依赖倒转原则 (DIP)在整个S.O.L.I.D原则是最为重要的，但偏偏又是最难理解的😓
最近爬取了武汉地铁线路的信息，通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息，使用Dijkstra算法对路径进行规划。
从这一篇开始，大概会花四五篇的内容篇幅，归纳整理一下之前学过的SQL数据库，一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础，二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作，暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium（当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line）。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件（csv\txt文件）。 文件
公众号断更好几天了，期末了难免有点忙，在这跟大家说一声抱歉。上次对租金预测比赛进行的是数据分析部分的处理机器学习实战--住房月租金预测（1），今天继续分享这次比赛的收获。本文会讲解对特征工程的处理。话不多说，我们开始吧！
上次分享的从0开始如何用一个月杀进机器学习比赛Top25%受到很多小伙伴的支持，今天继续分享这次比赛的收获。本文会讲解数据集的分析。话不多说，我们开始吧！
While playing with geometric figures Alex has accidentally invented a concept of a nn-th order rhombus in a cell grid.
今天教大家用python制作北上广深——地铁线路动态图，这可能是全网最全最详细的教程了。
官方网站：http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=jspopular3.0/guide/custom 百度开源插件RichMarker:https://gith
写在前面：本文从北京公交路线数据的获取和预处理入手，记录使用python中requests库获取数据，pandas库预处理数据的过程。文章在保证按照一定处理逻辑的前提下，以自问自答的方式，对其中每一个环节进行详细阐述。本次代码均在jupyter notebook中测试通过，希望对大家有所启示。
jquery 的流行造就了诸多令人称奇的插件，这里选出10款实用插件供大家参考使用。 本文翻译自国外技术博客，欢迎热心ITer参与我们的翻译工作，提供更多的优秀资料以供大家参考学习。 arbor
将浏览器console输出的内容拷贝下来，粘贴到一个文本里面，另存为geojson或者json均可。用QGIS打开并做简单的符号化即可得到如下效果。
近期，蛋壳公寓“爆雷”事件持续发酵，期间因拖欠房东房租与租客退款，蛋壳公寓陷入讨债风波，全国多地蛋壳公寓办公区域出现大规模解约事件，而作为蛋壳公寓总部所在地北京，自然首当其冲。
（编者注：本翻译不代表登链社区的立场，也不代表我们（有能力并且已经）核实所有的事实并把他的观点分离开来。）
1.需求描述 对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如s
导读：最近看了新周刊的一篇推送《我们分析了3447个地铁站，发现了中国城市地名的秘密》，有关地铁名字的分析。
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 最近看了新周刊的一篇推送，有关地铁名字的分析，链接如下。 我们分析了3447个地铁站，发现了中国城市地名的秘密 于是乎也想着自己去获取数据，然后进行分析一番。 当然分析水平不可能和他们的相比，毕竟文笔摆在那里，也就那点水平。 大家看着乐呵就好，能提高的估摸着也就只有数据的准确性啦。 文中所用到的地铁站数据并没有去重，对于换乘站，含有大量重复。 即使作者一直在强调换乘站占比很小，影响不是很大。 但于我而言，去除重复数据还是比较简单的。 然后照着人家的路子去分析，多学习
1.上节回顾 1 class School: 2 x=1 3 def __init__(self,name,addr,type): 4 self.Name=name 5 self.Addr=addr 6 self.Type=type 7 8 def tell_info(self): 9 print('学校的详细信息是：name:%s addr:%s' %(self.Name,self.Addr)) 1
Java 是第一大编程语言和开发平台。它有助于企业降低成本、缩短开发周期、推动创新以及改善应用服务。如今全球有数百万开发人员运行着超过 51 亿个 Java 虚拟机，Java 仍是企业和开发人员的首选开发平台。
最近看了新周刊的一篇推送，有关地铁名字的分析，链接如下。 我们分析了3447个地铁站，发现了中国城市地名的秘密 于是乎也想着自己去获取数据，然后进行分析一番。 当然分析水平不可能和他们的相比，毕竟文笔摆在那里，也就那点水平。 大家看着乐呵就好，能提高的估摸着也就只有数据的准确性啦。 文中所用到的地铁站数据并没有去重，对于换乘站，含有大量重复。 即使作者一直在强调换乘站占比很小，影响不是很大。 但于我而言，去除重复数据还是比较简单的。 然后照着人家的路子去分析，多学习一下。 / 01 / 获取分析 地铁信息
于是乎也想着自己去获取数据，然后进行分析一番。当然分析水平不可能和他们的相比，毕竟文笔摆在那里，也就那点水平。大家看着乐呵就好，能提高的估摸着也就只有数据的准确性啦。
作为当代年轻人，“买房”是压在我们头上的几座大山之一，但是大部分人还是没有经验的，再加上鱼龙混杂的房产中介，买房的时候很容易被割韭菜。本文讲讲如何结合GIS找到一个离地铁近、价格又比较美丽的二手房。
提供一个抽象类，将部分逻辑以具体方法或构造器的形式实现，然后声明一些抽象方法来迫使子类实现剩余的逻辑。不同的子类可以以不同的方式实现这些抽象方法（多态实现），从而实现不同的业务逻辑。
最近在逛一个艺术品网站，很多有意思的地图，今天选取了10张有意思的世界地图分享给大家。每张地图下是其对应的地址，感兴趣的童鞋可以根据网站购买其对应的产品。
模板方法模式 提供一个抽象类，将部分逻辑以具体方法或构造器的形式实现，然后声明一些抽象方法来迫使子类实现剩余的逻辑。不同的子类可以以不同的方式实现这些抽象方法（多态实现），从而实现不同的业务逻辑。 使
首先需要一个Python3环境,怎么准备我就不多说了,实在不会的出门右转看一下廖雪峰老师的博客.
介绍一下前端开发思路，百度鹰眼轨迹管理平台是用ES6、React、Reflux开发的。自己开发的简单轨迹管理平台Demo是使用Backbone和marionette开发的。下面截图介绍一下前端思路。
很早的时候看到别人博客的足迹地图，就想着自己也搞一个，但是没找到相关的技术文章。不知道从何下手，前两天有了思路就做了起来。可以网上找地图的素材也可以用百度高德的开放平台做，还有一些其他的jQuery地图插件，也可以做出很漂亮很酷炫的地图，不过感觉没有百度地图这样的。。。。
然而大家都知道，正常的地图瓦片数据，是多种数据的叠加，怎能能够做到如此干净的地图呢。
When will tangible rewards inspire consumer/employee motivation？ When the work you want to inspire is non-creative work When financial compensation is the main concern, i.e. low-income workers. When you need short-term adoption. When no other intrinsic mot
使用方式 {% note class_name %} Content (md partial supported) {% endnote %} 其中，class_name 可以是以下列表中的一个值： default primary success info warning danger 呈现效果 效果： {% note default %} default {% endnote %} {% note primary %} primary {% endnote %} {% note success %}
文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算，当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时，通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。 高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容，这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移(‘apple’ ‘appel’)以及一些并列词语位置的颠倒之类的等等一些不会涉及到语义分析的一些内容。
社交网络最近几年风靡全球，那么在老牌的出版业，是如何应对这股新型的社会化浪潮的呢？我们来看看国外同行的做法。
作者：matrix 被围观: 1,197 次 发布时间：2020-06-26 分类：兼容并蓄 零零星星 | 一条评论 »
先前写过一篇文章： 【技巧】ionic3底部Tab居中圆形凸出按钮 里面很简单地就实现了，那在ionic4中又是如何实现呢？也是很简单的。 实现 html部分： <ion-tabs> <ion-tab-bar slot="bottom"> <ion-tab-button tab="tab1"> <ion-icon name="today"></ion-icon> <ion-label>运输信息</ion-label> </ion-tab-button>
三私一公：私有的静态变量（存放实例），私有的构造方法（防止创建实例），私有的克隆方法 (防止克隆对象)，公有的静态方法（对外界提供实例）
特点： 三私一公：私有的静态变量（存放实例），私有的构造方法（防止创建实例），私有的克隆方法(防止克隆对象)，公有的静态方法（对外界提供实例）
前言 前两天在 echarts 上寻找灵感的时候，看到了很多有关地图类似的例子，地图定位等等，但是好像就是没有地铁线路图，就自己花了一些时间捣鼓出来了这个交互式地铁线路图的 Demo，地铁线路上的点是在网上随便下载了一个，这篇文章记录自己的一些收获（毕竟我还是个菜鸟）以及代码的实现，希望能够帮到一些朋友。当然，如果有什么意见的可以直接跟我说，大家一起交流才会进步。 效果图 image.png http://www.hightopo.com/demo/subway/index.html 地图稍微内容有点多
在日常出行中有时候会需要用到地毯地铁，网上找的地铁线路图大多数都不太清晰，而且有水印，对本人这种视力不好的人来说看起来是真的不方便。我想可以通过站点数据制作属于自己的线路图。主要还是缺乏站点数据，有数据了图自然就有了。经过网上查询，发现高德地图上有专门的地铁线路图，但是不能导出数据或图片，只好自己想办法抓取了，下面我们就通过使用python获取自己所在城市的地铁站点数据。抓取思路是这样，首先，用浏览器高德地图官网 ，搜索地铁， 进入地铁线路网站如下，网址：http://map.amap.com/subway/index.html，然后我们通过python爬虫爬取各线路各站点的 名称、经纬度 信息，以供后续使用。在获取数据的时候我们可能会遇到反爬机制，像封IP的等行为。在访问的过程中我们可以加上代理以防万一，简单的爬虫过程如下：// 要访问的目标页面
今天让我们来聊一聊北京的二手房市场现状。公众号后台，回复关键字“二手房”获取完整数据。
正式开始建模与处理数据前，对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要，本文将围绕变量探索，展示分类、连续变量，以及两种类型变量结合的探索方法，并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作~
本文提出了一种用于理解拥挤场景中人群行为的深度学习方法。该方法包括从视频中提取图像特征和从图像中提取人群属性。实验结果表明，该方法能够准确预测人群场景中的三个关键属性：人群位置、人群组成和人群行为。
北京很大，大到容得下两千多万人的吃喝拉撒睡。北京很小，小到装不下一个外地人的北漂梦。 我是一名北漂，来北京7年了，7年时间里不断地租房搬家，心里一直想买一套自己的房子，而北京的房价让我望而却步，打消了
据Bleeping Computer网站消息，一种名为 Electron Bot 的恶意程序已通过克隆《地铁跑酷》（Subway Surfer） 和《神庙逃亡》（Temple Run） 等流行游戏进入微软官方商店，导致瑞典、以色列、西班牙和百慕大地区约 5,000 台计算机受到感染。
这是在jupyter notebook运行的，使用的是腾讯AI Lab的中文词向量，下载压缩包下来解压，最里面的txt改成bin文件
Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。首先，您应该在编辑器中键入以下命令：
模型层面，微软计划在Copilot中使用GPT4-Turbo模型进行响应，这意味着将支持128k长度的上下文窗口。
前段时间换了工作，从以前的 996 变成了现在的 965，周末有了一些空闲时间，于是就想着写一些文章和大家分享一下。思考了很久，最终确定了主题为前端高德地图的教程。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/128736.html原文链接：https://javaforall.cn
除了传统的街道图地图外，默认的一般都是街道图，还有卫星图、三维图等，其中又有叠加层，比如叠加路况图层和路网图层等，最近去了多家的地图官网看对应的api接口，总体上感觉现在都往2.5D或者3D这块发展，估计这也是未来的一个大趋势，记得有个长辈程序员，花了很多年专门研究opengl之类的玩意，将现有的电网系统换成了3D的，甚至取了个高大上的名字叫世界电网互联系统，直接可以旋转一个球体，查看各种电网路线等，而且现在的安防行业好像也在往3D方向发展，甚至和物联网结合，以3D的模式呈现一栋大楼或者一个小区的三维场景，报警点也是三维呈现，这个效果非常惊艳，一不小心就把大领导震撼了，然后经费就来了。
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