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数据库相关

80. Domino Internet Password

Internet口令保存在Domino文件夹的个人文档的HTTPPassword域中,和文档中的username一起用于藉各种Internet协议訪问Dominoserver时的校验,最经常使用的就是通过Web訪问应用程序,其它比如用POP3协议接收邮件,LDAP协议校验身份时,也是採用这组身份凭据。口令以秘文保存。在R6之前,加密口令的算法由@Password公式运行。自R6起,为了更高的安全,有了新的算法,可由@HashPassword公式运行。是否採

系统 2019-08-12 01:53:51 2283

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用SQL语言查找表和视图的字段的注释信息

在MSSQLServer2000中查找一个数据库中的所有用户表和用户视图的系统ID、名称和其注释信息的SQL语句:SELECT(casewhena.colorder=1thend.nameelse''end)表名,a.colorder字段序号,a.name字段名,(casewhenCOLUMNPROPERTY(a.id,a.name,'IsIdentity')=1then'√'else''end)标识,(casewhen(SELECTcount(*)FRO

系统 2019-08-12 01:53:28 2283

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SQL养成一个好习惯是一笔财富

做软件开发的,大部分人都离不开跟数据库打交道,特别是erp开发的,跟数据库打交道更是频繁,存储过程动不动就是上千行,如果数据量大,人员流动大,那么我么还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗?我么还能保证下一个人能看懂我么的存储过程吗?那么我结合公司平时的培训和平时个人工作经验和大家分享一下,希望对大家有帮助。要知道SQL语句,我想我们有必要知道SQLServer查询分析器怎么执行我们的SQL语句的,我们很多人会看执行计划,或者用Profiler来监视和调优

系统 2019-08-12 01:52:17 2283

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SQL语句汇总(一)——数据库与表的操作以及创

首先,非常感谢大家对上篇博文的支持,真是让本菜受宠若惊,同时对拖了这么久才出了此篇表示抱歉。前言:此文旨在汇总从建立数据库到联接查询等绝大部分SQL语句。SQL语句虽不能说很多,但稍有时间不写就容易出错。博主希望通过此文来战胜自己的健忘,如果大家认可也可以保留起来。"SQL"是"StructuredQueryLanguage"即“结构化查询语言”的简称,它是用来管理关系型数据库的。其包括:–数据定义语言(DDL)–数据查询语言(DQL)–数据操作语言(DM

系统 2019-08-12 01:33:49 2283

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数据库之索引

索引是对数据库中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一个或多个列(例如,employee表的姓名(name)列)的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。聚簇索引:死按照数据存放的物理位置为顺序的,能提高多行检索的速度。非聚簇索引:对于单行检索很快。可以建立三种索引:唯一索引、主键索引、聚集索引。数据库之索引

系统 2019-08-12 01:33:41 2283

数据库相关

在同一个xp系统里同时安装sql2000和sql2005

机器是xpsp2,装有mssql2000、iis5.0、vs.net2005,今天又安装了mssql2005在安装前,我关闭了mssql2000的服务,退出了所有程序安装时,选择的是x86系统,安装“服务器组件、工具、联机丛书和示例”,选择了全部组件都安装,包括文档、示例和示例数据库我都安装了安装的过程里,有两个地方要注意:1、在选择“默认实例”还是“命名实例”的对话框,因为我本机上安装了mssql2000和vs.net2005,所以带有sql2005ex

系统 2019-08-12 01:33:13 2283

Python

Python字符串处理的8招秘籍(小结)

Python的字符串处理,在爬虫的数据解析、大数据的文本清洗,以及普通文件处理等方面应用非常广泛,而且Python对字符串的处理内置了很多高效的函数,功能非常强大、使用非常方便。今天我就把字符串处理时用到最多的方法总结分享给大家,希望大家可以轻松应对字符串处理。1.字符串的切片和相乘(1)切片str='Mondayisabusyday'print(str[0:7])#表示取第一个到第七个的字符串print(str[-3:])#表示取从倒数第三个字符开始到结

系统 2019-09-27 17:57:52 2282

Python

卷积神经网络实例Python(VGG)

书籍下载https://download.csdn.net/download/qfire/11175748采用MNIST数据集进行卷积神经网络实战学习,面向对象设计方法,把每个独立模块封装成对象。训练一个卷积网络,主要包括7部分:激活函数、正则化、优化方法、卷积网络基本模块、训练方法、网络结构和数据集。每个部分都可以抽象成一个类,其中激活函数、正则化、优化方法、卷积网络基本模块和训练方法这5个类基本固定,可以适用于各种网络结构,并且前4个类都设计为接口类,

系统 2019-09-27 17:56:43 2282