亚洲色成人网站www永久,亚洲欧美人成视频一区在线,亚洲国产成人高清在线观看,亚洲精品久久久久久动漫,亚洲国产精品久久电影欧美

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 這是discuz數(shù)據(jù)庫中的表，但是卻報(bào)錯(cuò) 為什么就變成ultrax.app_funds了，為什么表不存在？求指導(dǎo)！

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 現(xiàn)需要使用程序模擬登錄discuz!論壇，結(jié)果登錄的時(shí)候需要驗(yàn)證碼。 于是，相通過得到驗(yàn)證碼圖片后再人工手動(dòng)輸入，但是發(fā)現(xiàn)discuz在驗(yàn)證碼方面有獨(dú)到之處，獲取驗(yàn)證碼的URL地址都很困難，現(xiàn)在得到地址了，但是訪問后得到的都是Access Denied！ 希望大家多提點(diǎn)意見！

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> Nginx + Dsicuz的已有規(guī)則rewrite ^([^\.]*)/topic-(.+)\.html$ $1/portal.php?mod=topic&topic=$2 last; rewrite ^([^\.]*)/article-([0-9]+)-([0-9]+)\.html$ $1/portal.php?mod=view&aid=$2&page=$3 last; rewrite ^([^\.]*)/forum-(\w+)-([0-9]+)\.html$ $1/forum.php?mod=forumdisplay&fid=$2&page=$3 last; rewrite ^([^\.]*)/thread-([0-9]+)-([0-9]+)-([0-9]+)\.html$ $1/forum.php?mod=viewthread&tid=$2&extra=page%3D$4&page=$3 last; rewrite ^([^\.]*)/group-([0-9]+)-([0-9]+)\.html$ $1/forum.php?mod=group&fid=$2&page=$3 last; rewrite ^([^\.]*)/space-(username|uid)-(.+)\.html$ $1/home.php?mod=space&$2=$3 last; rewrite ^([^\.]*)/blog-([0-9]+)-([0-9]+)\.html$ $1/home.php?mod=space&uid=$2&do=blog&id=$3 last; rewrite ^([^\.]*)/(fid|tid)-([0-9]+)\.html$ $1/index.php?action=$2&value=$3 last; rewrite ^([^\.]*)/([a-z]+[a-z0-9_]*)-([a-z0-9_\-]+)\.html$ $1/plugin.php?id=$2:$3 last; if (!-e $request_filename) { #return 404; } 現(xiàn)在要這樣，參數(shù)是固定的, 就是說沒有變量 訪問 跳轉(zhuǎn)到 www.xxx.com/pro/abc www.xxx.com/pro.html?mode=view&plid=1 www.xxx.com/pro/efg www.xxx.com/pro.html?mode=view&plid=2 www.xxx.com/pro/hij www.xxx.com/pro.html?mode=view&plid=3 請(qǐng)問這條規(guī)則怎么寫？

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 想做一個(gè)論壇，但是不知道 PHPwind 和 discuz 哪個(gè)更合適。 PHPwind建設(shè)網(wǎng)站和 Discuz建設(shè)網(wǎng)站有什么優(yōu)缺點(diǎn)呢？ 聽說： dz功能多些 用戶多些~~??！ pw風(fēng)格多些 功能較少~~~~

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 我只是把discuz的數(shù)據(jù)庫備份了，然后把discuz文件原原本本的挪了個(gè)電腦，把數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫，但是discuz不能運(yùn)行??？ 請(qǐng)教各位了，在線等啊.......

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 我想在一個(gè)已經(jīng)做好的APP里面增加社區(qū)功能，最直接的方法當(dāng)然是自己開發(fā)，但是我感覺這個(gè)功能已經(jīng)很普遍而且較為獨(dú)立（只需要關(guān)聯(lián)用戶即可），有沒有現(xiàn)成的東西可以直接用？

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 大神們，discuz二次開發(fā)中這個(gè)怎么做出來的

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 問題是這樣的： 在發(fā)帖頁面，當(dāng)我內(nèi)容都輸入好，點(diǎn)擊發(fā)帖按鈕，在數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫之前這一段處理過程，我能不能通過插件實(shí)現(xiàn)對(duì)這個(gè)處理過程的介入，比如把帖子內(nèi)容處理一下再返回過去，最后存入數(shù)據(jù)庫是處理過的數(shù)據(jù)？ 其實(shí)直接改原先 discuz 的處理邏輯是肯定能實(shí)現(xiàn)的，但是做插件目的就是為了脫離核心代碼，這樣升級(jí)的時(shí)候不至于覆蓋亂了套。

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 似乎discuz的路由不是按照mvc模式玩的，不知這種玩法是怎么回事？

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 為什么Discuz 數(shù)據(jù)庫總是報(bào)(1146) Table 'kmbbs.common_member_archive' doesn't exist，按照網(wǎng)上的解決辦法DELETE FROM `pre_common_setting` WHERE `skey` = 'membersplit'; 可以當(dāng)時(shí)解決問題，但是過幾天又會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問題,有沒有永久性解決的辦法呢？求高手指點(diǎn)

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> Discuz是個(gè)不錯(cuò)的社區(qū)php系統(tǒng)，可以搭建多種應(yīng)用，但是discuz移動(dòng)終端方面并不是很理想。 我們想基于discuz的現(xiàn)有架構(gòu)，進(jìn)行部分接口開發(fā)，同時(shí)在移動(dòng)端采用原生代碼，開發(fā)蘋果，安卓，wp的終端，這樣的系統(tǒng)開發(fā)出來，可以作為社區(qū)門戶，尤其是中小企業(yè)協(xié)作移動(dòng)平臺(tái)，O2O領(lǐng)域的應(yīng)用。 我們邀請(qǐng)?jiān)敢膺M(jìn)行開源協(xié)作開發(fā)的朋友，一起參與，需要以下高手： php，安卓開發(fā)高手，ios開發(fā)高手，ui高手，我來負(fù)責(zé)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，負(fù)責(zé)出原型 所有代碼都放在bae或sae的開發(fā)服務(wù)器上，大家走svn協(xié)作開發(fā)。 感興趣的朋友請(qǐng)加我微信群交流 beijingwuli

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 可以運(yùn)行 但輸入公網(wǎng)ip：8088顯示無法訪問 響應(yīng)時(shí)間過長(zhǎng) 服務(wù)器終端一直沒變化 安全組8088 8080 22 80原來都加了 請(qǐng)問應(yīng)該怎么辦？ telnet了一下公網(wǎng)ip+端口發(fā)現(xiàn)服務(wù)器上都顯示telnet: Unable to connect to remote host: Connection timed out 本地cmd telnet 公網(wǎng)ip 顯示正在連接...無法打開到主機(jī)的連接。 在端口 23: 連接失敗 但是安全組里23也打開了呀 該怎么辦。。。

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, ExtraTreesRegressor, GradientBoostingRegressor from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error, mean_absolute_error import numpy as np #隨機(jī)森林回歸 # 1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) # 讀取波士頓地區(qū)房?jī)r(jià)信息 boston = load_boston() #print("boston:", boston) # 查看數(shù)據(jù)描述 # print(boston.DESCR) # 共506條波士頓地區(qū)房?jī)r(jià)信息，每條13項(xiàng)數(shù)值特征描述和目標(biāo)房?jī)r(jià) # 查看數(shù)據(jù)的差異情況 # print("最大房?jī)r(jià)：", np.max(boston.target)) # 50 # print("最小房?jī)r(jià)：",np.min(boston.target)) # 5 # print("平均房?jī)r(jià)：", np.mean(boston.target)) # 22.532806324110677 x = boston.data y = boston.target print("x.shape:", x.shape) print("y.shape:", y.shape) # 2 分割訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù) # 隨機(jī)采樣25%作為測(cè)試 75%作為訓(xùn)練 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, random_state=33) print("x_train.shape:", x_train.shape) print("x_test.shape:", x_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 3 訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理 ss_x = StandardScaler() x_train = ss_x.fit_transform(x_train) x_test = ss_x.transform(x_test) ss_y = StandardScaler() y_train = ss_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1)) y_test = ss_y.transform(y_test.reshape(-1, 1)) # 隨機(jī)森林回歸 rfr = RandomForestRegressor() # 訓(xùn)練 rfr.fit(x_train, y_train) # 預(yù)測(cè) 保存預(yù)測(cè)結(jié)果 rfr_y_predict = rfr.predict(x_test) #對(duì)所有特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè) Y_predict=rfr.predict(x) # 隨機(jī)森林回歸模型評(píng)估 print("隨機(jī)森林回歸的默認(rèn)評(píng)估值為：", rfr.score(x_test, y_test)) print("隨機(jī)森林回歸的R_squared值為：", r2_score(y_test, rfr_y_predict)) print("隨機(jī)森林回歸的均方誤差為:", mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(rfr_y_predict))) print("隨機(jī)森林回歸的平均絕對(duì)誤差為:", mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test), ss_y.inverse_transform(rfr_y_predict))) print(y) print(Y_predict) #輸出的結(jié)果 x.shape: (506, 13) y.shape: (506,) x_train.shape: (379, 13) x_test.shape: (127, 13) y_train.shape: (379,) y_test.shape: (127,) 隨機(jī)森林回歸的默認(rèn)評(píng)估值為： 0.8469322253577488 隨機(jī)森林回歸的R_squared值為： 0.8469322253577488 隨機(jī)森林回歸的均方誤差為: 11.869073401574813 隨機(jī)森林回歸的平均絕對(duì)誤差為: 2.229212598425197 [24. 21.6 34.7 33.4 36.2 28.7 22.9 27.1 16.5 18.9 15. 18.9 21.7 20.4 18.2 19.9 23.1 17.5 20.2 18.2 13.6 19.6 15.2 14.5 15.6 13.9 16.6 14.8 18.4 21. 12.7 14.5 13.2 13.1 13.5 18.9 20. 21. 24.7 30.8 34.9 26.6 25.3 24.7 21.2 19.3 20. 16.6 14.4 19.4 19.7 20.5 25. 23.4 18.9 35.4 24.7 31.6 23.3 19.6 18.7 16. 22.2 25. 33. 23.5 19.4 22. 17.4 20.9 24.2 21.7 22.8 23.4 24.1 21.4 20. 20.8 21.2 20.3 28. 23.9 24.8 22.9 23.9 26.6 22.5 22.2 23.6 28.7 22.6 22. 22.9 25. 20.6 28.4 21.4 38.7 43.8 33.2 27.5 26.5 18.6 19.3 20.1 19.5 19.5 20.4 19.8 19.4 21.7 22.8 18.8 18.7 18.5 18.3 21.2 19.2 20.4 19.3 22. 20.3 20.5 17.3 18.8 21.4 15.7 16.2 18. 14.3 19.2 19.6 23. 18.4 15.6 18.1 17.4 17.1 13.3 17.8 14. 14.4 13.4 15.6 11.8 13.8 15.6 14.6 17.8 15.4 21.5 19.6 15.3 19.4 17. 15.6 13.1 41.3 24.3 23.3 27. 50. 50. 50. 22.7 25. 50. 23.8 23.8 22.3 17.4 19.1 23.1 23.6 22.6 29.4 23.2 24.6 29.9 37.2 39.8 36.2 37.9 32.5 26.4 29.6 50. 32. 29.8 34.9 37. 30.5 36.4 31.1 29.1 50. 33.3 30.3 34.6 34.9 32.9 24.1 42.3 48.5 50. 22.6 24.4 22.5 24.4 20. 21.7 19.3 22.4 28.1 23.7 25. 23.3 28.7 21.5 23. 26.7 21.7 27.5 30.1 44.8 50. 37.6 31.6 46.7 31.5 24.3 31.7 41.7 48.3 29. 24. 25.1 31.5 23.7 23.3 22. 20.1 22.2 23.7 17.6 18.5 24.3 20.5 24.5 26.2 24.4 24.8 29.6 42.8 21.9 20.9 44. 50. 36. 30.1 33.8 43.1 48.8 31. 36.5 22.8 30.7 50. 43.5 20.7 21.1 25.2 24.4 35.2 32.4 32. 33.2 33.1 29.1 35.1 45.4 35.4 46. 50. 32.2 22. 20.1 23.2 22.3 24.8 28.5 37.3 27.9 23.9 21.7 28.6 27.1 20.3 22.5 29. 24.8 22. 26.4 33.1 36.1 28.4 33.4 28.2 22.8 20.3 16.1 22.1 19.4 21.6 23.8 16.2 17.8 19.8 23.1 21. 23.8 23.1 20.4 18.5 25. 24.6 23. 22.2 19.3 22.6 19.8 17.1 19.4 22.2 20.7 21.1 19.5 18.5 20.6 19. 18.7 32.7 16.5 23.9 31.2 17.5 17.2 23.1 24.5 26.6 22.9 24.1 18.6 30.1 18.2 20.6 17.8 21.7 22.7 22.6 25. 19.9 20.8 16.8 21.9 27.5 21.9 23.1 50. 50. 50. 50. 50. 13.8 13.8 15. 13.9 13.3 13.1 10.2 10.4 10.9 11.3 12.3 8.8 7.2 10.5 7.4 10.2 11.5 15.1 23.2 9.7 13.8 12.7 13.1 12.5 8.5 5. 6.3 5.6 7.2 12.1 8.3 8.5 5. 11.9 27.9 17.2 27.5 15. 17.2 17.9 16.3 7. 7.2 7.5 10.4 8.8 8.4 16.7 14.2 20.8 13.4 11.7 8.3 10.2 10.9 11. 9.5 14.5 14.1 16.1 14.3 11.7 13.4 9.6 8.7 8.4 12.8 10.5 17.1 18.4 15.4 10.8 11.8 14.9 12.6 14.1 13. 13.4 15.2 16.1 17.8 14.9 14.1 12.7 13.5 14.9 20. 16.4 17.7 19.5 20.2 21.4 19.9 19. 19.1 19.1 20.1 19.9 19.6 23.2 29.8 13.8 13.3 16.7 12. 14.6 21.4 23. 23.7 25. 21.8 20.6 21.2 19.1 20.6 15.2 7. 8.1 13.6 20.1 21.8 24.5 23.1 19.7 18.3 21.2 17.5 16.8 22.4 20.6 23.9 22. 11.9] [1.22397047 1.17989645 1.17989645 1.22246183 1.22246183 1.22246183 1.18140509 1.18140509 1.18000421 1.18000421 1.18000421 1.18140509 1.18140509 1.19993989 1.19993989 1.19993989 1.20845297 1.19530619 1.19185786 1.19509067 1.19810796 1.19325874 1.19810796 1.20662104 1.19519843 1.19325874 1.19993989 1.20026317 1.19519843 1.20651328 1.19810796 1.19724588 1.19724588 1.19810796 1.18269822 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17106009 1.18884057 1.20640552 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17849556 1.17849556 1.17515499 1.17515499 1.17849556 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.22838865 1.22838865 1.22838865 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18743968 1.18884057 1.18884057 1.23140594 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17849556 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17246098 1.17246098 1.16771952 1.17106009 1.17246098 1.17246098 1.17106009 1.17246098 1.17246098 1.16771952 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17106009 1.17246098 1.17106009 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17106009 1.17774124 1.16771952 1.17774124 1.19325874 1.17774124 1.19810796 1.19993989 1.17774124 1.20662104 1.19993989 1.17774124 1.17774124 1.16771952 1.19993989 1.16987473 1.18269822 1.16610311 1.14832264 1.16610311 1.16610311 1.17353858 1.16610311 1.16610311 1.16610311 1.17116785 1.18571551 1.18517671 1.17353858 1.18571551 1.15230977 1.16610311 1.19810796 1.19724588 1.18571551 1.19810796 1.2026339 1.18981041 1.19724588 1.17763348 1.17763348 1.18506895 1.18269822 1.17763348 1.17763348 1.19810796 1.17763348 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.22849641 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.18884057 1.18884057 1.17246098 1.16771952 1.16771952 1.17246098 1.21017713 1.17106009 1.21017713 1.17106009 1.17246098 1.20231062 1.17106009 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17774124 1.17774124 1.19993989 1.19993989 1.21017713 1.23237579 1.21017713 1.21017713 1.21017713 1.21017713 1.23237579 1.21017713 1.21114698 1.17774124 1.17774124 1.17774124 1.19993989 1.19993989 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18743968 1.18743968 1.22655672 1.18743968 1.18743968 1.18743968 1.18884057 1.18743968 1.18884057 1.22655672 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.20888401 1.20888401 1.20888401 1.20888401 1.20888401 1.20888401 1.20220286 1.20888401 1.20414255 1.20241838 1.20888401 1.20888401 1.18884057 1.22655672 1.18743968 1.18884057 1.18743968 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18743968 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.22838865 1.18884057 1.23140594 1.23140594 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.18884057 1.18884057 1.18884057 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.17774124 1.17774124 1.17763348 1.19185786 1.16771952 1.16771952 1.17774124 1.16771952 1.17774124 1.16771952 1.17774124 1.17774124 1.17106009 1.17106009 1.21017713 1.18323702 1.21017713 1.17106009 1.21017713 1.16771952 1.17989645 1.17989645 1.17989645 1.18884057 1.18884057 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.23140594 1.21502635 1.18140509 1.18140509 1.17989645 1.17989645 1.18884057 1.23140594 1.22838865 1.22838865 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.23140594 1.16567207 1.16384014 1.159853 1.159853 1.159853 1.16384014 1.16384014 1.159853 1.16384014 1.159853 1.16384014 1.16567207 1.159853 1.159853 1.15058561 1.16125389 1.15543483 1.1644867 1.16125389 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.159853 1.159853 1.16567207 1.159853 1.16567207 1.159853 1.159853 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.1644867 1.16567207 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.16567207 1.159853 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.16567207 1.159853 1.16567207 1.159853 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.26653585 1.159853 1.159853 1.159853 1.16567207 1.159853 1.159853 1.159853 1.159853 1.159853 1.159853 1.16384014 1.159853 1.159853 1.159853 1.17763348 1.16384014 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.159853 1.16384014 1.159853 1.159853 1.159853 1.159853 1.16567207 1.16567207 1.16567207 1.159853 1.159853 1.159853 1.17763348 1.17763348 1.16384014 1.159853 1.159853 1.17246098 1.17106009 1.17106009 1.17246098 1.17246098 1.17106009 1.15080113 1.17106009 1.16987473 1.16771952 1.16771952 1.17106009 1.17106009 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098 1.17246098]

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 個(gè)人的云平臺(tái)管理系統(tǒng)與普通的個(gè)人管理系統(tǒng)，他們區(qū)別很大嗎？不是很明白云平臺(tái)與傳統(tǒng)的區(qū)別在哪里，希望可以看到大神的回復(fù)

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 樓主還在上大學(xué)，剛開始自學(xué)python，平時(shí)有上c++的課。 就是在極客學(xué)院學(xué)習(xí)的過程中發(fā)現(xiàn)講師用的都是professional版，但是對(duì)于我來說正版有點(diǎn)貴了，所以想問問。

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> pycharm中import pylab,使用plot，提示AttributeError: 'module' object has no attribute 'plot' 在終端運(yùn)行時(shí)，不會(huì)報(bào)錯(cuò)，這是為什么？

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 用pycharm編程，遇到了問題： 1.想從整個(gè)html文件中篩選出Mutations（紅色）之后的所有信息再進(jìn)行二次篩選； 2.Mutations（紅色）之后都是相同的結(jié)構(gòu)，通過（黑色部分）的標(biāo)簽篩選出文字為KILLED或者TIME_OUT的信息段； 3.對(duì)篩選出的信息段獲取（藍(lán)色）圈出的兩處詳細(xì)信息。

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> from bs4 import BeautifulSoup import requests url = "http://wh.xiaozhu.com/fangzi/2600993863.html" source_code = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(source_code.text, 'lxml') Title = soup.select('body > div.wrap.clearfix.con_bg.cye-lm-tag > div.con_l.cye-lm-tag > div.pho_info.cye-lm-tag > h4 > em') print(Title) selector參數(shù)，是直接copy的url頁面中標(biāo)題“2分鐘直達(dá)地鐵口君尚公寓 ”的selector，不知為何打印結(jié)果為空，求指教，新人剛學(xué)習(xí)，請(qǐng)輕拍。。 以下是運(yùn)行結(jié)果： D:\Tools\Anaconda3\python.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled/xiaozhu.py [] Process finished with exit code 0

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 只是想要查詢一個(gè)表的數(shù)據(jù)，但是由于需要使用很多查詢條件，所以會(huì)關(guān)聯(lián)到很多表，可是查詢結(jié)果其實(shí)只要一張表的數(shù)據(jù)，如果關(guān)聯(lián)的表過多會(huì)導(dǎo)致查詢減慢。那么問題就來了，對(duì)于這種請(qǐng)求應(yīng)該如何處理，因?yàn)槭且粚?duì)多的關(guān)聯(lián)表，所以使用冗余可能很難維護(hù)，如下的sql select t1.* from t1,t2,t3,t4,t5 where t2 = #{} and t3=#{} and t4=#{} and t5=#{}

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> select ID,NAME,FULLNAME,UID,AREACODE from TABLE where UID=？ ORDER BY ID 這條SQL語句查詢速度太慢，有沒有大神知道怎么優(yōu)化，查詢速度快點(diǎn)?。?

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> sparksql能不能實(shí)現(xiàn)restful接口， 直接restful 傳sql，操作Hive？

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 字段time類型是datetime，我要根據(jù)日期查出每一天，phone相同的記錄（ps：很多天一次性查出）（急急急急急急jiji）

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> 一個(gè)name字段 ，里面有的值為null，我用like查詢 name like '%變量值%' or name is null ，當(dāng)變量值為空時(shí)name like '%%' or name is null，能查出全部， 當(dāng)變量值不為空時(shí)，還是查出全部，我想讓變量不為空時(shí)，只執(zhí)行l(wèi)ike查詢，怎么破

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> sql語句: select count(rd.package_id) packageCount, sum(e.total_activity) as totalActivity, sum(m.diamerter / 2 * m.diamerter / 2 * m.height) as totalVolumn from RWIS_NUCLEAR_RUB_RECEPTION_D RD inner join RWIS_BASIC_MATERIAL m on b.material_id = m.material_id left join RWIS_DISPSITE_EVAL e on c.detail_id = e.check_detail_id 下面是我自己寫的linq,沒運(yùn)行出來 var nuclearRubReceptionDs = _currentUnitOfWork.NuclearRubReceptionDs.AsQueryable(); var materialType = _currentUnitOfWork.MaterialTypes.AsQueryable(); var dispsiteEval = _currentUnitOfWork.DispsiteEvals.AsQueryable(); var query = from rd in nuclearRubReceptionDs join m in materialType on b.MaterialId equals m.MaterialId into mEmpt from m in mEmpt.DefaultIfEmpty() join e in dispsiteEval on c.DetailId equals e.CheckDetailId into eEmpt from e in eEmpt.DefaultIfEmpty() select new WasteStatisticView { Code = "", TotalActivity = eEmpt.Sum(t => t.TotalActivity), TotalVolume=mEmpt.Sum(t=>t.Diamerter/2*t.Diamerter/2*t.Height), packageCount = rd.PackageId.Count() }; return query;

HDC調(diào)試需求開發(fā)（15萬預(yù)算）,能者速來！>>> @IdleMan 你好，想跟你請(qǐng)教個(gè)問題： 我的存儲(chǔ)過程提示PLS-00103的錯(cuò)誤，存儲(chǔ)過程的代碼一共有142行，創(chuàng)建存儲(chǔ)過程時(shí)，只顯示了前20行就沒了，請(qǐng)問如何處理？ 存儲(chǔ)過程全部代碼如下： /************************************************************************* * 存儲(chǔ)過程名稱: PR_ECOS_CUSTBACK_MAIN * 存儲(chǔ)過程功能: 用戶中差評(píng)登記表涉及的ECOS_Op_CustFeedBack_Detail表與ECOS_Op_CustFeedBack_Head表， * 以上2個(gè)表所關(guān)聯(lián)的頁面根據(jù)3個(gè)輸入?yún)?shù)： * 1：頁面Number * 2：頁面Number對(duì)應(yīng)的功能方法ID * 3：前端傳到后臺(tái)的JSON字符串 * 分別調(diào)用不同的子存儲(chǔ)過程 * 存儲(chǔ)過程執(zhí)行實(shí)例: EXEC PR_ECOS_CUSTBACK_MAIN '001','insert','{JSON字符串}' *************************************************************************/ CREATE OR REPLACE PROCEDURE "PR_ECOS_CUSTBACK_MAIN" ( V_PAGE_NO IN VARCHAR2,--頁面Number V_FUN_ID IN VARCHAR2,--頁面Number,對(duì)應(yīng)的功能方法ID V_JSON_STR IN VARCHAR2,--前端傳到后臺(tái)的JSON字符串 V_OU_RETURN OUT VARCHAR2,----成功返回OK 失敗返回ERROR,輸出參數(shù)也是要傳遞的,初始化時(shí)傳空''即可 V_OU_MSG OUT VARCHAR2,--成功返回空，失敗返回失敗原因,輸出參數(shù)也是要傳遞的,初始化時(shí)傳空''即可 V_OU_JSON OUT CLOB --返回的JSON字符串,輸出參數(shù)也是要傳遞的,初始化時(shí)傳空''即可 ) IS V_RETURN VARCHAR2(100); V_HEAD_JSON CLOB; BEGIN IF V_PAGE_NO = '' or V_PAGE_NO is null THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := '頁面Number不能為空!'; RETURN; END IF; IF V_FUN_ID = '' or V_FUN_ID is null THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := '頁面Number對(duì)應(yīng)的功能方法ID不能為空!'; RETURN; END IF; IF V_JSON_STR = '' or V_JSON_STR is null THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := '前端傳到后臺(tái)的JSON字符串不能為空!'; RETURN; END IF; /*IF V_JSON_STR is not JSON THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := '前端傳到后臺(tái)的JSON字符串格式不對(duì)!'; RETURN; END IF;*/ IF V_PAGE_NO = '001' and V_FUN_ID ='insert' THEN --中差評(píng)ECOS_Op_CustFeedBack_Head表新增 PR_ECOS_CUSTBACK_HEAD_INSERT(V_PAGE_NO,V_FUN_ID,V_JSON_STR,V_RETURN); IF V_RETURN <> 'OK' THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := V_RETURN; RETURN; END IF; END IF; IF V_PAGE_NO = '001' and V_FUN_ID ='delete' THEN --中差評(píng)ECOS_Op_CustFeedBack_Head表刪除 PR_ECOS_CUSTBACK_HEAD_DELETE(V_PAGE_NO,V_FUN_ID,V_JSON_STR,V_RETURN); IF V_RETURN <> 'OK' THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := V_RETURN; RETURN; END IF; END IF; IF V_PAGE_NO = '001' and V_FUN_ID ='update' THEN --中差評(píng)ECOS_Op_CustFeedBack_Head表修改 PR_ECOS_CUSTBACK_HEAD_UPDATE(V_PAGE_NO,V_FUN_ID,V_JSON_STR,V_RETURN); IF V_RETURN <> 'OK' THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := V_RETURN; RETURN; END IF; END IF; IF V_PAGE_NO = '001' and V_FUN_ID ='select' THEN --中差評(píng)ECOS_Op_CustFeedBack_Head表查詢 PR_ECOS_CUSTBACK_HEAD_QUERY(V_PAGE_NO,V_FUN_ID,V_RETURN,V_HEAD_JSON); IF V_RETURN <> 'OK' THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := V_RETURN; V_OU_JSON := V_HEAD_JSON; RETURN; END IF; END IF; IF V_PAGE_NO = '002' and V_FUN_ID ='insert' THEN --中差評(píng)ECOS_Op_CustFeedBack_Detail表新增 PR_ECOS_CUSTBACK_DETAIL_INSERT(V_PAGE_NO,V_FUN_ID,V_JSON_STR,V_RETURN); IF V_RETURN <> 'OK' THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := V_RETURN; RETURN; END IF; END IF; IF V_PAGE_NO = '002' and V_FUN_ID ='delete' THEN --中差評(píng)ECOS_Op_CustFeedBack_Detail表刪除 PR_ECOS_CUSTBACK_DETAIL_DELETE(V_PAGE_NO,V_FUN_ID,V_JSON_STR,V_RETURN); IF V_RETURN <> 'OK' THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := V_RETURN; RETURN; END IF; END IF; IF V_PAGE_NO = '002' and V_FUN_ID ='update' THEN --中差評(píng)ECOS_Op_CustFeedBack_Detail表修改 PR_ECOS_CUSTBACK_DETAIL_UPDATE(V_PAGE_NO,V_FUN_ID,V_JSON_STR,V_RETURN); IF V_RETURN <> 'OK' THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := V_RETURN; RETURN; END IF; END IF; IF V_PAGE_NO = '002' and V_FUN_ID ='select' THEN --中差評(píng)ECOS_Op_CustFeedBack_Detail表查詢 PR_ECOS_CUSTBACK_DETAIL_QUERY(V_PAGE_NO,V_FUN_ID,V_JSON_STR,V_RETURN); IF V_RETURN <> 'OK' THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := V_RETURN; RETURN; END IF; END IF; COMMIT; V_OU_RETURN := 'OK'; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN V_OU_RETURN := 'ERROR'; V_OU_MSG := '失敗，原因是：' || SQLERRM; ROLLBACK; INSERT INTO SYS_ERROR_LOG (ROW_ID, PR_NAME, ERROR_DESC, INSDT) VALUES (SYS_ERROR_LOG_SEQ.NEXTVAL, 'PR_ECOS_CUSTBACK_MAIN', V_OU_MSG, SYSDATE); COMMIT; END PR_ECOS_CUSTBACK_MAIN; 但是建完后提示下圖： 只顯示了前20行存儲(chǔ)過程的代碼就沒了，請(qǐng)問如何處理？哪部分語句不對(duì)？請(qǐng)指教！謝謝！辛苦了！ 粗無哦提示為： PLS-00103:Encountered the symbol "end-of-file" when expecting one of the following: (begin case declare end exception exit for goto if loop mod null pragma raise return select update while with <

來源：開源中國(guó)

發(fā)布時(shí)間：2016-09-17 08:55:00