ShivDutta(sdutta@us.ibm.com),技术顾问,IBMShivDutta是IBMSystemsGroup的一名技术顾问，他帮助独立软件供应商在pSeries服务器启用他们的应用程序。Shiv有作为软件开发人员、系统管理员和讲师的丰富经验。他在AIX的系统管理、问题确定、性能调优和规模指导方面提供支持。Shiv在AIX诞生之时就从事这方面的工作。他从OhioUniversity获得物理博士学位，可以通过sdutta@us.ibm.com与
系统 2019-08-12 01:33:10 2136
对单表超过300w+数据的Web应用程序进行测试后发现了一些功能、性能问题，采取了以下办法来进行调整：将绝大部分的SQL查询改为存储过程，这样的操作毫无疑问可以提高部分性能。凡是使用“select*fromxxx”的操作一律具体到所需字段。使用join连接2个以上大量数据的表，且基础数据表变化不大的查询一律使用视图，并为此视图建立索引。理由来自SQLServer联机帮助手册：“对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉
系统 2019-08-12 01:32:36 2136
字符编码，在编程中，是一个让学习者比较郁闷的东西，比如一个str，如果都是英文，好说多了。但恰恰不是如此，中文是我们不得不用的。所以，哪怕是初学者，都要了解并能够解决字符编码问题。>>>name='老齐'>>>name'\xe8\x80\x81\xe9\xbd\x90'在你的编程中，你遇到过上面的情形吗？认识最下面一行打印出来的东西吗？看人家英文，就好多了>>>name="qiwsir">>>name'qiwsir'难道这是中文的错吗？看来投胎真的是一个技
系统 2019-09-27 17:56:06 2135
简介程序每次执行时，操作系统都会创建一个新进程来运行程序指令。进程中可调用os.fork,要求操作系统新建一个子进程.[Windowsc系统中，os模块没有os.fork函数]。每个进程都有一个不重复的进程ID号。或称pid，它对进程进行标识。子进程与父进程完全相同，子进程从父进程继承了多个值的拷贝。如全局变量和环境变量。fork后，子进程接收返回值0，而父进程接收子进程的pid作为返回值os.fork()Forkachildprocess.Return0
系统 2019-09-27 17:55:42 2135
使用os.environ来读取和修改环境变量：复制代码代码如下:importosprint(os.environ["TEMP"])mydir="c:\\mydir"os.environ["MYDIR"]=mydirprint(os.environ["MYDIR"])pathV=os.environ["PATH"]print(pathV)os.environ["PATH"]=mydir+";"+os.environ["PATH"]print(os.envir
系统 2019-09-27 17:54:00 2135
一，print()函数print作用：把“”内部的内容，输出到屏幕。print(“helloworld”)print(“hellopython”)二，注释注释的作用：使用自己熟悉的语言，在程序中对某些代码进行标注说明，增强程序的可读性。单行注释（行注释）以#开头，#右边的所有东西都被当作说明文字，而不是真正要执行的程序，只起到辅助说明的作用（#后建议有一个空格）例：#这是一个单行注释print(“helloworld”)也可以在代码后面增加单行注释是为了保
系统 2019-09-27 17:52:12 2135
接触Python不久，看到很多人写2048，自己也捣鼓了一个，主要是熟悉Python语法。程序使用Python3写的，代码150行左右，基于控制台，方向键使用输入字符模拟。演示图片2048.py#-*-coding:UTF-8-*-#!/usr/bin/python3importrandomv=[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]defdisplay(v,score):'''显示界面'''print('{0:4
系统 2019-09-27 17:51:12 2135
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2135
感想我们在做深度学习处理图片的时候，如果是自己制作或者收集的数据集，不可避免的要对数据集进行处理，然后大多数模型都只支持RGB格式的图片，这个时候，我们需要把其他格式的图片，例如灰度图像转换为RGB的图片，网上只有灰度图像转换为RGB的教程，我这里弥补一下空缺。fromPILimportImageimportnumpyasnpL_path='train/5509031.jpg'L_image=Image.open(L_path)out=L_image.co
系统 2019-09-27 17:49:10 2135
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系统 2019-09-27 17:48:49 2135
