第一章测试背景SQLSERVER日志传送功能可自动复制数据库的日志文件，并回存到备份服务器(standbyserver)的另外一个数据库。因此可大幅提高SQLServer数据库的可用性。因为备份数据库完整地接收来源数据库的变化情况，所以它就是一份来源数据库的复本。它们之间的差别仅在于日志复制与加载过程所产生的时间差。然而，当主服务器因故障停机时，您就可以将备份服务器更改为新的主服务器。如果原来的主服务器可重新上线使用，那么您可以将其设定为新的备份服务器-事
系统 2019-08-12 01:34:02 2591
图1今天在做一个接口程序时,用到的是第三方提供的COM组件,一开始怎么调用也调不到,后来找其原因,发现是COM组件没有注册.下面介绍一下,COM组件的注册方法一种是调用regsvr32.exe：例如我们运行regsvr32.exec:\COM.dll来注册位于C:盘根目录下的COM.dll。如图:图1COM组件注册方法
系统 2019-08-12 01:33:20 2591
1.变量：设置全局变量Execsp_addtyperowid,'Varchar(6)','NotNull'--自定义数据类型rowid标识代码Execsp_addtypeorgcode,'Varchar(20)','NotNull'--自定义数据类型orgcode公司代码2.表：标识码类型--可根据实际情况设置默认值CREATETABLE_sysparameters(nodetypevarchar(10)NOTNULL,--标识类型nodeidrowidN
系统 2019-08-12 01:32:08 2591
利用统计进行中文分词与词性分析-IveelyLiu-博客园利用统计进行中文分词与词性分析今天，翻出了我以前在本科阶段写的一些论文，虽然有几篇没有发表。突然发现很多还是比较实用，虽然学术价值并不是很大，于是我重新整理了下，用最简单的方式，摘要了部分出来拼成此文，当然拼的原料都是自己的，本文适合初学者，如若转载，请著名版权。中文分词已经是老调重弹的话题了，传统的基于词库的分词技术应该是目前最基本的分词技术，在这里我不去深入挖掘，什么好什么不好的问题，今天我只想
系统 2019-08-12 01:31:59 2591
推荐算法在互联网行业的应用非常广泛，今日头条、美团点评等都有个性化推荐，推荐算法抽象来讲，是一种对于内容满意度的拟合函数，涉及到用户特征和内容特征，作为模型训练所需维度的两大来源，而点击率，页面停留时间，评论或下单等都可以作为一个量化的Y值，这样就可以进行特征工程，构建出一个数据集，然后选择一个合适的监督学习算法进行训练，得到模型后，为客户推荐偏好的内容，如头条的话，就是咨询和文章，美团的就是生活服务内容。可选择的模型很多，如协同过滤，逻辑斯蒂回归，基于D
系统 2019-09-27 17:56:52 2590
scipy的signal模块经常用于信号处理，卷积、傅里叶变换、各种滤波、差值算法等。*两个一维信号卷积>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3])>>>h=np.array([4,5,6])>>>importscipy.signal>>>scipy.signal.convolve(x,h)#卷积运算array([4,13,28,27,18])卷积运算大致可以分成3步，首先先翻转，让两个信号列反过来，如上面就是1,2,3
系统 2019-09-27 17:55:19 2590
多任务编程意义：充分利用计算机的资源提高程序的运行效率定义：通过应用程序利用计算机多个核心，达到同时执行多个任务的目的实施方案：多进程、多线程并行：多个计算机核心并行的同时处理多个任务并发：内核在多个任务间不断切换，达到好像内核在同时处理多个任务的运行效果进程：程序在计算机中运行一次的过程程序：是一个可执行文件，是静态的，占有磁盘，不占有计算机运行资源进程：进程是一个动态的过程描述，占有CPU内存等计算机资源的，有一定的生命周期*同一个程序的不同执行过程是
系统 2019-09-27 17:55:19 2590
网上有很多程序示例描述了如何在python中将多张图片合成为视频，但好像都没有关注一个小问题——被合成的那些图片的尺寸应该一致，并且和程序中给定的参数一致。我遇到的问题就是，如果多张图片的尺寸不一致，或者如果图片的尺寸与给定的参数不一致，则生成出来的视频会有问题，无法播放。针对这个问题，有必要对多张图片的尺寸进行统一，即通过下面的resize函数实现。importcv2importglobdefresize(img_array,align_mode):_h
系统 2019-09-27 17:53:58 2590
最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是FacialLandmarkDetection,配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landmarks.dat,从名字就可以看出，它可以检测出面部的68个关键点
系统 2019-09-27 17:52:05 2590
个人理解这里的规范化处理指对提取后的特征集进行处理，不是对原始的数据信号进行处理，包括归一化和标准化。规范化的原因：不同特征具有不同量级时会导致：a.数量级的差异将导致量级较大的特征占据主导地位；b.数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；c.依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。归一化：，也就是原数据减去该特征列最小值，再除以该特征列的极差，将属性缩放到[0,1]之间。标准化：,也就是原数据减去该特征列的均值，再除以该特征列的标准差。注意：1.所谓规
系统 2019-09-27 17:48:10 2590
