############crontab设置###########301***/home/oracle/backup/backupsh/expfull.sh############expfull.sh设置###########/home/oracle/backup/backupsh/tables.shcat/home/oracle/backup/backupsh/exp_temp.parfile>/home/oracle/backup/backupsh/ex
系统 2019-08-12 01:54:12 2417
windows8的一次技术分享。利用国庆宅家的几天，在跑不动XP的老笔记本上装了win8，嘿，跑的溜溜的，一高兴做个ppt给公司的同事们介绍介绍，随意之作，勿较真抬杠，呵呵。文件地址：http://download.csdn.net/download/kevin881/6391091windows8认识及使用
系统 2019-08-12 01:33:30 2417
1.安装JDK：直接运行jdk-7-windows-i586.exe可执行程序，默认安装即可。安装Tomcat：直接解压缩下载文件“apache-tomcat-7.0.33-windows-x86.zip”到C盘下。安装路径建议修改为：c:\tomcat。2.1，新建变量名：JAVA_HOME，变量值：C:\ProgramFiles\Java\jdk1.7.02，打开PATH，添加变量值：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bi
系统 2019-08-12 01:32:43 2417
郑昀性别：男出生年月：1977/5户口：北京市朝阳区；原籍：河南洛阳2006~2007年度CSDNMVB(最有价值博客)；2005年度CSDN十大最热blogger第一名，CSDN是中国最大的开发者网络；业界权威杂志《程序员》2006年第2期，软件中国2005年度风云榜专题，10佳技术Blog之一；j2medev.com(国内最具影响力的专业J2ME开发门户)超级版主。工作经验：2006年8月至今玩聚网创始人玩聚网(http://www.onejoo.co
系统 2019-08-12 01:32:30 2417
问题描述：给定一个二维数组，求每一行的最大值返回一个列向量如：给定数组【1,2，3；4,5，3】返回[3；5]importnumpyasnpx=np.array([[1,2,3],[4,5,3]])#先求每行最大值得下标index_max=np.argmax(x,axis=1)#其中，axis=1表示按行计算print(index_max.shape)max=x[range(x.shape[0]),index_max]print(max)#注意到这里返回的
系统 2019-09-27 17:56:51 2416
回顾一下已经了解的数据类型:int/str/bool/list/dict/tuple还真的不少了.不过,python是一个发展的语言,没准以后还出别的呢.看官可能有疑问了,出了这么多的数据类型,我也记不住呀,特别是里面还有不少方法.不要担心记不住,你只要记住爱因斯坦说的就好了.爱因斯坦在美国演讲，有人问：“你可记得声音的速度是多少？你如何记下许多东西？”爱因斯坦轻松答道：“声音的速度是多少，我必须查辞典才能回答。因为我从来不记在辞典上已经印着的东西，我的记
系统 2019-09-27 17:56:36 2416
简介前边介绍的都是通过按钮点击启动按钮来启动appium服务，有的小伙伴或者童鞋们乍一听可能不信，或者会问如何通过命令行启动appium服务呢？且听宏哥一一道来。一睹为快其实相当的简单，不看不知道，一看吓一跳，直接在docs命令窗口输入命令：appium就可以运行起appium这回小伙伴和童鞋们相信了吧，都启动来了。第一行：欢迎使用Appium，版本v1.8.1第二行：Appium启动成功，启动ip为默认的0.0.0.0，端口为默认的4723；默认即表示“
系统 2019-09-27 17:47:39 2416
在Python中用matplotlib画图的时候，为了区分曲线的类型，给曲线上面加一些标识或者颜色。以下是颜色和标识的汇总。颜色（color简写为c）：蓝色：'b'(blue)绿色：'g'(green)红色：'r'(red)蓝绿色(墨绿色)：'c'(cyan)红紫色(洋红)：'m'(magenta)黄色：'y'(yellow)黑色：'k'(black)白色：'w'(white)灰度表示：e.g.0.75([0,1]内任意浮点数)RGB表示法：e.g.'#2
系统 2019-09-27 17:46:33 2416
Python机器学习及实践——基础篇：无监督学习经典模型（特征降维）特征降维不仅可以重构有效的低维度特征向量，同时也为数据展现提供了可能。在特征降维的方法种，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是最为经典和实用的特征降维技术，特别是辅助图像识别方法有突出的表现。1.主成分分析线性相关矩阵秩计算样例importnumpyasnp#初始化一个2*2的线性相关矩阵M=np.array([[1,2],[2,4]])#计算2*2
系统 2019-09-27 17:45:46 2416
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系统 2019-08-29 23:44:51 2416
