Sql Server 编码格式
查看SQLserver编码格式的SQL语句 SELECT COLLATIONPROPERTY('Chinese_PRC_Stroke_CI_AI_KS_WS', 'CodePage') 下面是查询结果： 936 简体中文GBK 950 繁体中文BIG5 437 美国/加拿大英语 932 日文 949 韩文 866 俄文 65001 unicode UFT-8 1.varchar[(n)] 长度为…
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Sql Server 编码格式
微信公众号对接淘宝客系统，淘口令解析
现在大家做淘宝客公众号的比较多，最近也是开发了淘宝客系统，解析淘口令也算是比较烦心的一件事了。直接上思路+代码，不啰嗦。 首先我们判断，用户发送的消息中是否含有https://m.tb.cn，一般淘口令复制出来都是这个链接 if( Content.indexOf("https://m.tb.cn") > -1 ) 这个时候我们要先返回消息给微信，因为微信会5秒没响应继续请求，造成二次发送消息…
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微信公众号对接淘宝客系统，淘口令解析
Python|分支结构——多分支
练习答案： 编写一个程序 1.计算两个数字当中的较小值。 2.根据成绩判断其对应的两种情况 及格：继续努力。 不及格：请认真复习，准备补考。 #1.计算两个数字当中的较小值。 a=4 b=16 if a>b: print(b) else: print(a) 4 ''' 2.根据成绩判断其对应的两种情况 及格：继续努力。 不及格：请认真复习，准备补考。 ''' x=eval(input("请…
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Python|分支结构——多分支
MongoDB开启权限认证下配置Master和Slave模式
转自： http://www.tech126.com/mongodb-master-slave/ MongoDB是一个可扩展，高性能、开源、模式自由、面向文档的数据库 它并不是我们通常用的RDBMS，属于最近比较热门的"NoSql"的数据库范畴 它和一般的基于key-value的db还是不大一样的，因为它本身的功能很强大 它已经实现了类似于SQL的很多功能，如index,limit,skip,gr…
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MongoDB开启权限认证下配置Master和Slave模式
MyBatis Plus教程之@TableName注解
MyBatis Plus 将所有的注释都放到了 mybatis-plus-annotation 模块，如：mybatis-plus-annotation-3.4.0.jar 文件。 本文我们将介绍 @TableName 注解的用法，以及每个属性的实际意义和用法。 @TableName 注解用来将指定的数据库表和 JavaBean 进行映射。该注解属性如下： value 字符串类型，不是必填，用来指…
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MyBatis Plus教程之@TableName注解
征文投稿丨静态网页站点经常崩溃？来试试轻量应用服务器
本文来自轻量应用服务器征文活动的用户投稿，已获得作者（昵称luoboQAQ）的授权发布。 编者按 ：像许多初次接触云服务器的大学生一样，作者最开始也是想搭建个人博客，来分享自己学习的心得体会、学习笔记等。然而传统静态网页站点崩溃的尴尬时常困扰着他的建站初心，借着阿里云推出的"云上年中钜惠"的活动，作者入手了轻量应用服务器，从此爱不释手，学习分享也更加轻松，来看一下他的故事，enjoy~ 用了阿里云…
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征文投稿丨静态网页站点经常崩溃？来试试轻量应用服务器
php获取Senderticket时间值
1.对接过程中遇到获取这个时间，没遇到过，纪录下； 描述： Senderticket规则：自公元1年1月1日午夜以来经过的100纳秒间隔数，表示时间的长整型值。目前有效值为与服务器时间相差3天以内。 在 PHP 中，你可以使用以下方法获取 SenderTicket 规则中描述的时间： // 获取当前时间的时间戳（秒数） $currentTimestamp = time(); // 转换为自公元1年…
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php获取Senderticket时间值
Vuejs 3 Release：One Piece. Vuejs 3.0 正式版发布！代号：海贼王
Vuejs 3.0 在北京时间2020年9月19日凌晨，终于发布了3.0 版本，代号：One Piece。此次vue3.0为用户提供了全新的 composition-api 以及更小的包大小，和更好的 TypeScript 支持。 Vue3.0发布链接 Vue 是当前非常流行的框架，Vue3.0更是酝酿了2年多的时间，经过2600多次commit，600多次PR，中间也发布了很多beta版本。终于…
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Vuejs 3 Release：One Piece. Vuejs 3.0 正式版发布！代号：海贼王
迁移学习——Domain Adaptation
Domain Adaptation 在经典的机器学习问题中，我们往往假设训练集和测试集分布一致，在训练集上训练模型，在测试集上测试。然而在实际问题中，测试场景往往非可控，测试集和训练集分布有很大差异，这时候就会出现所谓过拟合问题：模型在测试集上效果不理想。 以人脸识别为例，如果用东方人人脸数据训练，用于识别西方人，相比东方人识别性能会明显下降。 当训练集和测试集分布不一致的情况下，通过在训练数据上…
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迁移学习——Domain Adaptation