转自：http://marklodato.github.io/visual-git-guide/index-zh-cn.html个人觉得这一篇比一些入门教程更值得看，图解很详细到位，很容易理解其工作原理，明白了这个过程，对以后冲突的产生以及其他难题相信可以依靠自己快速分析出来。有不懂的地方欢迎评论讨论图解Git此页图解git中的最常用命令。如果你稍微理解git的工作原理，这篇文章能够让你理解的更透彻。如果你想知道这个站点怎样产生，请前往GitHubrepo
系统 2019-08-12 09:27:11 2392
NDoc是一个不错的C#程序集文档生成工具，但其生成的文档说明都是英文的，不是十分的友好。在看过其源码后，发现在生成的MSDN风格的文档时，作者们用到了XSLT，试着修改了一下，可行。不用把NDoc的所有源码都看过，或是在了解清楚其结构的情况下，只要翻译一下XSLT文件（打开NDoc解决方案，在Msdn项目的xslt文件夹中）中的相关内容，重新编译后就可以用NDoc生成中文的文档说明了。至于翻译的效果嘛，完全可以参考MSDN的做法呀。有兴趣的话，大家试一试
系统 2019-08-12 09:26:39 2392
Referto：metalink134214.1如果存在归档日志备份集的话、那么RMAN就不一定会选择增量备份集让我们使用以下的RECOVER命令作为例子：RMAN>run{2>allocatechannelxtypedisk;3>restoredatafile7;4>recoverdatafile7;5>}首先、RMAN将把从最后一次0级增量备份的数据文件7覆盖回去、接下来、RMAN会有2条路：①把自最后一次0级备份以来、所有存在的增量备份全部覆盖回去然
系统 2019-08-12 01:52:18 2392
在项目中，我们经常遇到或用到分页，那么在大数据量（百万级以上）下，哪种分页算法效率最优呢？我们不妨用事实说话。测试环境硬件：CPU酷睿双核T5750内存：2G软件:Windowsserver2003+Sqlserver2005OK,我们首先创建一数据库：data_Test,并在此数据库中创建一表：tb_TestTable1createdatabasedata_Test--创建数据库data_Test2GO3usedata_Test4GO5createtab
系统 2019-08-12 01:51:27 2392
三种集合类来收集cocoa对象（NSObject对象）：NSArray用于对象有序集合（相当于是数组）NSSet用于对象无序集合NSDictionary用于键值映射以上三种集合类是不可变的（一旦初始化后，就不能改变）以下是对应的三种可变集合类(这三种可变集合类是对应上面三种集合类的子类)：NSMutableArrayNSMutableSetNSMutableDictionary注：这些集合类只能收集cocoa对象（NSOjbect对象），如果想保存一些原始
系统 2019-08-12 01:32:36 2392
Version7.2.1（2009-9-9）新增GoToPage(intpageIndex)方法，使用该方法可以直接以编程方式引发分页事件并跳转到指定页面，而无需通过点击分页按钮来实现跳转。取消了7.2版中增加的设置CurrentPageIndex属性的值引发分页事件并跳转到指定页面的功能，因为在很多情况下，需要手动将CurrentPageIndex的值重置为1但不需要引发分页事件，设置CurrentPageIndex属性的值引发分页事件导致额外的数据绑定
系统 2019-08-12 01:32:05 2392
初学Python之爬虫的简单入门一、什么是爬虫？1.简单介绍爬虫爬虫的全称为网络爬虫，简称爬虫，别名有网络机器人，网络蜘蛛等等。网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，为搜索引擎提供了重要的数据支撑。搜索引擎通过网络爬虫技术，将互联网中丰富的网页信息保存到本地，形成镜像备份。我们熟悉的谷歌、百度本质上也可理解为一种爬虫。如果形象地理解，爬虫就如同一只机器蜘蛛，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站抓取数据或返回数据。2.爬虫的分类网络爬虫一般分为传统爬虫和聚
系统 2019-09-27 17:56:55 2391
Thread对象的属性importthreadingfromtimeimportsleep,ctimedefpri(py,n):name=p1.name#线程名id=p1.ident#线程标识符foriinrange(n):print('name=%snow=%sid=%s'%(name,ctime(),id))sleep(1)p1=threading.Thread(target=pri,args=('python',3),name='chian')#p1
系统 2019-09-27 17:56:20 2391
1.新建site-packages目录，进入到site-packages目录下；2.在site-packages目录下执行pipfreeze>requirements.txt；3.查看requirements.txt，可以看到当前机器的python所有依赖包已生成列表4.在当前目录下执行pipdownload-rrequirements.txt,可以看到pip开始下载依赖包列表中的所有依赖包5.等待下载完成后，可以看到当前目录下已经有了依赖包文件6.
系统 2019-09-27 17:56:10 2391
插入排序Python实现importrandoma=[random.randint(1,999)forxinrange(0,36)]#直接插入排序算法definsertionSort(a):foriinrange(1,len(a)):#若下标为i的元素小于下标为i-1的元素，则将下标为i的元素放到合适位置ifa[i]=0andtm
系统 2019-09-27 17:55:38 2391
