1DBlink用途：在当前连接的数据库里查询或操作其他数据库连接的数据或结构等，与oracle实例不同2SQl语句：CREATEPUBLICDATABASELINKbraveliuDBLinkCONNECTTO"***"IDENTIFIEDBY"***"USING'(description=(address_list=(address=(protocol=TCP)(host=10.248.7.43)(port=1521)))(connect_data=(s
系统 2019-08-12 01:52:17 2324
原文:DBA查询命令积累——不断更新一、服务器配置：1、兼容级别：兼容级别只影响指定数据库中的行为，而不会影响整个服务器上的行为。1.1、查看数据库兼容级别及更改兼容级别：SELECTcompatibility_levelFROMsys.databasesWHEREname=DB_NAME()1.2、更改兼容级别：将某些数据库行为设置为与指定的SQLServer版本兼容。sp_dbcmptlevel[[@dbname=]name][,[@new_cmptl
系统 2019-08-12 01:51:33 2324
支持将Image的宽度、高度缩放到指定width、height，并保存在指定目录通过目标对象的大小和标准（指定）大小计算出图片缩小的比例可以设置图片缩放质量，并且可以根据指定的宽高缩放图片源码：packagecom.hoo.util;importjava.awt.Image;importjava.awt.image.BufferedImage;importjava.io.File;importjava.io.FileOutputStream;importj
系统 2019-08-12 01:33:45 2324
一、简介Shp格式是GIS中非常重要的数据格式，主要在Arcgis中使用，但在进行很多基于网页的空间数据可视化时，通常只接受GeoJSON格式的数据，众所周知JSON（JavaScriptObjectNonation）是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式，以其轻量、易解析的优点，被广泛使用与各种领域，而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据，本文就将针对GeoJSON的语法规则，以及如何利用Python完成Shp格式到Geo
系统 2019-09-27 17:56:39 2323
1致谢感谢网友LCQ的帮助，原文链接如下：https://www.cnblogs.com/lucaq/p/7051237.html2前言今天在学习函数式编程~想用三元条件运算，以前用这个是在Java里面，（Java，要加油呀！），原先以为Python里面可能没有这种运算，后来咨询了一下度娘，原来是有的，感兴趣的同学也可以看看前面的参考链接~3Python中的三元表达式我们可以举一个形象的例子，来说明Python中的三元表达式：returnAifA>Bels
系统 2019-09-27 17:55:25 2323
首先，需要获取任意知乎的问题，只需要你输入问题的ID，就可以获取相关的页面信息，比如最重要的合计有多少人回答问题。问题ID为如下标红数字编写代码，下面的代码用来检测用户输入的是否是正确的ID，并且通过拼接URL去获取该问题下面合计有多少答案。importrequestsimportreimportpymongoimporttimeDATABASE_IP='127.0.0.1'DATABASE_PORT=27017DATABASE_NAME='sun'cli
系统 2019-09-27 17:54:17 2323
python标准库包含于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，datetime、time以及calendar模块会被经常用到。datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。下面我们先简单的了解下python日期和时间数据类型及工具给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta，会产生一个新的对象fromdatetimeimportdatetimefromda
系统 2019-09-27 17:51:56 2323
一、定义见百度百科链表链表由表头和节点组成，节点分为数据域和指针域，数据域中存贮数据元素，指针域存储下个结点的地址二、单链表实现逻辑创建节点类Node和链表类Linklist，Linklist类中包含head属性，head的值为0或Node对象，Node类中包含value属性存储数据，next属性存储下个节点的地址（Node对象）循环节点从head开始取next属性，直到next=0为止，返回当前对象添加节点时调用循环方法返回最后一个节点对象，把返回节点的
系统 2019-09-27 17:51:27 2323
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：importnumpyasnpimportpandasaspd2、导入CSV或者xlsx文件：df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))3、用pandas创建数据表：df=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1
系统 2019-09-27 17:51:16 2323
数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表代码#-*-coding:utf-8-*-from__future__importdivisionfromnumpy.randomimportrandnimportnumpyasnpimportosimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(12345)plt.rc('figure',figsize=(10,6))frompandasimportSeri
系统 2019-09-27 17:50:37 2323
