最近一个国产"电子产品"在美国引起很大争议：电子烟。乍看新闻时心想，不会是寺庙里的"电子蜡烛"那种，把真的会冒烟的烟头变成灯泡，就叫"电子烟"吧？（外星人异想天开，请轻踹）仔细读完新闻，才发现是一支小铁棒一样的东西，靠电池运行，装进一种尼古丁液体後，就可以拿来嘴边呼呼抽，享受解瘾和烟雾弥漫的神仙片刻。正想哈哈大笑说这玩意儿到底是谁用啊！随即看到下面写的"一年一亿美元而且持续稳定上升的商机"，呃......（当我没笑）。进口此物的美国业者宣称"因为不含一般烟
系统 2019-08-29 22:12:45 2223
1、解决Cygwin中vim的backspace不能正常使用首先cd~/然后vim.vimrc最后粘贴下面文本：setnocompatiblesetbackspace=indent,eol,startsetrulersetshowcmdsetwildmenusetfo=cqrtsetlaststatus=2settextwidth=78setww=<,>,h,lsetautoindent"setnoerrorbellssetnoebvisualbellse
系统 2019-08-12 09:27:28 2223
affe是一个深度学习的库，相信搞深度学习的话，不是用这个库就是用theano吧。要想使用caffe首先第一步就是要配置好caffe的环境。在这里，我主要说的是在debian的linux环境下如何配置好caffe的库。因为python编写程序比较方便，在文章最后，我还会具体说明如何配置python环境。本文章为本人原创。非盈利性质网站转载请在文章开头处著名作者：77695，来源http://www.cnblogs.com/cj695/。盈利性质网站转载请与
系统 2019-08-12 09:27:21 2223
经过前面的修改和简单汉化，我们就可以用NDoc生成中文的说明文档了，当然主要是Msdn风格的。不过，这仅仅是使生成的文档得到了汉化，NDoc本身还是英文的（指界面、菜单等）。下面我们进一步汉化一下。NDoc的winformUI在其解决方案打开后的GUI项目下，在这里可以将界面中的大部分内容进行汉化。另外，在设置生成文档的属性时，其提示也是需要汉化的，它们中的大部分可以在Core项目中的BaseReflectionDocumenterConfig.cs文件中
系统 2019-08-12 09:26:39 2223
数据库应用项目是通过数据库引擎与数据库链接的。何为数据库引擎呢？简而言之，数据库引擎就是驱动各种数据库的程序，它负责处理数据库相关工作的整个核心部份。同样的，数据库应用项目的操作指令，均会通过数据库引擎的处理作用到数据库上。计算机经过几十年的发展，在其上开发成熟的数据库产品已经有很多种，但他们之间很难互相连接与访问，这给用户和应用软件开发商带来极大的不便。为了解决该问题，各大软件公司纷纷推出自己的数据库存取解决方案。Microsoft的ADO（Active
系统 2019-08-12 01:54:47 2223
最近研究读取数据，稍微总结一下，以后继续补充：事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个弗成分割的工作单位。例如，银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把它们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能坚持数据一致性。针对下面的描述可以看出，事务的提出重要是为了处理并发情况下坚持数据一致性的问题
系统 2019-08-12 01:53:57 2223
1DBlink用途：在当前连接的数据库里查询或操作其他数据库连接的数据或结构等，与oracle实例不同2SQl语句：CREATEPUBLICDATABASELINKbraveliuDBLinkCONNECTTO"***"IDENTIFIEDBY"***"USING'(description=(address_list=(address=(protocol=TCP)(host=10.248.7.43)(port=1521)))(connect_data=(s
系统 2019-08-12 01:52:17 2223
记得以前曾经有网友跟我们讨论有关EasyJWeb的效率问题，大致意思是EasyJWeb用得少，没有经过成熟项目的考验，而struts应用案例比较多，所以用起更放心。我的看法是，EasyJWeb只是一个MVC框架，在一个J2EE应用中，MVC部分所承担的任务是比较少的，真正影响系统性能的是系统中间层，即业务逻辑层与数据持久层。因此，有人问我，EasyJWeb及EasyDBO能否放心用于正式的商业项目中，我曾经的回答是：由于两个项目都是测试阶段，不建议使用，E
系统 2019-08-12 01:32:29 2223
原文:《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：a.触发器：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删
系统 2019-08-12 01:32:01 2223
前言简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy；在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马观花（helloworld式）的介绍下下面几种微分框架；sympy强大的科学计算库，使用的是符号微分，通过生成符号表达式进行求导；求得的导数不一定为最简的，当函数较为复杂时所生成的表达式树异常复杂；autograd自动微分先将符号微分用
系统 2019-09-27 17:57:01 2222
