FFTW3.1.2的编译很简单了，有INSTALL文件可以参考./configure--prefix=/home/eric/fftw--enable-shared--enable-threads--enable-sse2makemakecheckmakeinstall--enable-shared最好加上，因为默认这个开关是关闭的，有些程序以-lfftw的方式来链接，所以这个开关要加，此外，如果要指定编译器和编译选项的话，这样：./configureCC=
系统 2019-08-12 09:27:10 2854
数据库三大范式第一范式（1NF）：是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。个人总结：不能有表中表。如数据表不能这样设计，因为数据表的一个二维表：姓名思想道德素质测评(20%)专业素质测评(60%)基础分奖励分惩罚分最后得分排名必修课成绩奖励分惩罚分最后得分排名得分排名张三780078271.7100.071.71王五780078271.3240.00.071.32李四78007
系统 2019-08-12 01:54:44 2854
htons()将主机的无符号短整形数转换成网络字节顺序.host->net(short)htonl()将主机的无符号长整形数转换成网络字节顺序.host->net(long)ntohs()将主机的网络字节顺序转换成无符号短整形数.host->net(short)ntohl()将主机的网络字节顺序转换成无符号长整形数.host->net(long)htons,htonl,ntohs,ntohl的意思
系统 2019-08-12 01:53:43 2854
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引:.尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描：·使用ANALYZETABLEtbl_name为扫描的表更新关键字分布。·对扫描的表使用FORCEINDEX告知MySQL，相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时。SELECT*FROMt1,t2FORCEINDEX(index_for_column)WHEREt1.col_name=t2.col_name；·用--max-
系统 2019-08-12 01:52:48 2854
sqlldruserid=lgone/tigercontrol=a.ctlLOADDATAINFILE't.dat'//要导入的文件//INFILE'tt.date'//导入多个文件//INFILE*//要导入的内容就在control文件里下面的BEGINDATA后面就是导入的内容INTOTABLEtable_name//指定装入的表BADFILE'c:\bad.txt'//指定坏文件地址*************以下是4种装入表的方式APPEND//原先
系统 2019-08-12 01:52:12 2854
设置启动PyCharm时自动打开（或不打开）上次进行的项目：选择“Settings-General-Reopenlastprojectonstartup”，勾选该选项则启动时自动打开项目，取消勾选就不自动打开。[PyCharm]设置自动启动时自动打开项目
系统 2019-08-12 01:33:24 2854
场景名称：LotusConnections:场景下有一个节点：feb02Node1节点下有一个应用服务器LotusConnectionsserver.webshpere节点&环境分析
系统 2019-08-12 01:32:21 2854
本文实例讲述了Python函数的定义和作用域。分享给大家供大家参考，具体如下：定义函数默认参数：可以向函数中添加默认参数，以便为在函数调用中未指定的参数提供默认值#如果调用cylinder_volume函数时，不提供radius参数，那么radius的值为5defcylinder_volume(height,radius=5):pi=3.14159returnheight*pi*radius**2向函数中的参数传值的方法：按照位置和按照名称cylinder
系统 2019-09-27 17:57:35 2853
以前讲过利用phantomjs做爬虫抓网页//www.jb51.net/article/55789.htm是配合选择器做的利用beautifulSoup(文档：http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)这个python模块，可以很轻松的抓取网页内容#coding=utf-8importurllibfrombs4importBeautifulSoupurl='http://www.baidu.
系统 2019-09-27 17:56:00 2853
概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易理解（几百个维度难以理解，几个维度可视化易理解）降维的方法有很
系统 2019-09-27 17:47:48 2853
