1、到網上下載larbin-2.6.3.tar.gz，然后解壓。tarzxvflarbin-2.6.3.tar.gz2、到解壓的目錄，運行配置文件./configure卻出現以下的錯誤:make[2]:正在進入目錄`/home/byd/test/larbin-2.6.3/src/utils'makedepend-f--I..-Y*.cc2>/dev/null>.dependmake[2]:***[dep-in]錯誤127make[2]:正在離開目錄`/ho
系統 2019-08-12 09:27:06 2077
單表使用建立一下表CREATETABLE[dbo].[Employees]([Employeesid][int]IDENTITY(1,1)NOTNULL,[LogonName][varchar](40)COLLATEChinese_PRC_CI_ASNULL,[LastLogon][datetime]NULL)ON[PRIMARY]GO建立一個實體類，代碼如下usingSystem;usingSystem.Data;usingSystem.Configur
系統 2019-08-12 09:26:53 2077
方法一故障描述：編輯Word文檔的過程中，程序非法關閉，重新打開也是如此。即使重新安裝了Office2003，在啟動Word2003后仍然出現了異常情況。雙擊Word文檔后，程序彈出出錯對話框，其中顯示“正在處理的信息有可能丟失，MicrosoftOfficeWord可以嘗試為您恢復……”并詢問用戶是否發送錯誤報告，在點擊了“不發送”按鈕后，Word將開始恢復當前文檔。恢復完畢后，程序將詢問用戶上次啟動失敗，是否以安全模式啟動Word。在此，如果選擇“否”
系統 2019-08-12 09:26:41 2077
閉包作為對象被返回時，它的引用變量就已經確定（已經保存在它的__closure__屬性中），不會再被修改，它的所有變量就已經固定，形成了一個封閉的對象，這個對象包含了其引用的所有外部、內部變量和表達式。閉包內部函數對外部函數變量的引用，則將該函數與用到的變量稱為閉包。閉包定義：閉包是指可以包含自由（未綁定到特定對象）變量的代碼塊；這些變量不是在這個代碼塊內或者任何全局上下文中定義的，而是在定義代碼塊的環境中定義（局部變量）。“閉包”一詞來源于以下兩者的結合
系統 2019-09-27 17:57:26 2076
前言從語法上來看，協程和生成器類似，都是定義體中包含yield關鍵字的函數。yield在協程中的用法：在協程中yield通常出現在表達式的右邊，例如：datum=yield,可以產出值，也可以不產出--如果yield關鍵字后面沒有表達式，那么生成器產出None.協程可能從調用方接受數據，調用方是通過send(datum)的方式把數據提供給協程使用，而不是next(...)函數，通常調用方會把值推送給協程。協程可以把控制器讓給中心調度程序，從而激活其他的協程
系統 2019-09-27 17:56:55 2076
python獲取網頁編碼方式實現代碼python開發，自動化獲取網頁編碼方式用到了chardet庫，字符集檢測，這個類在python2.7中沒有，需要在官網上下載。這里我下載好了chardet-2.3.0.tar.gz壓縮包文件，只需要將壓縮包文件解壓后的chardet文件放到python安裝包下的python27/lib/site-packages/下，就可以了。然后importchardet下面寫了一個自動化檢測的函數供檢測Url連接，然后返回網頁ur
系統 2019-09-27 17:56:32 2076
工具：Jupyternotebook+Anaconda游戲規則：時時彩一種玩法是買尾號。2元一個數字，中獎是20元。每個數字出現的概率相等。目前想到兩種買法：隨機購買，人是感性動物，很容易受周圍環境干擾。完全隨機購買在生活中是不存在的。分析數字在前面N期出現的概率，選擇概率最小的n個數字購買。導入包importnumpyasnp定義玩法一：完全隨機購買defplay_lottery(my_money,play_num,money):'''隨機選擇數的中獎率
系統 2019-09-27 17:56:04 2076
生成列表l1=[1,2,3]l2=[4,5,6]增：1.append()#在列表最后插入元素l1.append(7)print(l1)2.insert()#在指定位置插入元素l1.insert(0,8)print(l1)3.extend()#將一個列表中的所有元素放到另一個列表后面l1.extend(l2)print(l1)4.直接相加print([1]+[2])查統計個數print(l1.count(1))l1.append(1)print(l1.cou
系統 2019-09-27 17:55:54 2076
本章包括：1、了解卷積神經網絡（convnets）2、使用數據增強來減輕過度擬合3、使用預訓練的convnet進行特征提取4、微調預訓練的信號5、可視化回饋學習的內容以及他們如何做出分類決策一、引言一個簡單的convnet示例。第二章中的密接網絡的測試精度為97.8%，而convnet的測試精度為99.3%：我們將錯誤率降低了68%（相對）。為什么這個簡單的convnet比一個緊密連接的模型工作得那么好呢？為了回答這個問題，讓我們深入研究conv2d和ma
系統 2019-09-27 17:55:54 2076
通過cmd啟動Python需要先設置系統環境，設置步驟如下：1、首先，在桌面找到“計算機”右鍵找到“屬性”或者按下win鍵再右鍵“計算機”找到“屬性”也可以。如下圖所示：2、接下來，點擊完“屬性”之后，進到如下圖所示的界面，選擇“高級系統設置”點擊完“高級系統設置”之后會彈出系統屬性框，所下圖所示。選擇彈框中“高級”下的“環境變量”點擊“環境變量”之后，接下來我們要在“系統變量”里的Path后面加上Python安裝路徑。注意：在path后面加上一個英文“;
系統 2019-09-27 17:55:32 2076
