最近在看PetShop4.0，暂且熟悉了一些数据库层的设计。看了看，其实也不是很复杂。主要就是使用了一个工厂，以及一个IOC以来注入。我所画的类图如下（不是很标准，自己的UML水品一般。。。）其中的web.config是我自己天上去的，主要就是为了说明一下IOC的问题。其中的Model主要定义了一些实体类。IDAL提供了数据库访问层的抽象，分别有SQLDAL和OracleDAL去实现。DALFactory是一个反射工厂，通过读取配置文件中的配置，判断使用的
系统 2019-08-12 01:33:39 2179
原文:《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：a.触发器：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删
系统 2019-08-12 01:32:01 2179
一、前言容器使用沙箱机制，互相隔离，优势在于让各个部署在容器的里的应用互不影响，独立运行，提供更高的安全性。本文主要介绍python应用（django）跑在docker容器里，编写dockerfile实现镜像构建自动化以及docker神器compose。二、编写Dockerfile文件官网下载的python镜像比较精简，web应用相关依赖还是需要自己安装的。编写Dockerfile，可以让你构建镜像的时候自动化。实例如下：FROMpython:3.6.4R
系统 2019-09-27 17:56:49 2178
本文由葡萄城技术团队于原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。一直以来C#都是微软在编程语言方面最为显著的Tag，但时至今日Python已经从一个小众语言，变成了世界编程语言排行榜排名前列的语言了。Python也在Web开发、网络爬虫、数据分析、大数据处理、机器学习、科学计算及绘图等领域有着不错的天然优势和不俗的表现。微软再从收购了Github后，在开源社区投入的力度越来越大，所以对于Python
系统 2019-09-27 17:56:35 2178
官方文档解释：轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。注意看，官方对于0和1的解释是轴，也就是坐标轴。而坐标轴是有方向的，所以千万不要用行和列的思维去想axis，因为行和列是没有方向的，这样想会在遇到不同的例子时感到困惑。根据官方的说法，1表示横轴，方向从左到右；0表示纵轴，方向从上到下。当axis=1时，数组的变化是横向的，而体现出来的是列的增加或者减少。其实axis的重点在于方向，而不是
系统 2019-09-27 17:56:03 2178
注意：数组转列表，tolist和list，最后的矩阵和数组转换成列表形式，用list()是将矩阵和数组整体转换成列表。如果要将其转换成基本的列表形式，则需要使用.tolist()或者.tolist()来转换。数组转列表矩阵转列表
系统 2019-09-27 17:55:59 2178
NMap，也就是NetworkMapper，最早是Linux下的网络扫描和嗅探工具包。nmap是一个网络连接端扫描软件，用来扫描网上电脑开放的网络连接端。确定哪些服务运行在哪些连接端，并且推断计算机运行哪个操作系统（这是亦称fingerprinting）。它是网络管理员必用的软件之一，以及用以评估网络系统安全。正如大多数被用于网络安全的工具，nmap也是不少黑客及骇客（又称脚本小子）爱用的工具。系统管理员可以利用nmap来探测工作环境中未经批准使用的服务器
系统 2019-09-27 17:55:35 2178
详解Golang与python中的字符串反转在go中，需要用rune来处理，因为涉及到中文或者一些字符ASCII编码大于255的。funcmain(){fmt.Println(reverse("Golangpython"))}funcreverse(srcstring)string{dst:=[]rune(src)len:=len(dst)varresult[]runeresult=make([]rune,0)fori:=len-1;i>=0;i--{re
系统 2019-09-27 17:54:24 2178
语义分割任务中，如果预测结果中包含有孤立的噪点、孔洞，则可以使用腐蚀膨胀进行处理，提高分割效果。#定义输入矩阵，结构核importcv2ascvimportnumpyasnpinput_data=np.array([[1,0,0,0,1],[0,1,1,1,0],[0,1,1,1,0],[0,1,1,1,0],[1,0,1,0,1]],dtype=np.uint8)kernel=np.uint8(np.zeros((3,3)))foriinrange(3)
系统 2019-09-27 17:53:59 2178
习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如：优：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。1importpandasaspd2importnumpyasnp34days_path=open(r"C:\Users\Shinelon\Desktop\pmi_days.csv")5days_df=pd.read_csv(days_path)67#统计质量等级对应的天数8data
系统 2019-09-27 17:53:47 2178
