平常我们配置数据源可能都是明文的配置下数据库用户和密码连上数据库就ok,但是有些用户感觉这明文的密码还是很不爽的，那么我们就需要给密码加密了，进入正题：我的数据源配置是tomcat目录下面conf文件夹下面的context.xml文件：（这是未加密的配置）
系统 2019-08-12 01:32:34 2455
《那年，一步一步学linuxc》全系列（目录索引）-Kernel、Drivers、ARM---张同浩-博客频道-CSDN.NET[置顶]《那年，一步一步学linuxc》全系列（目录索引）分类：嵌入式linuxc编程2012-03-1122:3618604人阅读评论(40)收藏举报几点说明：该系列文章中所用结构数据代码均来自linux2.6.39.文章中若有不对或某些功能更好的实现方法，请指出或直接留言。本人邮箱muge0913@sina.com转载请注明出
系统 2019-08-12 01:32:02 2455
在中学里学习过直角坐标系，也叫做笛卡尔坐标系，它是正交坐标系，不过也学习过极坐标系，这种坐标系比较适合大炮发射的场合。极坐标系的定义如下：在平面内取一个定点O，叫极点，引一条射线Ox，叫做极轴，再选定一个长度单位和角度的正方向(通常取逆时针方向)。对于平面内任何一点M，用ρ表示线段OM的长度，θ表示从Ox到OM的角度，ρ叫做点M的极径，θ叫做点M的极角，有序数对(ρ,θ)就叫点M的极坐标，这样建立的坐标系叫做极坐标系。极坐标很方便应用到雷达上面，因为雷达不
系统 2019-09-27 17:54:31 2454
原创：机器学习初学者机器学习初学者《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。作者在github公布了代码，代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等
系统 2019-09-27 17:50:43 2454
如下所示：importserialimporttimet=serial.Serial('com6',115200)#USBCOMnumberonyourPCandthetransferbitrateoftheCOMport.printt.portstr#DisplaytheworkingUARTportnumberonyourPC.n=t.write('logcat-c\r')n=t.write('ampclient_samples2-O3/mnt/med
系统 2019-09-27 17:49:55 2454
python安装第三方库，超时报错–Readtimedout.Traceback(mostrecentcalllast):File“/home/xiaoduc/.pyenv/versions/3.5.0/lib/python3.5/site-packages/pip/_vendor/requests/packages/urllib3/response.py”,line228,in_error_catcheryieldFile“/home/xiaoduc/.
系统 2019-09-27 17:48:23 2454
如果你准备开始学习Python或者你已经开始了学习Python，那么，你肯能会问自己：“我用Python究竟能做些什么？”嗯，这是一个棘手的问题，因为Python有很多应用方向。但随着时间的推移，我发现Python有3个主要应用方向：Web开发数据科学-包括机器学习，数据分析和数据可视化脚本让我们依次来谈谈每一个。Web开发最近基于Python的Web框架（如Django和Flask）在Web开发中变得非常流行。这些Web框架可帮助你在Python中创建服
系统 2019-09-27 17:47:26 2454
关于python性能提升的一些方案。一、函数调用优化（空间跨度，避免访问内存）程序的优化核心点在于尽量减少操作跨度，包括代码执行时间上的跨度以及内存中空间跨度。1.大数据求和，使用suma=range(100000)%timeit-n10sum(a)10loops,bestof3:3.15msperloop%%timeit...:s=0...:foriina:...:s+=i...:100loops,bestof3:6.93msperloop2.小数据求和
系统 2019-09-27 17:37:58 2454
如何根据图表中没有的变量更改折线图的背景颜色？例如，如果我有以下数据帧：importnumpyasnpimportpandasaspddates=pd.date_range('20000101',periods=800)df=pd.DataFrame(index=dates)df['A']=np.cumsum(np.random.randn(800))df['B']=np.random.randint(-1,2,size=800)如果我做df.A的折线图，
系统 2019-09-27 17:37:39 2454
分区表：分区表的目的是将同一张表中的数据分布在多个物理位置，提高访问的性能。分区的物理位置为多个文件组。可使用分区表来存储销售订单，然后根据订单日期将订单记录分布到不同文件组中。此技术使用户可以控制不同种类订单的物理存储，同时仍在一个表中对这些订单进行维护。利用分区表改善可管理性的好处：•能够实现单独的备份策略。不同的数据集可能有不同的备份要求；•可控制存储介质。对表进行分区可使你根据数据的存取要求为数据选择相应的存储；•实现索引管理。除了分区表外，还可分
系统 2019-08-29 23:26:01 2454
