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(tǒng) 2019-08-12 09:26:53 2077
作者：倪茂志郵件：backspray008@gmail.com完成于：2005.12.20文章分為八個部分：一、為什么需要偽造內(nèi)核二、偽造內(nèi)核文件三、隱藏進程四、隱藏內(nèi)核模塊五、隱藏服務(wù)六、隱藏注冊表七、隱藏文件八、關(guān)于端口另：建議先看看最后那些參考文章。一、為什么需要偽造內(nèi)核：IceSword（以下簡稱IS）為了防止一些關(guān)鍵系統(tǒng)函數(shù)（包括所有服務(wù)中斷表中的函數(shù)以及IS驅(qū)動部分要使用到的一些關(guān)鍵函數(shù)）被patch，它直接讀取內(nèi)核文件（以下簡稱“ntoskr
系統(tǒng) 2019-08-12 09:26:47 2077
方法一故障描述：編輯Word文檔的過程中，程序非法關(guān)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(xiàn)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(fù)……”并詢問用戶是否發(fā)送錯誤報告，在點擊了“不發(fā)送”按鈕后，Word將開始恢復(fù)當(dāng)前文檔。恢復(fù)完畢后，程序?qū)⒃儐栍脩羯洗螁邮。欠褚园踩Ｊ絾覹ord。在此，如果選擇“否”
系統(tǒng) 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(jīng)確定（已經(jīng)保存在它的__closure__屬性中），不會再被修改，它的所有變量就已經(jīng)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(nèi)部變量和表達式。閉包內(nèi)部函數(shù)對外部函數(shù)變量的引用，則將該函數(shù)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(nèi)或者任何全局上下文中定義的，而是在定義代碼塊的環(huán)境中定義（局部變量）。“閉包”一詞來源于以下兩者的結(jié)合
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:26 2076
前言從語法上來看，協(xié)程和生成器類似，都是定義體中包含yield關(guān)鍵字的函數(shù)。yield在協(xié)程中的用法：在協(xié)程中yield通常出現(xiàn)在表達式的右邊，例如：datum=yield,可以產(chǎn)出值，也可以不產(chǎn)出--如果yield關(guān)鍵字后面沒有表達式，那么生成器產(chǎn)出None.協(xié)程可能從調(diào)用方接受數(shù)據(jù)，調(diào)用方是通過send(datum)的方式把數(shù)據(jù)提供給協(xié)程使用，而不是next(...)函數(shù)，通常調(diào)用方會把值推送給協(xié)程。協(xié)程可以把控制器讓給中心調(diào)度程序，從而激活其他的協(xié)程
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:55 2076
python獲取網(wǎng)頁編碼方式實現(xiàn)代碼python開發(fā)，自動化獲取網(wǎng)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(wǎng)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(shù)供檢測Url連接，然后返回網(wǎng)頁ur
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:32 2076
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(dǎo)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 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(tǒng)計個數(shù)print(l1.count(1))l1.append(1)print(l1.cou
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:54 2076
本章包括：1、了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convnets）2、使用數(shù)據(jù)增強來減輕過度擬合3、使用預(yù)訓(xùn)練的convnet進行特征提取4、微調(diào)預(yù)訓(xùn)練的信號5、可視化回饋學(xué)習(xí)的內(nèi)容以及他們?nèi)绾巫龀龇诸悰Q策一、引言一個簡單的convnet示例。第二章中的密接網(wǎng)絡(luò)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(tǒng) 2019-09-27 17:55:54 2076
fromutils.httputilimportHttpfromutils.dbQryimportMyDbUtilhttp=Http()mydb=MyDbUtil()defquery_interface():list=mydb.select_some("systems","switch",1)nodes=mydb.select_some("node","switch",1)tasks=mydb.select_some("task","switch",1)a
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:44 2076
