第一篇写于2个多月前，其间赶上春节，同时去年底突然安排了新任务，忙于另外的研究去了，从而一直没有再继续总结。还有个原因，是因为期间在断断续续的flex设计器原型系统研发过程中发现很多原有的一些细节设计之处不足，又作了很多细节性的重构和完善。这几天又接着完成了一个阶段的原型实现，才有空闲再接着写总结。第一篇地址：http://blog.csdn.net/james999/archive/2008/11/16/3313861.aspx首先回顾一下上一篇的内容。
系统 2019-08-29 22:53:42 3161
打包过很多个版本的deb包，都不怎么满意，2009sp6，2010wine的时候也是会崩溃的，虽然这两个版本支持自动自动下载备注。这次打包的版本，使用的是QQ2009preview3（build305），原来使用的是preview2（build225）。看看这版的功能：支持自动下载备注支持语言聊天（暂时没法使用视频功能）支持截图以及截图小工具聊天记录以及消息管理器对比一下wineqq2010的优势登陆不崩溃菜单无黑影对比原wineqq2009preview
系统 2019-08-29 22:31:22 3161
原文:sql语句中leftjoin、innerjoin中的on与where的区别tablea(id,type):idtype----------------------------------112132tableb(id,class):idclass---------------------------------1122sql语句1：selecta.*,b.*fromaleftjoinbona.id=b.idanda.type=2;sql语句2：sel
系统 2019-08-12 01:32:04 3161
python中内置的max()函数用来得到最大值，通过冒泡排序也可以。#!/usr/bin/pythondefgetMax(arr):foriinrange(0,len(arr)):forjinrange(i+1,len(arr)):first=int(arr[i])second=int(arr[j])iffirst以上这篇python自定义函数实现最大值的输出方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
系统 2019-09-27 17:57:00 3160
========坚持30天刷leetcode=====题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/remove-element/分析：这题太简单了classSolution:defremoveElement(self,nums,val):llen=len(nums)curpos=0foriinrange(llen):ifnums[i]!=val:nums[curpos]=nums[i]curpos+=1returncurpo
系统 2019-09-27 17:47:37 3160
OracleUserExperienceMissionAtOracle,webelievethatwecandeliverthesoftwarethatourcustomerswantandneeddeployinguser-centeredDesigntoolsandmethods.Wedeliverasuccessfuluserexperiencetoourcustomerbyworkingwithdesignpartners,andbyinvolvi
系统 2019-08-29 22:20:58 3160
casewhen语句语法如下：casewhen表达式thenvalueAelsevalueBend;具体使用如下：select(casewhena.column1>=1then'成功'else'失败'end)asSuccess_flagfromtableAa如果a.column1的值大于等于1，那么Success_flag的值将是‘成功’，否则‘失败’。casewhen和decode函数用法有一些相似，只是decode是枚举函数，而casewhen则更加灵
系统 2019-08-12 01:54:48 3160
常见选项：--all-databases,-A：备份所有数据库--databases,-B：用于备份多个数据库，如果没有该选项，mysqldump把第一个名字参数作为数据库名，后面的作为表名。使用该选项，mysqldum把每个名字都当作为数据库名。--force,-f：即使发现sql错误，仍然继续备份--host=host_name,-hhost_name：备份主机名，默认为localhost--no-data,-d：只导出表结构--password[=p
系统 2019-08-12 01:54:10 3160
简易的搜索引擎搭建我的配置：Nutch：1.2Tomcat：7.0.571Nutch设置修改Nutch配置1.1修改conf/nutch-site.xml12345678
系统 2019-08-12 01:33:41 3160
如果在我们的分类问题中，输入特征$x$是连续型随机变量，高斯判别模型(GaussianDiscriminantAnalysis,GDA)就可以派上用场了。以二分类问题为例进行说明，模型建立如下：样本输入特征为\(x\in\mathbb{R}^n\),其类别\(y\in\{0,1\}\)；样本类别\(y\)服从参数为\(\phi\)的伯努力分布，即\(y\simBernoulli(\phi)\)；两类样本分别服从不同的高斯分布，即\(x|y=0\sim\ma
系统 2019-08-12 01:33:04 3160
