记得以前曾经有网友跟我们讨论有关EasyJWeb的效率问题，大致意思是EasyJWeb用得少，没有经过成熟项目的考验，而struts应用案例比较多，所以用起更放心。我的看法是，EasyJWeb只是一个MVC框架，在一个J2EE应用中，MVC部分所承担的任务是比较少的，真正影响系统性能的是系统中间层，即业务逻辑层与数据持久层。因此，有人问我，EasyJWeb及EasyDBO能否放心用于正式的商业项目中，我曾经的回答是：由于两个项目都是测试阶段，不建议使用，E
系统 2019-08-12 01:32:29 2226
原文:《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：a.触发器：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删
系统 2019-08-12 01:32:01 2226
使用钩子在程序中使用钩子库引用usingSystem.Runtime.InteropServices;DLL模块使用钩子首先必须知道一个比较重要的知识。也就是系统全局钩子必须将钩子代码放置在一个单独的DLL中。该DLL加载后会将代码嵌入其他应用程序的进程中，从而实现获取全局的鼠标键盘信息。因此，想要在C#中使用钩子函数的话，首先花一点功夫自己写一个DLL是一个不错的想法。即使你用的钩子不需要DLL，对于你以后增加功能只会更方便:-)DLL模块的基本实现(C
系统 2019-08-12 01:31:46 2226
本文由葡萄城技术团队于原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。一直以来C#都是微软在编程语言方面最为显著的Tag，但时至今日Python已经从一个小众语言，变成了世界编程语言排行榜排名前列的语言了。Python也在Web开发、网络爬虫、数据分析、大数据处理、机器学习、科学计算及绘图等领域有着不错的天然优势和不俗的表现。微软再从收购了Github后，在开源社区投入的力度越来越大，所以对于Python
系统 2019-09-27 17:56:35 2225
对于每一个学习Python的同学，想必对@符号一定不陌生了，正如你所知，@符号是装饰器的语法糖，@符号后面的函数就是我们本文的主角：装饰器。装饰器放在一个函数开始定义的地方，它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为装饰器。曾经我在刚转行做程序员时的一次的面试中，被面试官问过这样的两个问题：1、你都用过装饰器实现过什么样的功
系统 2019-09-27 17:55:11 2225
Python信息抽取之乱码解决办法就事论事，直说自己遇到的情况，和我不一样的路过吧，一样的就看看吧信息抓取，用python,beautifulSoup,lxml,re,urllib2,urllib2去获取想要抽取的页面内容，然后使用lxml或者beautifulSoup进行解析，插入mysql具体的内容，好了貌似很简单很easy的样子，可是里面的恶心之处就来了，第一，国内开发网站的人在指定网站编码或者是保存网站源码的时候并没有考虑什么编码，反正一句话，一个
系统 2019-09-27 17:54:45 2225
经试验显示效果不错。#!/usr/bin/python3#-*-coding:utf-8-*-importosimportsubprocess#与在命令窗口执行显示效果相同，如有彩色输出可保留，但不能返回结果defrun(command):subprocess.call(command,shell=True)#实时输出但不可显示彩色，可以返回结果defsh(command,print_msg=True):p=subprocess.Popen(command
系统 2019-09-27 17:54:40 2225
os模块介绍os.listdir(path)返回path指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。os.open(file,flags[,mode])打开一个文件，并且设置需要的打开选项，mode参数是可选的。os.remove(path)删除路径为path的文件。如果path是一个文件夹，将抛出OSError;查看下面的rmdir()删除一个directory。os.rename(src,dst)重命名文件或目录，从src到dst。os.renames
系统 2019-09-27 17:52:41 2225
机器学习的三要素：模型，策略，算法模型：感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型。策略：基于误分类点到超平面的总距离。学习算法：略感知机存在的问题：存在多解，解依赖于初始超平面的选择以及迭代过程中误分类点的选择。训练集线性不可分，算法无法收敛，解决方法：pocket算法或者使用核函数。无法解决异或问题Python代码实现：importnumpyasnpdeftrain(X_train,Y_train):print(np.shape(X_train))m,n
系统 2019-09-27 17:48:45 2225
作者：楷楷链接：https://segmentfault.com/a/11...开发思路完整项目地址：https://github.com/371854496/...更多好玩有趣的python，尽在公众号「Python专栏」，后台回复「机器学习电子书」免费获取100本机器学习电子书引入需要的模块，配置图片路径，设置界面宽高背景颜色，创建游戏主入口。#1引入需要的模块importpygameimportrandom#1配置图片地址IMAGE_PATH='im
系统 2019-09-27 17:48:42 2225
