turtle 海龟图形 turtle数据库是python语言中最流行的绘制函数图形的数据库,绘制笔头像个小海龟,因此一般称为 海龟图形.海龟数据库的导入   import turtle 1 画布大小设置 turtle.screensize(canvwidth, canvheight, 'bg背景颜色') turtle.setup(width,height)   width and height 为整表示像素,为小数表示占据屏幕比例 2 画笔 2.1画笔属性 turtle.pensize()  设

以下都来自网络: 官网: http://www.mycat.io/ 官网配置文件解析: https://github.com/MyCATApache/Mycat-Server/wiki/9.0-%E6%B3%A8%E8%A7%A3%E7%94%A8%E6%B3%95 建议先按文档: Mycat_V1.6.0.pdf http://www.mycat.io/document/Mycat_V1.6.0.pdf       该文档很详细,csdn,cnblog 网友的一些问题,作者都做了很详细的介绍

一.常用规则速查 1  And 并且2  Or  或3  Is,Equals 等于4  Between  两者之间5  LessThan 小于6  LessThanEqual   小于等于7  GreaterThan 大于8  GreaterThanEqual  大于等于9  After 之后(时间) >10 Before 之前(时间) <11 IsNull 等于Null12 IsNotNull,NotNull 不等于Null13 Like 模糊查询.查询件中需要自己加 %14 NotLike

我们知道sql执行是一个复杂的过程,从sql到逻辑计划,到物理计划,规则重组,优化,执行引擎,都是很复杂的.尤其是优化一节,更是内容繁多.那么,是否我们本篇要来讨论这个问题呢?答案是否定的,我们只特定场景的特定优化问题. 1. 应用场景描述 应用场景是:我们提供一个功能,允许用户从提供的字段列表中,选择任意字段,然后配置好规则,后端根据这些规则,查询出相应的主键数据出来.可以理解为简单的可视化查询组件. 2. 整体思路解析 一般地,为了让前端规则支持任意配置,我们基本很难做到一种特定的数据结构,

原文: http://www.oschina.net/translate/basic-rules-for-code-readability-and-the-if-statement 代码应该是可阅读就像你的自然语言一样.我将从一个有趣的条件语句开始. if ( !notOk != false ) { userObj.ask(); } 这样的表达式有点混乱,你永远不会使用自然语言构建这样的表达式.通过几个步骤,这个问题可以很简单解决: ( !notOk != false ) ( !notOk ==

先来一句:好记性不如烂笔头! 1.iptables简介 iptables是基于包过滤的防火墙,它主要工作在osi模型的2,,4层,也可以工作在7层(iptables + squid) 2.原理 防火墙是一层一层过滤的.按照配置的规则的顺序从上到下,从前到后. 如果匹配上规则既明确表明是阻止还是通过,此时数据包就不再向下匹配新规则了. 如果所有规则都没有匹配上,就会一直向下匹配,直到匹配上默认规则得到明确的阻止还是通过 注释:规则表的先后顺序:raw→mangle→nat→filter 3.表和链

一个Fact通过Session添加到规则网络中,如何进行规则匹配的大致过程如下 (1)通过根结点对象从EntryPointNode的Map集合中找到相应的EntryPointNode对象 (2)EntryPointNode对象有一个ObjectTypeNode的Map集合,把fact的class转化成ClassObjectType,从该集合中找到ObjectTypeNode (3)OjectTypeNode对象的sink属性引用着这个fact事实的规则网络 (4)从sink属性中的链表中拿出一个

Declarative 1. pipeline{ agent options{ } stages{ stage(' '){ steps{ } } } post{ always{} changed{} fixed{} regression{} aborted{} failure{} success{} unstable{} cleanup{} } }

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的

转自: http://lutaf.com/210.htm Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核

一些简单规则 numeric: [/^[0-9]*$/, '请填写数值'], money: [/^(?:0|[1-9]\d*)(?:\.\d{1,2})?$/, "请填写有效的金额"], ip: [/^((25[0-5]|2[0-4][0-9]|1[0-9]{2}|[0-9]{1,2})\.){3}(25[0-5]|2[0-4][0-9]|1[0-9]{2}|[0-9]{1,2})$/i, '请填写有效的 IP 地址'], 相同 name 的字段至少填写一个 requiredOne:

最近在学习asp.netMVC,发现其中的验证方式书写方便快捷,应用简单,易学好懂. 验证方式基于jQuery的validate 验证方式,也可以说是对jQuery validate的验证方式的扩展,使其更简单易用. 应用 一.引入 <script src="Scripts/jquery-1.7.1.min.js"></script> <script src="Scripts/jquery.validate.js"></sc

前言: nginx中有一块很重要的概念, 就是rewrite规则. 它会对URL进行修改, 然后进行内部的重定向. rewrite授予了nginx更多的自由, 使得后级服务的接入更加地方便. 本文将简单讲述nginx的rewrite规则和原理, 同时讲解下如何借助rewrite实现单tomcat实例/多Web App服务 对应的多域名根目录访问. 案列目标: 首先来谈一下之前对于多Web App服务对应多域名根目录访问的方案. 注: 一个域名对应一个tomcat实例, 一个tomcat实例只包含

0. 文件夹 文件夹 前言 表格 1 表格 2 表格对齐方式 公式 1 行内公式 2 陈列公式displayed formulas 3 MathJax语法 深入 声明 1. 前言 Markdown是一种轻量级的标记语言,把作者从繁杂的排版工作中解放出来,实现易读易写的文章写作,已经逐渐成为其实的行业标准.CSDN博客支持Markdown能够让广大博友更加专注于博客内容,大赞.可是,不少博友可能对Markdown比較生疏,本博接下来用一个系列文章<Markdown简明教程>扼要介绍Markdow

require 规则 正确拼写 不要修改 使用直接量 动态依赖的小提示 书写规则 使用 SeaJS 书写模块代码时,需要遵循一些简单规则: 1. 正确拼写 在模块代码中,第一个参数 必须 命名为 require. // 错误! define(function(req) { // ... }); // 正确! define(function(require) { // ... }); 2. 不要修改 不要重命名 require 函数,或在任何作用域中给 require 重新赋值. // 错误 -

1.给用户推荐热门的10个商品  . 2.对数据进行预处理,删除未购买过品牌的用户记录(不删除最近一周才出现的新用户),删除未被购买过的品牌记录,删除疯狂点击但是从不购买的刷钻用户记录等,利用一些简单规则:定义热门品牌集合,交互时间记录统计,活跃用户集合,最近新出现的品牌集合,周期品牌集合,用户的品牌忠诚度,用户对品牌的操作加权打分等规则. 3.依靠纯规则推荐,挖掘不出用户购买行为深层次的关系注定有提升上限,做了接近10天的规则成绩涨到3.9左右,不管怎么添加规则,我们的成绩也始终上涨不了了.

让公式在网页传播--mathJAX 对于学生党而言,写公式最好的工具是LaTeX,但LaTeX把公式展示到互联网上就有些困难,而使用截图又不太雅观.幸运的是,mathJAX引擎可以在浏览器中解析渲染数学符号公式,而不需要图片 导入 mathJAX官方文档在这里,参考网页 mathJAX本质是一段JavaScript脚本,可以本地引用,也可以使用cdn,这里采用引用国内的bootcss cdn的方式 <!--这里使用了bootcss的cdn来加速访问--> <script src=&quo

常见class关键词: 布局类:header, footer, container, main, content, aside, page, section 包裹类:wrap, inner 区块类:region, block, box 结构类:hd, bd, ft, top, bottom, left, right, middle, col, row, grid, span 列表类:list, item, field 主次类:primary, secondary, sub, minor 大小类:

本文以通俗的方法阐述 udev 及相关术语的概念.udev 的配置文件和规则文件,然后以 Red Hat Enterprise Server 为平台演示一些管理设备文件和查询设备信息的实例.本文会使那些需要高效地.方便地管理 Linux 设备的用户受益匪浅,这些用户包括 Linux 最终用户.设备驱动开发人员.设备测试人员和系统管理员等等. 概述: Linux 用户常常会很难鉴别同一类型的设备名,比如 eth0, eth1, sda, sdb 等等.通过观察这些设备的内核设备名称,用户通常能知道

2.1 Drools5简述 上面已经提到Drools是通过规则编译.规则收集和规则的执行来实现具体功能的.Drools5提供了以下主要实现API: KnowledgeBuilder KnowledgeBase KnowledgePackage StatefulKnowledgeSession StatelessKnowledgeSession 它们起到了对规则文件进行收集.编译.查错.插入fact.设置global.执行规则或规则流等作用. 2.2 Drools5之HelloWorld 下面结合