selects.usernameusername,s.serial#serial,se.sid,n.name,max(se.value)maxmemfromv$sesstatse,v$statnamen,v$sessionswheren.statistic#=se.statistic#ands.sid=se.sidands.usernameisnotnullgroupbyn.name,se.sid,s.username,s.serial#orderby2查
系统 2019-08-12 09:26:44 1949
我提了提背包今天阳光灿烂我喜欢在湖边看水，喜欢在山颠看山喜欢在天上看云海喜欢飞翔的超脱喜欢奔跑喜欢大声的笑喜欢在竹简小阁里品茶在松树林里盖个小木屋：烧水，自己在窗边看雪，白白的水汽轻轻的从茶壶的嘴里冒出来，绕饶便没了踪影立宏有首歌挺喜欢，手指寒冷的时候很适合吧名字叫取暖曲调很简单，是不是印证了取暖也是很直接的要求？而，今天外面阳光灿烂想起远方的朋友们了，他们每次看的我的眼神大都是不可思议的惊异的是不是我的每个决定和随后发生的事情都是惊人的？出乎意料的？不知
系统 2019-08-12 09:26:44 1949
复制以下代码ONERRORRESUMENEXTDimVOL_PROD_KEYifWscript.arguments.count<1thenVOL_PROD_KEY=InputBox("制作:飞云骑士"&vbCr&vbCr&"本程序将自动替换你当前Windows的序列号，通过微软验证完全正版。"&vbCr&vbCr&"序列号(OEM版无效,默认版本为XPVLK)：","WindowsXP序列号自动更换器","MRX3F-47B9T-2487J-KWKMF-R
系统 2019-08-12 01:33:35 1949
备忘录模式：在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。这样以后就可将该对象恢复到原先保存的状态。Memento模式比较适用于功能比较复杂的，但需要维护或记录属性历史的类，或者需要保存的属性只是众多属性中的一小部分时，Originator可以根据保存的Memento信息还原到前一状态。大话设计模式---备忘录模式
系统 2019-08-12 01:33:16 1949
控制器常见的创建方式有以下三种首先创建一个GLViewController类,继承UIViewController。然后进入GLAppDelegate.m，在-(BOOL)application:(UIApplication*)applicationdidFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary*)launchOptions中创建控制器。1.直接创建（无storyboard和xib情况,用代码创建）GLViewCon
系统 2019-08-12 01:32:41 1949
看了创业+社区之后第一句话就是“若邻的细分市场啊”。“目前可能需要的是拥有下列资源的人”这个功能很实用，是若邻所没有的。对要关注的人提问的快速方式也很贴心。但是。。。现在用户少且精，容易组织起来。如果人数多了起来，不知道以现有的挖掘资源和提示资源存在方式，未来如何为创业者或者拥有资源者提供方便的遴选方式，迅速找到合适的资源？固若说我是到现在第一个和他谈起信息过载的人。我不担心这个平台上信息少。毕竟类似的平台还少，或者都聚焦于商业交友这种宏观面上。而创业者可
系统 2019-08-12 01:32:31 1949
从上图可能看出，在mybatis中，SqlSession的实现类有两个，其中SqlSessionManager类不但实现了SqlSession接口，同时也实现了SqlSessionFactory接口。那么SqlSessionManager类究竟有何作用?由于源码中缺少注释，所以从mybatis目前的提供官方文档来看，似乎该类已被弃用，其功能被DefaultSqlSession类和DefaultSqlSessionFactory类所代替。只是该类的部分代码对
系统 2019-08-12 01:31:46 1949
defBinarySearch(alist,item):'''简单二分查找:paramalist::paramitem::return:'''first=0last=len(alist)-1found=Falsewhilefirst<=lastandnotfound:midpoint=(first+last)//2ifalist[midpoint]==item:found=Trueelse:ifitem
系统 2019-09-27 17:57:26 1948
时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN和LSTM模型时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recur
系统 2019-09-27 17:56:06 1948
本文实例讲述了Pythonredis操作。分享给大家供大家参考，具体如下：一、redisredis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sortedset--有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis
系统 2019-09-27 17:55:25 1948
