1.pk数据库表分为实体表和关系表。实体表是用来描述在domain(领域模型)里确实存在的实体（人、财、物、时间、空间）及实体元素发生的活动（转移）。实体表的pk一般由系统自动生成（SYS_GUID()和sequence）。关系表是用来描述两张实体表之间的多对多关系，关系表的pk一般是两张实体表pk的联合，此pk同时具有uk的功能，所以关系表不用再建uk。--查询pk缺失的表selecttable_namefromuser_tablestwherenote
系统 2019-08-12 01:54:44 2157
题意：有三个火车头，每个最多能拉k个车厢，一共有n个车厢，每个车厢里都有乘客，每个火车头拉的车厢都是连续的。问能拉的最多的乘客数。分析：先一看好像没有什么思路，然后用动态规划的思想慢慢想：假设F[i][j]表示用i个火车头在前j个车厢中能拉的最大乘客数。考虑第j个车厢被拉还是不被拉~可得状态方程：F[i][j]=max(F[i][j-1],F[i-1][j-k]+b[j])b[j]表示从j-k+1到j的k节车厢的总的人数，可以把这k节车厢看成一个整体，如果
系统 2019-08-12 01:53:17 2157
ViewCodeCREATEPROCEDUREaddusermodule@ModuleId_ArrayvarChar(2000),@UserIdintASDECLARE@PointerPrevintDECLARE@PointerCurrintDECLARE@TIdintSet@PointerPrev=1set@PointerCurr=1begintransactionSetNoCountONdeletefromtestswhereuserid=@UserI
系统 2019-08-12 01:53:15 2157
题目地址：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4390#include#include#include#include#include#include#include
系统 2019-08-12 01:51:31 2157
rand():随机函数selectrand()--0.360488401772625(随机0-1之间的数字)selectrand()*20--13.6901151301897(后面可以使用运算符,调整想要的随机数范围)selectchar(65+ceiling(rand()*25))--随机字母（大写）selectchar(97+ceiling(rand()*25))--随机字母（小写）selectcast(ceiling(rand()*9)asvarch
系统 2019-08-12 01:33:49 2157
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5GHzIntelCorei7内存：32GBHDDR31600MHz硬盘：3TBFusionDrive数据
系统 2019-09-27 17:57:15 2156
python提取照片坐标信息的代码如下所示：fromPILimportImagefromPIL.ExifTagsimportTAGSimportosoutput="Z://result.csv"out=open(output,'a')out.write('lat,lon\n')fpath="Z://iphonephoto"foriteminos.walk(fpath):ob=item[2]foriinob:name=fpath+'/'+str(i)ret=
系统 2019-09-27 17:57:04 2156
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 2156
Python标准异常总结这是错误类型表总结，不用记住，只要有印象即可，碰到需要处理的错误类型可以查表。一般捕获错误和处理错误使用try-except-finally：try:#检测范围exceptException[asreason]:#出现异常（Exception）后的处理代码finally:#无论如何都会执行的代码，如关闭文件（f.close()）等错误类型错误解释AssertionError断言语句（assert）失败AttributeError尝试
系统 2019-09-27 17:55:11 2156
同步的方法基本与多线程相同。1)Lock当多个进程需要访问共享资源的时候，Lock可以用来避免访问的冲突。复制代码代码如下:importmultiprocessingimportsysdefworker_with(lock,f):withlock:fs=open(f,"a+")fs.write('Lockacquiredviawith\n')fs.close()defworker_no_with(lock,f):lock.acquire()try:fs=o
系统 2019-09-27 17:54:13 2156
