Shell—学习之心得由于项目要招聘需要有经验shell开发人员(awk编程)，而作为技术面试官(暂时)的我对shell编程不太熟；当然以前也写过一些shell脚本来满足项目的需求—备份环境，数据库(逻辑)。假如只是针对awk编程的，那我绝对可以问倒他，呵呵…。所以我最近学习了shell编程。入门还不是很深，但是还是有点心得的。以下是本人的一些心得；大伙们觉得好，就拍个砖，不好也拿起你们的手鼓个掌…当然文中有什么错误,遗漏的也请指正我，大伙们对shell的
系统 2019-08-12 01:33:11 2446
ORACLE中，表空间是数据管理的基本方法，所有用户的对象要存放在表空间中，也就是用户有空间的使用权，才能创建用户对象.否则是不允许创建对象，因为就是想创建对象,如表,索引等，也没有地方存放,Oracle会提示:没有存储配额.因此，在创建对象之前，首先要分配存储空间.分配存储，就要创建表空间：创建表空间示例如下：CREATETABLESPACE"SAMPLE"LOGGINGDATAFILE'D:\ORACLE\ORADATA\ORA92\LUNTAN.or
系统 2019-08-12 01:33:10 2446
vim帮助文档里与粘贴板有关的内容如下：vim有12个粘贴板，分别是0、1、2、…、9、a、“、＋；用:reg命令可以查看各个粘贴板里的内容。在vim中简单用y只是复制到“（双引号)粘贴板里，同样用p粘贴的也是这个粘贴板里的内容；要将vim的内容复制到某个粘贴板，需要退出编辑模式，进入正常模式后，选择要复制的内容，然后按”Ny完成复制，其中N为粘贴板号(注意是按一下双引号然后按粘贴板号最后按y)，例如要把内容复制到粘贴板a，选中内容后按”ay就可以了，有两
系统 2019-08-12 01:32:52 2446
假设名为A.py的文件需要调用B.py文件内的C(x,y)函数假如在同一目录下,则只需importBif__name__=="__main__":B.C(x,y)若只需调用单个函数，也可以fromBimportCif__name__=="__main__":C(x,y)若A.py和B.py位于不同的目录下，可以用以下方法(假设B.py位于D盘的根目录下)1.引用所在路径importsyssys.path.append('D:/')importBif__na
系统 2019-09-27 17:56:22 2445
Softmax回归函数是用于将分类结果归一化。但它不同于一般的按照比例归一化的方法，它通过对数变换来进行归一化，这样实现了较大的值在归一化过程中收益更多的情况。Softmax公式Softmax实现方法1importnumpyasnpdefsoftmax(x):"""Computesoftmaxvaluesforeachsetsofscoresinx."""pass#TODO:Computeandreturnsoftmax(x)x=np.array(x)x=
系统 2019-09-27 17:55:58 2445
如下所示：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathdefgaussian(sigma,x,u):y=np.exp(-(x-u)**2/(2*sigma**2))/(sigma*math.sqrt(2*math.pi))returny#x=np.linspace(220,230,10000)x=np.linspace(-800,800,10000)plt.title('PDFinHorizon
系统 2019-09-27 17:55:55 2445
我们搞了个python的工具包PyTls。做这件事的初衷是发生了一个星期要用python同时开发3个项目的情况，我发现了两个现象：1.有很多定制化的需求是极度高频反复重写的；2.有很多功能之前写过，可能因为稍许复杂又忘了，再用的时候又要去Google。所以，拉着同组的一个实习生，一起维护了PyTls的这个项目，为的就是那句"lifeisshort,weneedpython"。所有的详细的测试demo都可以在我的git找到，PyTls的测试demos希望可以
系统 2019-09-27 17:54:40 2445
目前工作中，Python用的最多，但是很多数学计算在Python中运行，速度会很慢，而Python本身就是基于C开发的，而且它的很多第三方模块也是，所以Python对于C接口是支持的，所以在此记录一下，Python调用C接口的过程。在网上看了很多教程，都只有Python调用dll的code，对于dll的如何生成只字不提，或者是基于linux的.so文件。在单独搜索dll如何生成后，我按照以下的code生成了dll：.cpp文件#defineEXPORT_M
系统 2019-09-27 17:51:32 2445
最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一、安装环境：1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块
系统 2019-09-27 17:50:55 2445
10.基数排序10.1算法思想基数排序是对桶排序的扩展。第一类：最低位优先法，简称LSD法：先从最低位开始排序，再对次低位排序，直到对最高位排序后得到一个有序序列；第二类：最高位优先法，简称MSD法：先从最高位开始排序，再逐个对各分组按次高位进行子排序，循环直到最低位。（位没有数的话，补0）这里以LSD为例，由于待排序元素每一位上的数字的取值范围是0—9，因此每按照某一位，需要10个桶，这样每一位上相同的数字会分配到一个桶里。10.2算法过程假设有一未排序
系统 2019-09-27 17:49:44 2445
