之前没有仔细想过这个问题，因为总是不会用到，也没有犯过类似错误。顺便提一下学习方法吧。卤肉的学习方法是：常用知识点，熟悉理论并反复做实验，深入理解；不常用的知识点，相关内容都了解大概，遇到问题时想得起来能知道去哪里查就可以；所有知识点都必须要用实验验证，否则学习效果会大打折扣，光看书或看视频是没有用的，我保证一个月之后，你忘记的干干净净的，哈哈。比如今天这个问题，卤肉看到报错就会想到可能是数据文件大小和限制规则冲突了，因为以前了解过相关的知识点，有点印象，
系统 2019-08-12 01:52:08 2484
一、https分为单向认证和双向认证:单向认证就是说，只有客户端使用ssl时对服务器端的证书进行认证，也就是说，客户端在请求建立之前，服务器端会向客户端发送一个证书，一般情况下，这种证书都是由自己或企业自行发布的，所以在客户端使用https时，会跳出“是否信任并继续”，点击信任则表示客户端信任服务器端证书，才可以继续交互。双向认证,就是服务器端和客户端都对双方的证书进行认证，这时除了单向认证外，还需要在服务器端的受信任证书列表中加入客户端的证书，这样服务器
系统 2019-08-12 01:32:50 2484
ZevenOS5.0发布了，更新软件包括：Linuxkernel3.5,X.Org7.7和PulseAudio2.1、Audacity2.0,Claws-Mail3.8.1,Firefox17,GIMP2.8,Inkscape0.48.下载地址：zevenos5-desktop.iso(700MB).ZevenOS是一份基于Ubuntu的GNU/Linux发行，它的主旨是提供一份快速易用的系统，并带有类似BeOS的用户界面和对老旧硬件的支持。该发行构建于一
系统 2019-08-12 01:32:44 2484
垃圾代码评析——关于《C程序设计伴侣》9.4——链表（三）-garbageMan-博客园垃圾代码评析——关于《C程序设计伴侣》9.4——链表（三）前文链接：http://www.cnblogs.com/pmer/archive/2012/11/22/2783672.html【样本】——陈良乔，《C程序设计伴侣》，人民邮电出版社，2012年10月，p237【评析】垃圾代码评析——关于《C程序设计伴侣》9.4——链表（三）
系统 2019-08-12 01:32:38 2484
在大型互联网应用中，随着用户数的增加，为了提高应用的性能，我们经常需要对数据库进行分库分表操作。在单表时代，我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象。但是当我们对数据库进行了分库分表后，就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了。因此，我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境。下面来介绍两种非常优秀的解决方案：1.数据库自增ID--来自Flicker的解决方案因为MySQL本身支持auto_increme
系统 2019-08-12 01:32:23 2484
在数据库表中有一个对varchar类型的数值进行desc排序，很简单的要求吧。可是奇怪的现象出现了表中的数据不会根据从高到底进行排序了瞬间有点泪奔的感觉呀还好经过高手指点啊。所以想和大家分享一下希望下一个mysql初学者以后不要像我一样了啊还是废话少说，看代码吧如：有一张T_TESTDEMO表，其有两个DEMOID,DEMONAME字段，其中DEMOID是int类型，DEMONAME是VARCHAR类型但是存放的是认为是数值类型的数据，里面的数据如下：1,
系统 2019-08-12 01:32:23 2484
我正在尝试将字符串“20091229050936”转换为“2009年12月29日（UTC）”>>>importtime>>>s=time.strptime("20091229050936","%Y%m%d%H%M%S")>>>prints.strftime('%H:%M%d%B%Y(UTC)')给AttributeError:'time.struct_time'objecthasnoattribute'strftime'显然，我犯了一个错误：时间错了，它是
系统 2019-09-27 17:55:13 2483
Python通过Pandas解析逻辑分析仪导出的CSV数据脚本要解决的问题Python代码备注:脚本要解决的问题为方便分析逻辑分析仪导出的csv数据,简单做了个转换工具。。。逻辑分析仪导出的csv数据是根据时间戳逐行排序，很难分析一个完整的帧数据，例如下图：下图逻辑分析仪工具导出的csv数据有3w多行，没办法直接通过该文件对数据帧进行分析，而且重点是。。。看时间长了太费眼！所以通过Pandas简单对数据做些行列变换，好方便查看与分析数据、Python代码P
系统 2019-09-27 17:55:08 2483
实现思路：1，将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和（卷积和取绝对值）2，用新的矩阵（与原图一样大小）去接收每次的卷积和的值3，卷积图片所有的像素点后，把新的矩阵数据类型转化为uint8注意：必须对求得的卷积和的值求绝对值；矩阵数据类型进行转化。完整代码：importcv2importnumpyasnp#robert算子[[-1,-1],[1,1]]defrobert_suanzi(img):r,c=img.shaper_sunnzi=[[-1,-1],[1
系统 2019-09-27 17:51:03 2483
1.什么是受限玻尔兹曼机玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型，但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机（RBM）。受限玻尔兹曼机（RBM）是一个随机神经网络（即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为，随机取值）。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的，而在不同的网络层之间的神经元是相互连接的（双向连接）。在网络进行训练以及使用时信息会在两个方向上流动，而且两个方向上的权值是相同的。但是偏置值是不同的（偏置值的个数是和神经元的个数相同
系统 2019-09-27 17:47:38 2483
