最近略忙，就不写题意思路什么的，直接上代码。#include#includestructedge{intu,v,w,flag;}p[4952];intn,m;intf[101];intused[101];intcmp(constvoid*aa,constvoid*bb){return((structedge*)aa)->w-((structedge*)bb)->w;}intfind(intx){returnf[x]==
系统 2019-08-12 01:53:33 2136
我介绍了原创企业级控件库之大数据据量分页控件，这个控件主要是通过存储过程进行数据分页，得到了大家的支持，也给出了许多宝贵的建议，在这儿先感谢各位。同时也让我更有信心进行以后的文章（企业级控件库系列）。分页对于每个项目来说都有它存在的意义，想起在以前刚刚刚软件开发时，由于刚刚毕业，理论知识雄厚，但实际工作经验欠缺，记得几年前做开发时，数据量很大，要用分页，一开始真不知道如何是好，方法到知道，但速度与稳定性却没有经验。在这儿，我只是起到一个抛砖引玉的作用，以便
系统 2019-08-12 01:52:44 2136
在服务端中定义接口太多时，在客户端的服务引用时，报错误:元数据包含无法解析的引用:“net.tcp://localhost:8081/BaseData/mex”。XML文档中有错误。读取XML数据时，超出最大名称表字符计数配额(16384)。名称表是用于存储在处理XML时所遇到的字符串的数据结构-具有非重复元素、属性名称和属性值的长XML文档可能会触发此配额。通过更改在创建XML读取器时所使用的XmlDictionaryReaderQuotas对象的Max
系统 2019-08-12 01:52:43 2136
对单表超过300w+数据的Web应用程序进行测试后发现了一些功能、性能问题，采取了以下办法来进行调整：将绝大部分的SQL查询改为存储过程，这样的操作毫无疑问可以提高部分性能。凡是使用“select*fromxxx”的操作一律具体到所需字段。使用join连接2个以上大量数据的表，且基础数据表变化不大的查询一律使用视图，并为此视图建立索引。理由来自SQLServer联机帮助手册：“对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉
系统 2019-08-12 01:32:36 2136
本文由葡萄城技术团队于原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。一直以来C#都是微软在编程语言方面最为显著的Tag，但时至今日Python已经从一个小众语言，变成了世界编程语言排行榜排名前列的语言了。Python也在Web开发、网络爬虫、数据分析、大数据处理、机器学习、科学计算及绘图等领域有着不错的天然优势和不俗的表现。微软再从收购了Github后，在开源社区投入的力度越来越大，所以对于Python
系统 2019-09-27 17:56:29 2135
如下所示：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#__author__="blzhu""""pythonstudyDate：2017"""importpymysql#importMySQLdb#python2中的产物try:#获取一个数据库连接，注意如果是UTF-8类型的，需要制定数据库conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db
系统 2019-09-27 17:55:07 2135
接触Python不久，看到很多人写2048，自己也捣鼓了一个，主要是熟悉Python语法。程序使用Python3写的，代码150行左右，基于控制台，方向键使用输入字符模拟。演示图片2048.py#-*-coding:UTF-8-*-#!/usr/bin/python3importrandomv=[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]defdisplay(v,score):'''显示界面'''print('{0:4
系统 2019-09-27 17:51:12 2135
前面介绍了python在ubuntu16.04环境下，python的虚拟环境virtualenv的安装，下面介绍在windows环境下的安装和使用。环境信息操作系统：windows10python版本：3.6.3安装1.下载安装python3.6.3进入官网：https://www.python.org/downloads（windows）选择：Windowsx86-64web-basedinstallerWindowsx86-64web-basedins
系统 2019-09-27 17:50:58 2135
本来我一直不知道怎么来更好地优化网页的性能，然后最近做python和php同类网页渲染速度比较时，意外地发现一个很简单很白痴但是我一直没发现的好方法（不得不BS我自己）：直接像某些php应用比如Discuz论坛那样，在生成的网页中打印出“本页面生成时间多少多少秒”，然后在不停地访问网页测试时，很直观地就能发现什么操作会导致瓶颈，怎样来解决瓶颈了。于是我发现SimpleCD在生成首页时，意外地竟然需要0.2秒左右，真真不能忍：对比Discuz论坛首页平均生成
系统 2019-09-27 17:50:42 2135
感想我们在做深度学习处理图片的时候，如果是自己制作或者收集的数据集，不可避免的要对数据集进行处理，然后大多数模型都只支持RGB格式的图片，这个时候，我们需要把其他格式的图片，例如灰度图像转换为RGB的图片，网上只有灰度图像转换为RGB的教程，我这里弥补一下空缺。fromPILimportImageimportnumpyasnpL_path='train/5509031.jpg'L_image=Image.open(L_path)out=L_image.co
系统 2019-09-27 17:49:10 2135
