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 2165
有的时候我们开发一个产品的时候需要让其中某个控件的宽度或高度占据其父容器的宽度或高度的一半显示，这个时候由于设备尺寸的限制，做到在每个设备上都具有同样的效果的话，我们就需要用到weightSum属性和layout_weight属性。具体的实现过程分析如下：首先为父容器指定一个weightSum，然后为其子控件的layout_weight属性值设为weightSum的一半，这个时候，就实现了占据其一半的效果。1
系统 2019-08-12 01:52:33 2165
运行DCOMCNFG具体配置方法如下:1:在服务器上安装office的Excel软件.2:在"开始"->"运行"中输入dcomcnfg.exe启动"组件服务"3:依次双击"组件服务"->"计算机"->"我的电脑"->"DCOM配置"4:在"DCOM配置"中找到"MicrosoftExcel应用程序",在它上面点击右键,然后点击"属性",弹出"MicrosoftExcel应用程序属性"对话框5:点击"标识"标签,选择"交互式用户"6:点击"安全"标签,在"启
系统 2019-08-12 01:52:17 2165
原文:【MSSQL】数据库维护计划之数据库备份(一)在做数据库备份之前，一定会听到：完整备份、差异备份、增量备份、事务日志备份...等词；下面配图进行说明。完整备份：完整数据库备份包含数据库中的所有数据。对于可以快速备份的小数据库而言，最佳方法就是使用完整数据库备份。但是，随着数据库的不断增大，完整备份需花费更多时间才能完成，并且需要更多的存储空间。因此，对于大型数据库而言，可以用差异备份来补充完整数据库备份。差异备份：基于差异备份所包含数据的前一次最新完
系统 2019-08-12 01:33:10 2165
本文实例讲述了Python中itertools模块用法，分享给大家供大家参考。具体分析如下：一般来说，itertools模块包含创建有效迭代器的函数，可以用各种方式对数据进行循环操作，此模块中的所有函数返回的迭代器都可以与for循环语句以及其他包含迭代器（如生成器和生成器表达式）的函数联合使用。chain(iter1,iter2,...,iterN):给出一组迭代器(iter1,iter2,...,iterN)，此函数创建一个新迭代器来将所有的迭代器链接起
系统 2019-09-27 17:56:33 2164
随着和大数据、人工智能绑定在一起，Python可畏是越来越厉害了!前几天，PYPL（即编程语言流行指数，基于Google搜索频率而定）出炉了6月编程语言排行榜，Python拿下NO.1，成为最流行的编程语言。赢得毫无波澜！随着Python的发展，一向以技术著称的Google推出了超级强大的在线编辑器Colaboratory，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是免费！还在等什么！玩Python的最佳利器！下面就来聊聊Colaborat
系统 2019-09-27 17:55:33 2164
Python函数编程——名称空间名称空间又名namespace，顾名思义就是存放名字的地方，存什么名字呢？举例说明，若变量x=1，1存放于内存中，那名字x存放在哪里呢？称空间正是存放名字x与1绑定关系的地方。Python里面有很多名字空间，每个地方都有自己的名字空间，互不打扰，不同空间中的两个相同名字的变量之间没有任何关系。名称空间有4种：LEGBlocals：函数内部的名字空间，一般包括函数的局部变量以及形式参数。enclosingfunction：在嵌
系统 2019-09-27 17:54:55 2164
阅读更多注：笔记2已补全#首字母大写.title()#.append()方法：可在列表或元组末尾添加元素主要在for循环中常用#在提列表元素是的索引是从0开始，负数表示倒数，没有索引则默认是第一个元素或者最后一个元素#列表排序详细在笔记1中###for循环##可参考笔记2#for**in**：下的代码缩进则表示要循环，没缩进则不循环#“：”一定要带上#创建不同类型的数值列表a=list(range(2,5,1))#(A,B,c)指的是从A开始数（包括A）往
系统 2019-09-27 17:54:53 2164
逻辑回归的推导过程：https://blog.csdn.net/ACM_hades/article/details/90448785代码主要实现了下面公式：Wk+1=Wk+λX(Y−fWk(XT))W^{k+1}=W^k+λX(Y-f_{W^k}(X^T))Wk+1=Wk+λX(Y−fWk(XT))数据集：我们选择MNIST数据集进行实验，它包含各种手写数字(0-9)图片，图片大小28*28。MNIST数据集本身有10个类别，为了将其变成二分类问题我们进
系统 2019-09-27 17:52:11 2164
添加首页和尾页：views.py：fromdjango.shortcutsimportrenderfromapp01importmodelsdefbook_list(request):#从URL中取参数page_num=request.GET.get("page")print(page_num,type(page_num))page_num=int(page_num)#定义两个变量保存数据从哪儿取到哪儿data_start=(page_num-1)*10d
系统 2019-09-27 17:51:57 2164
