转载：http://limu.iteye.com/blog/755628WPO(WebPerformanceOptimization,网站性能优化)近年来发展迅猛,期间YAHOO做出了重要贡献,YSlow的14条军规,20条最佳实践影响深远.去年Steve出版了第二本书,Velocity大会也从2008开到了2010.各个网站越来越重视速度,也有越来越多开发者投入到WPO大业当中.在一次内部分享中,整理了YahooRules之外WPO的一些新进展,大杂烩只
系统 2019-08-12 09:29:31 2345
win7系统，在python中调用ChromeDriver一直报错“selenium.common.exceptions.WebDriverException:Message:'ChromeDriverexecutableneedstobeavailableinthepath.”将ChromeDriver的路径添加到系统变量path也不行，后来将ChromeDriver拷贝到/python27/scripts下，问题解决。即，需要拷贝到当前python脚本
系统 2019-08-12 09:27:29 2345
CentOS5usespython2.4,andreplacingitisnotreallyonoptionsinceyumandothercorepackagesdependonit.Mysolutionistocompile2.6anduse/optor/usr/localfortheprefix.Ialsocreateavirtualenvwiththenewpythonexecutable,sowhenI’mintheenvironment2.6b
系统 2019-08-12 09:27:05 2345
本地安装git下载最新版的git:https://msysgit.googlecode.com/files/Git-1.9.0-preview20140217.exe安装步骤：http://jingyan.baidu.com/album/90895e0fb3495f64ed6b0b50.html?picindex=2&fr=abs_aladin。直接看截图。配置git安装bin目录PATH环境变量。本地的git：新建一个文件夹如test。在cmd命令行下切
系统 2019-08-12 09:26:46 2345
问题1.sqlpluslogin--SP2-0750:YoumayneedtosetORACLE_HOMEtoyourOraclesoftwaredirectory在/etc/profile最后加入:exportORACLE_HOME=/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1exportPATH=/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/bin:$PATHsource/etc/pr
系统 2019-08-12 01:54:44 2345
原文:SQL2005性能分析一些细节功能你是否有用到?(三)继上篇:SQL2005性能分析一些细节功能你是否有用到?(二)第一:SETSTATISTICSPROFILEON当我们比较查询计划中那一个最好时，事实上我们更愿意用SETSTATISTICSPROFILEON,而不是SETSHOWPLAN_TEXTON。它可以告诉你每种选择的或多或少的查询消耗情况;你还可以同时运行两个或更多查询来看哪个执行的最好。运行SETSTATISTICSPROFILEON后
系统 2019-08-12 01:53:08 2345
PowerDesigner教程系列（八）概念数据模型摘要:PowerDesigner教程系列（八）概念数据模型目标：本文主要介绍域的概念以及使用。一、概念域：实际上就是一个取值范围，也可扩展为一个数据类型。域可以定义检查约束、取值范围、最大值、最小值、默认值等。域是通过用户自定义类型实现的，定义一个域的后，可以实多个实体的属性共享，这也模型设计中非常重要。例如：“服务生”、“客户”、“操作员”三个实体中都有“姓名”属性，我们就可以定义一个“姓名”域，分别附
系统 2019-08-12 01:51:48 2345
from:http://www.cnblogs.com/yxp132/articles/49224.htmlBestPracticesAnalyzerToolforMicrosoftSQLServer2000是MicrosoftSQLServer开发团队开发的一个数据库管理工具，可以让你检测设计的数据库是否遵循SQLServer操作和管理的最佳实践准则。这些准则公认有助于提高数据库的性能和效率，并让应用程序易于维护。1，安装SQLBPA后，启动界面如下所示
系统 2019-08-12 01:34:01 2345
#列表、元祖#字典#集合、frozenset#字符串#堆栈:先进后出#队列：先进先出FIFOfromcollectionsimportnamedtuplePoint=namedtuple('point',['x','y','z'])p1=Point(1,2,3)p2=Point(3,2,1)print(p1.x)print(p1.y)print(p1,p2)#花色和数字Card=namedtuple('card',['suits','number'])c1
系统 2019-09-27 17:57:49 2344
前言：学习了吴恩达机器学习线性回归部分内容后，再结合很多优秀博客总结，搬运出来的干货。1、原理2、单变量线性回归数据准备：https://blog.csdn.net/Carl_changxin/article/details/100824723，第一列当作人口Population，第二列当作收益Profite实现技术：梯度下降实现目标：（1）作原始数据散点图（2）作线性回归模型折线图（3）根据模型预测一些数据（4）作代价函数随迭代次数增加而变化的折线图；会
系统 2019-09-27 17:56:52 2344
