主机名改名后oracledatabasecontrol无法启动的问题http://space.itpub.net/161195/viewspace-501482一、简介：1.概念Oracle10G的EM（Oracle10G的EM分成了2个产品，databasecontrol（用于一个database的）和gridcontro（用于多个database的）。这里遇到的问题是在databasecontrol（用于一个database的）。Gridcontr
系统 2019-08-12 01:54:10 2627
Oracle使用时间长了，新增了许多user和tablespace.需要清理一下对于单个user和tablespace来说，可以使用如下命令来完成。步骤一：删除userdropuser××cascade说明：删除了user，只是删除了该user下的schemaobjects，是不会删除相应的tablespace的。步骤二：删除tablespaceDROPTABLESPACEtablespace_nameINCLUDINGCONTENTSANDDATAFIL
系统 2019-08-12 01:54:10 2627
1：以sysdba登陆系统，首先创建一个用户SQL>conn/assysdbaConnected.SQL>createuseryshyidentifiedbyyshy;Usercreated.SQL>grantconnecttoyshy;Grantsucceeded.SQL>grantresourcetoyshy;Grantsucceeded.SQL>grantcreatesynonymtoyshy;Grantsucceeded.SQL>2：切换到yshy
系统 2019-08-12 01:53:41 2627
一、数据库简单介绍1、按照数据库的发展时间顺序，主要出现了以下类型数据库系统：Ø网状型数据库Ø层次型数据库Ø关系型数据库Ø面向对象数据库上面4中数据库系统中，关系型数据库使用最为广泛。面向对象数据库则是由面向对象语言催生的新型数据库，目前的一些数据库系统，如：SQLServer2005、Oracle10g等都开始增加面向对象的特性。二、常用基本SQL语句/语法ØSQL语句基础理论SQL是操作和检索关系型数据库的标准语言，标准SQL语句可用于操作然后关系型数
系统 2019-08-12 01:53:17 2627
替换字符串replace${s?replace(‘ba’,‘XY’)}${s?replace(‘ba’,‘XY’,‘规则参数’)}将s里的所有的ba替换成xy规则参数包含:irmscf具体含义如下:i:大小写不区分.f:只替换第一个出现被替换字符串的字符串r:XY是正则表达式将文本中的html标签替换掉，清除格式freemarker的replace功能
系统 2019-08-12 01:33:26 2627
创建项目scrapystartprojectzhaoping创建爬虫cdzhaopingscrapygenspiderhrzhaopingwang.com目录结构items.pytitle=scrapy.Field()position=scrapy.Field()publish_date=scrapy.Field()pipelines.pyfrompymongoimportMongoClientmongoclient=MongoClient(host='1
系统 2019-09-27 17:53:15 2626
代码架构以自己的回测框架为例。主要包含下面两个文件backtest/backtest.pybroker.pybacktest.py主要提供BackTest这个类用于提供回测框架，暴露以下钩子函数.definitialize(self):"""在回测开始前的初始化"""passdefbefore_on_tick(self,tick):passdefafter_on_tick(self,tick):passdefbefore_trade(self,order)
系统 2019-09-27 17:49:55 2626
《Python数据分析与挖掘实战》第三章书中代码p=data.boxplot()#画箱线图，直接使用DataFrame的方法x=p['fliers'][0].get_xdata()#'flies'即为异常值的标签y=p['fliers'][0].get_ydata()报错：x=p['fliers'][0].get_xdata()TypeError:'AxesSubplot'objectisnotsubscriptable查看pandas文档贴上原文和中文翻
系统 2019-09-27 17:49:43 2626
接着上篇继续。数据获取之后并不能直接分析或使用，因为里面有很多无效的垃圾数据，所以必须要经过处理才可以。数据处理的主要内容包括数据清洗、数据抽取、数据交换和数据计算等。数据清洗数据清洗是数据价值链中最关键的一步。垃圾数据即使是通过最好的分析也可能会产生错误的结果，并造成较大的误导。数据清洗就是处理缺失数据以及清除无意义的信息，如删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪音数据，筛选掉与分析主题无关的数据等等。重复值的处理步骤如下：1利用DataFrame
系统 2019-09-27 17:47:29 2626
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系统 2019-09-27 17:47:16 2626
