-关键字in/exists/notin/notexitsin是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：例如：表A（小表），表B（大表）1：select*fromAwhereccin(selectccfr
系统 2019-08-12 01:55:06 2819
原题；题目描述一个数的序列bi，当b1
系统 2019-08-12 01:54:22 2819
原文:[UML]UML系列——用例图UseCase用例图的概念用例图是描述用例、参与者以及它们之间关系的图。用例图的作用用例图是从用户的角度来描述对信息系统的需求，分析产品的功能和行为。用例图定义和描述了系统的外部可见行为，是分析、设计直至组装测试的重要依据。让用户参与前期的系统分析与设计。参与者的概念（actor，执行者，活动者）参与者是指在系统之外，但与系统直接交互的对象。先举个例子，对参与者有个具体的概念，如图：参与者用人形符号表示，在人形符号下面标
系统 2019-08-12 01:53:35 2819
Sun服务器的客户现在发现他们无法在下载网页更新固件。Oracle公司在没有通知客户的情况下限制他们访问固件下载。原因是在2010年3月16日前购买的Sun服务器系统，客户签署的是“Sun的保修协议”，而之后购买的系统则采用了新的“Oracle全球保修协议”。两者不能混合。Sun的客服告诉客户，他们需要有硬件保修或系统级的合同才能通过SunSolve或DownloadCenter下载固件和驱动。Oracle限制客户访问Sun服务器固件下载
系统 2019-08-12 01:33:57 2819
这是我编写的第5个针对SIP穿越NAT的幻灯片，讲述了一般穿越NAT的几种方案，可用于Team内讲解并演示SIP协议的讲座。本讲义的版权归郑昀所有。允许拷贝、分发和在“GNUFreeDocumentationLicense”下的定制。对于关注SIP应用的你，任何的建议和修正都是欢迎的，哪怕仅仅是一句鼓励话，我希望这份讲义会被不断的改进。下载地址：《SIP之穿越NAT.ppt》地址已无效，请看下面提示：============================
系统 2019-08-12 01:33:15 2819
使用手机访问电脑上写的网页做移动端开发都要开发环境，但是我们有可能会在想我们能不能在PC端开发完后，然后在手机端预览效果，这样的话，对于我们开发有以下优点：1.能方便调式代码，能看到效果，不需要依赖于安装环境。2.我们自己平时在家里也可以做移动端开发demo，让我们可以更多的了解移动端开发的知识点，减轻工作上压力。下面来让我们来学习如何使用PC端开发网页，然后再在手机端预览效果！！一：搭建本地服务器环境，我是前端开发人员，对服务器端并不是非常了解，所以简单
系统 2019-08-12 01:33:13 2819
参考：http://blog.163.com/zhouchunping_99/blog/static/7837998820085114394716/生成word文档生成word文档viewplaincopytoclipboardprint?publicclassBiultReportForm{//////word应用对象///privateMicrosoft.Office.Interop.Word.Applicatio
系统 2019-08-12 01:31:40 2819
一、logging模块Python中有一个模块logging,可以直接记录日志#日志级别#CRITICAL50#ERROR40#WARNING30#INFO20#DEBUG10logging.basicConfig()函数中的具体参数：filename：指定的文件名创建FiledHandler，这样日志会被存储在指定的文件中；filemode：文件打开方式，在指定了filename时使用这个参数，默认值为“w”还可指定为“a”；format：指定handl
系统 2019-09-27 17:56:47 2818
pd.read_csv()方法中header参数，默认为0，标签为0（即第1行）的行为表头。若设置为-1，则无表头。示例如下：（1）不设置header参数（默认）时：df1=pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8')df1（2）header=1时：importpandasaspddf2=pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8',header=1)df2（3）header=-
系统 2019-09-27 17:55:37 2818
提高性能有如下方法1、Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型2、IPython.parallel，用于在本地或者集群上并行执行代码3、numexpr，用于快速数值运算4、multiprocessing,python内建的并行处理模块5、Numba，用于为cpu动态编译python代码6、NumbaPro，用于为多核cpu和gpu动态编译python代码为了验证相同算法在上面不同实现上的的性能差异，我们先定义一个测试性能的函数defperf_
系统 2019-09-27 17:55:29 2818
