强行关机，导致用户配置文件损坏，sqlserver2000启动失败，出现错误：由于登录失败而无法启动服务（SQLServer1069错误）：解决方法：我的电脑--控制面板--管理工具--服务--右键MSSQLSERVER--属性--登陆--登陆身份--选择"本地系统帐户".或者选择"此帐户"--密码和确认密码中输入你修改后的administrator密码.由于登录失败而无法启动服务
系统 2019-08-12 09:27:11 2648
web2.0的几个开源项目Diggclone－开源digg类程序官方：http://www.talkingpixels.org/diggclone/index.php演示：同digg.com类似Aroundme－开源社会化网络程序官方：https://savannah.nongnu.org/projects/aroundme/演示：http://www.barnraiser.org/demos/(社会化网络程序通常都是收费的，相信这个是目前唯一免费的soc
系统 2019-08-12 09:26:50 2648
--====================--收缩表段(shrinkspace)--====================一、表的增长方式当表被创建后，随着记录的不断插入，组成表的区间会被填满，如果启用了自动扩展，则当区间填满后，会分配新的区间。假定高水位线随着记录的增加从最左端往右端来移动，当到底部区间的尾端时，则新的区间将会被分配。二、表可收缩的原理随着记录的增加高水位线不断的右移，记录的删除不会导致高水位线往回(左)移动删除记录后的空闲空间(高水
系统 2019-08-12 01:53:49 2648
API解读这个类给用户提供了集中注冊账号的接口。用户仅仅要输入一次账户password后，就能够訪问internet资源。不同的在线服务用不同的方式管理用户，所以accountmanager为不同类型的账户提供了统一验证管理的方法，处理有效的账户的具体信息而且实现排序。比方Google，Facebook，MicrosoftExchange各自有他们的验证方法。非常多server支持一些验证算法，能够不须要发送用户password验证是否正确。Account
系统 2019-08-12 01:51:44 2648
原文:[SQLServer优化]善用系统监视器，确定系统瓶颈来自:http://hi.baidu.com/solorez/blog/item/f82038fa0e71b78d9e51468c.html如果您运行的是MicrosoftWindows服务器操作系统，则可以使用系统监视器图形工具来测量系统当前的性能参数。可以查看包括处理器、内存、缓存、线程和进程等数据。每个对象都有一个相关的的计数器集，用于测量设备使用情况、队列长度、延时情况，另外还有吞吐量及内
系统 2019-08-12 01:51:35 2648
今天在相同环境测试2000和2008性能让我意外的是2008明显比2000慢很多测试sql：SETSTATISTICSIOONSETSTATISTICSTIMEONSELECTCOUNT(1)FROMdbo.tbtextaINNERLOOPJOINdbo.tbtextbONa.id=b.idoption(maxdop1)SETSTATISTICSIOOffSETSTATISTICSTIMEOff表结构：CREATETABLE[dbo].[tbtext]([
系统 2019-08-12 01:33:35 2648
这可能是很多人在使用Androidstudio该插件会发现此错误信息：Compileroutputpathformodulecannotbenull.checkyourmodule/projectsettings。会报这个错误是由于你project没有make。由于Findbugs并非针对你的源码进行检測，而是依据编译后文件（如：class.dex）进行检測。所以假设你的project是刚从git或者svnclone向下，还没make，出现此问题。版权声明
系统 2019-08-12 01:32:52 2648
matplotlib介绍Matplotlib是一个Python2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPythonshell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。Matplotlib试图让简单易事的事情成为可能。你只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，误差图，散点图等。对于简单的绘图，pyplot模块提供类似MATLAB的接
系统 2019-09-27 17:56:09 2647
之前一篇笔记：Python机器学习笔记：不得不了解的机器学习知识点（1）1，什么样的资料集不适合用深度学习？数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集
系统 2019-09-27 17:55:45 2647
应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现如下图为进行测试的gakki101和gakki102，分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法，对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势，将图gakki101做成具有旋转特性的效果。基于BFmatcher的SIFT实现BFmatcher（Brute-ForceMatching）暴力匹配，应用BFMatcher.knnMatch()函数来进行核心的匹配，knn
系统 2019-09-27 17:51:56 2647
