eclipse引入maven项目

今天尝试天池中间件的时候出现了一些问题,我居然不知道该怎么正确的引入一个maven项目???
看来这种基础细节还是得好好了解一番,什么东西都尝试尝试,对技术应该可以有更大的帮助。


下面是eclipse里引入maven项目的方法:

先导入,再编译,最后运行。

  1. 在Eclipse中按File->Import->Existing Maven projects->next。选择你刚才放代码的地方。
    其中在选择项目时,选择Existing Maven Projects
  2. 选择项目所在文件夹
  3. 点击finish即可

win32和amd64

问题的由来

今天在下载非官方版的numpy和sicpy包的时候,发现了win32版本的和amd64版本的,当时以为windows 64位系统就应该下amd64版本的,结果出错的,就去查了一下。


版本的含义

Win32 -> 指的就是Windows系统;
64 bit- > 指的是Windows是64位的;
AMD64 -> 指的就是 CPU是x64的

使用python sklearn下的k_means聚类分析算法时遇到的问题

#-*- coding: utf-8 -*-
#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据

import pandas as pd

#参数初始化
inputfile = '../data/consumption_data.xls' #销量及其他属性数据
outputfile = '../tmp/data_type.xls' #保存结果的文件名
k = 3 #聚类的类别
iteration = 500 #聚类最大循环次数
data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'Id') #读取数据
data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std() #数据标准化

from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration) #分为k类,并发数4
model.fit(data_zs) #开始聚类

#简单打印结果
r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目
r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) #找出聚类中心
r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接(0是纵向),得到聚类中心对应的类别下的数目
r.columns = list(data.columns) + [u'类别数目'] #重命名表头
print(r)

#详细输出原始数据及其类别
r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1) #详细输出每个样本对应的类别
r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别'] #重命名表头
r.to_excel(outputfile) #保存结果


def density_plot(data): #自定义作图函数
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
p = data.plot(kind='kde', linewidth = 2, subplots = True, sharex = False)
[p[i].set_ylabel(u'密度') for i in range(k)]
plt.legend()
return plt

pic_output = '../tmp/pd_' #概率密度图文件名前缀
for i in range(k):
density_plot(data[r[u'聚类类别']==i]).savefig(u'%s%s.png' %(pic_output, i))

这是一个很常见的案列的代码,但是我在跑的时候疯狂报错,错误信息如下

学习记录博客

maven项目报 ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderListener

1.问题由来:

今天在移植一个spring项目的时候update maven了一下,然后就报了如题的bug。

Netty报java.net.BindException: Address already in use: bind

1.错误提示:

java.net.BindException: Address already in use: bind
at sun.nio.ch.Net.bind0(Native Method)
at sun.nio.ch.Net.bind(Net.java:433)
at sun.nio.ch.Net.bind(Net.java:425)
at sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl.bind(ServerSocketChannelImpl.java:223)
at io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel.doBind(NioServerSocketChannel.java:128)
at io.netty.channel.AbstractChannel$AbstractUnsafe.bind(AbstractChannel.java:554)
at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline$HeadContext.bind(DefaultChannelPipeline.java:1266)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.invokeBind(AbstractChannelHandlerContext.java:501)
at io.netty.channel.AbstractChannelHandlerContext.bind(AbstractChannelHandlerContext.java:486)
at io.netty.channel.DefaultChannelPipeline.bind(DefaultChannelPipeline.java:988)
at io.netty.channel.AbstractChannel.bind(AbstractChannel.java:250)
at io.netty.bootstrap.AbstractBootstrap$2.run(AbstractBootstrap.java:365)
at io.netty.util.concurrent.AbstractEventExecutor.safeExecute(AbstractEventExecutor.java:163)
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor.runAllTasks(SingleThreadEventExecutor.java:403)
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:463)
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$5.run(SingleThreadEventExecutor.java:858)
at io.netty.util.concurrent.DefaultThreadFactory$DefaultRunnableDecorator.run(DefaultThreadFactory.java:138)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

swagger带token或者cookie怎么过验证

问题由来:

最近愈发感觉写接口文档太麻烦了,就研究了一下swagger,springboot用起来确实不要太方便,什么多余的操作都不需要有就可以把链接甩给前端了。
但是通常我们的系统都是带有身份认证的,无非几种方式,cookie,session,token,前两种可以算为一类,这个倒是比较好解决,下个chrome插件,可以很轻松的把一个页面下的cookie复制到我们的swagger-ui界面下来,但是要注意修改域。
比如 EditThisCookie 插件。

但是token怎么办呢?必须要在每一个请求的header都加上token。

SpringData jpa 实现多条件动态查询,分页功能

问题由来:

刚开始使用springdata的时候,只会用findByName这样的简单查询,这样写dao层确实非常的快,但是在我们做筛选功能的时候,这样的查询似乎很难满足我们的需求,但是都已经用上的springdata又不想再去写mybatis这样在xml里面判断是否为Null。

springboot项目打包非常慢的问题

问题由来:

最近发现用maven package打包的速度越来越慢了,非常影响调式速度。

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