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系统 2019-08-12 01:33:35 2641
1:G:\Oracle\product\10.1.0\Client_1\NETWORK\ADMIN目录下有个tnsname.ora文件，内容如下：CMSTAR=(DESCRIPTION=(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=172.18.13.200)(PORT=1521)))(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=cmstar)))其中：CMSTAR为数据库名，HOST为IP地址，所以可以仿
系统 2019-08-12 01:32:59 2641
连接上后找到对应登录名的数据库在新建的窗口里操作declare@datavarchar(20)select@data='数据库名称'execute('executesp_helpdb'+@data)execute('BACKUPLOG'+@data+'WITHTRUNCATE_ONLY')execute('DBCCSHRINKDATABASE('+@data+',10)')execute('executesp_helpdb'+@data)清理数据库日志文件
系统 2019-08-12 01:32:51 2641
1．Tomcat5.0目录结构Tomcat下有9个目录,分别是bin,common,conf,logs,server,shared,temp,webapps,work目录,现在对每一目录做介绍。Tomcat根目录在tomcat中叫。-/bin-存放各种平台下启动和关闭Tomcat的脚本文件。startup.bat是windows下启动tomcat的文件,shutdown.bat是关闭tomcat的
系统 2019-08-12 01:32:44 2641
数位之墙的主题式汇整和机器自动聚合Zhengyun_ustc20070315发现数位之墙竟然在半年前曾经这么说过，呵呵，很像我们最开始谈起的概念，只不过不再是搜索引擎人员来做“搜罗”，而是机器自动生成的，从而发现所有热点，并进一步精耕细作为一个一个有趣的话题，继而串连起来形成专题。百度新闻、Google新闻的原理也就是这样。只不过，新闻的自然语言处理还是相对简单的，毕竟文字规整，内容聚焦性强，发散性弱。网民零散的语言则更发散，更无厘头，文字风格更迥异，所以
系统 2019-08-12 01:32:26 2641
好久没写技术相关的文章，这次写篇有意思的，关于一个有意思的游戏――QQ找茬，关于一种有意思的语言――Python，关于一个有意思的库――Qt。这是一个用于QQ大家来找茬（美女找茬）的辅助外挂，开发的原因是看到老爸天天在玩这个游戏，分数是惨不忍睹的负4000多。他玩游戏有他的乐趣，并不很在意输赢，我做这个也只是自我娱乐，顺便讨他个好，毕竟我们搞编程的实在难有机会在父辈面前露露手。本来是想写个很简单的东西，但由于过程中老爸的多次嘲讽，逼得我不得不尽力完善，最后
系统 2019-09-27 17:56:56 2640
前言在测试用例中，执行完测试用例后，最后一步是判断测试结果是pass还是fail，自动化测试脚本里面一般把这种生成测试结果的方法称为断言（assert）。用unittest组件测试用例的时候，断言的方法还是很多的，下面介绍几种常用的断言方法：assertEqual、assertIn、assertTrue---------------------基本断言方法基本的断言方法提供了测试结果是True还是False。所有的断言方法都有一个msg参数，如果指定msg
系统 2019-09-27 17:56:44 2640
标志位说明re.I字母不区分大小写re.S使.匹配包括换行re.X忽略空格和#后面的注释re.M多行匹配，影响^和$re.UUnicode解码，影响\w,\W,\b,\B,\d,\D,\s,\Sre.L本地化识别匹配，影响\w,\W,\b,\B,\d,\D,\s,\S模式说明^匹配字符串的开头$匹配字符串的末尾。.匹配任意一个字符，不包括换行符l或*匹配0个以上+匹配1个以上?匹配最少字符（非贪婪模式）模式说明[]匹配组内字符，[abc]匹配a，b，c[^
系统 2019-09-27 17:56:14 2640
1.从csv文件导入数据原理：with语句打开文件并绑定到对象f。不必担心在操作完资源后去关闭数据文件，with的上下文管理器会帮助处理。然后，csv.reader()方法返回reader对象，通过该对象遍历所读取文件的所有行。实验结果截图：2.从Excel中导入文件数据Excel文件可以转换成csv文件，然后通过上述的方法导入，但是如果想自动化地对大量文件进行数据管道处理（作为数据连续处理流程的一部分），那么手动把每个Excel文件转换成CSV文件的做法
系统 2019-09-27 17:55:11 2640
最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是FacialLandmarkDetection,配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landmarks.dat,从名字就可以看出，它可以检测出面部的68个关键点
系统 2019-09-27 17:52:05 2640
