oracle数据库恢复，imp和impdp导入
oracle数据库恢复，imp和impdp导入imp导入语法，不需要创建逻辑目录：imp 用户名/密码 file=dmp文件路径 ignore=y full=y示例：imp system/123456 file=E:\other\shrdbtest210105.dmp ignore=y full=yimpdp还原数据库:打开cmd窗口连接数据库1.打开cmd窗口，以dba权限登录>输入命令:sqlplus system/123456 as sysdba2.创建逻辑
8.2版本配置员工信息维护列表的动态字段
8.2版本配置员工信息维护列表的动态字段(这里写自定义目录标题)8.2版本员工信息维护配置字段8.2版本员工信息维护配置字段比如想要把职业信息的某个字段配置出来，在员工信息维护列表里面需要选出来这个字段1、先把职业信息里面的字段配置出来2、再用管理员登录，找到如下菜单路径开发平台-信息集配置-结构配置查看需要显示出来的字段是否存在，若存在的情况下则进入下一个菜单，查询配置然后把需要的字段配置出来点击新增把字段增加出来这样配置好以后，一般情况下员工信息维护就能选到这个字段了还有一个可
查询数据库的SEQUENCES(序列)
查询自增主键序列1.查询所有的序列的start withSELECT 'CREATE SEQUENCE ' || SEQUENCE_NAME || ' MINVALUE ' || MIN_VALUE || ' MAXVALUE ' || MAX_VALUE || ' START WITH ' || LAST_NUMBER || ' INCREMENT BY ' || INCREMENT_BY ||(CASE WHEN CACHE_SIZE = 0 THE...
将InputStream转成byte[],再转成base64
最近在做图片预览显示时，需要将InputStream转成byte[],再转成base64，返回给前端展示下面复习一下/** * InputStream转成byte[] * @param inStream * @return * @throws IOException */public static final byte[] inputTobyte(InputStream inStream)throws IOException { ByteArrayOutputStream swapStr
金蝶服务端调用OSF服务
在金蝶使用中会遇到前端和后端调用OSF服务1. 前端调用方法： shr.callService({ serviceName : "transformationService", param:{ requestType : "GET", requestMethod:"/hrAgent/person/updateApprovalStatus", .
使用viewer实现图片预览
最近在做web端开发时，遇到需要实现图片预览插件，并且带有旋转，放大缩小功能，于是找到viewer插件，特此记录需要现在官网下载viewer.min.css 、viewer.min.js和viewer-jquery.min.js，然后在页面中引入对应的css和jshtml代码展示:此处我是动态设置的，可以写个静态页面固定看效果也没问题 //图片显示预览 if(stuffix=="png" || stuffix=="jpg" || stuffix=="jpeg" || stuffix=.
在金蝶开发中，根据id如何查找对应的bosType
先找到一个id，有两种方法，一种是应用于代码中，一种是在客户端查询先说第一种代码实现：String bosType = BOSUuid.read(modelId).getType().toString();modelId是一个String类型的字符串第二种，用客户端登录，打开查询分析器...
金蝶SHR常用笔记集锦
金蝶SHR常用笔记集锦,在做了一段时间的金蝶HR系统开发后，整理了一些常用的小东西1.在表单界面的F7选择了数据后一般默认显示的是name字段若需要改成其他字段的属性，在视图里面加如下格式化代码标准的默认displayFormat为单据的name字段注意displayFormat里面的属性需要在实体属性里面能找到2.在列表界面需要展示时间，精确到时分秒，视图中添加一下代码属性(日期格式化)formatter类型为日期，formatoptions为具体格式化的格式3.列表界面设置固定的列在字
【操作】Json取value时，为什么得到的是undefined？
有时候需要eval一下的 data = eval("("+data+")")；var info = JSON.stringify(result);var data = eval('(' + info + ')');alert(data.district);
【操作】鼠标hover效果——元素凸起并产生阴影
.hover:hover { -webkit-transform: translateY(-3px); -ms-transform: translateY(-3px); transform: translateY(-3px); -webkit-box-shadow: 0 0 6px #999; box-shadow: 0 0 6px #999; -webkit-transition: all .5s ease-out; transition: all
【大数据】如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？
1Hadoop只是一套工具的总称，它包含三部分：HDFS，Yarn，MapReduce，功能分别是分布式文件存储、资源调度和计算。按理来说，这就足够了，就可以完成大数据分析了。但第一个问题就是麻烦。这一套相当于用Yarn调度资源，读取HDFS文件内容进行MR计算。要写Java代码，但做数据的最好的工具是什么？SQL！所以Hive相当于这一套标准流程的SQL化。Hive可以简单理解为，Hadoop之上添加了自己的SQL解析和优化器，写一段SQL，解析为Java代码，然后去执行MR，底层数据还是在HD.
mybatis框架中的queryWrapper的or查询，联想到MySQL中and 和or的关系
统计的原生SQL应该是这样的：SELECT COUNT( 1 ) FROM table_name WHERE ( id = '679135XXXXXXX1212' AND ( STATUS = 1 OR STATUS = 2 ) AND isRemoved = 0 )服务端使用mybatis框架的QueryWrapper【query包装器】来统计子设备，之前的查询语法是这样的：public int method(String id, int isRemoved) {
【操作】vue-markdown使用
完整代码写法<!-- * @Description: 渲染markdown文件 --><template> <div id="my-markdown" class="markdown-body"> <vue-markdown :source="md"></vue-markdown> </div></template><script>import VueMarkdown from "v
Nuxt如何发起跨域资源请求？
用于 Nuxt.js 的 http-proxy 中间件解决方案npm i @nuxtjs/proxy -D在 nuxt.config.js 配置文件中添加对应的模块，并设置代理modules: [ '@nuxtjs/axios', '@nuxtjs/proxy' ], axios: { proxy: true }, proxy: { '/api': { target: 'http://example.com', pathRewri
sklearn字典特征提取
作用：对字典数据进行特征值化sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)DictVectorizer.fit_transform(X) X:字典或者包含字典的迭代器返回值：返回sparse矩阵DictVectorizer.inverse_transform(X) X:array数组或者sparse矩阵 返回值:转换之前数据格式DictVectorizer.get_feature_names() 返回类别名称我们对以下数据
【机器学习】特征提取代码汇总
特征抽取import jiebafrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef datasets_
【机器学习】特征降维
特征降维学习目标知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式应用VarianceThreshold实现删除低方差特征了解相关系数的特点和计算应用相关性系数实现特征选择降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数相关特征(correlated feature)：相对湿度与降雨量之间的相关等等正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学
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