因为用git老是要敲许多命令。所以写了个小脚本。代码如下：1#!/bin/sh2echoGoingtosimpleWebtest...3cd~/softwaredevelopment/workspace/simpleWebtest4echocheckgitstatus...5gitstatus67echo"commit?(yes/no)"8readchoice910if[${choice}=yes]11thenechoPleaseEnterthecommi
系统 2019-08-12 09:27:23 2210
SELECT*FROMOPENROWSET('Microsoft.ACE.OLEDB.12.0','Excel5.0;HDR=YES;DATABASE=C:\\Users\\kk\\Desktop\\ss.xlsx',Sheet1$)启用AdHocDistributedQueries：execsp_configure'showadvancedoptions',1reconfigureexecsp_configure'AdHocDistributedQuer
系统 2019-08-12 09:27:15 2210
转载：http://blog.csdn.net/yanwushu/article/details/8296372Ext.Loader在ExtJs4+中是动态加载的核心。一般通过Ext.require（）使用。Ext.Loader同时支持同步和异步加载方式。这里，我们将讨论这两种加载方式的优缺点。异步加载优势跨域访问不需要web服务器:你能通过文件系统协议运行程序。比如file://path/to/your/index.html舒服的调试体验：错误信息将返回
系统 2019-08-12 09:27:03 2210
在编译libvpx的时候遇到挺多的问题,1.[STRIP]libvpx.a
系统 2019-08-12 09:27:00 2210
功能自动化测试流程1概述本流程是描述软件功能自动化测试过程中的步骤、内容与方法，明确各阶段的职责、活动与产出物。2流程活动图3活动说明3.1测试计划（可选）与以前的测试计划过程一致，只是在原来的测试计划中，添加对项目实施自动化测试所需的资源、测试范围、测试进度的描述。该过程产出物为《测试计划》。3.2自动化测试用例设计根据《测试计划》、《软件需求规格说明书》、《系统测试用例》设计出针对自动化测试的测试用例。测试用例的粒度精确到单个功能点或流程，对于各个功能
系统 2019-08-12 09:26:54 2210
方法一故障描述：编辑Word文档的过程中，程序非法关闭，重新打开也是如此。即使重新安装了Office2003，在启动Word2003后仍然出现了异常情况。双击Word文档后，程序弹出出错对话框，其中显示“正在处理的信息有可能丢失，MicrosoftOfficeWord可以尝试为您恢复……”并询问用户是否发送错误报告，在点击了“不发送”按钮后，Word将开始恢复当前文档。恢复完毕后，程序将询问用户上次启动失败，是否以安全模式启动Word。在此，如果选择“否”
系统 2019-08-12 09:26:41 2210
字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（editdistance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况，只计算等长情况下替换操作的编辑次数，只能应用于两个等长字符串间的距离度量。其他常用的度量方法还有Jaccarddistance、J-W距离（Ja
系统 2019-09-27 17:57:15 2209
###概述GC作为现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1.找到内存中无用的垃圾资源2.清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。在Python中，它在每个对象中保持了一个计数器，用于记录指向该对象的的引用的个数。一旦这个计数器为0时，则立即回收该对象，对象占用的内存空间将被释放。引用计数我们可以利用简单的变量引用和销毁窥见引用计数过程。增加引用计数增加引用计数的方式多种，即对象进行引用，那么计数器都会+1#创建第一个引用a=3#用其他变量名引用b
系统 2019-09-27 17:56:09 2209
来源|高级农民工（ID:Mocun6）责编|胡巍巍长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。其次，了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词，这些也很有趣。下面就来给大家介绍一款Python编写的神工具，可以一键分析你的上网行为。我用了后发现了很多不可思议的结论。比如访问次数最
系统 2019-09-27 17:56:03 2209
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 2209
