应用系统（组件）上线部署实施方案（自己的一些记录，看不清楚勿喷）假设：使用的是2台物理机(aixP570)形成双机集群和一个EMC存储阵列，WEBAPDB都在一台服务器上1机房要求无电磁干扰、空气污染、易燃物、水灾。空间足够、承重符合要求、温度湿度要求等2HMCHMC和2台服务器处于同一个机架，通过一台交换机同2台服务器连接。在HMC中设置2个服务器分区（LPAR），分区设置如下：服务器分2为LPAR1和LPAR2，每个分区拥有一半CPU、不到一半的内存（
系统 2019-08-12 01:32:11 2535
函数使用单下划线_开头使用单下划线(_)开头的函数_func不能被模块外部以:frommoduleimport*形式导入。但可以用：frommoduleimport_func形式单独导入。类属性和类方法使用单下划线_开头_开头为保护类型的属性和方法，仅允许类内部和子类访问，类实例无法访问此属性和方法。类属性和类方法使用双下划线__开头__开头为私有类型属性和方法，仅允许类内部访问，类实例和派生类均不能访问此属性和方法。所以双划线比单划线权限更严格。补充说明
系统 2019-09-27 17:56:53 2534
pythoncx_Oracle模块的安装最近需要写一个数据迁移脚本，将单一Oracle中的数据迁移到MySQLSharding集群，在linux下安装cx_Oracle感觉还是有一点麻烦的，整理一下，做个总结。对于Oracle客户端，不只需要安装相应的python模块(这里我用了Oracle官方的python模块――cx_Oracle)，还需要安装OracleClient，一般选择InstantClient就足够了，还需要配置tnsnames.ora(当然
系统 2019-09-27 17:56:39 2534
执行datax作业，创建执行文件，在crontab中每天1点（下面有关系）执行：其中job_start及job_finish这两行记录是自己添加的，为了方便识别出哪张表。#!/bin/bashsource/etc/profileuser1="root"pass1="pwd"user2="root"pass2="pwd"job_path="/opt/datax/job/"jobfile=(job_table_a.jsonjob_table_b.json)fo
系统 2019-09-27 17:54:45 2534
目录1、正则表达式语法¶2、Python正则表达式1>一般字符2>字符集合1、正则表达式语法¶先看图片，大概了解一下正则表达的整体规则2、Python正则表达式1>一般字符一般字符串，就是特殊制定，根据特殊的字符串进行识别PS：python进行正则表达的一般步骤指定好匹配的模式-pattern选择相应的方法-match,search等得到匹配结果-group设定一个输入：input,并导入需要的re包importreinput='python学习很重要，正
系统 2019-09-27 17:53:28 2534
第一种方式:@echooffC:cdC:\Users\administrator\Desktopstartpythonapidemo.pyexit第二种方式:startcmd/K"C:&&cdC:\Users\administrator\Desktop&&pythonapidemo.py"说明:这两种处理都是可以的，都是python通过执行bat脚本运行python文件，直接照着格式书写就行了，没有什么特殊的要求。第三种方式:用python打成包文件运行即
系统 2019-09-27 17:52:41 2534
IP合法性校验是开发中非常常用的，看起来很简单的判断，作用确很大，写起来比较容易出错，今天我们来总结一下，看一下3种常用的IP地址合法性校验的方法。IPv4的ip地址格式：（1~255）.（0~255）.（0~255）.（0~255）方法1：正则表达式判定法最简单的实现方法是构造一个正则表达式。判断用户的输入与正则表达式是否匹配。若匹配则是正确的IP地址，否则不是正确的IP地址。复制代码代码如下:^(1\d{2}|2[0-4]\d|25[0-5]|[1-9
系统 2019-09-27 17:48:11 2534
最近在做一个项目的时候，需要将PDF文件作为输入，从中输出文本，然后将文本存入数据库中。为此，我找寻了很久的解决方案，最终才确定使用tesseract。所以不要浪费时间了，我们开始吧。1.安装tesseract在不同的系统中安装tesseract非常容易。为了简便，我们以Ubuntu为例。在Ubuntu中你仅仅需要运行以下命令:这将会安装支持3种不同语言的tesseract。2.安装PyOCR现在我们还需要安装tesseract的Python接口。幸运的是
系统 2019-09-27 17:37:44 2534
目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善.首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域
系统 2019-08-29 23:17:44 2534
http://www.slideshare.net/lijing00333/ss-12323405在这春意盎然的季节，淘宝北京研发中心前端团队为各位新同学精心准备了四次课程，500多张Slide，超过10个小时的课上时长，带来亢奋的课堂体验。我们将这些课程分享出来，希望对那些前端新人有所帮助。[这里ppt无法插入]大家进入这个地址看http://www.slideshare.net/lijing00333/ss-12323405今天是第一堂课，由灵玉主讲的
系统 2019-08-29 22:57:02 2534
