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各行各业

git之环境配置(window+git+github)

本地安装git下载最新版的git:https://msysgit.googlecode.com/files/Git-1.9.0-preview20140217.exe安装步骤:http://jingyan.baidu.com/album/90895e0fb3495f64ed6b0b50.html?picindex=2&fr=abs_aladin。直接看截图。配置git安装bin目录PATH环境变量。本地的git:新建一个文件夹如test。在cmd命令行下切

系统 2019-08-12 09:26:46 2224

数据库相关

数据库方面

.存储过程和函数的区别存储过程是用户定义的一系列sql语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。2.事务是什么?事务是作为一个逻辑单元执行的一系列操作,一个逻辑工作单元必须有四个属性,称为ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性,只有这样才能成为一个事务:原子性事务必须是原子工作单元;对于其数据修改,要么全都执行,要么全都不执行。一致性事务在完成时,

系统 2019-08-12 01:55:01 2224

数据库相关

INFOBRIGHT 数据仓库

最近有部分工作涉及到了Infobright数据仓库,就浏览了一些相关的资料,感觉很受启发。下面写一些感想,如有谬误,还请指正。简单的来讲,Infobright主要有下面的一些优点:1.TB级的数据存储和高效查询。大数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具(百G/小时)和高数据压缩比(>10:1),高效查询主要依赖特殊设计的存储结构对查询的优化,但这里优化的效果还取决于数据库结构和查询语句的设计。2.高数据压缩比,号称一般能够达到10:1以上的数据压缩率

系统 2019-08-12 01:53:23 2224

数据库相关

数据库锁的粒度

所谓粒度,即细化的程度。锁的粒度越大,则并发性越低且开销大;锁的粒度越小,则并发性高且开销小。锁的粒度主要有下面几种类型:(1)行锁,行锁是粒度中最小的资源。行锁就是指事务在操作数据的过程中,锁定一行或多行的数据,其它事务不能同一时候处理这些行的数据。行级锁占用的数据资源最小,所以在事务的处理过程中,同意其它事务操作同一表的其它数据。(2)页锁,一次锁定一页。25个行锁可升级为一个页锁。(3)表锁,锁定整个表。当整个数据表被锁定后,其它事务就不可以使用此表

系统 2019-08-12 01:52:07 2224

数据库相关

Best Practices Analyzer Tool for Microsoft S

from:http://www.cnblogs.com/yxp132/articles/49224.htmlBestPracticesAnalyzerToolforMicrosoftSQLServer2000是MicrosoftSQLServer开发团队开发的一个数据库管理工具,可以让你检测设计的数据库是否遵循SQLServer操作和管理的最佳实践准则。这些准则公认有助于提高数据库的性能和效率,并让应用程序易于维护。1,安装SQLBPA后,启动界面如下所示

系统 2019-08-12 01:34:01 2224

编程技术

组合逻辑电路

1组合电路的特点方框图组合电路分析方法根据逻辑图写出逻辑表达式化简逻辑表达式列真值表确定输出变量的物理意义描述电路的功能组合电路的设计方法对实际逻辑问题进行抽象,定义输出变量和输入变量根据要实现的逻辑功能列真值表选用门电路类型从真值表列出表达式有效电平组合逻辑电路

系统 2019-08-12 01:32:52 2224

各行各业

PetShop安装

安装完petShop后,配置数据库如下:1.找到安装文件夹,这是我安装的目录:D:\ProgramFiles\Microsoft\.NETPetShop4.0,下面我都是按着这个目录操作的,打开该目录下面的文件夹DatabaseScripts,会看到InstallDatabases.cmd,就是安装数据的命令,双击会提示osql不是内部或者外部的命令行,是因为环境变量path的问题,修改设置环境变量方法:找到osql.exe,一般在D:\ProgramFi

系统 2019-08-12 01:32:45 2224

Python

使用Python Pandas处理亿级数据的方法

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据:硬件环境CPU:3.5GHzIntelCorei7内存:32GBHDDR31600MHz硬盘:3TBFusionDrive数据

系统 2019-09-27 17:57:15 2223

Python

python格式化字符串实例总结

本文实例总结了python格式化字符串的方法,分享给大家供大家参考。具体分析如下:将python字符串格式化方法以例子的形式表述如下:*定义宽度Python代码如下:>>>'%*s'%(5,'some')'some'-左对齐Python代码如下:>>>'%-*s'%(5,'some')'some'最小宽度为6的2位精度的浮点小数,位数不够时前补空格Python代码如下:>>>'%6.2f'%8.123'8.12'字典形式,可在正数前显示加号,位数不够时前面

系统 2019-09-27 17:56:12 2223

Python

利用python numpy+matplotlib绘制股票k线图的方法

一、pythonnumpy+matplotlib画股票k线图#--coding:utf-8--importrequestsimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlibimportanimationfig=plt.figure(figsize=(8,6),dpi=72,facecolor="white")axes=plt.subplot(111)axes.set_title('Sha

系统 2019-09-27 17:55:36 2223