正则替换:
--如果存在则删除原有函数
IF OBJECT_ID(N'dbo.RegexReplace') IS NOT NULL
DROP FUNCTION dbo.RegexReplace
GO
--开始创建正则替换函数
CREATE FUNCTION dbo.RegexReplace
(
@string VARCHAR(MAX), --被替换的字符串
@pattern …
正则替换:
--如果存在则删除原有函数
IF OBJECT_ID(N'dbo.RegexReplace') IS NOT NULL
DROP FUNCTION dbo.RegexReplace
GO
--开始创建正则替换函数
CREATE FUNCTION dbo.RegexReplace
(
@string VARCHAR(MAX), --被替换的字符串
@pattern …
我知道在SQL服务器我们不能使用Group_concat
函数,但这里有一个问题,我有我需要Group_Concat
我的查询。我谷歌它发现了一些逻辑,但无法纠正它。我的SQL查询是:
SELECT
*
INTO #temp_1
FROM(
SELECT 1 id, '李四' neme UNION ALL
SELECT …
XPath (XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言,可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。
W3School官方文档:http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp
直接进入官网: https://certbot.eff.org/
选择对应的操作系统, 根据文档操作即可.
以下命令摘自该官网, 本站Ubuntu 16.04.6 +nginx下亲测可行:(其他系统的请自行上官网查看对应安装方法)
sudo apt-get update
sudo apt-get install software-properties-common
sudo add-apt-repository universe
sudo add-apt-repository ppa:certbot/certbot …
最近做了个小项目,中间需要用到图片文字识别,使用了百度的接口,这里分享下代码相关代码。
注意:SECRET_KEY和 API_KEY 需要自己去免费申请,有相应的免费额度,
具体可以参考官方文档:https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/dk3iqnq51
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: bgods.cn
# @Create Date: 2020-07-22 17:08
# …
ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样。
ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice 函数,并设置 start, stop 及 step 参数进行,从原数组中切割出一个新数组。
import numpy …
这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组。
numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下:
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。 …
本章节我们将学习如何从已有的数组创建数组。
numpy.asarray 类似 numpy.array,但 numpy.asarray 参数只有三个,比 numpy.array 少两个。
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
a … |
ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以通过以下几种方式来创建。
numpy.empty 方法用来创建一个指定形状(shape)、数据类型(dtype)且未初始化的数组:
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
shape | 数组形状 |
dtype … |
本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。
NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。
在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。
很多时候可以声明 axis。axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。
NumPy 的数组中比较重要 …