cmd启动mongodbD:\mongodb\bin\mongod.exe--bind_ip127.0.0.1--dbpathD:\mongodb\data--port27017--directoryperdb--logpathD:\mongodb\logs\db.txt--logappend上面的cmd不要关，新开个cmd进入mongodbD:\mongodb\bin\mongo.exe为了避免每次都启动mongo，可以将mongo加入windows服务
系统 2019-08-12 01:52:13 2145
前面已经介绍怎么样遍历子窗口显示，那么它的子窗口是怎么样添加到列表里的呢？下面就来仔细地分析这方面的代码，如下：#001voidLLView::addChild(LLView*child,S32tab_group)#002{如果添加自己到子窗口里提示出错。#003if(mParentView==child)#004{#005llerrs<<"Addingview"<getName()<<"aschildofitself"<
系统 2019-08-12 01:33:39 2145
Mantle可以很方便的去书写一个模型层的代码。使用它可以很方便的去反序列化JSON或者序列化为JSON(需要在MTLModel子类中实现协议)使用一个解释器MTLJSONAdapter去转换模型对象。NSError*error=nil;MyObject*myObject=[MTLJSONAdaptermodelOfClass:MyObject.classfromJSONDictionary:JSONDictiona
系统 2019-08-12 01:32:32 2145
一基本概念1并行和并发1并行，parallel同时做某些事，可以互不干扰的同一时刻做几件事如高速公路上的车道，同一时刻，可以有多个互不干扰的车运行在同一时刻，每条车道上可能同时有车辆在跑，是同时发生的概念2并发,concurrency也是同时做某事，但强调的是同一时段做了几件事。并行是可以解决并发问题的。2并发的解决1队列，缓冲区队列：排队就是队列，先进先出，解决了资源使用的问题。缓冲区：排程的队列，其实就是一个缓冲地带，就是缓冲区优先队列：对比较重要的事
系统 2019-09-27 17:57:11 2144
PythonMapMap会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上。Map的规范为：map(function_to_apply,list_of_inputs)大多数时候，我们需要将列表中的所有元素一个个传递给一个函数，并收集输出。例如：items=[1,2,3,4,5]squared=[]foriinitems:squared.append(i**2)使用Map的话，可以让我们以一种更加简便的方法解决这种问题。items=[1,2,3,4,5]square
系统 2019-09-27 17:56:54 2144
Python3.6执行pip3installtesserocrpillow，报错：error:MicrosoftVisualC++14.0isrequired.Getitwith"MicrosoftVisualC++BuildTools":http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools解决办法：去下方链接下载匹配版本的whl文件https://github.com/simonfluecki
系统 2019-09-27 17:55:28 2144
我在用python生成日志时，发现无论怎么flush()，文件内容总是不能实时写入，导致程序意外中断时一无所获。以下是查到的解决方案（亲测可行）：open函数中有一个bufferin的参数，默认是-1，如果设置为0是，就是无缓冲模式。但是用二进制模式打开这个文件，并且把要写入的信息转换byte-like如下。withopen("test.txt",'wb',buffering=0)asf:#wb是写模式加二进制模式f.write(b"hello!")在字符
系统 2019-09-27 17:54:26 2144
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系统 2019-09-27 17:53:52 2144
定义返回单值defmy_abs(x):ifx>=0:returnxelse:return-x返回多值返回多值就是返回一个tupleimportmathdefmove(x,y,step,angle=0):nx=x+step*math.cos(angle)ny=y-step*math.sin(angle)returnnx,ny空函数defnop():pass指定默认参数必选参数在前，默认参数在后。默认参数需指向不可变对象（默认参数值在函数定义时被计算）defp
系统 2019-09-27 17:50:54 2144
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 2144
