1、ReportingServices目录临时数据库文件存在出现这种问题的原因，是由于以前安装的SQLServer2008文件并没有卸载或删除干净造成解决的办法如下：找到MSSQL2008的实例安装目录，例如：D:\ProgramFiles\MicrosoftSQLServer将D:\ProgramFiles\MicrosoftSQLServer\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA里面的有关ReportingServices的数据
系统 2019-08-12 01:33:35 2529
原文:09.约束与索引的联系之所以把约束和索引放到一起来看，主要是因为主键约束和唯一键约束，它们会自动创建一个对应的索引，先分别看下数据库中的几个约束。一约束在关系型数据库里，通常有5种约束，示例如下：usetempdbgocreatetables(sidvarchar(20),snamevarchar(20),ssexvarchar(2)check(ssex='男'orssex='女')default'男',sageintcheck(sagebetwee
系统 2019-08-12 01:33:25 2529
有个朋友写JSP程序时，在Servlet中取请求参数时出现了乱码，当然，这种乱码问题再简单不过了。由于在JSP中使用了GBK作用页面的编码，那么提交的中文信息自然也会被按着GBK进行编码，为%xx格式的GBK编码。要解决这个问题可以说是方法多多。最简单的就是使用request.setCharacterEncoding方法设置编码格式，如下面的代码所示：request.setCharacterEncoding("GBK");在设置完编码格式之后，就可以直接通
系统 2019-08-12 01:33:02 2529
使用Intent可以很方便在不同的Acitivity之间传递数据,这个也是官方推荐的方式,但是也有一定的局限性,就是Intent无法传递不能序列化的对象,我们可以使用静态变量来解决这个问题.举一个实例:代码:最后记得在AndroidManifest.xml添加OtherActivity标签android之在Activity之间使用意图传递数据(使用静态变量传递数据)
系统 2019-08-12 01:32:55 2529
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 2529
最近由于工作环境不太理想，很长时间没心情写技术博文，今天在调试springMVC的DispatcherSevlet类的代码时，看到一处代码且联想到项目中程序员的一些做法，觉得有必要写一下。我们在做项目时，前期写的类中的一些代码可能由于需求变化的原因需要重写，有时重写时方法的传参和返回值也会发生变化，这样往往导致调用的代码也跟着出错，我们看下spring的代码是如何处理这样的事,先看下面两段代码，上面这段是之前的getHandler方法，现在需要改成第二段代
系统 2019-08-12 01:32:02 2529
基于tkinter模块的GUIGUI是图形用户界面的缩写，图形化的用户界面对使用过计算机的人来说应该都不陌生，在此也无需进行赘述。Python默认的GUI开发模块是tkinter（在Python3以前的版本中名为Tkinter），从这个名字就可以看出它是基于Tk的，Tk是一个工具包，最初是为Tcl设计的，后来被移植到很多其他的脚本语言中，它提供了跨平台的GUI控件。当然Tk并不是最新和最好的选择，也没有功能特别强大的GUI控件，事实上，开发GUI应用并不是
系统 2019-09-27 17:50:49 2528
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 2528
如下所示：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltx_values=[1,2,3,4,5]y_values=[1,4,9,16,25]#s为点的大小plt.scatter(x_values,y_values,s=100)#设置图表标题并给坐标轴加上标签plt.title("Scatterpic",fontsize=24)plt.xlabel("Value",fontsize=14)plt.ylabel("Scatt
系统 2019-09-27 17:49:21 2528
无论是平均平滑还是高斯平滑，在处理图像噪声时，都或多或少会对图片产生一定的模糊，损失部分信息。较为理想的情况，是可以选择性地进行滤波，只在噪声区域进行平滑，而在无噪声区域不进行平滑，将模糊的影响降到最低，这就是自适应性滤波的思想。通常噪声的存在，可能会使得附近邻域内，极值的上下差距较大，或者是方差较大，我们可以设置一定的阈值来判断该点是否需要进行平滑。不过这个不是该章节的内容，这一章是要学习中值滤波，中值滤波本质上是一个统计排序滤波器，是以该点为中心的的邻
系统 2019-09-27 17:48:39 2528
