复制以下代码ONERRORRESUMENEXTDimVOL_PROD_KEYifWscript.arguments.count<1thenVOL_PROD_KEY=InputBox("制作:飞云骑士"&vbCr&vbCr&"本程序将自动替换你当前Windows的序列号，通过微软验证完全正版。"&vbCr&vbCr&"序列号(OEM版无效,默认版本为XPVLK)：","WindowsXP序列号自动更换器","MRX3F-47B9T-2487J-KWKMF-R
系统 2019-08-12 01:33:35 1867
ProblemDescriptionNowanemergenttaskforyouistoopenapasswordlock.Thepasswordisconsistedoffourdigits.Eachdigitisnumberedfrom1to9.Eachtime,youcanaddorminus1toanydigit.Whenadd1to'9',thedigitwillchangetobe'1'andwhenminus1to'1',thedigitw
系统 2019-08-12 01:32:16 1867
如果你的工程在调试时需要某些程序集存在于GAC，但那些程序集是你另外的工程编译时生成的，或者因为其它原因是动态变化的，那么最好的做法是在编译该工程时就把这些程序集重新添加到GAC中。如果因为部署等工作导致你的GAC中存在你工程的程序集，而使你不能加断点调试等，而这种事情又经常发生，那么在编译该工程时就把这些程序集重新添加到GAC中也不失为一个好的解决方案。让程序集在编译时自动添加到GAC的思路很简单，就是写一个批处理文件，然后在工程的生成事件中调用这个批处
系统 2019-08-12 01:31:55 1867
时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN和LSTM模型时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recur
系统 2019-09-27 17:56:06 1866
本文实例讲述了Pythonredis操作。分享给大家供大家参考，具体如下：一、redisredis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sortedset--有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis
系统 2019-09-27 17:55:25 1866
简介相信很多搞机械臂的人都用过UR这款机械臂，目前主流的正逆运动学是C++版本的，我早期写过一个Python版本的，今天也贡献出来给大家，需要的可以直接获取，想自己优化代码的也可以自己优化，有问题的欢迎关注发私信或者关注微信公众号，我会进行解释。感谢大家的支持。代码如下#!/usr/bin/python"""author:yuexiaoshutime:20180812version:v2info:1,changeclassfunction2,addbest
系统 2019-09-27 17:55:25 1866
有道翻译importurllib.requestimporturllib.parseurl='http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule'#有道翻译错误代码50时，去掉translate_o?的_oheaders={"User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;Win64;x64;rv:69.0)Gecko/20100101Firef
系统 2019-09-27 17:55:14 1866
最近在项目中调用第三方接口时候，经常会出现请求超时的情况，或者参数的问题导致调用异代码异常。针对超时异常，查询了python相关文档，没有并发现完善的包来根据用户自定义的时间来抛出超时异常的模块。所以自己干脆自己来实现一个自定义的超时异常。目前找到了两种方式来实现超时异常的功能（signal.alarm()、threading实现超时异常）方法1thread+time原理：将要调用的功能函数放入子线程，通过设定子线程的阻塞时间，超时则主线程并不会等待子线程
系统 2019-09-27 17:54:54 1866
将一份一亿多条数据的csv文件等分为10份，代码如下所示：importpandasaspddata=pd.read_csv('C:\\Users\\PycharmProjects\\SplitData\\data\\UserBehavior.csv')#路径则根据个人存放项目文件的习惯num=0foriinrange(1,11):start=numnum=num+int(data.shape[0]/10)file=data.iloc[start:num,]
系统 2019-09-27 17:54:40 1866
importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()#data=iris.data#print(data[0])#print(data[2])#print(type(iris.data))#print(iris.data.shape)#LenRow,LenColumn=iris.data.shape#print("LenRow={}".format(LenRow))#print
系统 2019-09-27 17:54:15 1866
