注：本文翻译自Google官方的AndroidDevelopersTraining文档，译者技术一般，由于喜爱安卓而产生了翻译的念头，纯属个人兴趣爱好。原文链接：http://developer.android.com/training/contacts-provider/retrieve-details.html这节课将会展示如何获取一个联系人的详细数据，比如电子邮件地址，电话号码，等等。当用户获得一个联系人后，他会想要查看他的详细信息。你可以展示给他们
系统 2019-08-12 01:54:45 2728
原文:Oracle基础数据库备份和恢复一、为什么需要数据备份造成数据丢失的主要原因：1、介质故障。2、用户的错误操作。3、服务器的彻底崩溃。4、计算机病毒。5、不可预料的因素。Oracle中故障类型分为以下4种。1、语句故障：执行SQL语句过程发生的逻辑故障可导致语句故障。如果用户编写的SQL语句无效，就会发生语句故障。Oracle可自我修复语句故障，撤销语句产生的而印象，并将控制权交给应用程序。2、用户进程故障当用户程序出错而无法访问Oracle数据库时
系统 2019-08-12 01:53:34 2728
项目地址：https://code.csdn.net/hacke2/yymvc本版本号主要实现下面几点功能：1.框架入口基于过滤器统一实现，action后缀动态配置2.action配置模仿struts3.添加action的辅助类4.完毕模型与视图的分离-----------开源yYmVc项目v0.2版本号介绍
系统 2019-08-12 01:32:58 2728
Samba配置初略指南1)确认系统已经安装Samba软件(rpm-qasamba)2)修改Samba配置文件：/etc/samba/smb.conf文件，添加如下更改security=share[wangzh]//<--[share]共享路径名path=/home/wangzh//共享路径绝对路径public=yesonlyguest=yeswritable=yes3)更改共享共享目录权限#chmod–R777/home/wangzh(递归修改)4)如果在
系统 2019-08-12 01:32:34 2728
Java基础学习内容总结：一、知识体系的整体概括：二、面向对象三、常用API四、Collection集合五、IO流六、待续：IO流的详情，多线程，网络编程，反射，异常机制Java基础总结--待续
系统 2019-08-12 01:32:09 2728
SpringMVC中整合了JSON、XML的视图，可以通过这些视图完成Java对象到XML、JSON的转换。转换XML提供了MarshallingView，开发者只需用注入相应的marshaller、和属性配置，即可自动完成Java的Model对象中的数据到XML的编组。Email：hoojo_@126.comBlog：http://blog.csdn.net/IBM_hoojohttp://hoojo.cnblogs.com/一、准备工作1、本次程序会涉
系统 2019-08-12 01:32:06 2728
场景描述线上mysql数据库里面有张表保存有每天的统计结果，每天有1千多万条，这是我们意想不到的，统计结果咋有这么多。运维找过来，磁盘占了200G，最后问了运营，可以只保留最近3天的，前面的数据，只能删了。删，怎么删？因为这是线上数据库，里面存放有很多其它数据表，如果直接删除这张表的数据，肯定不行，可能会对其它表有影响。尝试每次只删除一天的数据，还是卡顿的厉害，没办法，写个Python脚本批量删除吧。具体思路是：每次只删除一天的数据；删除一天的数据，每次删
系统 2019-09-27 17:57:14 2727
要求：实现功能：用户输入喜欢的电影名字，程序即可在电影天堂https://www.ygdy8.com爬取电影所对应的下载链接，并将下载链接打印出来。importrequestsfrombs4importBeautifulSoupfromurllib.requestimportquote#quote()函数，可以帮我们把内容转为标准的url格式，作为网址的一部分打开movie=input('你想看什么电影呀？')gbkmovie=movie.encode('
系统 2019-09-27 17:55:22 2727
importnumpyasnpfrommayaviimportmlabfromsympyimport*frommayavi.mlabimport*q=1#电荷量e0=4*3.14*8.85#4×pi×ε0放大10的12次方defcacualte():x,y,z=np.mgrid[-1:1:20j,-1:1:20j,-1:1:20j]#xyz网格化，形成填充三维坐标数组r=np.sqrt(x**2+y**2+z**2)#与原点距离E_scale=q/(e0*
系统 2019-09-27 17:49:54 2727
本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：决策树决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。例如，在下面的例子中，决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深，决策规则越复杂，模型也越合适。决策树的一些优势是:便于说明和理解，树可以可视化表达；需要很少
系统 2019-09-27 17:48:44 2727
