一直以为&&和||这两个伟大的运算法只能在判断表达式使用，也就是常在if语句使用，原来错了，它还可以运用在简化选择性执行语句的操作，有点拗口，简单点也就是：操作执行某条语句，不执行某条语句。&&和||在JQuery源代码内尤为使用广泛，由于本人没有系统的学习js，所以只能粗略的自我理解出来，希望大家指点下。粗略理解如下：a()&&b():如果执行a()后返回true，则执行b()并返回b的值；如果执行a()后返回false，则整个表达式返回a()的值，b(
系统 2019-08-12 09:30:32 2471
已安装Oracle10g服务器端和客户端程序，并建立数据库实例orcl。安装：1、按默认步骤安装ArcSDE9.2forOracle10g。2、进行PostInstallation。第一步选择complete安装。第二步弹出的对话框已经自动填好sysusername和netservicename。此时的netservicename自动填的是我的机器名。输入sysuserpassword。上述操作完成后点击下一步，系统就弹出如下对话框，提示:Errorcon
系统 2019-08-12 09:27:34 2471
原文:MySQL的多表查询(笛卡尔积原理)先确定数据要用到哪些表。将多个表先通过笛卡尔积变成一个表。然后去除不符合逻辑的数据（根据两个表的关系去掉）。最后当做是一个虚拟表一样来加上条件即可。注意：列名最好使用表别名来区别。笛卡尔积Demo:左，右连接，内，外连接l内连接：要点：返回的是所有匹配的记录。2.select*froma,bwherea.x=b.x////内连接l外连接有左连接和右连接两种。要点：返回的是所有匹配的记录外加每行主表外键值为null的
系统 2019-08-12 01:55:38 2471
sqlserver2005开发版下载地址：http://222.132.81.146/rj/cs_sql_2005_dev_all_dvd.rar建议使用迅雷下载。sqlserver2005开发版迅雷下载地址：thunder://QUFodHRwOi8vMjIyLjEzMi44MS4xNDYvcmovY3Nfc3FsXzIwMDVfZGV2X2FsbF9kdmQucmFyWlo=sqlserver2005开发版快车flashget下载地址：flashget
系统 2019-08-12 01:54:29 2471
使用@@ERROR如果最后的Transact-SQL语句执行成功，则@@ERROR系统函数返回0；如果此语句产生错误，则@@ERROR返回错误号。每一个Transact-SQL语句完成时，@@ERROR的值都会改变。因为每个Transact-SQL语句执行完毕时，@@ERROR都会得到一个新的值，@@ERROR可用以下两种方法处理：在Transact-SQL语句后，马上检测或使用@@ERROR。在Transact-SQL语句完成后，马上把@@ERROR存储
系统 2019-08-12 01:53:14 2471
PERCENTILE_DISC功能描述：返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值，分布百分比的计算方法见函数CUME_DIST，如果没有正好对应的数据值，就取大于该分布值的下一个值。注意：本函数与PERCENTILE_CONT的区别在找不到对应的分布值时返回的替代值的计算方法不同SAMPLE：下例中0.7的分布值在部门30中没有对应的Cume_Dist值，所以就取下一个分布值0.83333333所对应的SALARY来替代SELECTlast_name,s
系统 2019-08-12 01:52:10 2471
1.编写Com+组件在建立C#工程之后必须要给类一个强名称.要创建强名称,可以使用sn工具.此命令行工具有许多选项,在命令提示符处键入sn/?可以查看所有选项.对程序集签名所需的选项是“-k”,它将创建一个密钥文件.默认情况下,该文件使用.snk作为扩展名.例如,要创建一个名为MyCom.snk的密钥文件,可以使用以下命令行：sn-kMyCom.snk然后在工程中引用这个强名称方法如下：(1)：注释掉AssemblyInfo.cs中的[assembly:A
系统 2019-08-12 01:51:50 2471
1开启Tomcat的servlet访问tomcat6默认也没有开启servlet、禁止目录浏览。这需要去conf/下配置web.xml文件。修改listings为true即可以目录浏览，listingstrue开启servl
系统 2019-08-12 01:33:58 2471
这节我们要讲下如何通过控件CustomValidator来校验CheckBoxList,客户端校验代码通过jQuery实现。首先看下界面代码：| 请选择汽车类型：
系统 2019-08-12 01:33:16 2471
GradientDescent机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法，梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一。梯度下降(GradientDescent)[3]也被称之为最快梯度(SteepestDescent)，可用于寻找函数的局部最小值。梯度下降的思路为，函数值在梯度反方向下降是最快的，只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点，那么函数值必定是非递增的，如图1所示。梯度下降思想的数学表述如下：\begin{equation}b=a
系统 2019-08-12 01:32:47 2471
|
