因為用git老是要敲許多命令。所以寫了個小腳本。代碼如下：1#!/bin/sh2echoGoingtosimpleWebtest...3cd~/softwaredevelopment/workspace/simpleWebtest4echocheckgitstatus...5gitstatus67echo"commit?(yes/no)"8readchoice910if[${choice}=yes]11thenechoPleaseEnterthecommi
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:23 2066
首先設置樣式：標題一，標題二，標題三......設置完成樣式后，在“開始”標簽選擇“段落”塊里的“多級列表”按鈕。如果我們要設置第一級就用鼠標選中級別為1級，然后設置“將級別鏈接到樣式”為前面設置的風格名為“標題一”的樣式；同樣的操作，如果設置第二級，需要從第一級開始逐級選中需要調(diào)整的級別，再設置二級列表，使用鼠標選中級別為2級，然后設置“將級別鏈接到樣式”為前面設置的風格名為“標題二”的樣式；以后如此類推。假設是設置第4級，則需要從第一級開始逐級選中需要
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:23 2066
3.1依賴倒置原則的定義依賴倒置原則（DependenceInversionPrinciple，簡稱DIP）這個名字看著有點別扭，“依賴”還“倒置”，這到底是什么意思？依賴倒置原則的原始定義是：Highlevelmodulesshouldnotdependuponlowlevelmodules.Bothshoulddependuponabstractions.Abstractionsshouldnotdependupondetails.Detailssho
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:16 2066
SELECT*FROMOPENROWSET('Microsoft.ACE.OLEDB.12.0','Excel5.0;HDR=YES;DATABASE=C:\\Users\\kk\\Desktop\\ss.xlsx',Sheet1$)啟用AdHocDistributedQueries：execsp_configure'showadvancedoptions',1reconfigureexecsp_configure'AdHocDistributedQuer
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:15 2066
全稱是SystemCenterOperationsManager2007，是MOM2005的升級版本。主要提升：把原有的監(jiān)視和管理控制臺合二為一，并且大大改善了原有的操作和管理的復雜度。MOM2005主要專注于對個別服務器的運行狀況的監(jiān)控。而SCOM2007基于全新的服務導向模型和SDM(SystemDefinitionModel)，全面考量分散系統(tǒng)組件間的關聯(lián)性，提供更全面和精確的管理。監(jiān)控涵蓋范圍廣，從MS自家的SQLServer,BiztalkSer
系統(tǒng) 2019-08-12 09:27:10 2066
使用fifo的好處有：1：串口的數(shù)據(jù)發(fā)送的數(shù)據(jù)量較大時，使用fifo可以大大降低MCU的開銷。（有點類似串入并出的cput處理模型，本質(zhì)上還是串行收發(fā)）2：在某些特殊場合，例如制定較復雜的協(xié)議時，可以使用fifo特性來做協(xié)議簡化，比如一包數(shù)據(jù)包含8個字節(jié)，（并且fifo設置的長度為8），這樣相當于把uart轉(zhuǎn)換為類似CAN/以太網(wǎng)模型，這樣信息可擴展性得到了質(zhì)的提高，當然，這里需要同步協(xié)調(diào)。fifo分析拓展：1.如果要用中斷來處理接收到的數(shù)據(jù)，就是說，接收
系統(tǒng) 2019-08-12 09:26:56 2066
修改價格為原來的0.6154倍??！執(zhí)行的語句updatecatalog_product_index_pricesetprice=round(price*0.6154),final_price=round(final_price*0.6154),min_price=round(min_price*0.6154),max_price=round(max_price*0.6154)UPDATEcatalog_product_entity_decimalvalSE
系統(tǒng) 2019-08-12 09:26:53 2066
由于第二人生是一個3D顯示的軟件，因此它就需要不斷地從服務器下載大量數(shù)據(jù)，比如紋理圖片，不同的角色是使用不同的紋理圖片來實現(xiàn)不同的衣服外表的。當顯示這些角色時，就使用從服務器下載的紋理圖片。如果顯示的人物角色比較多，比如有30個人時，這些紋理圖片就需要保存到磁盤里。那么怎么樣保存到磁盤里呢？保存到磁盤里就需要一個好的文件系統(tǒng)來保存，以及讀取數(shù)據(jù)出來。讀寫磁盤是一項比較慢的工作，因此需要使用一個線程來實現(xiàn)。還有時讀寫文件并不需要及時性的動作，可以讓線程等到C
系統(tǒng) 2019-08-12 01:32:47 2066
首先感謝這位博主整理的AndrewNg的deeplearning.ai的相關作業(yè)：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273開一個我的github傳送門，可以看到代碼。https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/optimalNN待分類的點集：普通的梯度下降法GradientDe
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:52 2065
工具：Jupyternotebook+Anaconda游戲規(guī)則：時時彩一種玩法是買尾號。2元一個數(shù)字，中獎是20元。每個數(shù)字出現(xiàn)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(huán)境干擾。完全隨機購買在生活中是不存在的。分析數(shù)字在前面N期出現(xiàn)的概率，選擇概率最小的n個數(shù)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(shù)的中獎率
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:04 2065
