--==============================--Oracle数据字典和数据字典视图--==============================数据字典是元数据的集合，从逻辑上和物理上描述了数据库及内容，存储于SYSTEM与SYSAUX表空间内的若干段。SYS用户拥有所有的数据字典表，数据字典基本一般以$结尾，如col$，tab$等，这些数据字典存放在system表空间中。数据字典的形成在数据库创建阶段创建，在使用阶段维护和更新无法通
系统 2019-08-12 01:51:41 2931
需求就是把关卡内的代码稍作修改，将周杰伦前五页歌曲的歌词都爬取下来，结果就是全部展示打印出来。URL：https://y.qq.com/portal/search.html#page=1&searchid=1&remoteplace=txt.yqq.top&t=lyric&w=%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6importrequestssinger=input('你想查询哪位歌手的名字？')foriinrange(1,6):res=r
系统 2019-09-27 17:53:41 2930
交付计算资源的另一种方式革命就是人们的思考和行为方式在性质和广度两方面发生的重大变化。按照这个定义，云计算的确算得上是革命了。云计算在计算机架构、软件和工具开发方面带来了根本性变化，当然也改变了我们存储、发布和使用信息的方式。本文的目的是帮助您了解这次革命的性质，让您能够适应和受益于云计算。近几年，信息技术(IT)领域出现了一种新模型—云计算。尽管云计算只是一种交付计算资源的新方式，而不是新技术，但是它导致组织提供信息和服务的方式发生了革命。在最初，IT由
系统 2019-08-29 23:22:24 2930
voideular(){memset(vis,0,sizeof(vis));vis[0]=vis[1]=1;for(i=2;i*i<=N;i++){if(vis[i]==0){for(j=i*i;j<=N;j+=i)vis[j]=1;}}//这段求出了N内的所有素数for(i=1;i<=N;i++)phi[i]=i;for(i=2;i<=N;i++){if(vis[i]==0){for(j=i;j<=N;j+=i)//这里从i开始，必定能整除i，其倍数也同
系统 2019-08-12 01:54:10 2930
刚刚在itpub上看到有人在问并行hint不生效的一个问题。我做了实验也出现一样的问题，如下：原因在这是小表，在联合时走索引了，加上full的hint，就可以启动并行的执行计划。当然也可以采用parallel_index，同时在小表时也要加上index_ffs才生效，如下：Oracle执行计划——处理一种并行hint不生效的情况
系统 2019-08-12 01:33:11 2930
FAQ的阅读将需要花费可用分。用户在阅读一篇FAQ的时候，需要花费2分可用分，之后再次阅读不需要花费分数。用户在阅读这篇FAQ后，可以对这篇FAQ评价，评价它是否对自己有用，评价完成后，系统返回用户可用分1分。用户没有可用分用可时候，不允许阅读FAQ。用户可以列表查看我已经阅读过的FAQ。并在其中可以看到那些自己没有评价过，那些评价过。在列表中用户可以看到的是FAQ的Q问题部分，A答案部分看不到。扣除的这部分可用分，会作为FAQ审核者、整理者的奖励。FAQ
系统 2019-08-12 01:32:34 2930
如果你已经完成了自己新的MongoDB应用程序的开发，并且现在正准备将它部署进产品中，那么你和你的运营团队需要讨论一些关键的问题：最佳部署实践是什么？为了确保应用程序满足它所必须的服务层次我们需要监控哪些关键指标？如何能够确定添加分片的时机？有哪些工具可以对数据库进行备份和恢复？怎样才能安全地访问所有新的实时大数据？本文介绍了硬件选择、扩展、HA和监控。在查看详细信息之前，首先让我们处理一个最常见的问题：部署MongoDB和部署RDBMS有什么不同？你会发
系统 2019-08-12 01:32:18 2930
QLServer2008改进了许多并行计划的已分区表的查询处理性能，更改了并行和串行计划的表示方式，增强了编译时和运行时执行计划中所提供的分区信息。本主题将说明这些改进并提供有关如何解释已分区表和索引的查询执行计划的指南，此外还将提供改进已分区对象的查询性能的最佳方法。注意只有SQLServerEnterpriseEdition、DeveloperEdition和EvaluationEdition支持已分区表和已分区索引。新增的可识别分区的查找操作在SQL
系统 2019-08-12 01:32:05 2930
在机器学习或者深度学习中，我们常常碰到一个问题是数据集的切分。比如在一个比赛中，举办方给我们的只是一个带标注的训练集和不带标注的测试集。其中训练集是用于训练，而测试集用于已训练模型上跑出一个结果，然后提交，然后举办方验证结果给出一个分数。但是我们在训练过程中，可能会出现过拟合等问题，会面临着算法和模型的选择，此时，验证集就显得很重要。通常，如果数据量充足，我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集。每次划分数据集都手动写一个脚本，重复性太高，因此将此
系统 2019-09-27 17:54:53 2929
importnumpyasnpx=np.array([2,4,5,3,6,9,40,25,32])print(np.cov(x)*8)print(np.var(x)*9)y=np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]])print(y.shape)print(np.cov(y,rowvar=False))#其中rowvar是布尔类型。默认为true是将行作为独立的变量、如果是flase的话，则将列作为独立的变量。#4
系统 2019-09-27 17:46:11 2929
