比较运算符运算符描述示例==检查两个操作数的值是否相等，如果是则条件变为真。如a=2,b=2则（a==b)为true.!=检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=2,b=3则(a!=b)为true.<>检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a<>b)为true。这个类似于!=运算符>检查左操作数的值是否大于右操作数的值，如果是，则条件成立。如a=7,b=3则(a>b)为true.<检查左操作数的值
系统 2019-09-27 17:57:22 3018
本篇博客关注的焦点是视图的使用以及视图和多表连接的配合。以便可以了解视图，以及更好的使用视图。首先，还是要说明一下视图的定义：视图是基于SQL语句的结果集的可视化虚拟表，换句话说视图就是SQL查询结果的可视化呈现，是多个表的部分数据的关系虚拟表。为了后面的内容更容易理解，我们还要看一下视图的建立过程。如图所示是机房收费系统中的《User_sys》和《CheckInfo_sys》建立的一个视图的关系。（不讨论该视图是否具有实用价值）那么这个视图建立的代码如下
系统 2019-08-12 01:54:36 3018
pinv指令在多数解的例子中，有时并不是仅要将其中一变数设定为零之解。为使整个系统得到最佳化，亦可利用pinv指令求得最小模组之合理解。pinv(A)又称为虚反矩阵(pseudoinverse)，其功能与反矩阵之计算相同，但它会基于svd(A)函数(或称奇异值分解函数)之计算方式，求得一个不是属于全阶之矩阵A之反矩阵。这是长方形矩阵求解时，在多重解中求其反矩阵之折衷方式。故若矩阵A为方矩阵或非零矩阵，则其结果应与inv(A)相同。只是在这样的状况，宁可使用
系统 2019-08-12 01:54:32 3018
http://hi.baidu.com/411129755/blog/1、说明：复制表(只复制结构,源表名：a新表名：b)(Access可用)法一：select*intobfromawhere1<>1法二：selecttop0*intobfroma2、说明：拷贝表(拷贝数据,源表名：a目标表名：b)(Access可用)insertintob(a,b,c)selectd,e,ffromb;3、说明：跨数据库之间表的拷贝(具体数据使用绝对路径)(Access可
系统 2019-08-12 01:52:18 3018
--这样取的是在一周内第几天，是以周日为开始的selectto_char(to_date('20131005','yyyymmdd'),'d')fromdual;--结果：7注释：2013.10.05是周六，为本周的第7天selectto_char(sysdate+(2-to_char(sysdate,'d'))-7,'yyyymmdd')fromdual;---上周一//2013.09.23selectto_char(sysdate+(2-to_char
系统 2019-08-12 01:52:06 3018
两个问题1.jQuery的链式操作是如何实现的？2.为什么要用链式操作？大家认为这两个问题哪个好回答一点呢？链式操作原理相信百度一下一大把，实际上链式操作仅仅是通过对象上的方法最后returnthis把对象再返回回来，对象当然可以继续调用方法啦，所以就可以链式操作了。那么，简单实现一个：//定义一个JS类functionDemo(){}//扩展它的prototypeDemo.prototype={setName:function(name){this.na
系统 2019-08-12 01:33:35 3018
FromDionHinchcliffe'sBlogInthelastyearorso,afterquitealull,thesoftwarearchitecturebusinesshasgottenratherexcitingagain.We'refinallyseeingmajornewtopicsemergingintotheearlymainstreamthatarepotentialgame-changers,whileatthesametimea
系统 2019-08-12 01:32:13 3018
USEAdventureWorks2008R2;GODECLAREcomplex_cursorCURSORFORSELECTa.BusinessEntityIDFROMHumanResources.EmployeePayHistoryASaWHERERateChangeDate<>(SELECTMAX(RateChangeDate)FROMHumanResources.EmployeePayHistoryASbWHEREa.BusinessEntityID
系统 2019-08-12 01:32:04 3018
Numpy有很多矩阵运算的方法，小白总结了一些常用和认为在算法中用到的方法~基础操作：首先创建两个矩阵A=np.array([[1,2],[1,2]])B=np.array([[2,4],[5,5]])1.矩阵对应位置的元素相加#矩阵同位置元素相加np.add(A,B)#方法1A+B#方法2结果都为：array([[3,6],[6,7]])2.矩阵对应位置的元素相乘#矩阵对应位置的每个元素相乘A*B结果为：array([[2,8],[5,10]])与之对应
系统 2019-09-27 17:49:01 3017
启动账户：DirectoryEntryusr=newDirectoryEntry("LDAP://CN=NewUser,CN=users,DC=fabrikam,DC=com");intval=(int)usr.Properties["userAccountControl"].Value;usr.Properties["userAccountControl"].Value=val&~(int)ActiveDs.ADS_USER_FLAG.ADS_UF_AC
系统 2019-08-12 09:26:49 3017
