1 简介 万恶的null已经折磨程序员许久了,也带来了许多难以发现却造成严重损失的NullPointerException.我们需要尽可能的避免它,有一种简单的办法就是在它进入下轮处理前,我们就把它扼杀在摇篮里. 本文介绍了四类方法,分别是List接口的方法.Stream.Guava和Apache Commons Collections来删除一个List里面的null值.希望读者可以举一反三,得到更多启发. 2 四类方法 2.1 List自带的方法 List有许多remove的方法可以使用,以下

Yii2-设置和获取,删除Cookies空值或值没有变化 原因: 1.不要使用相同的request url, 否则需要刷新才能获取值 可在不同的动作中设置和调用 2.不要在函数中使用exit来中止脚本的执行,否则设置值无效 3.删除:在不同的动作中调用    \yii::$app->response->cookies->remove('xxxx'); public function actionSetCookie() { $cookies = Yii::$app->response

1. 例,我想查找内容字段content为空值的文档,看看文档有多少?执行如下查询. http://127.0.0.1:11100/solr/province/select?q=-(content:*)&wt=json&indent=true

array_filter函数的功能是利用回调函数来对数组进行过滤,如果没有回调函数,那么默认就是删除数组中值为false的项目. 例如 $entry = array(                0 => 'foo',                1 => false,                2 => -1,                3 => null,                4 => ''            ); print_r(array_f

今天在获取android性能CPU测试数据时,发现这么一个问题: # -*- coding:utf-8 -*- import os import time cpuInfo = os.popen(r'adb shell top -d 1 -n 1 | findstr com.google.dialer').read() print (cpuInfo) cpuDetail = cpuInfo.split(" ") print (cpuDetail) 输出为: 22542 u0_a118 1

excel里如何删除一列中全部数字 1.选择目标区域2.按“F5”,定位条件如下设置,即可选中值为数字的单元格,在按Del. 空白行删除 选择空值,确定,就会将所有空白行选定,然后删除

转自:http://www.jb51.net/article/30586.htm regedit的运行参数 REGEDIT [/L:system] [/R:user] filename1 REGEDIT [/L:system] [/R:user] /C filename2 REGEDIT [/L:system] [/R:user] /E filename3 [regpath] /L:system Specifies the location of the SYSTEM.DAT file. /R:

原文名称: An Efficient Digital Search Algorithm by Using a Double-Array Structure 作者: JUN-ICHI AOE 译文: 使用双数组结构的一个高效的Digital Search算法 摘要: 本文介绍了一种新的内部(内部排序的内部,也就是在内存里)数组结构的digital search算法,叫做双数组,结合了数组存取的快速和链式存储的压缩.Digital search树的每一条弧在双数组中都可以以O(1)的时间复杂度计算得

Parsers 除了主查询解析器外,还有一些其他的查询解析器可以使用或者和主查询解析器连合使用.这部分描述了其他查询解析器的细节,并且给出了一些例子: 大多数的解析器都可以使用局部查询参数的方式来表达(Local Parameters in query). 1.1 Block Join Query Parsers 有两种查询解析器支持block joins,这些查询解析器允许索引搜索关系内容.可以使用在你想索引子文档到父文档的地方.比如,一个博客包含父文档和作为其他评论的子文档.或者产品(pro

一 基本构造 Trie树是搜索树的一种,来自英文单词"Retrieval"的简写,可以建立有效的数据检索组织结构,是中文匹配分词算法中词典的一种常见实现.它本质上是一个确定的有限状态自动机(DFA),每个节点代表自动机的一个状态.在词典中这此状态包括“词前缀”,“已成词”等. 双数组Trie(double array Trie)是trie树的一个简单而有效的实现,由两个整数数组构成,一个是base[],另一个是check[].设数组下标为i ,如果base[i],check[i]均为0

系统管理at 安排在特定日期和时间运行命令和程序shutdown立即或定时关机或重启taskkill结束进程(WinXPHome版中无该命令)tasklist显示进程列表(Windows XP Home Edition中没有)reg 注册表控制台工具 at AT命令是Windows XP中内置的命令,它也可以媲美Windows中的“计划任务”,而且在计划的安排.任务的管理.工作事务的处理方面,AT命令具有更强大更神通的功能.AT命令可在指定时间和日期.在指定计算机上运行命令和程序. 我们可以在“

HashMap实现 Map接口 HashSet实现Collection接口 HashSet底层是HashMap  好的 记住这个就可以了 HashSet只存放key, value:   private static final Object PRESENT = new Object(); 一个Object常量对象 其value值为什么不是null ? HashMap里面的remove:   返回删除的键值对的value  如果没有这个键 就返回null public V remove(Objec

来源商业新知号网,原标题:用Python的Scikit-Learn库实现线性回归 回归和分类是两种 监督 机器 学习算法, 前者预测连续值输出,而后者预测离散输出. 例如,用美元预测房屋的价格是回归问题,而预测肿瘤是恶性的还是良性的则是分类问题. 在本文中,我们将简要研究线性回归是什么,以及如何使用Scikit-Learn(最流行的Python机器学习库之一)在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归. 线性回归理论 代数学中,术语“线性”是指两个或多个变量之间的线性关系. 如果在二维空间中绘制两

Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理 ,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入,数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类 汇总,透视等最常见的操作. 文章内容共分为9个部分.这是第一篇,介绍前3部分内容,数据表生成,数据表查看,和数据清洗.

pandas数据结构 1.生成一维矩阵模拟数据 import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series([1,2,3,4,np.nan,9,9])s2 = pd.date_range('20181201',periods=6)#periods周期​ 2.生成二维矩阵模拟数据 import pandas as pdimport numpy as np#(1)创建二维矩阵df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]

1.数据结构 维数 名称 描述 1 Series 一维带标签单一数据类型的数组 2 DataFrame 不同数据类型的列 2.十分钟学习pandas 2.1.导入所需模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2.2.创建对象 Series In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [5]: s Out[5]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0

首先要说明:编辑注册表不当可能会严重损坏您的系统.在更改注册表之前,应备份计算机上任何有价值的数据 只有在别无选择的情况下,才直接编辑注册表.注册表编辑器会忽略标准的安全措施,从而使得这些设置会降低性能.破坏系统,甚至要求用户重新安装Windows.可以利用“控制面板”或“Microsoft管理控制台(MMC)”中的程序安全更改多数注册表设置.如果必须直接 编辑注册表,则请首先将其备份.使用Reg直接编辑本地或远程计算机的注册表.这些更改有可能造成计算机无法操作并需要重新安装操作系统.所以不要直

准备工作 import numpy as np import pandas as pd 倒入文件或创建一个数据表 df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) pd.read_table(filename)# 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename)# 从Excel文件导入数据 pd.read_sql(quer

首先在批处理操作注册表之前,应该了解REG命令的使用方式,详情请参阅一下网址: https://www.jb51.net/article/30078.htm 从以上链接内容我们可以详细了解使用reg的方法,内容如下: (一)reg命令是WindowsXP提供的,它可以添加.更改和显示注册表项中的注册表子项信息和值. 1,reg add 将新的子项或项添加到注册表中  语法:reg add KeyName [/v EntryName|/ve] [/t DataType] [/s separator

首先要说明:编辑注册表不当可能会严重损坏您的系统.在更改注册表之前,应备份计算机上任何有价值的数据 只有在别无选择的情况下,才直接编辑注册表.注册表编辑器会忽略标准的安全措施,从而使得这些设置会降低性能.破坏系统,甚至要求用户重新安装Windows.可以利用“控制面板”或“Microsoft管理控制台(MMC)”中的程序安全更改多数注册表设置.如果必须直接 编辑注册表,则请首先将其备份.使用Reg直接编辑本地或远程计算机的注册表.这些更改有可能造成计算机无法操作并需要重新安装操作系统.所以不要直

0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不