今天想恢复我回收站里的一篇日志竟然没这功能，无奈只好ctrl+v出来了。半年前的文章，现在已经就业了，工作挺开心的。。。原文如下:今天是年前的最后一个周6，公司的SVN掉了，我就卖卖呆在CSDN上瞎转转，也写写。本人计算机大硕(研3)，13年6月毕业，东北上学和工作，今年9月开始陆续发简历到11月工作基本确定，在这2个月的抉择期，放弃了一些优秀的OFFER，选择了和媳妇来到东北另一个城市，仍然从事码农工作。我想写写我研究生这三年来实习的经历，各抒己见，评论
系统 2019-08-12 01:53:06 2120
在COM+中用Applyupdates来更新数据会抛出Format'%s'invalidorincompatiblewithargument异常Connection.AppServer.UpdateDatas(cds.Delta,...);//正确奇怪的事在下面varDelta:OleVariant;...Delta:=cds.Delta;Connection.AppServer.UpdateDatas(cds.Delta,...);//就是你的错跟踪时会
系统 2019-08-12 01:52:03 2120
-------在SQLserver2000中测试--查询所有用户表所有字段的特征SELECTD.NameasTableName,A.colorderASColOrder,A.nameASName,COLUMNPROPERTY(A.ID,A.Name,'IsIdentity')ASIsIdentity,CASEWHENEXISTS(SELECT1FROMdbo.sysobjectsWHEREXtype='PK'ANDNameIN(SELECTNameFROM
系统 2019-08-12 01:32:19 2120
importitertools'''#product笛卡尔积（有放回的抽样排列）foriinitertools.product('ABCD',repeat=2):print(i)''''''#permutations排列（不放回抽样排列）foriinitertools.permutations('ABCD',2):print(i)''''''#combinations组合，没有重复（不返回抽样组合）foriinitertools.combinations(
系统 2019-09-27 17:57:07 2119
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言。我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。虽然Python易于学习，使用方便，但它并非运行速度最快的语言。默认情况下，Python程序使用一个CPU以单个进程运行。如果你是在最近几年配置的电脑，通常都是四核处理器，
系统 2019-09-27 17:55:51 2119
python操作json的方法有json.dumps――将json对象（字典）转换为字符串对象json.loads――将字符串对象转换为json对象（字典）如果定义json对象jsonstring1={"results":[{"id":"1","name":"\u9ed8\u8ba4\u5206\u7ec4","policy":"4","timer_scan_setting":"{\"last\":\"10.29.13\",\"setting\":\"fu
系统 2019-09-27 17:55:47 2119
概述在列表复制这个问题，看似简单的复制却有着许多的学问，尤其是对新手来说，理所当然的事情却并不如意，比如列表的赋值、复制、浅拷贝、深拷贝等绕口的名词到底有什么区别和作用呢？列表赋值#定义一个新列表l1=[1,2,3,4,5]#对l2赋值l2=l1print(l1)l2[0]=100print(l1)示例结果：[1,2,3,4,5][100,2,3,4,5]可以看到，更改赋值后的L2后L1同样也会被更改，看似简单的“复制”，在Python中，列表属于可变对象
系统 2019-09-27 17:55:41 2119
本文实例总结了Python实现list反转的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：下面有几个不同实现的函数复制代码代码如下:importmathdefresv(li):new=[]ifli:cnt=len(li)foriinrange(cnt):new.append(li[cnt-i-1])returnnewdefresv2(li):li.reverse()returnlidefresv3(li):hcnt=int(math.floor(len(l
系统 2019-09-27 17:54:32 2119
前言有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个示例代码importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5
系统 2019-09-27 17:54:21 2119
image花下猫语：近日，Python之父在Medium上开通了博客，并发布了一篇关于PEG解析器的文章（参见我翻的全文译文）。据我所知，他有自己的博客，为什么还会跑去Medium上写文呢？好奇之下，我就打开了他的老博客。最后一篇文章写于2018年5月，好巧不巧，写的竟是pgen解析器，正是他在新文中无情地吐槽的、说将要替换掉的pgen。在这篇旧文里，Guido回忆了他创造pgen时的一些考量，在当时看来，创造一个新的解析器无疑是明智的，只不过时过境迁，现
系统 2019-09-27 17:54:18 2119
