转自网易：http://news.163.com/2004w12/12761/2004w12_1102556240778_3.html作者:刘鉴强12月1日，国家农业部的一个会议静悄悄地结束。官方没有公布会议内容，与会者也三缄其口。但股民作出了强烈的反应。第二天，一支名为“丰乐种业”的股票涨停。“有人要发财了。”一位业内人士说。刺激股民的，是这样一个强烈的信息：“中国将成为世界上第一个商业化种植转基因水稻的国家。”而“丰乐种业”，被有些股民称为“中国转基因
系统 2019-08-29 23:04:49 2898
SQLPlus调试Oracle有返回值存储过程、参数绑定（variable:i）、先建好表，然后写带输出参数的存储过程CREATEORREPLACEPROCEDURE"MES"."MES_GETKEY"(KNameINVARCHAR2,KValueOUTVARCHAR2)ASBEGINselectKeyValueintoKValuefromMES_SYSTEMKEYwhereKeyname=KName;endMES_GetKey;然后SQLPlus中运行：
系统 2019-08-29 22:25:51 2898
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系统 2019-08-29 22:20:10 2898
openMP并不是只能对循环来并行的，循环并行化单独拿出来说是因为它在科学计算中非常有用，比如向量、矩阵的计算。所以我单独拿出这一部分给大家讲讲。这里主要讲解的是for循环。编译指导语句：一般格式：#pragmaompparallelfor[clause[clause…]]for(index=first;qualification;index_expr){…}第一句中[]的部分是可选的，由自己的程序并行特点而定。大家先不要把精力放到这里面。后面的文章中会继
系统 2019-08-29 22:06:19 2898
http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1303简单dp排序枚举就可以不过由于M最多可以是5000所以需要用到一定的优化比如说既然要覆盖0---m那么在0左边的区间和在m右边的区间和被其他区间包含的区间都应该去掉代码：#include#include#include#include#include#include
系统 2019-08-12 01:55:24 2898
原文:Oracle11gsys，system密码忘记设置解决办法1.启动sqlplus2.请输入用户名:sqlplus/assysdba3.输入口令:直接回车4.连接到:OracleDatabase11gEnterpriseEditionRelease11.2.0.1.0-ProductionWiththePartitioning,OLAP,DataMiningandRealApplicationTestingoptionsSQL>alterusersys
系统 2019-08-12 01:52:21 2898
From:http://os.51cto.com/art/200912/165922.htm写一个脚本，来检查某个文件是否存在，如果存在，则输出它的详细信息，如果不存在，则提示输出文件不存在。在给出这个脚本之前，先来了解一下如下几个命令：文件upload.zip为例1.#ll-hupload.zip-rw-r--r--1rootroot3.3M06-2823:21upload.zip2.#fileupload.zipupload.zip:Ziparchiv
系统 2019-08-12 01:32:57 2898
前面介绍了flex文件的格式，那么flex程序又把这个文件生成怎么样的文件呢？下面就来仔细分析这个文件，由于flex程序生成C++的文件格式，那么就需要C++的编译器才可以编译了。它的代码如下：#001#line2"lex_yy.cpp"这行是行号同步使用。#002/*Alexicalscannergeneratedbyflex*/#003#004/*Scannerskeletonversion:#005*$Header:/home/daffy/u0/ve
系统 2019-08-12 01:32:41 2898
image前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我
系统 2019-09-27 17:51:06 2897
word2vec介绍word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表两个词关联度越高。词向量：用DistributedRepres
系统 2019-09-27 17:48:08 2897
