charchar是定长的，也就是当你输入的字符小于你指定的数目时，char(8)，你输入的字符小于8时，它会再后面补空值。当你输入的字符大于指定的数时，它会截取超出的字符。nvarchar(n)包含n个字符的可变长度Unicode字符数据。n的值必须介于1与4,000之间。字节的存储大小是所输入字符个数的两倍。所输入的数据字符长度可以为零。varchar[(n)]长度为n个字节的可变长度且非Unicode的字符数据。n必须是一个介于1和8,000之间的数值
系统 2019-08-12 01:55:30 2065
原文:DBA查询命令积累——不断更新一、服务器配置：1、兼容级别：兼容级别只影响指定数据库中的行为，而不会影响整个服务器上的行为。1.1、查看数据库兼容级别及更改兼容级别：SELECTcompatibility_levelFROMsys.databasesWHEREname=DB_NAME()1.2、更改兼容级别：将某些数据库行为设置为与指定的SQLServer版本兼容。sp_dbcmptlevel[[@dbname=]name][,[@new_cmptl
系统 2019-08-12 01:51:33 2065
1、下载hudson.war。2、命令行运行：java-jarhudson.war--httpPort=8070-Dorg.eclipse.jetty.util.URI.charset=GBK3、访问：http://localhost:8070（如果之前此端口已占用，要先关闭。在运行命令2）4、找到“InstallasWindowsService”填好路径后点击installmaven+hudson构建集成测试平台
系统 2019-08-12 01:32:35 2065
Scipy高级科学计算库：和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算、统计分析，所以可以说是基于Numpy之上了。Scipy库的安装pipinstallscipyScipy有很多子模块可以应对不同的应用，例如插值运算，优化算法等等。SciPy则是在NumPy的基础上构建的更为强大，应用领域也更为广泛的科学计算包。正是出于这个原因，SciPy需要依赖NumPy的支持进行安装和运行。SciPy是世界上著名的Python开源科学计
系统 2019-09-27 17:55:25 2064
pip是Python包管理工具，该工具提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载的功能。注意点：1.如果只安装了一个版本的python，直接pip就可以使用2.如果同时安装了python2和python3，py-2-mpip/py-3-mpip来区分使用哪个版本的python3.直接pip默认python2pip常用命令：pip--version#查看pip的版本pip--help#查看帮助文档py-3-mpipinstallnose#安装nose包p
系统 2019-09-27 17:50:32 2064
在python的BeautifulSoup4扩展库的使用过程中出现了TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr这个错误，这里就分析一下为什么会报错以及如何解决。这个错误的意思是'类型错误:list的索引必须是'integers'或者'slices'不能是'str'我出现错误的代码：#引入库frombs4importBeautifulSoup#读取页面soup=BeautifulSoup(open('
系统 2019-09-27 17:49:33 2064
假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温（分别位于列表a，b），那么此时如何寻找出气温随时间（天）变化的某种规律？a=[11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]b=[26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,
系统 2019-09-27 17:48:45 2064
Python简介Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python是交互式语言：这意味着，您可以在一个Python提示符，直接互动执行写你的程序。Python是面向对象语言:这意味着Python支持面
系统 2019-09-27 17:47:39 2064
在处理faster-rcnn和yolo时笔者使用labelimg标注图片但是我们只截取了大概800张左右的图，这个量级在训练时肯定是不够的，所以我们需要使用数据增强（无非是旋转加噪调量度）来增加我们的训练样本这里附上视频按帧率截取图片的脚本代码https://www.cnblogs.com/bob-jianfeng/p/11140444.html网上找到一个非常好的开源代码用来数据增强，这里记录一下，以备以后使用https://github.com/xin
系统 2019-09-27 17:47:26 2064
目录一、同步锁1.1多个线程抢占资源的情况1.1.1对公共数据的操作1.2同步锁的引用1.3互斥锁与join的区别二、死锁与递归锁2.1死锁2.2递归锁RLock三、典型问题：科学家吃面3.1死锁问题3.2递归锁解决死锁问题一、同步锁1.1多个线程抢占资源的情况fromthreadingimportThreadimportos,timedefwork():globalntemp=ntime.sleep(0.1)n=temp-1if__name__=='__
系统 2019-09-27 17:47:06 2064
