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测试的大数据
原创 1天前
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保障数据库的测试质量可以从以下几个方面进行: (1)设计合理的测试用例:需要设计合理、全面、准确的测试用例,覆盖数据库的各种功能和场景,包括常规操作、异常操作、性能测试、安全测试等。 (2)自动化测试:可以采用自动化测试的方式,提高测试的效率和准确性,同时可以快速发现和解决问题。 (3)定期回归测试
原创 1天前
90阅读
保障ETL过程的数据正确性可以从以下几个方面考虑: 数据源的质量:ETL过程的数据质量取决于数据源的质量,因此需要对数据源进行充分的验证和清洗,确保数据的准确性、完整性和一致性。 数据转换的准确性:在ETL过程中,数据转换是非常重要的一步,需要确保数据转换的准确性和正确性。可以采用数据验证、数据重复
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58阅读
   如何确定安装的oracle是否有问题?           
原创 1天前
50阅读
oracle静默安装
  如果在 Chrome 中没有找到“导出书签”按钮,可以尝试以下方法:更新 Chrome 浏览器到最新版本:有时候,旧版本的 Chrome 浏览器可能没有导出书签的选项。尝试更新到最新版本的 Chrome 浏览器,查看是否可以解决问题。使用 Chrome 地址栏命令:在 Chrome 的地址栏输入 chrome://bookmarks/#1 并回车,这将打
原创 1天前
45阅读
chrome书签迁移
If you try to visit the value of an object's private field using reflection, such as Field#get or Field#set, you should call Field#setAccessible ahead. look at the sample program
原创 1天前
59阅读
java reflection exception--can not access a member of class XXX with modifiers "private"
PS F:\WorkGitHub\angulard3tree> ng serve ⠋ Generating browser application bundles (phase: setup)...An unhandled exception occurred: webpack_1.AngularWebpackPlugin is not a constructor See "C:\Users
原创 1天前
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  本节内容  项目实战:运维堡垒机开发 1.前景介绍  到目前为止,很多公司对堡垒机依然不太感冒,其实是没有充分认识到堡垒机在IT管理中的重要作用的,很多人觉得,堡垒机就是跳板机,其实这个认识是不全面的,跳板功能只是堡垒机所具备的功能属性中的其中一项而已,下面我就给大家介绍一下堡垒机的重要性,以帮助大家参考自己公司的业务是否需要部署堡垒机。  堡垒机有以下两个至关重要的功能:&nbsp
原创 1天前
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Python之路,Day12 - 那就做个堡垒机吧
在/usr/sbin下执行 rabbitmqctl set_user_tags 用户名 用户权限 [root@rzk sbin]# pwd /usr/sbin [root@rzk sbin]# rabbitmqctl set_user_tags xxx administrator Setting t
描述:有 n 天,每天有一种糖果,糖果具有一定美味值;规定小美今天吃了明天就不能吃,但有 k 次机会打破规则。求这 n 天小美能吃到的最大美味值。第一行输入 n, k; 第二行输入n天中每天的糖果的美味值。 输出最大美味值。样例输入: 7 1 1 2 3 4 5 6 7输出: 19import java.util.Scanner; /** * 样例输入: * 7 1 * 1 2 3 4 5
原创 1天前
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原创 1天前
51阅读
和let一样,通过 const 定义的变量不会被提升到顶端。const 变量不能在声明之前使用。回调函数曾经是 JavaScript 中实现异步函数的主要方式。=>的使用: function doStep1(init, callback) { const result = init + 1; callback(result); } function doStep2(init, cal
原创 1天前
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curl, CURLOPT_URL
原创 1天前
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#include <bits/stdc++.h> using
原创 1天前
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日文假名和韩国谚文回忆上次内容上次回顾了非ascii的拉丁字符编码的进化过程 0-127 是 ascii 的领域世界各地编码分布 拉丁字符扩展 ascii 共 16 种 由iso组织制定 从iso-8859-1到iso-8859-16无法同时显示俄文和法文此时中日韩的文字也需要进入计算机 象形文字的字符集超级巨大日本、韩国也用汉字数量2万起步真能把 如此巨大的字符集 编码进入计算机吗??文字日本汉
原创 1天前
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[oeasy]python0122_日韩字符_日文假名_JIS_Shift_韩国谚文
大家好,我是良许。现在全国各地都差不多入冬了吧?冬天的寒风凛冽不?不够凛冽?那良许就带大家做个风扇,把寒气传递给每一个人!我们也把视频录制好了,并且把代码开源出来了,大家可以文末免费领取。话不多说,直入主题!项目成果【视频】看到效果了没?你的手离它越近,风扇就转得越慢,手离它越远,就转得越快。这是使用 Arduino 开发板实现的一个小项目,算是小白入门级的。有多小白呢?我们公司连 C 语言都没听
原创 1天前
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闲来无事,做个风扇玩玩
模块是 Python 中的一种重要组件,它可以让你将代码分割成更小、更易于维护和重复使用的部分。在 Python 中,你可以使用 import 语句将模块导入到你的代码中。本篇文章将详细介绍 Python 中的模块导入。模块的定义在 Python 中,模块是一组相关的函数、类和变量的集合,它们通常被存储在单独的 .py 文件中。模块可以包含任意数量的函数、类和变量,这使得代码更加模块化,提高了代码
问题:制作三级下拉列表 数据源: 省市列表 市县区列表 查询表 数据下拉列表+函数解决。 【数据】》【下拉列表】》【从单元格选择下拉选项】》写入公式》【确定】 一级列表公式: =OFFSET(省市列表!$A$1,,,,COUNTA(省市列表!$1:$1)) 从省市列表的A1起,向下、向右不偏移,默认
原创 1天前
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三级下拉列表
iptables 命令学习 摘要 Linux 早起版本使用netfilter进行数据包过滤. 最新的版本开始改用 ebpf的方式进行内核编程式的包过滤. netfilter 可以理解为内核态的一个处理机制 iptables 是在用户态进行管理netfilter配置的工具. 也就可以理解为: ipta
原创 1天前
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iptables 命令学习
写作动机 本教程前一篇文章,笔者已经用一个实际的例子,解答了教程一位学习者对 sa
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SAP UI5 响应式表格 sap.m.Table 根据不同宽度的屏幕动态决定显示或隐藏 Column 的实现源代码讲解试读版
以下是window.matchMedia()函数的基本语法: var mediaQueryList = window.m
原创 1天前
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JavaScript 函数 window.matchMedia 的用途
OpenShift是一个用于容器化应用程序的开源容器应用平台,由Red Hat公司开发
递归,就是在运行的过程中调用自己。顾名思义:分而治之的方法。最先和最优都是贪心算法。
备份模式:on host模式(使用较多):举例:veeam备份hyper-v 上的虚拟机,当在veeam上添加hyper-v的服务器时候,会在hyper-v服务器上安装一个  veeam data move 的插件off host模式:不需要在 hyper-v主机上安装data move的代理,弄一台专门的服务器安装 data move,不消耗 hyper-v的资源。在创建虚拟
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VEEAM的小知识点
.window.contentView addSubview:date_picker]; // 设置位置尺寸 date_p
以下内容来自chatGPT的回答(正解,已验证)问题1:how to use --extra-index-url in requirements.txt in python?To use `--extra-index-url` in `requirements.txt` in Python, you need to follow these steps:1. Open `requirements.
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首先安装grpc、日志、locust相关依赖库:google protobuf grpcio grpcio-tools grpc_interceptor loguru locust==2.15.1然后创建一个grpc_user.py文件,内容如下:import time from typing import Any, Callable import grpc import grpc.experi
#coding:utf-8 from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_sq
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深度学习之路三 训练椭圆函数
import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, output_size): self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.
原创 1天前
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深度学习之路二 将上一篇的逻辑流水线变成稍微通用的模型
#coding: utf8 import math # x1, x2输入神经元 x1=1 x2=2 # w1,w2分别为x1,x2的权重 w1=0.2 w2=0.3 # b为输出神经元的偏移量 b = 0.1 target = 1 # 目标值 def f(w1, w2, b): return x1