--------------不同服务器数据库之间的数据操作--创建链接服务器execsp_addlinkedserver'ITSV','','SQLOLEDB','远程服务器名或ip地址'execsp_addlinkedsrvlogin'ITSV','false',null,'用户名','密码'--查询示例select*fromITSV.数据库名.dbo.表名--导入示例select*into表fromITSV.数据库名.dbo.表名--以后不再使用时删除
系统 2019-08-12 01:32:42 2164
其实无论windows还是Linux，简单地去实现两个两个文件夹的同步只需系统自带的复制命令加参数就可以了。WINDOWS：xcopy源文件夹\*目标文件夹/s/e/yLinux：cp-r源文件夹/*目标文件夹这里使用python来实现这些基本功能，并增加一些去重之类的增强功能。1、复制源文件夹中文件至目标文件夹要想同步两个文件夹中的数据，基本思路首先需要遍历源文件夹中的信息，将源文件夹中的文件复制到目标文件夹。遍历文件夹采用os中的listdir函数就可
系统 2019-09-27 17:57:08 2163
测试函数主要是用来评估优化算法特性的，这里我用python3绘制了部分测试函数的图像。具体的测试函数可以结合维基百科来了解。想要显示某个测试函数的图片把代码结尾对应的注释去掉即可，具体代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefdraw_pic(X,Y,Z,z_max,title,z_min=0):fig=plt.figure(
系统 2019-09-27 17:56:51 2163
最近我用Python做了一个国际象棋程序并把代码发布在Github上了。这个代码不到1000行，大概20%用来实现AI。在这篇文章中我会介绍这个AI如何工作，每一个部分做什么，它为什么能那样工作起来。你可以直接通读本文，或者去下载代码，边读边看代码。虽然去看看其他文件中有什么AI依赖的类也可能有帮助，但是AI部分全都在AI.py文件中。AI部分总述AI在做出决策前经过三个不同的步骤。首先，他找到所有规则允许的棋步（通常在开局时会有20-30种，随后会降低到
系统 2019-09-27 17:53:42 2163
Random随机掷骰子基础代码：importrandomdefroll_dice():roll=random.randint(1,6)returnrolldefmain():total_times=10#初始化列表[0,0,0,0,0,0]记录每个点出现的次数result_list=[0]*6foriinrange(total_times):roll=roll_dice()forjinrange(1,7):ifroll==j:result_list[j-1
系统 2019-09-27 17:53:35 2163
如题、学习、保存1源码#-*-coding:utf-8-*-'''time:2019-8-21author:Bing'''importmatplotlib.pyplotasplt#num_list=[1.5,0.6,7.8,6]fig,ax=plt.subplots()num_list=[7870,81937,17529598,6225227]name_list=['Eviction','Failed','Finished','Killed']b=ax.b
系统 2019-09-27 17:51:29 2163
最近要写一款基于被动式的漏洞扫描器，因为被动式是将我们在浏览器浏览的时候所发出的请求进行捕获，然后交给扫描器进行处理，本来打算自己写这个代理的，但是因为考虑到需要抓取https，所以最后找到Mitmproxy这个程序。安装方法：pipinstallmitmproxy接下来通过一个案例程序来了解它的使用，下面是目录结构sproxy|utils|__init__.py|parser.py|sproxy.pysproxy.py代码#coding=utf-8fro
系统 2019-09-27 17:50:22 2163
多个字段模糊查询，括号中的下划线是双下划线，双下划线前是字段名，双下划线后可以是icontains或contains,区别是是否大小写敏感，竖线是或的意思#搜索功能@csrf_exempt#使用@csrf_exempt装饰器，免除csrf验证defsearch_testCaseApi(request):ifrequest.method=='POST':name=request.POST.get('task_name')updateUser=request.
系统 2019-09-27 17:49:23 2163
目录一、进程之间的数据共享1.1Manager模块介绍1.2Manager例子一、进程之间的数据共享展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。1.1Manage
系统 2019-09-27 17:49:06 2163
一、推荐安装Anaconda官方介绍：AnacondaisacompletelyfreePythondistribution(includingforcommercialuseandredistribution).Itincludesmorethan400ofthemostpopularPythonpackagesforscience,math,engineering,anddataanalysis.下载页面：https://www.continuum.i
系统 2019-09-27 17:48:09 2163
