本人的原因是因为引入了jackson-dataformat-xml依赖导致的，下面查看自己项目是否包含此依赖，如果包含的话，可以去掉。 有的人添加了下面注解后可以解决，不过我这里没有解决。...还是依靠上图的操作解决的。 @RequestMapping(produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) 本人去掉此依赖后，就好了。...追根到底发现，依赖jackson-dataformat-xml的项目中也没有直接依赖jackson-dataformat-xml。...点到最后发现是spring-cloud-starter-netflix-eureka-server中依赖了jackson-dataformat-xml.
oracle的minus返回第一个表中有、第二个表中没有的数据 CREATE TABLE hovertree_union_1 ( id INT, val VARCHAR(10) );
在”settings.py"中将第22行（pycharm中为第22行，不同编辑器可能行数不同）的“ROBOTSTXT_OBEY”协议前加“#“进行注释。...将第19行（pycharm中为第19行，不同编辑器可能行数不同）的”USER_AGENT“前的”#“注释去掉，将其值改为浏览器中用F12看到的值。...可见我们提取到的每行数据列表中只有1个数据，因此我们使用”extract_first()"表示取第一个元素。...注意："extract()[0]"和“extract_first()"均可取到第一个元素，一旦没有数据时，”extract()[0]“会报错小标范围溢出终止程序运行，而“extract_first()“...则会直接返回”null"表示空值，不会打断程序运行，因此，我们在取第一个元素时，我们常用”extract_first()”。
而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求，这样会产生大量的RPC请求，性能不会很好。 1.2.解决思路 如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据，那肯定会大大提高系统的性能。...1.3.实践情况 举例如下： 我们建立了一张有两个列族的表，添加了10行数据，每个行的每个列族下有10列。这意味着整个表一共有200列（或单元格，因为每个列只有一个版本），其中每行有20列。...5 20 10 3 同上，不过这次的批量值与一行的列数正好相同，所以输出与上面一种情况相同。...通过HTable.add(Put)添加的Put实例都会添加到一个相同的写入缓存中，如果用户禁用了自动刷新，这些操作直到写缓冲区被填满时才会被送出。...FilterList中包含FirstKeyOnlyFilter和KeyOnlyFilter两个过滤器，使用以上组合的过滤器将会把发现的第一个KeyValue行键（也就是第一列的行键）返回给客户端，这将会最大程度地减少网络传输
在《Excel公式练习：查找每行中的最小值并求和》中，我们提供的示例数据每行只有2列，如果数据有3列，又如何求每行最小值之和呢？ 本次的练习是：如下图1所示，求每行最小值之和。...3.从第一个值开始，通过查看数组中的每n个值来提取行最大值，其中n是原始数据集中的列数。...因为RANK函数从秩1开始（对于最大的数据值），当它向下移动数据集时，分配更高的秩值，当涉及到重复时，它将相同的秩分配给相同数据值的所有重复实例，然后在将下一个秩分配给数据集中下一个较小的值时跳过秩。...提取上述秩值很简单，使用MOD函数，与之前使用的乘数值相同。 剩下的就是使用这个最终的秩数组作为LARGE函数的第二个参数，而原始数据集作为第一个参数。...行的最小值2开始，第19行的最小值3，依此类推，直到第一行的最小值3为止。
如果 Z 是矩阵，则 Z 中位于同一行内的元素将出现在 y 轴上的相同位置。 bar3(...,width) 设置条形宽度并控制组中各个条形的间隔。默认 width 为 0.8，条形之间有细小间隔。...显示的默认模式为 'detached'。 'detached' 在 x 方向上将 Z 中的每一行的元素显示为一个接一个的单独的块。...条形高度是行中元素的总和。每个条形标记有多种颜色，不同颜色分别对应不同的元素，显示每行元素占总和的相对量。 bar3(...,color) 使用 color 指定的颜色显示所有条形。...将图形绘制到 ax 坐标区中，而不是当前坐标区 (gca) 中。 h = bar3(...) 返回由 Surface 对象组成的向量。...如果 Z 是矩阵，则 bar3 将为 Z 中的每一列创建一个 Surface 对象。 案例 创建三维条形图 加载数据集 count.dat，它会返回一个三列矩阵 count。
NumPy 的核心基础是 N 维数组（N-dimensional array，ndarray），即由数据类型相同的元素组成的 N 维数组。...这将返回一个包含每行和的一维数组。 r1.sum(axis=1).argmin()：这行代码找出了数组r1中每行和的最小值所在的索引（即和最小的行的行号）。...argmin()函数返回使得最小值出现的第一个位置的索引。...输出结果： 和最小的行的行号是: 0 array([167, 218, 262, 195]) 7、同时输出r1数组第一行和最后一行的最后两列数据 要求输出后： print(r1[[0,-1],-2:])...2、4两行(提示：使用np.delete函数，可以自行百度其用法) r2 = np.delete(r2,[1,3],axis=0) #这里的axis=0就表示行，而不是跨行 r2 np.delete(
那么如何监测用户是在“连续活动”的时候，且当前token超时后，系统能自动获取新token，并且在之后请求中使用该新token呢？...简化一下表述：如何在拦截里中，判断token失效了能自动请求新token,并且把新token赋予当前的拦截请求中去。...3、当业务请求返回结果后，再触发第一步的Subject对象的next的方法。 此过程对用户无感的，默默地更新了token,他/她又可以愉快的玩耍30分钟了。...： 一是在拦截器里创建一个 new Subject(); 然后返回它。 ...这个问题最根本的原因是不要设计token这种验证的机制，应该用session来做。 不过我也趁此机会，探索一下拦截器中的异步请求问题，在其它时候没准用的着吧
Scrapy 简介 Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。...初始的爬取URL和后续在页面中获取的待爬取的URL将放入调度器中，等待爬取。...引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。...爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。...中用于解析返回(response)的回调函数 --pipelines: 在pipeline中处理item --rules or -r: 使用 CrawlSpider 规则来发现用来解析返回(response
start_urls：爬取的URL列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。...包含 [dmoz]的行 ，那对应着我们的爬虫运行的结果。 可以看到start_urls中定义的每个URL都有日志行。 还记得我们的start_urls吗？...进入到项目的顶层目录，也就是第一层tutorial文件夹下，在cmd中输入： 回车后可以看到如下的内容： 在Shell载入后，你将获得response回应，存储在本地变量 response中。...而现在的Shell为我们准备好的selector对象，sel，可以根据返回的数据类型自动选择最佳的解析方案(XML or HTML)。 然后我们来捣弄一下！...我们只需要红圈中的内容： 看来是我们的xpath语句有点问题，没有仅仅把我们需要的项目名称抓取出来，也抓了一些无辜的但是xpath语法相同的元素。
关联子查询的执行逻辑 在关联子查询中，对于外部查询返回的每一行数据，内部查询都要执行一次。另外，在关联子查询中是信息流是双向的。...外部查询的每行数据传递一个值给子查询，然后子查询为每一行数据执行一次并返回它的记录。然后，外部查询根据返回的记录做出决策。...内部查询的执行不依赖于外部查询，且内部查询只处理一次，外部查询基于内部查询返回值再进行查询，就查询完毕了。 而在关联子查询中，信息传播是双向而不是单向的。...这段代码的执行步骤如下： 第一步：先执行外部查询，select* from emp e也就是遍历表中的每一条记录，而因为子查询中用到了自连接（where job=e.job），所以将外部查询的第一条记录...总结 普通子查询的内部查询独立于外部查询，可以单独执行，但子查询仅执行一次，外部查询基于返回值再进行查询和筛选，整个查询过程就结束了。 在关联子查询中，内部查询依赖于外部查询，不能单独执行。
爱写bug（ID：icodebugs） 作者：爱写bug 给定一个非负索引 k，其中 k ≤ 33，返回杨辉三角的第 k 行。...[img] 在杨辉三角中，每个数是它左上方和右上方的数的和。...这样只在一个数组上修改即可：该数 的值 = 该数的值+该数左边的值之和（该数不包括第一个和最后一个数）。 这道题只是不用考虑每一行输出，只输出最后一行。...这样只在一个数组上修改即可：该数 的值 = 该数的值+该数左边的值之和（该数不包括第一个和最后一个数）。...如果 j 指针从左开始更改索引的值： 1 1,1 1,2,1 索引1 的值是索引 0 和 1的和，没问题 1,3,4,1 索引2 的值是索引 2 和索引 1的和 为4，而不是预期的3 因为我们是在同一个数组里更改每个数值的
，则需要对每一行每一列进行操作，观察图形每行每列都有一定的规律，首先来先看行，行中有两种模式分类一种是数据+| 一种是---加| 首先对每一行数据进行打印则先用for循环便利每行内部在嵌套...同理在打印---的时候也是相同，在第一个for循环内另嵌套一个for前应该控制只打印两行所以要加上if(i 在嵌套for循环for内部实现与上述原理相同，还有一点，记得每个for循环后面要加上换行即可打印出棋盘...，判断输赢，代码逻辑是：首先便利每一行是否有三个值是相等的，如果有就返回这个值 ，所以此函数返回类型为char，而且在test.c文件的game函数内while循环外定义一个局部变量char ret用来接收判断谁赢了的函数的返回值...，当满足某一方赢时跳出死循环，在WhoWin中如果游戏还没结束就返回一个值代表游戏继续，当每行判断完继续判断每列是否有三个相同的落子，如果有就返回那个值，还剩下的就是对角线，满足的时候同样返回满足的值。...设'T'为平局'G'为继续游戏，在test.c中的game函数中循环内用ret接受WhoWin的返回值在玩家操作和电脑操作后面各调用一次判断每次操作后是否赢了游戏，如果赢了游戏跳出循环，循环外加上if语句由返回值确定谁赢了游戏
无论何种能力，窗口函数都不会影响数据行数，而是将计算平摊在每一行。 这两种能力需要区分理解。...如果不用 GROUP BY，聚合后返回行数会压缩为一行，即使用了 GROUP BY，返回的行数一般也会大大减少，因为分组聚合了。...分组内，按照 people 排序后进行了 累加（相同的值会合并在一起），这就是 BI 工具一般说的 RUNNGIN_SUM 的实现思路，当然一般我们排序规则使用绝对不会重复的日期，所以不会遇到第一个红框中合并计算的问题...为了验证猜想，我们试试 avg() 的结果： 可见，如果直接利用上一行结果的缓存，那么 avg 结果必然是不准确的，所以窗口累计聚合是每行重新计算的。...我们看下面的例子： 按照地区分组后进行累加聚合，是对 GROUP BY 后的数据行粒度进行的，而不是之前的明细行。
爱写bug（ID：icodebugs） 给定一个非负索引 k，其中 k ≤ 33，返回杨辉三角的第 k 行。...img 在杨辉三角中，每个数是它左上方和右上方的数的和。...这道题只是不用考虑每行输出，只输出最后一行。这样只在一个数组上修改即可：该数 的值 = 该数的值+该数左边的值之和（该数不包括第一个和最后一个数）。...如果 j 指针从左开始更改索引的值： [1] [1,1] [1,2,1] 索引1 的值是索引 0 和 1的和，没问题 [1,3,4,1] 索引2 的值是索引 2 和索引 1的和 为4，而不是预期的3 因为我们是在同一个数组里更改每个数值的...(int j = i; j >0; j--) { nums[j] = nums[j] + nums[j-1];//当j为1时，nums[j]为0，不影响最后一个值，不用单独给每行末尾赋值
我们来实地进行测试验证看一下，这是在我电脑虚拟机上的一个测试结果，DD了2G的文件，花了4.99秒的时间，实际上这个命令结束的时候数据没真正写到磁盘上去，对于磁盘的写到缓存就返回了。...-d 每行输出包含时间戳记。时间从跟踪开始以每秒显示。跟踪输出的第一行显示测量单个时间戳记的基本时间。缺省不显示时间戳记。 -D 每行输出显示增量时间。...-o 指定用于跟踪输出的文件。缺省时输出指向标准错误。 -p 将参数作为一列现存进程的进程标识而不是要执行的命令解释到 truss。...-h 输出简要的帮助信息. -i 输出系统调用的入口指针. -q 禁止输出关于脱离的消息. -r 打印出相对时间关于,,每一个系统调用. -t 在输出中的每一行前加上时间信息....-tt 在输出中的每一行前加上时间信息,微秒级. -ttt 微秒级输出,以秒了表示时间. -T 显示每一调用所耗的时间.
请你返回方阵中战斗力最弱的 k 行的索引，按从最弱到最强排序。 如果第 i 行的军人数量少于第 j 行，或者两行军人数量相同但 i 小于 j，那么我们认为第 i 行的战斗力比第 j 行弱。...那就让小猪来揭开它神秘的头盖骨吧！yeah~ 首先是给定的数据是一个二维数组，其中每一行里有士兵（用 1 表示）和平民（用 0 表示），并且士兵一定是在平民前面。...然后我们再看，需求是要返回战斗力排名前 k 的行的序号。也就是说，我们需要按照每行的战斗力进行排序，而战斗力就是士兵的数量。那么结合上面的信息，我们直接的思路就很清晰了。...具体流程如下： 利用二分查找，寻找每一行第一个 0 的位置，并把它和序号一起放进新的数组。 按照要求对该数组进行排序。 返回前 k 个的需要。...那么基于这个思路，我们来纵向的看一下数据，即一列一列的看。我们会发现，当我们在某一列遇到某行第一次出现 0 的时候，它其实就是我们目前状态下的最小战斗力。而我们最终需要的其实就是前 k 个这样的值。
分析函数计算的行是在order by之前的group by,having等之后的行，这个要注意。...2．partition子句，partition子句是在order by之前的，也就是按指定键值对行分区，每个分区内应用order by,window等规则，确定每行所属的窗口，然后对每行用分析函数计算，...rows是物理行，如果order by中的排序键值不唯一，oracle不保证重复排序值的行分析函数返回的结果稳定，因为这种排序是不稳定的,order by中的列值相同，他们对应的窗口是不稳定的。...range保证结果的确定性,因为相同排序键值所属的窗口是一致的，但是rows则不行，它是物理行，排序键值有重复，当前行对应的窗口是不确定的，如上面的，也许再运行就碰到name='c'的sum值为4，而name...注意分析函数和组函数的区别，这个要开始就说，专门一节，组函数对每个组一般返回单行，但是分析函数是对每行计算的，所有每行都会返回一个分析函数的计算值。
Item Pipeline典型的用途是： 1.清理HTML数据 2.验证爬取的数据(检查items是否包含某些字段) 3.检查副本(并删除它们) 4.将item数据存储在数据库中 1.1...，并删除已处理的item,假设我们的items有一个惟一的id，但是我们的spider返回的是具有相同id的多个items: from scrapy.exceptions import DropItem...2.item将从spider返回并进入item pipeline； 3.当item到达FilePipeline，在file_urls字段中的urls会使用标准scrapy调度器和下载器下载（这意味着调度程序和下装程序中间件被重用...文件字段列表中的files将保留原来的file_urls字段的相同顺序，如果有下载失败的文件，错误将会被记录，而file不会被记录到files字段中。...IMAGES_EXPIRES = 30 Images Pipline可以自动创建下载图像的缩略图，在setting中增加IMAGES_THUMBS参数,参数为一个字典，其中的键是缩略图名称，而值是它们的维数
当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理。...以下是item pipeline的一些典型应用： 清理HTML数据 验证爬取的数据(检查item包含某些字段) 查重(并丢弃) 将爬取结果保存到数据库中 1 如何编写你自己的item pipeline...爬取到的item，存储到一个独立地 items.jl 文件，每行包含一个序列化为JSON格式的item: import json class JsonWriterPipeline(object):...让我们假设我们的item有一个唯一的id，但是我们spider返回的多个item中包含有相同的id: from scrapy.exceptions import DropItem class DuplicatesPipeline...，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。
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