触发器设计技巧与实例在数据库设计中，有两种方法可设定自动化的资料处理规则，一种是条件约束，一种是触发器,一般而言，条件约束比触发器较容易设定及维护，且执行效率较好，但条件约束只能对资料进行简单的栏位检核，当涉及到多表操作等复杂操作时，就要用到触发器了.一个数据库系统中有两个虚拟表用于存储在表中记录改动的信息，分别是：虚拟表Inserted虚拟表Deleted在表记录新增时存放新增的记录不存储记录修改时存放用来更新的新记录存放更新前的记录删除时不存储记录存放
系统 2019-08-12 01:53:58 2075
这个加密文本的程序需要以下用户输入：1.要加密的文本text2.正整数prime而有效的prime值包括：1,3,5,7,9,11,15,17,19,21,23,253.正整数number和字母移动位置n，其中n由下式给出：(primer∗positionofeachletter+number)例如，如果primer=1，number=1，则’A’将变为’B’则：（1*0['A’的字母位置]+1）=1['B’的字母位置]。思路是首先由用户输入文本和两个加密
系统 2019-09-27 17:55:57 2074
花下猫语：近日，Python之父在Medium上开通了博客，并发布了一篇关于PEG解析器的文章（参见我翻的全文译文）。据我所知，他有自己的博客，为什么还会跑去Medium上写文呢？好奇之下，我就打开了他的老博客。最后一篇文章写于2018年5月，好巧不巧，写的竟是pgen解析器，正是他在新文中无情地吐槽的、说将要替换掉的pgen。在这篇旧文里，Guido回忆了他创造pgen时的一些考量，在当时看来，创造一个新的解析器无疑是明智的，只不过时过境迁，现在有了更好
系统 2019-09-27 17:55:03 2074
装饰器这东西我看了一会儿才明白，在函数外面套了一层函数，感觉和java里的aop功能很像；写了2个装饰器日志的例子，第一个是不带参数的装饰器用法示例，功能相当于给函数包了层异常处理，第二个是带参数的装饰器用法示例，将日志输出到文件。```#coding=utf8importtracebackimportloggingfromlogging.handlersimportTimedRotatingFileHandlerdeflogger(func):defin
系统 2019-09-27 17:54:25 2074
数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题，当不同的特征成列在一起的时候，由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况，这个时候我们需要做的就是对抽取出来的featuresvector进行归一化处理，以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的NormalizationMethod，并提供相应的python实现（其实很简单）：1、(0,1)标准化：这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历featurevecto
系统 2019-09-27 17:53:19 2074
一、创建一个项目如果这是你第一次使用Django，那么你必须进行一些初始设置。也就是通过自动生成代码来建立一个Django项目--一个Django项目的设置集，包含了数据库配置、Django详细选项设置和应用特性配置，具体操作步骤如下所示。1.新建Django项目选择sqlite数据库2.创建网站模块app3.测试新建的模块是否正常Validatingmodels...0errorsfoundMarch12,2014-10:26:53Djangoversi
系统 2019-09-27 17:53:09 2074
Python中，获取随机数的方法大致有如下：importrandom#导入random#python中利用random获取一个0到1的随机浮点数a=random.random()printa#打印结果#python中利用random获取一定范围内的（10到20）随机浮点数b=random.uniform(10,20)printb#python中利用random获取一定范围内（10到20）的随机整数c=random.randint(10,20)printc#
系统 2019-09-27 17:52:07 2074
本文实例讲述了Python实现的服务器。分享给大家供大家参考，具体如下：python-单进程服务器#coding=utf-8fromsocketimport*#创建套接字serSocket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)#重复使用绑定信息serSocket.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)localAddr=('',7788)#绑定端口ipserSocket.bind(localAddr)#
系统 2019-09-27 17:51:57 2074
文章目录785.判断二分图（图DFS，染色）207.课程表（拓扑排序，有向无环图）684.冗余连接（并查集）695.岛屿的最大面积（DFS）200.岛屿数量（DFS）463.岛屿的周长785.判断二分图（图DFS，染色）给定一个无向图graph，当这个图为二分图时返回true。如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合，一个来自B集合，我们就将这个图称为二分图。graph将会以邻接表方式给出，grap
系统 2019-09-27 17:49:17 2074
1.什么是FM？FM即FactorMachine，因子分解机。2.为什么需要FM？1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。2、高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题，并直接会导致计算量过大，特征权值更新缓慢。试想一个10000*100的表，每一列都有8种元素，经过one-hot独热编码之后，会产生一个10000*800的表。因此
系统 2019-09-27 17:48:36 2074
