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panda相关知识

• 基于注解和反射的ORM框架-Panda ORM 使用方法

  最近比较忙，琐事较多，在激烈的看球过程中抽出了些时间，基本把Panda ORM写完了，只在mysql上测试了下，问题不大，本篇先讲下Panda ORM的用法，后面会陆续讲解如何实现的。 Panda ORM用法很简单：在有数据库的基础上，Panda ORM只需要定义跟数据库表同样结构的实体类，并为表的外键、主键添加注解，即可实现实体对应的增、删、改、查操作。下面进行具体的演示： 一，新建测试数据库pandaormtest 新建两张表user和role如下，注意取消了外键约束，使用代码控制外键逻辑（User表的userRole
• 数据库表自动生成Java实体类-Panda ORM拓展功能

  Panda ORM作为最懒ORM框架之一（低调！），提供了直接从数据库表自动生成java实体类的功能。本篇介绍使用方法，十分之简单舒畅，后续在测试完毕后将提供Panda ORM的全部源代码（包括数据库自动生成Java实体类和添加注解后自动增删改查两部分功能的源码）。 一，导入jar包 需要导入两个，一个是pandaorm.jar，这个是Panda ORM的jar包，还有一个mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar，是连接mysql数据库的驱动。如果是Web项目，直接放在WEB-INF/lib下即可。 二，编写配置文件 需要在src目录
• Panda ORM源码-基于注解和反射的ORM增删改查实现

  本篇介绍Panda ORM的核心功能（即添加简单注解即可对实体进行增删改查操作功能）的设计与实现。 一，整体思路介绍 1，先了解项目结构如下，注意所有的包都在src目录的panda.orm下，配置文件config.properties处于src目录下。 2， annotation下是自定义注解，主要用于为实体类的列添加主键、外键相关的附加信息。这样Panda ORM运行的时候就知道实体类哪些列是主键、外键对应列了。 3，database包下数据库相关的类，其中核心是DataTable类，DataTable类通过实体类的类别实例化，通过反射读
• panda-utils:构建发布一个自己的函数库

  如何构建一个libray库？构建完后怎么发布到npm让大家都可以用到？为什么要构建发布一个自己的函数库？本章就是想谈下这些问题。 webpack从0到1 panda-utils 1、缘起 为什么要用webpack写一个自己的函数库？因为有一些工具函数平常是用的比较多，每次起一个新的项目都要用到，同样的工具函数老是去找很麻烦，维护一份自己的函数库，能快速的找到api（毕竟自己写的）且更高效的开发业务，何乐而不为？ 虽然市场有很多牛逼的库比如loadsh、underscore.js等等，公司也有公共的函数库，但是如果

panda相关课程

• Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习 提升实战能力 讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者，孔雀人才，全奖海归博士，课程囊括机器学习与深度学习，监督与无监督学习，独有综合多项技术的混合算法，采用sklearn与keras框架（底层调用tensorflow）为你学习AI打下扎实基础。

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panda相关教程

• 3.2 模拟短信 模拟10086来短信：sms send This is a test text message下面是完整会话示例。pt@Win10-Panda:~$ telnet localhost 5554Trying 127.0.0.1...Connected to localhost.Escape character is '^]'.Android Console: Authentication requiredAndroid Console: type 'auth <auth_token>' to authenticateAndroid Console: you can find your <auth_token> in'C:\Users\panda\.emulator_console_auth_token'OKauth KeGgPVHDN7YifXfZAndroid Console: type 'help' for a list of commandsOKsms send This is a test text messageOK
• 3.1 模拟电话 模拟10086来电；gsm call 10086模拟接听来电；gsm accept 10086模拟挂断来电；gsm cancel 10086下面是完整会话示例。pt@Win10-Panda:~$ telnet localhost 5554Trying 127.0.0.1...Connected to localhost.Escape character is '^]'.Android Console: Authentication requiredAndroid Console: type 'auth <auth_token>' to authenticateAndroid Console: you can find your <auth_token> in'C:\Users\panda\.emulator_console_auth_token'OKauth KeGgPVHDN7YifXfZAndroid Console: type 'help' for a list of commandsOKgsm call 10086OKgsm accept 10086OKgsm cancel 10086OK
• 1. 启动和停止控制台会话 要访问模拟器控制台并输入命令，需要从计算机终端窗口中使用 telnet 连接到控制台端口，并提供模拟器的身份验证令牌。每当控制台显示 OK 时，表明它已准备好接受命令。要连接到正在运行的虚拟设备的控制台，请执行以下操作：第一步： 打开终端窗口并输入以下命令：telnet localhost console-port上图中的 console-port 是5554，那如何确定自己模拟器的 console-port 是多少呢？模拟器设置窗口的标题列出了控制台端口号，型如：Pixel_2_API_29:5554第二步： 控制台显示 OK 后，输入 auth auth_token 命令：auth auth_tokenauth_token 是从哪里获得呢？在第 1 步进行 telnet 连接时，命令行输出中已经告诉了我们 auto_token 就在 .emulator_console_auth_token 文件中。.emulator_console_auth_token 文件内容如下：输入 auth 命令：Tips：此时我们已经连上模拟器控制台并完成身份验证。第三步： 连接到控制台后，输入控制台命令：模拟器控制台要求先进行身份验证，然后才能输入控制台命令，第2步我们已经完成了身份验证；输入 help 可查看控制台命令的列表并了解特定的命令；第四步： 要退出控制台会话，请输入 quit 或 exit；第五步： 下面是一个会话示例：pt@Win10-Panda:~$ telnet localhost 5554Trying 127.0.0.1...Connected to localhost.Escape character is '^]'.Android Console: Authentication requiredAndroid Console: type 'auth <auth_token>' to authenticateAndroid Console: you can find your <auth_token> in'C:\Users\panda\.emulator_console_auth_token'OKauth KeGgPVHDN7YifXfZAndroid Console: type 'help' for a list of commandsOKhelpAndroid console commands: help|h|? help-verbose ping automation event geo gsm cdma crash crash-on-exit kill restart network grpc power quit|exit redir sms avd qemu sensor physics finger debug rotate screenrecord fold unfold multidisplay iceboxTry 'help-verbose' for more descriptionTry 'help <command>' for command-specific helpOKexitConnection closed by foreign host.pt@Win10-Panda:~$
• 2. 数据的连接操作 Pandas 中我们有时候需要将两个数据集的数据进行连接，根据一个或多个键进行数据的连接，返回一个新的数据集供进一步的数据分析。针对数据连接操作，Panda 库中提供了 merge () 函数进行操作。在讲解函数功能之前，我们这里准备了两个 Excel 数据，数据内容分别如下图：数据文件：execl 数据 demo01.xlsx数据文件：execl 数据 demo02.xlsx我们通过 Pandas 进行数据解析：# 导入pandas包import pandas as pddata_path_01="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第14小节/execl数据demo01.xlsx"data_path_02="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第14小节/execl数据demo02.xlsx"# 解析数据data_01 = pd.read_excel(data_path_01)data_02 = pd.read_excel(data_path_02)print(data_01)print(data_02)# --- 输出结果 data_01 --- 编程语言 编号 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995010302 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991110502 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972021222 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995040903 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012092312 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983070316 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# --- 输出结果 data_02 --- 编号 推出时间 月平均销售数量 主要销售区域0 1995010302 1995年 134 成都1 1991110506 2006年 231 北京2 1972021222 1972年 67 天津3 1995040903 1995年 199 上海4 2012092313 2013年 23 深圳5 1983070316 1983年 323 合肥输出解析：通过上面的描述可以看到，我们的数据集 data_01 和 data_02 他们都有 “编号” 和 “推出时间” 这两列，对应这两列两个数据集中有相同的数据，也有不同数据。
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