JS_自执行函数和全局渲染
HTML： <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>标题标签</title>
<script src="js/index.js"></script>
<script>
first(); // 直接调用全局对象window中的first方法。
</script>
</head>
<body>
</body>
</html> JS： // 自执行函数：房子多个
ORACLE备份还原
----------------------------------*备份数据库*----------------------------------
1、WINDOWS(图标)+R --> CMD
2、SQLPLUS HUAWEI/[email protected]/ORCL
3、SHOW PARAMETER DEFERRED_SEGMENT_CREATION;（如果为TRUE,则将该参数改为FALSE）
4、ALTER SYSTEM SET DEFERRED_SEGMENT_CREATION=F
改变Jupyter notebook默认浏览器
找到jupyter_notebook_config.py(可能在"C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py")→找到#c.NotebookApp.browser = '' →添加 import webbrowser webbrowser.register('chrome', None, webbrowser.GenericBrowser(r'C:\Users\Administrator\AppData\Local\Go
中小企业使用云服务器真的比自购服务器省钱吗？多个层面详细分析
有很多中小企业的网络负责人对于企业是否应该上云，还是应该按传统方法自购自建服务器犹豫不决。做为长期为中小企业提供低成本上云服务的尊托云数，就从多个层面来分析一下企业到底应该上云，还是应该自购自建服务器。 首先，从政策导向与行业趋势来分析 一方面，中国工程行业数字化程度最低，别说没机会，大家站在了同一起跑线，机会均等；另一方面，随着质量责任终身、业主主责制，阳光工程十公开制，标准化和规范化、鼓励云平台外包等政策的推进，谁先做好，谁就能优先享受政策资金支持。湖南、四川、江苏、山东、山西、浙江、北京
20-hashlib 模块
一、什么是哈希hash hash一类算法，该算法接受传入的内容，经过运算得到一串hash值 hash值的特点： I 只要传入的内容一样，得到的hash值必然一样 II 不能由hash值返解成内容 III 不管传入的内容有多大，只要使用的hash算法不变，得到的hash值长度是一定 二、hash的用途 用途1：特点II用于密码密文传输与验证 用途2：特点I、III用于文件完整性校验 三、hash的应用 3.1 hash的使用 hash算法就像一座工厂，工厂接收你送来的原材料（可以用m.up
手工推算 Dual-EC-DRBG 序列
已知 \(F_{11}\) 上的椭圆曲线 \(E : y ^2 = x ^3 + x + 6\), 以及 \(E\) 上的有理点群 \(E(F_{11} ) =\) { \(O,(2,7),(5,2),(8,3),(10,2),(3,6),(7,9),(7,2),(3,5),(10,9),(8,8),(5,9),(2,4)\)} 手工推算出一段 \(Dual-EC-DRBG\) 伪随机数样本序列（在此我们不涉及安全性问题），自己设定参数。 概念回顾 \(11\)的二进制数为\(1011\)，即
数据结构-1 02-线性结构3 Reversing Linked List
1 #include<stdio.h>
2 #define MAXN 100000
3 struct node{
4 int data,next;
5 int nextr;
6 };
7 struct node a[MAXN];
8 int n,k,start,startr;
9 void read();
10 void reverse();
11 int main(){
12 read();
13 reverse();
14 retur
Stream 中的 range 和rangeClosed方法的区别
差别就是rangeClosed包含最后的结束节点，range不包含。 @Test
public void test(){
IntStream.range(0,10).forEach( i -> System.out.println(i));
}
@Test
public void test1(){
IntStream.rangeClosed(0,10).forEach( i -> System.out.println(i));
结合w2v与svm对酒店评论数据进行情感倾向分析
数据集：ChnSentiCorp-Htl-ba-4000 由于该数据集中的文件是分散的（一句评论一个文件），这样处理起来会比较麻烦，所以我们先要对它们进行合并： # 这个步骤建议在本地完成，因为colab读取大量零散的google drive文件的速度非常慢
from tqdm import tqdm
def combine_files(data_label, dir_path):
data_files = os.listdir(dir_path)
data_collection
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