导入数据（1）首先以管理员身份登录plsql;（2）新建命令窗口（3）创建用户，设置帐号，密码创建语句：createuserusernameidentifiedbypassword;（4）创建表空间，创建语句：createtablespacetablespacenamedatafile‘路径’size100m；（5）将刚创建的用户默认表空间设置成新建表空间修改语句：alteruserusernamedefaulttablespacetablespace;（
系统 2019-08-12 01:53:31 2255
一、正则表达式的特殊字符介绍正则表达式^匹配行首$匹配行尾.任意单个字符[]匹配包含在中括号中的任意字符[^]匹配包含在中括号中的字符之外的字符[-]匹配指定范围的任意单个字符？匹配之前项的1次或者0次+匹配之前项的1次或者多次*匹配之前项的0次或者多次{n}匹配之前项的n次{m,n}匹配之前项最大n次，最小m次{n,}配置之前项至少n次二、re模块的方法介绍1、匹配类方法a、findall方法#findall方法，该方法在字符串中查找模式匹配，将所有的匹
系统 2019-09-27 17:56:15 2254
目录├─第1节数据结构和算法基础│├─01.算法引入││1-算法引入│││├─02.时间复杂度和大O表示法││01-时间复杂度与大O表示法││02-最坏时间复杂度与计算规则││03-常见时间复杂度与大小关系│││├─03.Python列表和字典││01-代码执行时间测量模块timeit││02-Python列表类型不同操作的时间效率││03-Python列表与字典操作的时间复杂度│││└─04.数据结构引入│01-数据结构引入│├─第2节顺序表│├─01.
系统 2019-09-27 17:55:12 2254
前言我们知道，每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。进程里面的任务由线程执行，线程必须依存在应用程序中，多个线程执行能够提高应用程序的执行效率，多个线程之间共用进程的寄存器数据和堆栈等等。python多线程类似于同时执行多个不同程序，具有以下特点：1、用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快2、在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发
系统 2019-09-27 17:54:39 2254
一、目的1、正弦函数的基本画法；2、GLSL方式实现练习。二、程序运行结果三、glDrawArrays函数GLSL画这些基本的类型使用的函数主要是glDraw*系列的函数：voidglDrawArrays(GLenummode,GLintfirst,GLsizeicount);mode有以下类型，画点GL_POINTS，画线GL_LINES，顺连线段GL_LINE_STRIP，回环线段GL_LINE_LOOP，三角形GL_TRIANGLES，GL_TRIA
系统 2019-09-27 17:53:38 2254
一、写在前面我写爬虫已经写了一段时间了，对于那些使用GET请求或者POST请求的网页，爬取的时候都还算得心应手。不过最近遇到了一个有趣的网站，虽然爬取的难度不大，不过因为表单提交的存在，所以一开始还是有点摸不着头脑。至于最后怎么解决的，请慢慢往下看。二、页面分析这次爬取的网站是：https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg，该网站提供了美国的一些农田管理的数据。要查看具体的数据，需要选择年份、单位、
系统 2019-09-27 17:53:08 2254
假设有一组非负整数，对数据元素重新排列，使其构成的整数最大，输出该整数。如输入11,20,3,7.输出732011思路：1.用冒泡排序法对数据进行排序，将最小的元素放在最后2.最后对a数组各元素相加，输出字符串3.程序可以正确运行c=input("请输入一组数字，用空格隔开:")a=c.split()defcompare(a,b):s1=str(a)+str(b)s2=str(b)+str(a)ifs1
系统 2019-09-27 17:52:03 2254
五，Python基础（2）1.数据类型基础（一）什么是数据类型？用于区分变量值的不同类型。（二）为何对数据分类？针对不同状态就应该用不同类型的数据去标识。（三）数据类型分类1.数字类型1.1整型（int）1.11作用表示人的年龄、各种号码、级别1.12定义age=24#age=int(24)print(id(age))print(type(age))print(age)1982099648241.13如何用加减乘除、逻辑判断(大于、小于)print(a+b
系统 2019-09-27 17:50:57 2254
目录1.模拟退火算法之特征选择的python实现（类封装）2.实验结果按照模拟退火算法基本流程的python实现，可以参考模拟退火算法之特征选择的python实现(一)特此申明：代码是作者辛辛苦苦码的，转载请注明出处1.模拟退火算法之特征选择的python实现（类封装）importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportnumpyasnpfromsklearn.neural_net
系统 2019-09-27 17:50:38 2254
一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以说是聚类算法里面较为基础的一种算法。二.从样例开始我们现在在
系统 2019-09-27 17:50:00 2254
