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C语言实战项目——学生试卷分数统计
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Kafka项目实战-用户日志上报实时统计之应用概述
1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之应用概述> 本课程是通过一个用户实时上报日志来展开的,通过介绍 Kafka 的业务和应用场景,并带着大家搭建本 Kafka 项目的实战开发环境.下面我们来看看本课程有哪些课时,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<Kafka 回顾>. 2.内容 2.1 Kafka 回顾 本课时简述 Kafka 平台部署的注意事项,以及 Kafka 在企业中的业务场景和应用场景.让大家了解 Kafka 在企业中的使用. 本课时主要包含以…
Kafka项目实战-用户日志上报实时统计之编码实践
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Kafka项目实战-用户日志上报实时统计之分析与设计
1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之分析与设计> 本课程我通过一个用户实时上报日志案例作为基础,带着大家去分析Kafka这样一个项目的各个环节,从而对项目的整体设计做比较合理的规划,最终让大家能够通过本课程去掌握类似Kafka项目的分析与设计.下面,我给大家介绍本课程包含的课时内容,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<项目整体概述>. 2.内容 2.1 项目整体设计 项目整体概述主要讲解一个项目产生的背景,以及该项目背后的目的,从而让大家更好的去把握…
WinForm多语言版本实战项目演练
一.课程介绍 关于如何实现“WinForm多语言版本”网上有很多实现技术方案,可以说是“琳琅满目”,"包罗万象".俗话说的好:一千个读者就有一千个哈姆雷特!如果您工作中恰好也遇到这种开发需求,但是为了一个自上手简单.维护方便.扩展性强的WinForm多语言版本技术方案而感到烦恼的话,那么很高兴恭喜你看到了阿笨的本次分享课程:阿笨结合的是自己在实际工作中遇到真实项目案例,特别的总结并且分享出来给大家,从而避免重复造轮子这种事情. 如果您对本次分享<WinForm多语言版本实战项目演…
go语言实战教程:Redis实战项目应用
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Go语言实战爬虫项目
Go语言爬虫框架之Colly和Goquery Python爬虫框架比较多有requests.urllib, pyquery,scrapy等,解析库有BeautifulSoup.pyquery.Scrapy和lxml等等,基于Go的爬虫框架是比较强健的,尤其Colly和Goquery是比较强大的工具,其灵活性和 表达性都比较优秀. 网络爬虫 网络爬虫是什么?从本质上讲,网络爬虫的工作原理通过检查web页面的HTML内容和执行某种类型的行动基于内容.通常,抓取暴露的链接,爬虫按照队列的去爬取.我们也…
C语言 · 分数统计
算法提高 分数统计 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 问题描述 2016.4.5已更新此题,此前的程序需要重新提交. 问题描述 给定一个百分制成绩T,将其划分为如下五个等级之一: 90~100为A,80~89为B,70~79为C,60~69为D,0~59为E 现在给定一个文件inp,文件中包含若干百分制成绩(成绩个数不超过100),请你统计五个等级段的人数,并找出人数最多的那个等级段,按照从大到小的顺序输出该段中所有人成绩(保证人数最多的等级只有一个).要求输出到指…
go语言实战教程:项目文件配置和项目初始化运行
在上节内容中,我们已经搭建了实战项目框架,并将实战项目开发所需要的静态资源文件进行了导入.在本节内容中,我们将讲解如何通过相关的配置,并初始化运行项目. conf配置文件读取配置信息 我们前面说过,使用config.json配置文件来进行项目的相关配置.在本节内容中,我们先做简单配置即可.包含两部分:config.json和读取配置的方法.如下所示: { "app_name": "CmsProject", "port": 9000, "…
go语言实战教程:实战项目资源导入和项目框架搭建
从本节内容开始,我们将利用我们所学习的Iris框架的相关知识,进行实战项目开发. 实战项目框架搭建 我们的实战项目是使用Iris框架开发一个关于本地服务平台的后台管理平台.平台中可以管理用户.商品.商铺等相关的信息,平台可以实时展示用户.商品等相关监测数据的变化情况. 通过此项目,旨在能够将Iris框架相关的知识得到巩固和练习. 如下是项目框架搭建后的说明: config:项目配置文件及读取配置文件的相关功能 controller:控制器目录.项目各个模块的控制器及业务逻辑处理的所在目录 dat…
R语言实战(九)主成分和因子分析
本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. 这两种方法都需要大样本来支撑稳定的结果,但是多大是足够的也是一个复杂的问题.目前,数据分析师常使用经验法则:因子分析需要5~10倍于变量数的样本数.另外有研究表明,所需样本量依赖于因子数目.与…