解决方法如图: controller层 vo.param层 父类验证注解要使用@NotEmpty 不能使用 @NotNull,否则验证无效的,反正笔者是没有成功过

概述 现如今开发越来越追求效率和节奏,节省出时间做更多的事情,除了开发技术上的封装等,开发工具的使用技巧也是很重要的,今天就根据自己的经验来给大家介绍一下Android Studio快速开发之道. Postfix completion 介绍 Postfix completion 是IntelliJ IDEA很早就有的功能,该功能基于已经输入的表达式和你添加的后缀来实现另一个你想要的表达式.例如在布尔表达式之后加上后缀if就是if语句 . 常用后缀介绍 下面介绍一下个人工作中觉得比较常用的几个后缀

转载:http://www.jianshu.com/p/c439605a4364 概述 现如今开发越来越追求效率和节奏,节省出时间做更多的事情,除了开发技术上的封装等,开发工具的使用技巧也是很重要的,今天就根据自己的经验来给大家介绍一下Android Studio快速开发之道. Postfix completion Postfix completion 是IntelliJ IDEA很早就有的功能,该功能基于已经输入的表达式和你添加的后缀来实现另一个你想要的表达式.例如在布尔表达式之后加上后缀if

  Nunit工具做C#的单元测试 学习心得 编写人:罗旭成 时间:2013年9月2日星期一 1.开发人员如何做单元测试 单元测试是针对最小的可测试软件元素(单元)的,它所测试的内容包括单元的内部结构(如逻辑和数据流)以及单元的功能和可观测的行为.使用白盒测试方法测试单元的内部结构,使用黑盒测试方法测试单元的功能和可观测的行为. 由于开发方式的不同,单元测试一般划分方法如下: 1. 面向对象的软件开发:以Class(类)作为测试的最小单元.以方法的内部结构作为测试的重点. 2. 结构化的软件开发

现如今开发越来越追求效率和节奏,节省出时间做更多的事情,除了开发技术上的封装等,开发工具的使用技巧也是很重要的,今天就根据自己的经验来给大家介绍一下Android Studio快速开发之道. Postfix completion Postfix completion 是IntelliJ IDEA很早就有的功能,该功能基于已经输入的表达式和你添加的后缀来实现另一个你想要的表达式.例如在布尔表达式之后加上后缀if就是if语句 . 常用后缀介绍 下面介绍一下个人工作中觉得比较常用的几个后缀. cast

一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/ 2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 3.数据分析常用库的离线安装包(pip+wheels)(百度云):http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码:bbs2 二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和

概述 现如今开发越来越追求效率和节奏,节省出时间做更多的事情,除了开发技术上的封装等,开发工具的使用技巧也是很重要的,今天就根据自己的经验来给大家介绍一下Android Studio快速开发之道. Postfix completion 介绍 Postfix completion 是IntelliJ IDEA很早就有的功能,该功能基于已经输入的表达式和你添加的后缀来实现另一个你想要的表达式.例如在布尔表达式之后加上后缀if就是if语句 . 常用后缀介绍 下面介绍一下个人工作中觉得比较常用的几个后缀

目录 1  pandas基本概念 1.1  pandas数据结构剖析 1.1.1  Series 1.1.2  DataFrame 1.1.3  索引 1.1.4  pandas基本操作 1.1.4.1  重索引 1.1.4.2  丢弃一行或者一列 1.1.4.3  数据选取 1.1.4.4  数据对齐 1.1.5  pandas函数简单介绍 1.1.5.1  apply和applymap函数 1.1.5.2  排序函数 1.1.5.3  汇总计算函数 1.1.6  缺失值的处理 1.1.7  

Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增.删.查.改,具有丰富的数据处理函数.Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是Series对象? Series对象本质上类似于一个一维数组,由一列元素(由值和对应的索引)组成. 2.Series对象的创建 Series对象的创建主要是使用pd.Series方法.

Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,之前已对Series对象进行了介绍(链接),本文主要对DataFrame对象的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是DataFrame对象? 一个二维表,有行索引(index)和列索引(columns),列的数据类型可以不同. 2.DataFrame对象的创建 DataFrame对象的创建主要是使用pd.DataFrame方法.主要包括以下三种: (1)方法1:通过等长列表组成的字典创建 d

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增.删.查.改,具有丰富的数据处理函数.Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是Series对象? Series对象本质上类似于一个一维数组,由一列元素(由值和对应的索引)组成. 2.Series对象的创建 Series对象的创建主要是使用pd.Series方法.

Pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的. Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. >>> from pandas import Series, DataFrame >>> import pandas as pd A.pandas 函数 说明 pd.isnull(series) pd.notnull(ser

<Python数据分析常用手册>一.NumPy和Pandas篇 一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 3.数据分析常用库的离线安装包(pip+wheels)(百度云):http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码:bbs2 二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

pandas的两个主要的数据结构: Series series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(NumPy数组类型的数据)和一组与之相关的数据标签(索引)组成. from pandas import Series obj = Series((1,2,3,4,5)) obj.index #索引,默认从0开始的整数 obj.values #array数组 #自定义索引的Series obj_with_index = Series([4,65,3,4],index=['a','b','c','

数据预处理 如何对数据进行预处理,提高数据质量,是数据分析中重要的问题. 1.数据合并 堆叠合并数据,堆叠就是简单地把两个表拼在一起,也被称为轴向链接,绑定或连接.依照轴的方向,数据堆叠可分为横向堆叠和纵向堆叠. 1.横向堆叠,即将两个表在x轴向拼接在一起.可以使用concat函数完成.        pandas.concat(obj,axis=0,join="outer",join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None

NumPy和Pandas常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型

sql优化规则: 1.对于查询,尽量不要使用全表扫描,尽量在where子句以及order by所对应的字段建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL 一些限制索引的写法如下:  ①使用不等运算符(<> !=) ②使用IS NULL或者is notnull做判断.比如NVL等

常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 int

NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np NumPy函数和属性 NumPy类型 类型 类型代码 说明 int8