原文:将表里的数据批量生成INSERT语句的存储过程增强版将表里的数据批量生成INSERT语句的存储过程增强版有时候，我们需要将某个表里的数据全部或者根据查询条件导出来，迁移到另一个相同结构的库中目前SQLServer里面是没有相关的工具根据查询条件来生成INSERT语句的，只有借助第三方工具（thirdpartytools）这种脚本网上也有很多，但是网上的脚本还是欠缺一些规范和功能，例如：我只想导出特定查询条件的数据，网上的脚本都是导出全表数据如果表很大
系统 2019-08-12 01:51:28 1992
podsetup命令报错如下图：说明是路径错误，在命令行输入一下命令即可解决。sudoxcode-select-switch/Applications/Xcode.app/Contents/Developer解决后，可继续执行安装操作。cocoapodssetup报路径错误，解决方法
系统 2019-08-12 01:32:31 1992
原文NSIS：在线下载并安装程序看到有同学留言说需要这方面的代码，所以贴出以下代码供参考（非完整脚本）。需要用NSISdl插件。Section-.NETFrameworkNSISdl::download/TRANSLATE2'正在下载%s''正在连接...''(剩余1秒)''(剩余1分钟)''(剩余1小时)''(剩余%u秒)''(剩余%u分钟)''(剩余%u小时)''已完成：%skB(%d%%)大小：%skB速度：%u.%01ukB/s'/TIMEOUT=
系统 2019-08-12 01:32:31 1992
原文:《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：a.触发器：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删
系统 2019-08-12 01:32:01 1992
日志级别CRITICAL50ERROR40WARNING30INFO20DEBUG10logging.basicConfig()函数中的具体参数含义filename：指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中；filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“w”还可指定为“a”；format：指定handler使用的日志显示格式；datefmt：指定日期时间格式。，格式参考strftime时间
系统 2019-09-27 17:57:09 1991
在项目中我们需要配置各种环境。如果我们的配置项很少的话，可以直接简单粗暴的来；比如：app=Flask(__name__)app.config['DEBUG']=Trueapp.config其实是实例化了flask.config.Config类的实例，继承于python内置数据结构dict字典，可以使用update方法：app.config.update(DEBUG=true,SECRET_KEY='xxxx')如果设置很多的情况下，想要集中起来管理设置项
系统 2019-09-27 17:56:30 1991
1.强制类型转换dict()强制转换为字典类型list()强制转换为列表类型tuple()强制转换为元组类型int()强制转为整形str()强制转换为字符串类型bool()强制转换为布尔类型set()强制转换为集合类型2.输入输出print()输出input()输入3.数学相关abs()绝对值qqq=abs(-253)print(qqq)float()转换成浮点型v=55v1=float(v)print(v1)max()找到最大值list=[11,22,3
系统 2019-09-27 17:55:32 1991
本文实例为大家分享了python3实现猜数字游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下需求目标：需求:猜数字游戏1:开始游戏产生一个1~100随机数2:用户输入，游戏根据输入值提示大或者小3:用户根据提示继续输入，知道猜中为止4:如果用户输入错误，程序可以处理异常。代码如下：#coding=utf-8importrandomnum=random.randint(0,100)whileTrue:try:guess=int(input("Enter1~100:"
系统 2019-09-27 17:54:14 1991
DBSCAN的聚类类簇数k是自适应的。太忙了没工夫写文字了。fromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANX1,y1=datasets.make_circles(n_samples=5000,factor=.6,noise=.05)X2,y2=datasets.make_blobs(n_samples=10
系统 2019-09-27 17:53:45 1991
最近我用Python做了一个国际象棋程序并把代码发布在Github上了。这个代码不到1000行，大概20%用来实现AI。在这篇文章中我会介绍这个AI如何工作，每一个部分做什么，它为什么能那样工作起来。你可以直接通读本文，或者去下载代码，边读边看代码。虽然去看看其他文件中有什么AI依赖的类也可能有帮助，但是AI部分全都在AI.py文件中。AI部分总述AI在做出决策前经过三个不同的步骤。首先，他找到所有规则允许的棋步（通常在开局时会有20-30种，随后会降低到
系统 2019-09-27 17:53:42 1991
