- python画画加粗_Matplotlib'粗体'字体 - python
weixin_39569747
python画画加粗
跟随thisexample：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()fori,labelinenumerate(('A','B','C','D')):ax=fig.add_subplot(2,2,i+1)ax.text(0.05,0.95,label,transform=ax.transAxes,fontsize=16,
- 《交互式线性代数》
wblong_cs
矩阵论线性代数矩阵
《交互式线性代数》*InteractiveLinearAlgebra*由DanMargalit和JosephRabinoff编写，是一本聚焦线性代数的教材。本书旨在教授线性代数的核心概念、方法及其应用，通过代数与几何相结合的方式，帮助读者深入理解线性代数的本质，培养解决实际问题的能力。核心内容线性方程组求解代数方法：介绍线性方程组的基本概念，如解的定义、解集等。通过消元法和行变换，将方程组转化为增
- python使用matplotlib库绘制饼图
zhan114514
python科学绘图pythonmatplotlib开发语言
使用python的matplotlib库绘制饼图，包括普通饼图、堆叠饼图、嵌套饼图，并一一封装成了方法，直接调用使用。先安装matplotlib库，pipinstallmatplotlib代码如下：fromtypingimportSequenceimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnpmatplotlib.rcParam
- python科学绘图-matplotlib中标记marker的使用方法
zhan114514
python科学绘图pythonmatplotlib开发语言
python使用matplotlib库，在绘制点图、线图的时候，标记初始的数据用图标记所有标记，可以拿出来对比使用代码：importmatplotlibimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimportmatplotlib.linesasmlinesmatplotlib.use("TkAgg")plt.rcParams['font.sans-s
- 【收藏】如何优雅的在 Python matplotlib 中可视化矩阵，以及cmap色带设置
Think Spatial 空间思维
Python骚操作合集pythonmatplotlib可视化矩阵cmap
有时需要将numpy矩阵绘制出来看趋势，这时候可以使用plt.imshow()方法来可视化同时还需要对cmap进行设置，使用不同的色带，达到更好的可视化效果。代码importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdata2D=np.random.random((50,50)
- 对比与详解：QR 分解、奇异值分解（SVD）与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法
DuHz
机器学习人工智能信号处理算法矩阵信息与通信线性代数
对比与详解：QR分解、奇异值分解（SVD）与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中，常见的能产生正交（或酉）矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解（SVD）、Schur分解等。这些方法虽然都会产生一个（或多个）正交矩阵，但它们在适用范围、分解形式、计算重点和应用场景等方面各不相同。本文将尽量对这些分解方法进行系统地介绍与对比。1.正交矩阵（Orthogonal/Unita
- python数据可视化绘制图表（直方图，饼图圆环图，散点或气泡图，误差棒图）
2224070304
信息可视化python数据分析
一，直方图#先导入模块importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt#准备50个随机的数据scores=np.random.randint(0,100,50)#绘制直方图plt.hist(scores,bins=8,histtype='stepfilled')plt.show()其中，scores为数组（可为单个或多个的数列)bins=8,表示矩形的条数为
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 人工智能知识架构详解
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一，正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能，构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学（一）线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如，在图
- 人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
- 数据分析_python进行数据筛选1_行筛选
Monkey*王
python数据分析pandas
以titanic的训练数据为例进行展示，为了简化取前十行为例首先导入模块，导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")df=df.head(10)df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']筛选单行1.利用df[行索
- numpy学习笔记3：三维数组 np.ones((2, 3, 4)) 的详细解释
宁宁可可
#机器学习#Python基础与进阶numpy学习笔记
numpy学习笔记3：三维数组np.ones((2,3,4))的详细解释以下是关于三维数组np.ones((2,3,4))的详细解释：1.三维数组的形状形状(2,3,4)表示：最外层维度：2个“层”（或“块”）；中间维度：每个层有3行；最内层维度：每行有4个元素。可以类比为：2本书（外层），每本书有3页（中间层），每页有4行文字（内层）。2.创建全1三维数组代码示例：importnumpyasnp
- python assert()函数
欢天喜地小姐姐
python编程学习python
1.断言函数作用断言函数是对表达式布尔值的判断，要求表达式计算值必须为真。可用于自动调试。如果表达式为假，触发异常；如果表达式为真，不会报错。2.使用assert判断数组是否相等np.array.any()和numpy.array.all()np.array.any()是或操作，任意一个元素为True，输出为True。np.array.all()是与操作，所有元素为True，输出为True。当我们
- numpy学习笔记2：ones = np.ones((2, 4)) 的详解
宁宁可可
#机器学习#Python基础与进阶numpypython开发语言
numpy学习笔记2：ones=np.ones((2,4))的详解np.ones()是NumPy中用于创建全1数组的核心函数，其用法和参数与np.zeros()类似，但生成的数组元素值全部为1。以下是详细解释：1、语法numpy.ones(shape,dtype=float,order='C')作用：生成一个指定形状和数据类型的全1数组。参数：shape：数组的形状，以元组形式传递（如(2,4)表
- win7下python3.6通过pip安装scipy报错的解决办法
青松一夏
python
一、问题描述通过pip方式安装了numpy和sklearn，但是sklearn需要依赖于scipy，但当通过pip方式安装scipy时，报错：numpy.distutils.system_info.NotFoundError:nolapack/blasresourcesfound按照网上的教程，并没有找到真正的解决办法，后来我是通过如下方式解决的。二、我的解决方案（1）首先卸载numpypipun
- numpy学习笔记10：arr *= 2向量化操作性能优化
宁宁可可
#机器学习#Python基础与进阶numpy学习笔记
numpy学习笔记10：arr*=2向量化操作性能优化在NumPy中，直接对整个数组进行向量化操作（如arr*=2）的效率远高于显式循环（如foriinrange(len(arr)):arr[i]*=2）。以下是详细的解释：1.性能差异的原理(1)底层实现不同显式循环（错误示范）：Python的for循环是解释执行的，每次迭代需要动态解析变量类型、执行函数调用等操作。对每个元素的操作会触发多次Py
- pip download 是一个很有用的命令
weixin_46375180
pip
确实，pipdownload是一个很有用的命令，通常用于下载包到本地以供离线安装或在网络不稳定时使用。以下是关于pipdownload的详细介绍：pipdownload命令下载指定的包：使用pipdownload可以下载指定的包，而不安装它。例如，下载numpy包：pipdownloadnumpy下载指定版本的包：你可以指定要下载的包的版本：pipdownloadnumpy==1.21.0下载并指
- Python常用的库讲解（易懂版）
不辉放弃
python开发语言
NumPy：用于科学计算的基础库，提供多维数组对象、各种派生对象和对数组执行操作的工具。importnumpyasnp#创建一个numpy数组arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Pandas：数据处理库，提供数据结构和数据分析工具，特别适合处理结构化数据。importpandasaspd#创建一个Pandas数据帧df=pd.DataFrame({'A':[1,2
- 人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能机器学习算法基变换坐标变换线性变换
本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念，它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述，而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵，不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去，而且也能够把线性空间中的一个坐标系（基）表换到另一个坐标系（基）去，这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换：定义：基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉
- 部分激活函数可视化
Keyshal_Wei
python机器学习开发语言
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh(x)defrelu(x):returnnp.maximum(0,x)defleaky_relu(x,alpha=0.01):returnnp.where(x>0,x,alpha*
- python ERA-5气象数据NetCDF格式解析(一)
自动驾驶探索站
python图像算法开发python开发语言算法数据分析
ERA-5气象数据NetCDF格式解析(一）1功能2数据来源3代码4测试数据1功能 读取并解析.nc文件（NetCDF）中的信息；2数据来源 ERA-5气象数据下载网址：https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/search3代码#ERA-5气象数据.nc格式解析importosimportnetCDF4asNcimportnumpyasnpfrom
- python颜色参数_python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解
weixin_39926311
python颜色参数
语法plt.scatter(x,y,s=20,c='b')大小s默认为20，s=0时点不显示；颜色c默认为蓝色。为每一个点指定大小和颜色有时我们需要为每一个点指定大小和方向，以区分不同的点。这时，可以向s和c传入列表。如：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=list(range(1,7))plt.scatter(x,x,s=10*np.arra
- 如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理？
Python 集中营
python数据分析应用pythonexcel开发语言
在数据分析和机器学习项目中，数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的，这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务，其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗
- Python中squeeze()方法详解：删除长度为1的维度
水滴飞扬
python开发语言
目录1.squeeze()方法语法2.squeeze()方法使用举例2.1例1：删除所有长度为1的维度2.2例2：删除指定的维度在Python中，squeeze()方法用于删除数组中的单一维度。某些情况下，当我们创建一个数组时，可能会出现一些不必要的维度，这些维度对于我们的计算并没有实际价值，这时可使用squeeze()方法将这些单一维度去除。1.squeeze()方法语法numpy.squeez
- python，squeeze的详细解释，代码并进行解释
资源存储库
笔记算法python开发语言
目录python，squeeze的详细解释，代码并进行解释Python中的squeeze操作主要作用：PyTorch中的squeeze示例1：去除所有单维度示例2：指定去除维度NumPy中的squeeze示例1：去除所有单维度示例2：指定去除维度何时使用squeeze？总结python，squeeze的详细解释，代码并进行解释Python中的squeeze操作Squeeze是一个用于去除张量或数组
- OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
数字化转型2025
AI人工智能方向opencvpython图像处理
OpenCV介绍Python安装OpenCV：对于Linux和Windows操作系统，首先需要在shell或cmd中运行以下命令安装NumPy：pipinstallnumpy。然后再安装OpenCV，可以选择仅安装主模块包：pipinstallopencv-python，或者安装完整包（包括主模块和附加模块）：pipinstallopencv-contrib-python。OpenCV主要模块：O
- SciPy 安装指南
froginwe11
开发语言
SciPy安装指南引言SciPy是一个开源的Python科学计算库，它基于NumPy库，提供了大量的科学和工程计算功能。SciPy包含了用于优化、线性代数、积分、插值、信号和图像处理、特殊函数、统计分析、离散傅里叶变换等功能的模块。本文将详细介绍如何在您的系统上安装SciPy。安装前的准备在开始安装SciPy之前，请确保您的系统满足以下条件：您已安装Python，且版本在3.5或更高。您已安装pi
- 如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer
红豆和绿豆
杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
- 学习pytorch
阿什么名字不会重复呢
学习pytorch人工智能
学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。任务：学习Python基础（数据类型、控制流、函数、类）。资源
- 单目3d重建DUSt3R 笔记
AI算法网奇
3D视觉人工智能
目录DUSt3R三维重建报错RecursionError:maximumrecursiondepthexceededincomparison报错numpy.core.multiarrayfailedtoimport报错Numpyisnotavailable解决升级版mast3r速度变慢修改了参数设置脚本：测试效果操作技巧DUSt3R三维重建git地址：GitHub-naver/dust3r:DUS
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏，然后碰到有关线程的问题，网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频，于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine，其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单：
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况，自己写了个，不是很好，欢迎提出更优雅的写法，代码如下：
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性，从这个版本开始，Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了，的确是简便了开发过程，但是，我们熟悉的配置突然disappear了，真是一下很不适应。跟着潮流走吧，看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件，你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后，就可以实战了，Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中，最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer，实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目：给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1：
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要，数据库从DB2迁移到ORCAL，因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉，造成了很多麻烦，最主要的就是进入后，左边列表有很多选项，自己删除了一些选项卡，布局很满意了，下次进入后又恢复了以前的布局，很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段：
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章，大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类，这是老牌的数据计算层，性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现，单纯用SQL已经难以满足需求，比如： JAVA开发规模的扩大，数据量的剧增，复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多，但都是权重最高的。
成熟度：5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9，则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序：
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是，假如我们想对函数做一些变化。比如说，fun是一个解析函数，我们希望后期可以提供丰富的解析函数，而究竟用哪个函数解析，我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂，如果是完整的bean配置，则需要配置大量的bean，所以xml配置时使用了命名空间来简化配置，同样，spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity，达到同样减少bean配置的目的，如下：
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题，kendo ui的datagrid，根据json去读取数据，然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染，但很奇怪的是，在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中，同样的程序，
浏览起来是没问题的，但把应用放到公网上的一台服务器，
却发现如下情况：
1） ie 9下，不能出现任何数据，但用IE 9浏览器浏览本机的应用，却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后，我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话，我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘，心里很压抑。不禁默默祈祷：一切都会进展顺利的，对吧？至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的，是不是？
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗？
我需要一点点安慰。在自我怀疑，不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气，并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知，朱元璋不喜欢女人干政，他认为“后妃虽母仪天下，然不可使干政事”，因为“宠之太过，则骄恣犯分，上下失序”，因此还特地命人纂述《女诫》，以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次，马皇后问朱元璋道：“如今天下老百姓安居乐业了吗？”朱元璋不高兴地回答：“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道：“陛下是天下之父，
- 选择某个属性值最大的那条记录（不仅仅包含指定属性，而是想要什么属性都可以）
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了，技能退化严重啊！！！
直入主题：
比如我有一张表，file_info，
它有两个属性（但实际不只，我这里只是作说明用）：
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在，我想针对每一个code，取得它相关的记录中，version 值 最大的那条记录，
SQL如下：
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方
