导读：在进行数据分析和建模的过程中，大量的时间花在数据准备上：加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。缺失数据会在很多数据分析应用中出现。pandas的目标之一就是尽可能无痛地处理缺失值。作者：韦斯·麦金尼（WesMcKinney）译者：徐敬一来源：大数据DT（ID：hzdashuju）pandas对象的所有描述

本文转载自公众号【法纳斯特】，详情可以点击上方卡片，关注该公众号，获取更多好文推荐。一谈起数据分析，首先想到的就是数据，没有数据，谈何分析。毕竟好的菜肴，没有好的原材料，是很难做的～所以本期小F就给大家分享一个获取数据的方法，只需三行代码就能搞定。「GoPUP」，大佬造的轮子，大概有100的免费数据接口。GitHub：htt

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jdbc1   jdbc的概念   驱动的分类   连接oracle数据库      与任何表格数据源交互      代码编写步骤      加载驱动         Class.forName         DriverManager.registerDriver

一、设计模式定义　　设计模式(DesignPattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结，使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解并且保证代码可靠性。二、设计模式分类　　经典模式只有23个（还有简单工厂模式），它们各具特色，每个模式都为某一个可重复的设计问题提供了一套解决方案。　　根据它们的用

一、RocketMQ1、架构图片!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/a7e261efad5acb86f69514490073291e002.jpg)2、角色分类(1)、BrokerRocketM

近日，Google公布了其基础设施投资计划。2020年，Google将对美国的数据中心及办事处投资100亿美元，该数字略微低于2019年的130亿美元，但是依然是一笔巨额支出，足以看出Google对于基础设施建设的重视。据悉，今年Google在美国的基础设施建设主要集中在11个州：科罗拉多州，乔治亚州，马萨诸塞州，内布拉斯加州，纽约州，俄克拉荷马

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近日，Google公布了其基础设施投资计划。2020年，Google将对美国的数据中心及办事处投资100亿美元，该数字略微低于2019年的130亿美元，但是依然是一笔巨额支出，足以看出Google对于基础设施建设的重视。据悉，今年Google在美国的基础设施建设主要集中在11个州：科罗拉多州，乔治亚州，马萨诸塞州，内布拉斯加州，纽约州，俄克拉荷马

MESI（也称伊利诺斯协议）是一种广泛使用的支持写回策略的缓存一致性协议，该协议被应用在Intel奔腾系列的CPU中。MESI协议中的状态CPU中每个缓存行使用的4种状态进行标记（使用额外的两位bit表示）状态描述M(Modified)这行数据有效，数据被修改了，和内存中的数据不一样，数据只存在于本cache中