(1)修改http访问端口（默认为8080端口）
系统 2019-08-12 01:32:49 2496
这是09年写的一个笔计，放在这里，供自已以后参考.今天将在Jetty下开发的WEB程序用Tomcat发布，系统出现了乱码，百思不得期解，因为以前做过多套的系统，从没出现过乱码.晚饭过后，静下心来仔细的思考，还是找不到哪儿出错，没办法只有采用老方法,从头开始测：1):写一个极其简单的jsp自已调用自已，看看会不会出现乱码，结果是会.2):拿这个jsp放到其它正确的系统下，结果不会出现，由此可以确定系统的servlet的环境有问题.3):删掉web.xml中所
系统 2019-08-12 01:32:40 2496
以前每修改一次server.xml文件，大多数情况是修改上下文，总要重启一下Tomcat。可以通过以下的方法，就不用频繁启动Tomcat了，必须是版本在5.5以后在%CATALINA_HOME%\conf\[enginename]\[hostname]\目录下，新建一个.xml文件，名字就是上下文路径，在server.xml文件中注释掉元素。例如在我的机子上，D:\apache-tomcat-6.0.16\conf\Catalina\lo
系统 2019-08-12 01:32:29 2496
sql中事务只针对一个update,delete,insert语句，如果一段程序中有超过一个这样的语句，就需要每个都判断是否出错，否则就会出现若干我们不希望的情形出现，举例如下（表结构见最后）：1，有三个insert语句（or其它语句），第一个出错，第二个对了，第三个错了，如下：BEGINBEGINTRANSACTIONprint'bb'insertintotestNewID(a)values('aa')IF@@error<>0BEGINprint'1'R
系统 2019-08-12 01:32:23 2496
本文将使用opencv-python识别自定义物体，能够区分识别到的物体，如果用作人脸识别，则能够区分出不同的人脸id，也就是能够分得清张三，李四，王二麻子本文提供的所有资源仅供学习使用，不可商用文末有完整工程链接效果：识别出局座，大紧，大众和沃尔沃vs2017+python+opencv配置请参考https://blog.csdn.net/qq_43440703/article/details/88375609本文中文乱码问题参考博客https://bl
系统 2019-09-27 17:51:25 2495
本文借鉴于张广河教授主编的《数据结构》，对其中的代码进行了完善。从某源点到其余各顶点的最短路径Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径。假设G=｛V，｛E｝｝是含有n个顶点的有向图，以该图中顶点v为源点，使用Dijkstra算法求顶点v到图中其余各顶点的最短路径的基本思想如下：使用集合S记录已求得最短路径的终点，初始时S={v}。选择一条长度最小的最短路径，该路径的终点w属于V-S，将w并入S，并将该最短路径的长度记为Dw。对于V-S
系统 2019-09-27 17:50:54 2495
在Python中定义函数，可以用必选参数（位置参数），默认参数，可变参数，关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但参数定义的顺序必须是：必选参数（位置参数）默认参数可变参数命名关键字参数关键字参数例如：定义：deff1(x,y=0,*args,z,**kw):print(x,y,args,z,kw)调用：f1(1,2,3,4,5,z=6,p=7,q=8)输出：12(3,4,5)6,{'p':7,'q':8}定义：deff2(x,y=0,*,
系统 2019-09-27 17:50:10 2495
存在的问题ImportError:DLLloadfailed：找不到指定的模块。安装tensorflow-gpu很容易因为版本不兼容和缺少运行时环境（动态链接库.dll）而出问题，但是我按正确版本安装（期间更换了tensorflow和cuda、cudnn的版本）还是多次出现了“ImportError:DLLloadfailed：找不到指定的模块。”这个问题。我发现网上（百度/谷歌）有很多答案，有详尽的安装过程和自己的解决方法，却仍然人没说到点子上。这个问题
系统 2019-09-27 17:49:46 2495
pandas主要有三个用来删除的函数，.drop()、.drop_duplicates()、.dropna()。总结如下.drop()删除行、列.drop_duplicates()删除重复数据.dropna()删除空值（所在行、列）为避免篇幅太长，将其分为两部分，不想看参数介绍的可以直接看实例。本篇介绍.drop_duplicates(),df.dropnadrop_duplicates()的用法df.drop_duplicates()则通常用于数据去重，
系统 2019-09-27 17:49:32 2495
本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1.数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10~10，
系统 2019-09-27 17:48:53 2495
