#includeusingnamespacestd;voidcount(){intvalue;intcnt;intcurvalue;if(cin>>curvalue){cnt=1;while(cin>>value){if(curvalue==value)cnt++;else{cout<<"currentvalue:"<
系统 2019-08-12 09:26:40 1994
StringwhereArgs=taskTable+"where1=1";if(upCheck){whereArgs+="andtype=2";}if(gameID!=null&&!gameID.equals("0")){whereArgs+="andgameID="+gameID;}if(searchProjectkey!=null&&!searchProjectkey.trim().equals("")){whereArgs+="andprojectI
系统 2019-08-12 01:55:37 1994
核心：使用“导入导出数据”工具(微软自带的)头疼了很多天的问题，异地数据库怎么备份到本机上。换句话说就是说如何从别人的计算机上把人家的数据库本分到你自己的机器上。可能有人会说，只要能连接上，右键备份，一步步走不就行了。但是你没发现你备份完的东西在别人的机器存上，难道你要拿着U盘去人家那拷？那假如是服务器呢？你都不知道在那怎么拷？所以，后来在网上找，也没找到中意的，就研究了一下开始——MicrosoftSQLServer2005文件下有一“导入和导出数据(3
系统 2019-08-12 01:52:00 1994
第一范式:确保每列的原子性.如果每列(或者每个属性)都是不可再分的最小数据单元(也称为最小的原子单元),则满足第一范式.例如:顾客表(姓名、编号、地址、……)其中"地址"列还可以细分为国家、省、市、区等。第二范式:在第一范式的基础上更进一层,目标是确保表中的每列都和主键相关.如果一个关系满足第一范式,并且除了主键以外的其它列,都依赖于该主键,则满足第二范式.例如:订单表(订单编号、产品编号、定购日期、价格、……)，"订单编号"为主键，"产品编号"和主键列没
系统 2019-08-12 01:33:42 1994
不管做什么项目，肯定会用到多表关联查询数据，从网络查询得知ofbiz有三种多表关联查询方法实现一：Screem.xml中的section里，加,加get-related实现二：在代码中使用DynamicViewEntity对象，加入addMemberEntity，addAlias，addViewLink，再用find查询实现三：在entity.xml里定义view-entity实体对象,在查询时就查这个view的对象1,方法没写出来，以后再
系统 2019-08-12 01:32:43 1994
实例如下：#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importosdefdel_dir_tree(path):'''递归删除目录及其子目录,子文件'''ifos.path.isfile(path):try:os.remove(path)exceptException,e:#passprinteelifos.path.isdir(path):foriteminos.listdir(path):itempath=os.path.
系统 2019-09-27 17:57:02 1993
什么是序列化什么是序列化，把程序中的对象或者变量，从内存中转换为可存储或可传输的过程称为序列化。在Python中，这个过程称为pickling，在其他语言中也被称为serialization，marshalling，flattening等。程序中的对象（或者变量）在序列化之后，就可以直接存放到存储设备上，或者直接发送到网络上进行传输。序列化的逆向过程，即为反序列化（unpickling），就是把序列化的对象（或者变量）重新读到内存中~Python中序列化的
系统 2019-09-27 17:56:23 1993
python小技巧记录我发现1、str转bool方法2、python判断文件和文件夹是否存在、创建文件夹3、文件操作4、python字典遍历的几种方法4.1、遍历key值4.2、遍历value值4.3、遍历字典项4.4、遍历字典健值5、Python列表(List)的三种遍历(序号和值)方法6、python字典判断某个Key是否存在我发现好多有用的小技巧其实都不难，但是每次用的时候，我都要去百度，主要是懒得去记，刚好突然有个想法，总结一些实用小技巧，归类整理
系统 2019-09-27 17:56:06 1993
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 1993
Hello，Everyone！Python是个好东西！好吧，以黎某人这寒碜的赞美之词，实在上不了台面，望见谅。那我们直接来上干货吧。第一步：下载Python安装包https://www.python.org/1.进入Python官网，点击download2.进入之后有两个安装包供选择（Python会根据你系统的位数智能选择，所以这里不用纠结你的电脑是32位的还是64位）我的建议是下载Python3.0后面的版本，因为Python3在Python2的基础上，
系统 2019-09-27 17:54:44 1993
