并配置环境变量（注：首先：配置好虚拟机：IP地址）IP地址：可参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_44727274/article/detai
2021-03-11 12:28:36
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原创 javaweb使用ecplise工具，案例：两数相加，若结果为正调转,正结果页面，否则反之
一、结果图：1、结果为正：2、结果为负：二、结构图（jsp文件，创建动态工程，在WebContent目录下创建jsp）：三、代码：input.jsp<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%><!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8">&l
2021-02-15 12:54:23
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原创 javaweb使用ecplise工具，实现显示当前时间与日期案例
一、结果图：二、代码：<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%><html><head><title>显示当前时间与日期</title></head><body> <p>现在的日期和时间是: <%= (new java.util.Date()).toLocale
2021-02-14 15:06:53
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原创 javaweb使用ecplise工具，实现图书的多项选择、添加购物车以及购物车结果展示案例
一、结果图：1、初始页面（各图书展示）：2、选中页面（选择后，点击提交，触发js）：3、结果展示页面（点击‘查看购物车按钮’）：二、代码结构图：三、代码：1、Infoshow.jsp<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%><!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8">&l
2021-02-14 15:02:36
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原创 javaweb使用ecplise工具中jsp，直角三角形展示数字
一、结果图：二、代码（创建jsp文件）：<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%><!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>JSP脚本段应用实例</title></head><body>
2021-02-14 11:17:34
1922
原创 javaweb使用ecplise工具中jsp，计算1到N累加求和
一、结果图：二、代码：<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" import="java.util.Date" pageEncoding="UTF-8"%><!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>简单的JSP程序实例</title></head&
2021-02-14 11:10:52
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原创 kettle实验四：基于触发器的CDC案例
【实验目的】1.明白Kettle的“表输入”，“插入/更新”组件背后的基本运行过程，以得到期望值。2.熟练掌握“表输入”，“插入/更新”组件的使用，实现不同数据表数据内容的改变。【实验原理】首先说明各个表的作用：cdc_opt_log表是记录用户对那些数据进行了哪些操作，同时记录该操作是否被处理，拉取成功后，我们需要让系统将cdc_opt_log表中字段名为“cdctype”更新为“已处理”； student_cdc_sync表保存插入操作的增量数据；基于上一个实验的数据更新的实例，基于“插入/更新
2021-01-27 08:35:27
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原创 kettle实验三：基于HTTP GET请求的导入与导出
【实验目的】1.利用Kettle的“自定义常量数据”，“HTTP Client”组件，获取具有一定结构的网页内容，并使用。2.熟练掌握“自定义常量数据”，“HTTP Client”，“JSON Input”组件的使用，实现网页内容的获取以及解析。【实验原理】通过“自定义常量数据”将需要访问的URL（网页地址）设置为常量，并将该常量传递给“HTTP Client”步骤以获取具有一定结构的网页内容的相应数据，然后使用“JSON Input”对内容进行解析，选取需要的数据，最后使用“Excel输出”步骤传
2021-01-27 08:31:54
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原创 kettle实验一：Kettle的安装和基本使用
【实验目的】1.掌握jdk以及kettle的环境搭建方法；2.完成kettle的第一个转换实例，并熟练掌握kettle的基本使用。【实验原理】1.安装前准备（1）下载并安装jdk，配置环境变量，并在命令窗口输入java -version 判断是否安装成功（2）安装并成功运行Navicat（3）下载并解压kettle的安装包，双击spoon.bat文件运行2.转换实例如下：读入‘课程信息表.xlsx’文件，输出以‘firstChange.xls’命名的文件3.转换的环境变量和命名参数的配置
2021-01-27 08:19:41
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原创 kettle实验三：HTML数据的导入和导出
【实验目的】1.利用Kettle的“自定义常量数据”，“HTTP Client”组件，获取网页信息。2.熟练掌握“自定义常量数据”，“HTTP Client”组件的使用，实现获取网页内容数据的目的。【实验原理】通过“自定义常量数据”将需要访问的URL（网页地址）设置为常量，并将该常量传递给“HTTP Client”步骤以获取网页内容的相应数据，最后使用“文本文件输出”步骤传递到本地的网页上进行展示。【实验环境】操作系统：Windows10 Kettle版本：7.1.0.0jdk版本：1.8.
2021-01-27 08:08:35
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原创 kettle实验五：使用参照表清理数据
【实验目的】1.利用Kettle的“自定义常量数据”，“流查询”，“计算器”等组件，比对数据并计算出相似率。2.熟练掌握“自定义常量数据”，“流查询”，“计算器”组件的使用，实现数据的比对。【实验原理】通过两个“自定义常数变量”组件分别输入源数据表和参照数据表，使用“流查询”组件进行连接比对，然后通过“计算器”组件计算数据的相似度，进而达到数据处理的目的。【实验环境】操作系统：Windows10 Kettle版本：7.1.0.0jdk版本：1.8.0及以上版本【实验步骤】一、建立转换双
2021-01-27 08:05:20
2596
原创 kettle实验：使用作业生成代理键
【实验目的】1.利用Kettle的“START”，“Transformation”，“Success”组件，实现作业的创建与数据仓库生成业务代理键的方法。2.熟练掌握“生成记录”，“增加序列”，“计算器”，“设置变量”等组件的使用，利用Kettle作业实现使用转换计数器生成序列，生成业务代理键的方法。【实验原理】通过“START”设定作业执行的顺序与调度策略，然后通过“Transformation”调度执行相关的转换，再通过“Success”设定作业执行完毕。在此实验中，需要创建两个转换分别给两个“
2021-01-27 08:02:46
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