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    解决axis2处理java.util.Date类型对象时丢弃时间部分问题

    这是几个月前事儿了,那时,这个问题并不影响整个系统开发,所以一直搁置在那里,最近整个系统接近完成了。做为一个重要但不紧急问题,我又重新开始研究axis2代码,着手解决这个问题。...,而对于日期时间则分别定义了date,time和dateTime三种不同类型。...也就是说,这个问题最简单 解决方案一 就是你需要在webservice中使用java.util.Calendar代替java.util.Date来传递完整日期时间数据。...java.util.Date替换成java.sql.Timestamp,还是不能解决问题,我觉得这算是axis2一个bug SimpleDateFormat zulu = new...好了,到这一步,问题算是基本解决了,但这就完了么?未必哦。

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    pythonfloat类型计算精度不高问题(已解决

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 说可能比较啰嗦。 在洛谷P2181 对角线 问题中,按照高中所学组合数可推答案为Cn4(该题题解中有详细过程,这里不多赘述),问题在本文中并不重要。...但题中有一个有意思点,就是题目的答案是非常大,用long long都不行,c++中需要用unsigned long long,自然,我就想到pythonint类型范围与内存挂钩,(一般可理解能取到该系统最大值...) 那么大家可以运行一下这个程序,其实如果精度较低情况下,答案是没有问题,但是此题正好碰到了它最高精度,会发现结果相差不多,导致我没有全ac,于是我开始探寻原因 其实我最开始没有主要float类型.../”默认为float除法,根据计算机给予float类型精度本身就是小于c++中unsigned long long类型 查阅为253次方,自然不满足题意,float就会取一个近似值(这不糊弄人吗...[doge]) 上边代码应该时最简单改法了,但是其实还有一种改法 就是提高精度(利用pythondecimal模块)即可。

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    解决redis与Python交互取出来是bytes类型问题

    ') print(result) result1 = sr.get('name') print(result1) 运行结果: True b’python’ 这里我们存进去是字符串类型数据...,取出来却是字节类型,这是由于python3与redis交互驱动问题Python2取出来就是字符串类型。...为了得到字符串类型数据,你可以每次取出来decode一下,但是太繁琐了,可以这样设置: sr = StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0,decode_responses...而读文件较快方式就是python了,另外python提供了非常好用api帮助我们连接redis。...a.log 插入到redis中 python RedisFIleToRedis.py /data/a.log 以上这篇解决redis与Python交互取出来是bytes类型问题就是小编分享给大家全部内容了

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    解决WIN10连不L2TP类型VPN问题

    错误描述: 无法建立计算机与VPN服务器之间网络连接,因为远程服务器未响应。这可能是因为未将计算机与远程服务器之间某种网络设备(如防火墙、NAT、路由器等)配置为允许VPN连接。...请与管理员或服务提供商联系以确定哪种设备可能 产生此问题。...解决办法: 首先分析原因:原因是L2TP连接需要IPSec加密,可能是IPSec加密被禁用了,需要在注册表启用它,具体步骤如下: win+r键打开运行框,输入 regedit 打开注册表...; 找到 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\RasMan\Parameters 将ProhibitIPSec值改为0;...2; 重启计算机; 错误描述: L2TP连接尝试失败,因为安全层在初始化与远程计算机协商时遇到了一个处理错误 解决办法: win+r键打开运行框,输入 regedit 打开注册表

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    手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表(下)

    一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见16种图表()》演示了8种常见图表,今天我们继续演示另外8种常见图表绘制。...旭日图在显示一个环如何被划分为作用片段时最有效,而另一种类型分层图表树状图适合比较相对大小。...基础漏斗图 多漏斗图对比 这里我们演示直接从pd.Dataframe类型数据操作绘制情况 # 构建测试数据 pd.Dataframe类型 import pandas as pd stages = [...import plotly.graph_objects as go import pandas as pd from datetime import datetime # 获取案例数据 df = pd.read_csv...plotly地图绘制形式有很多种,这里不做更详细介绍,我们后续再找个时间详细讲解。 这里用此前《Python爬取贝壳找房8万+二手房源,看看普通人在北京买房是有多难!》

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    Docker - 解决 gitlab 容器项目进行 clone 时,IP 地址显示一串数字而不是正常 IP 地址问题

    问题背景 通过 gitlab 容器创建了一个项目,想 clone 到本地,结果发现项目的 IP 地址是一串数字 ? 问题排查 明明创建项目的时候,IP 地址还是正常鸭! ?...那到底要怎么解决呢!...解决方案 先说下我创建 gitlab 容器语句 是进行了目录映射 docker run -d -p 443:443 -p 9001:80 -p 8022:22 \ --name gitlab \ -...将这个 external_url 改成主机 IP,不需要加端口哦 保存! 重启 gitlab 容器 docker restart gitlab 修改成功 ?...注意事项一 如果重启 gitlab 容器,访问网页时候报 502,可以参考这篇文章解决 https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13883500.html 注意事项二 如果没有映射目录

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    Pandasdatetime数据类型

    Pythondatetime对象 Python内置了datetime对象,可以在datetime库中找到 from datetime import datetime now = datetime.now...microseconds=546921) 将pandas中数据转换成datetime 1.to_datetime函数 Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime...列转换为datetime类型 提取日期各个部分 d = pd.to_datetime('2023-04-20’) # 可以看到得到数据是Timestamp类型,通过Timestamp可以获取年,月...在freq传入参数基础,可以做一些调整 # 隔一个工作日取一个工作日 pd.date_range('2023-01-01','2023-01-07',freq='2B’) freq传入参数可以传入多个...,可用于计时特定代码段) 总结: Pandas中,datetime64用来表示时间序列类型 时间序列类型数据可以作为行索引,对应数据类型是DatetimeIndex类型 datetime64类型可以做差

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    开启机器学习第一课:用Pandas进行数据分析

    翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 本课程目的并不是要开发一门全新机器学习或数据分析综合入门课程,也不是想借此来取代基础教育、在线/离线课程或一些专业和书籍。...梯度提升(gradient boosting) 社区 参加课程后,你将被邀请加入OpenDataScience Slack社区,有专业老师在线指导,为你解答课程及作业问题。...你还可以在线学习各种相关数学和Python在线课程(对于Python CodeAcademy来说)。Wiki也能为你提供更多帮助。...作业任务就是填写缺少代码片段,并在Google测验表单中回答相应问题; 每个作业任务都要在一个星期内完成。...此外,在实际应用中,我们通常都是尝试从最简单机器学习模型开始,然后进一步构建更复杂解决方案。 ▌5. 作业#1 在这次作业中,你将分析美国居民UCI成人数据集,统计人口信息。

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    手把手教你用Prophet快速进行时间序列预测(附Prophet和R代码)

    类似这样待解决问题都是重要时间序列问题。 这就是时间序列预测被看作数据科学家必备技能原因。...事实,我们将预测问题类比为拟合曲线模型,而不是精确地去看时间序列中每个时点观测值。 1....在研究趋势成分时,分析师要面临两个基本问题: 过拟合 欠拟合 参数changepoint_prior_scale可以用来调整趋势灵活性并解决以上两个问题。参数值越大,拟合时间序列曲线越灵活。...这里我在Python中运用Prophet来解决下面链接(DATAHACK平台)中实际问题。...读者可以继续调整超参数(季节性或变化性傅里叶阶数)以得到更好分数。读者也可以尝试使用不同方法将每日转化为每小时数据,可能会得到更好分数。 R代码实现如下: 应用R解决同样问题

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    Pandas时序数据处理入门

    作为一个几乎每天处理时间序列数据的人,我发现pandas Python包对于时间序列操作和分析非常有用。 使用pandas操作时间序列数据基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...[ns]', length=169, freq='H') } 我们可以检查第一个元素类型: type(date_rng[0]) #returns pandas....') df.drop(['date'], axis=1, inplace=True) df.head() } 如果数据中“时间”戳实际是字符串类型,而不是数字类型呢?...3、丢失数据可能经常发生-确保您记录了您清洁规则,并且考虑到不回填您在采样时无法获得信息。 4、请记住,当您对数据重新取样或填写缺少值时,您将丢失有关原始数据集一定数量信息。...我建议您跟踪所有的数据转换,并跟踪数据问题根本原因。 5、当您对数据重新取样时,最佳方法(平均值、最小值、最大值、和等等)将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。

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    数据科学家常犯 15 个编码错误

    作者 | Gerold Csendes 译者 | 王坤祥 策划 | 凌敏 本文作者介绍了数据科学家在编写代码时常犯几个错误,并给出了自己对问题看法以及相应解决方案。...但是,如果你想让自己代码对其他人(包括未来自己)有高可读性,并且可重现及运行时维持高效率,可能就没那么容易了。我们可以通过减少开发中常见不良做法来解决这个问题。...相反,我总结了几点开发中最常见到问题(也是我自己之前经常犯错误),并有针对性地给出相应解决方法及其相关学习资料。...自带 date 工具 在 Python 中使用日期模块确实不是特别友好,因为它语法比较奇怪,而且让人难以理解并记忆。...15 缺少信息安全意识 将重要信息(密码、密钥)推送到公共 GitHub 仓库是一个普遍存在安全问题。如果你想了解这个问题严重性,请查看 qz 这篇文章。

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    39个 Python Datetime 小例子,拯救因时间抓狂

    我们都知道,在 Python 中有各种数据类型,例如整数、浮点数、字符串等。同时在开发脚本或各种算法当中,我们应该经常会使用日期和时间。...Python datetime 模块有 5 个主要类(模块一部分): date 操作日期对象 time 操作时间对象 datetime 是日期和时间组合 timedelta 允许我们使用时间区间...(2022, 12, 31).isoformat() Output: '2022-12-31' strptime() 为了解决上述 ValueError 问题,我们可以使用 strptime() 函数...- second_date 返回什么类型对象: type(date_diff) Output: datetime.timedelta 此对象类型datetime.timedelta,它名称中有...使用时区 下面我们来看一看时区,它们可以有不同形式。我们还应该知道,一些地区实施夏令时 (DST),而另一些地区则没有。 Python 区分两种类型日期和时间对象:naive 和 aware。

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    【C++初阶】类与对象:6个默认成员函数-----构造函数和析构函数

    我们在写代码时候经常会忘记初始化和销毁,C++构造函数和析构函数就能避免这个问题。 默认成员函数:用户没有显式实现,编译器会生成成员函数称为默认成员函数。...4.构造函数主要任务并不是开空间创建对象,而是初始化对象。 B.特性 1. 函数名与类名相同。 2. 无返回值。 3. 对象实例化时编译器自动调用对应构造函数。 4....class Date { public: Date(int year = 23, int month = 5, int day = 1) { cout << "构造" << endl; _year...二.析构函数 A.概念 析构函数:与构造函数功能相反,析构函数不是完成对对象本身销毁,局部对象销毁工作是由编译器完成。而对象在销毁时会自动调用析构函数,完成对象中资源清理工作。...对象生命周期结束时,C++编译系统系统自动调用析构函数; 5.与构造函数相同:    a.析构函数对内置函数不做处理;    b.对自定义类型会去调用自定义类型析构函数; class Eve

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    数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

    这个简短章节绝不是 Python 或 Pandas 中可用时间序列工具完整指南,而是用户应如何处理时间序列广泛概述。...他们缺陷是当你处理大量日期和时间时候: 正如 Python 数值变量列表不如 NumPy 风格数值数组,与编码日期类型化数组相比,Python 日期时间对象列表不是最优。...时间类型化数组:NumPy datetime64 Python 日期时间格式缺陷,启发了 NumPy 团队,向 NumPy 添加一组原生时间序列数据类型。...最后,我们将注意到,虽然datetime64数据类型解决Python 内置datetime类型一些缺陷,但它缺少datetime提供许多便利方法和函数。特别是dateutil。...如前所述,它本质Python 原生datetime替代品,但它基于更高效numpy.datetime64数据类型。 相关索引结构是DatetimeIndex。

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