//这里等promise执行,避免拿不到图片临时路径 const promise1 = new Promise((resolve, reject) => { uni.downloadFile({ url:that.bg_img, success:(res)=>{ resolve(res) } }) }); const promise2 = new Promise((resolve,
乱码测试 1、我们可以在首页编写一个提交的表单 <form action="/e/t" method="post"> <input type="text" name="name"> <input type="submit"> </form> 2、后台编写对应的处理类 @Controller public class Encoding { @Requ
c#基础补充 params修饰符checked扩展方法 params修饰符 static double CalculateAverage(params double[] values) { double sum = 0; if (values.Length == 0) return sum; for (int i = 0; i < values.Length; i++) { sum+=values[i];
pandas统计dataframe中所有负值(negative values)的个数(count total number of negative values in dataframe) 目录 pandas统计dataframe中所有负值(negative values)的个数(count total number of negative
if (i != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) { // 提示用户应该去应用设置界面手动开启权限 } else { context.sendBroadcast(new Intent(Intent.ACTION_MEDIA_SCANNER_SCAN_FILE, Uri.fromFile(filePath))); } } else { context.sendBroadcast(new Intent(Intent.ACTION_M
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from igraph import * import igraph as ig from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] datatu=pd.read_excel('2015年.xlsx',sheet_na
1 简介 支持向量机是利用已知数据类别的样本为训练样本,寻找同类数据的空间聚集特征,从而对测试样本进行分类验证,通过验证可将分类错误的数据进行更正。本文以体检数据为数据背景,首先通过利用因子分析将高维数据进行降维,由此将所有指标整合成几个综合性指标;为降低指标之间的衡量标
目录 牛客网原题 -- 求平均工资: 建表语句: 查询语句: 拓展思考 Q1:窗口函数为啥用的是ROW_NUMBER() Q2:求最大值/最小值的思路? 北京2022冬奥会要来了,像比如谷爱凌参加的自由式滑雪大跳台项目等打分制项目,多采用去掉一个最高分、去掉一个最低分后取平均值或总和的方式进行打分,今
一、背景 Java 枚举是一个特殊的类,一般表示一组常量,比如一年的 4 个季节,一个年的 12 个月份,一个星期的 7 天,方向有东南西北等。 最近工作中,对接了很多其他的系统,发现对接的同一个系统都有不同的环境(开发、测试、正式环境),并且每个环境的配置信息通常不会修改,所以发现用枚举 做配置
本章一共包括3道题,包括 1014. 最佳观光组合 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 首先将1014题和121题放在一起讲解,两者思考的方式包括最后的代码实现都是极为接近的。 给你一个正整数数组 values,其中 values[i] 表示第 i 个观光景点的评分,并且两个景点 i 和
1 绘制密度图 1.1 密度图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde # 创建数据 data = [1.2]*8 + [2.2]*5 + [3.6]*8 + [4.9]*5 + [5.3]*2 + [6.6]*6 # 创建一个密度函数,从X轴给这个函数一个值时,它在Y轴上返回相应的值 dens
399. Evaluate Division Medium You are given an array of variable pairs equations and an array of real numbers values, where equations[i] = [Ai, Bi] and values[i] represent the equation Ai / Bi = values[i]. Each Ai or Bi is a string that re
创建表 create table student ( name varchar(20) , lesson varchar(20), mark float ) ; 插入数据 insert into student values('john','Math',60); insert into student values('john','Eng',50); insert into
Enum类中的常用方法 Enum类的全类名 : java.lang.Enum 首先我们要知道enum关键字是定义枚举类的, 而使用enum关键字定义的枚举类都直接继承与java.lang.Enum类 这里我们就Enum类中的最常用的三个方法来进行一个说明 这里我们要对Enum类中的方法进行举例分析,这里我们先给出
一、MySQL中的数据类型 类型 类型举例 整数类型 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(或INTEGER)、BIGINT 浮点类型 FLOAT、DOUBLE 定点数类型 DECIMAL 位类型 BIT 日期时间类型 YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP 文本字符串类型 CHAR、VARCHAR、TINYTEXT、
目录一:枚举1.枚举2.创建表(使用枚举)3.表内添加数据二:集合1.集合2.创建表(使用集合)3.表内添加数据 一:枚举 1.枚举 枚举作用: 提前定义好数据之后 后续录入只能录定义好的内容之一 格式: enum('','','') 注意: 枚举只能在定义好的数据多选一 2.创建表(使用枚举) create ta
Oracle数据库常用语法 基本 --新建表: create table table1( id varchar(300) primary key, name varchar(200) not null); --插入数据 insert into table1 (id,name) values ('aa','bb'); --更新数据 update table1 set id = 'bb' where id='cc'; --删除
1.分析1996~2015年人口数据特征间的关系。 人口数据总共拥有6个特征,分别为年末人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析出未来男女人口比例、城乡人口变化方向。 (1)使用NumPy库读取populations.nzp人口数据。 (2)创建
在CSDN中找到了别人发的45道SQL练习题。于是尝试着去做了一下,特在此记录一下。 因为自己不是主要研究这方面,所以更新较慢。 数据库数据 建议重新创建个库 将其导入进去。 CREATE TABLE STUDENT (SNO VARCHAR(3) NOT NULL primary key, SNAME VARCHAR(4) NOT NULL, SSEX VA
目录字段类型(数据类型)整形浮点型字符类型char()与varchar()研究数字在数字类型与类型中的区别char()与varchar()数字的差异char与varchar到底那个好呢 字段类型(数据类型) 整形 # 在mysql中不同类型的int能够存储的数字范围不一样 tinyint : 1bytes smallint : 2bytes int
Overview 目前业务涉及到了一个上 TB 级的数据库,因为维护的项目已经有很多年了,所以该项目的数据库设计模式还是参考了之前的范式涉及,导致大量使用了外键。又因为项目的特点,为了保持幂等,又大量使用了 MySQL 的 upsert 语法。所以最近终于扛不住开始出现大范围的 gap lock 和死锁,导
1.约束 #第13章_约束 /* 1. 基础知识 1.1 为什么需要约束? 为了保证数据的完整性! 1.2 什么叫约束?对表中字段的限制。 1.3 约束的分类: 角度1:约束的字段的个数 单列约束 vs 多列约束 角度2:约束的作用范围 列级约束:将此约束声明在对应字段的后面 表级约束:在表中所有字段都
目录 0 存储引擎介绍1 SQL性能分析2 常见通用的JOIN查询SQL执行加载顺序七种JOIN写法 3 索引介绍3.1 索引是什么3.2 索引优劣势3.3 索引分类和建索引命令语句3.4 索引结构与检索原理3.5 哪些情况适合建索引3.6 哪些情况不适合建索引 4 性能分析4.1 性能分析前提知识4.2 Exp
GBase8d_C_API_09_添加条目_使用异步函数添加条目的例子 /* * Copyright(c) 2004-2022, 南大通用数据技术股份有限公司. All rights reserved. * * 文件名称: ldap_add_a.c * 说 明: 调用异步函数ldap_add(),添加一个新条目到LDAP Server。 * * 当前版本: 5.0 * 作
目录随机漫步绘制随机漫步图 随机漫步 随机漫步是这样行走得到的路径:每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的。 为创建随机漫步,我们创建一个名为RandomWalk的类,它将随机地选择前进方向。这个类需要三个属性,其中一个是存储随机漫步的次数,其他两个是列表