昨天一件很奇怪的事情发生了，插件注册工具连接不上，出现异常了异常原因是服务器没有返回任何服务端点。查看开发人员资源，发现服务和组织服务都出现了异常找了许久原因无果，于是重装CRM服务器，选择修复选项才得以修复这个问题！MSCRM服务异常解决方法
系统 2019-08-12 01:32:22 2521
基于sklearn的线性分类器logistics（对数几率回归）Python实现声明：本人小白，文章作为自己的学习参考资料，供大家学习交流本文章referto作者：月见樽链接：https://www.jianshu.com/p/f9cb59dc99ec来源：简书作者：周志华书名：《机器学习》出版社：清华大学出版社感谢此文章及书籍原创者如有侵犯您的知识产权和版权问题，请通知本人，本人会即时做出处理并删除文章Email：louhergetup@gmail.co
系统 2019-09-27 17:57:32 2520
原文链接：https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/796738601、方法一：#python的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time.clock().#只计算了程序运行CPU的时间，返回值是浮点数importtimestart=time.clock()#中间写上代码块end=time.clock()print('Runningtime:%sSeconds'%(end-start))#运行结果
系统 2019-09-27 17:57:30 2520
PYTHON游戏编程外星人入侵的完整实现思路，具体内容如下准备工作：下载python，比如Anaconda3（64bit），导入pygame游戏包1.外星人设置，alien.py，代码：importpygamefrompygame.spriteimportSpriteclassAlien(Sprite):"""表示单个外星人的类"""def__init__(self,ai_settings,screen):"""初始化外星人并设置其他位置"""super(
系统 2019-09-27 17:55:18 2520
有的时候需要将两组数据，比如特征和标签放在一起随机打乱，但是又想记录这种打乱的顺序，那么该怎么做呢？下面是一个很好的方法：b=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]a=['a','b','c','d','e','f','g','h','i']c=list(zip(a,b))print(c)random.Random(100).shuffle(c)print(c)a,b=zip(*c)print(a)print(b)输出：[('a',1),('b',2),(
系统 2019-09-27 17:52:33 2520
一概念线程同步，线程间协同，通过某种技术，让一个线程访问某些数据时，其他线程不能访问这个数据，直到该线程完成对数据的操作为止。临界区(criticalsection所有碰到的都不能使用，等一个使用完成)，互斥量(Mutex一个用一个不能用)，信号量(semaphore)，事件event二event1概念event事件。是线程间通信机制中最简单的实现，使用一个内部标记的flag，通过flag的True或False的变化来进行操作。2参数详解名称含义set()
系统 2019-09-27 17:50:52 2520
刷票一般要突破以下限制：1、验证码识别2、同一ip不可连续投票解决办法1、用tesseract工具，链接在此https://code.google.com/p/tesseract-ocr/(人人还是加不了https链接)2、使用代理，国内可以的代理服务器可以从这里找到http://cn-proxy.com/程序语言当然用python浏览器投票的流程如下1、向服务器发送请求，服务器返回验证码和表单2、填好表单，发送到服务器可以用firefox+httpfox
系统 2019-09-27 17:50:15 2520
使用Python进行项目开发时，由于不同的项目需要，可能会配置多个开发环境，不同开发环境之间的项目依赖包如果混合在一起，可能会引起意想不到的错误，本文主要介绍如何通过虚拟环境隔离不同开发环境，方便不同开发环境的共存。安装Python，本文以Python3.4为例。关于如何安装Python3.4，请参考其他经验，本文不在重复赘述。注意：将安装目录添加到环境变量中，否则无法在其他目录启动python。安装成功后截图如下所示：进入Python安装目录中的脚本目录
系统 2019-09-27 17:49:21 2520
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码。我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝，以节省时
系统 2019-09-27 17:48:48 2520
现在Docker是地球上最炙手可热的项目之一，就意味着人民实际上不仅仅是因为这个才喜欢它。话虽如此，我非常喜欢使用容器，服务发现以及所有被创造出的新趣的点子和领域来切换工作作为范例。这个文章中我会简要介绍使用python中的docker-py模块来操作Docker容器，这里会使用我喜爱的编程工具IPython。安装docker-py首先需要docker-py。注意这里的案例中我将会使用UbuntuTrusty14.04版本。复制代码代码如下:$pipins
系统 2019-09-27 17:48:30 2520
