-------------------------(情景描述)在我们处理数据时，可能会碰到这种情景：IdName1a,b2a1a,b,c对于上面的表数据要求合并同类项Name,得到结果：1a,b,c2a-------------------------（解决方案）我们通过sqlforxmlpath来合并Name,并写一个标量函数来去掉重复项：1）创建标量函数：CREATEFUNCTIONF_getStr(@oriStrnvarchar(30))return
系统 2019-08-12 01:32:55 2296
第一周的新鲜感过去后，第二周我就能够以平常心来面对周围的新环境了。除了语言和饮食不同，终究还是软件开发的工作，一定是要遵循软件开发的规律的。在这短短的两周时间内，我谈不上有什么收获，能够让我的能力再上一个台阶。但一些体会还是有的，虽然有些散乱，仿佛思想的片段，如野马，如浮云，若能及时捕捉并加以记录，这些体会就能够潜移默化地改变自己，或许也能改变阅读这篇博客的你。这一周，我打算谈一谈我对能力的体会。作为一名Dev，能力是自己的立身之本，也是养家糊口的必须技能
系统 2019-08-12 01:32:42 2296
单继承与多继承？单继承：一个类只能继承一个父类的方式。多继承：一个类可以继承多个父类的方式。单继承：（生物角度）人类->哺乳类动物->动物->生物->有机物…多继承：（社会角度）舞蹈老师（教舞蹈）体育老师（运动）爸爸（帅气）妈妈（打扫卫生）我（舞蹈，运动，帅气，打扫卫生）单继承案例：父类:pass子类(父类):pass多继承案例：父类1：pass父类2：pass父类3：pass子类（父类1,父类2,父类3）:pass多继承的问题所在：菱形继承或者钻石继承中
系统 2019-09-27 17:56:34 2295
思路先判断是闰年还是平年，再调用相应函数计算每个月多少天，然后加上前几个月的所有天数和这个月的天数importsys#输入某年某月某日，计算这一天是这一年的第几天whileTrue:year=int(input('Year:'))mon=int(input('Month:'))day=int(input('Day:'))ifyear<0ormon>12ormon<0orday>31orday<0:#判断输入数值是否超过正常范围你，若是，报错退出程序prin
系统 2019-09-27 17:55:01 2295
talkischeap，showmethecode.importloggingimportlogging.handlerslogger=logging.getLogger("logger")handler1=logging.StreamHandler()#handler2=logging.FileHandler(filename="test.log",encoding="utf-8")#每隔1000Byte划分一个日志文件，备份文件为3个#handler2
系统 2019-09-27 17:54:58 2295
原文链接：https://www.jianshu.com/p/ef67cacf442c本篇笔记主要记录Opencv里的图像翻转，平移，旋转，仿射及透视功能，主要是下面几个API:cv2.flip()#图像翻转cv2.warpAffine()＃图像仿射cv2.getRotationMatrix2D()＃取得旋转角度的Matrixcv2.GetAffineTransform(src,dst,mapMatrix)#取得图像仿射的matrixcv2.getPers
系统 2019-09-27 17:54:42 2295
本文实例讲述了kNN算法python实现和简单数字识别的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：kNN算法算法优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定缺点：时间复杂度和空间复杂度都很高适用数据范围:数值型和标称型算法的思路：KNN算法（全称K最近邻算法），算法的思想很简单，简单的说就是物以类聚，也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的，然后看他们中最多的分类是哪个，就以这个为依据分类。函数解析：库函数：tile()如tile(A,n
系统 2019-09-27 17:54:24 2295
利用引出一个例子来理解例如：比如使用Python字典排序，d={'a':1,'c':3,'b':2}按值升序排列，我们可以用sorted高阶函数或者用列表的.sort()方法。下面具体阐述两种排序方法：一、sorted高阶函数d={'a':1,'c':3,'b':2}#首先建一个字典dd.items()#d.items()返回的是：dict_items([('a',1),('c',3),('b',2)])d_result=sorted(d.items(),
系统 2019-09-27 17:53:57 2295
手写代码实现基于信息熵划分的决策树算法文章目录手写代码实现基于信息熵划分的决策树算法1.简介2.算法实现思路3.代码如下参考1.简介阅读本文需要以下背景知识：-掌握周志华《西瓜书》第四章决策树原理-Python3.0基础语法及数据类型及操作不了解决策树请点击下面链接西瓜书第四章决策树学习笔记本文是基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的手写实现，不使用现有的机器学习包。算法流程见《西瓜书》第四章第一节。数据集使用西瓜数据集3.0（数据集在代码中不需要另外下
系统 2019-09-27 17:53:01 2295
英语单词优化上篇文章写到了Python开发英语单词记忆工具，其中依赖了bootstrap.cssjQuery.js基础html模块以及片段的css样式。有些朋友问，怎么能将这个练习题打包成单独的exe可执行文件，来脱离python环境使用呢？在这里跟大家简单说下思路，有需求的朋友可以自己去扒拉扒拉…依赖的css和js，如果有外网的前提，可以使用bootcdn提供的链接引用：https://cdn.bootcss.com/jquery/3.4.0/jquer
系统 2019-09-27 17:52:27 2295
