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使用win10自带虚拟机Hyper-V安装CentOS8(含安装步骤截图及镜像下载地址)

使用win10自带虚拟机Hyper-V安装Centos8准备下载CentOS 8镜像下载官网地址或阿里云站点下载设置开启Hyper-V应用程序网路配置新建虚拟机启动、连接、安装先启动,再连接安装设置语言设置root密码设置自动分区设置网络设置网络镜像安装源安装完成准备下载CentOS 8镜像下载官网地址http://isoredirect.centos.org/centos/8/isos/x86_

#linux#centos
Centos /Linux环境下利用Docker 安装mysql5.7镜像(含离线安装),启动mysql镜像并初始化数据库

退出 bash (2 种操作) 1)Ctrl + d 退出容器(也可直接输入:exit);:镜像id,容器第一次启动要根据镜像来启动,所以镜像id必不可少。:镜像id,容器第一次启动要根据镜像来启动,所以镜像id必不可少。:镜像id,容器第一次启动要根据镜像来启动,所以镜像id必不可少。docker 配置my.cnf(非必要,按需修改)【直接拷贝,需重启】: 指定容器名字为mysql,也可以不指定

#数据库#docker#mysql
Centos /Linux环境下利用Docker备份mysql5.7数据库及容器还原数据库

或者不进入mysql直接容器中还原。复制备份文件到容器中的var目录。创建数据库(若已有不用在创建)使用备份sql恢复数据库。

#数据库#docker#linux
Centos /Linux环境下安装Docker及配置Docker开机自启动

查看docker开机启动状态 enabled:开启, disabled:关闭。将解压缩出来的docker文件内容移动到/user/bin/目录下。按esc退出insert模式,输入:wq退出编辑。本例下载docker-20.10.9.tgz。进入到data目录,解压docker包。添加docker.service文件。可使用xftp直接上传或。查看docker启动状态。查看docker版本。查看d

#docker#linux#centos
数据探索(数据特征分析)④—Python分布分析、对比分析、统计量分析、期性分析、贡献度分析、相关性分析

数据探索(数据特征分析)—Python数据特征分析分布分析定量数据的分布分析遵循的主要原则有实例Python实现代码实现定性数据的分布分析对比分析对比分析主要有以下两种形式:统计量分析周期性分析贡献度分析相关性分析数据特征分析对数据进行质量分析以后,接下来就是对数据做特征分析。一般可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。分布分析分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型,便于发现某些特

#python#数据挖掘#开发语言 +1
数据探索(数据清洗)②—Python对数据中的缺失值、异常值和一致性进行处理

Python 读取数据、处理重复值缺失值,数据规整(索引、排序、数据格式调整……)

#python#数据挖掘#数据分析
VSCode搭建java环境

VSCode搭建java环境安装扩展配置Maven创建Spring Boot项目安装扩展安装完成重启 VSCode。配置Maven点击左下角设置图标->设置,打开设置内容,然后点击右侧的打开json格式setting:然后把maven的可执行文件路径配置、maven的setting路径配置、java.home的路径配置,拷贝到右侧的用户设置区域并且设置为自己电脑的实际路径。设置内容如下:{"

#java#vscode#spring boot
VSCode使用plantuml插件快速生成java项目uml类图【从springboot项目快速绘制UML类图】

安装插件在安装插件前必须确保java环境:Graphviz:下载地址 https://graphviz.org/download/编写bash本例命名为a.sh,存储在springboot项目根目录下。find . -name '*.java' | xargs cat | \awk -vRS='{' 'match($0,/public\s+((class|interface).+(extends|

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#java#vscode#uml
数据探索(数据清洗)②—Python对数据中的缺失值、异常值和一致性进行处理

Python 读取数据、处理重复值缺失值,数据规整(索引、排序、数据格式调整……)

#python#数据挖掘#数据分析
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