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Python实现从OracleGreenPlum表结构转换

有个需求,需要把Oracle业务系统数据实时同步Green Plum数据库中,问题在于有七八个业务系统,加起来有几万张数据表,在做实时同步前,先要全量同步数据,全量同步前要先建数据表,手工处理太费时了...Oracle数据库导出 表信息:模式名、表名称、表数据量、表备注、EXIST_PK 字段信息:模式名、表名称、字段顺序、字段名称、数据类型、数据长度、是否主键、是否为空、字段说明 Oracle->GP字段类型映射表...代码如下:备注上还是比较清晰,不做太大讲解了 import csv from collections import defaultdict tablefilepath='C:\\Python\\...isnull = '' primarykey = '' tablecolumnnum = tablecolcountdict[tableschemaname] # 获取当前表字段数量...comment on column hnzyxt.test1.t1.CORPID is '企业id'; # comment on column hnzyxt.test1.t1.CRNAME is '名称'; 转换文件内容如下

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ASP实现简单繁简转换

ASP实现简单繁简转换 国际化似乎是一个很流行口号了,一个站点没有英文版至少也要弄个繁体版,毕竟都是汉字,翻译起来不会那么麻烦:P 一般繁简转换是使用字典,通过GB内码算出BIG5字符在字典中位置...,读取显示之,fso应该能够实现。...这里介绍方法思路更简单一些,Dictionary对象,就是字典,呵呵,dicGb2Big5(gb)就是相应BIG5。...比起计算内码再依照位置读取字符简单多吧:) 为了降低开销,把字典放在Application中,即在global.asa中建立两个application字典对象 <OBJECT id=objGb2Big5...objBig52Gb.Add “摆”, “啊” objBig52Gb.Add “”, “阿” objBig52Gb.Add “甁”, “埃” …… 字典项非常多,就不都写了 做好了字典,使用时候仅仅要查一下即可了

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KNN实现验证码识别,又 Get 一招!

当然可以,今天我们就将利用KNN实现验证码识别。 关于KNN基本常识如下: KNN算法我们主要要考虑三个重要要素,对于固定训练集,只要这三点确定了,算法预测方式也就决定了。...选择较小k值,就相当于较小领域中训练实例进行预测,训练误差会减小,只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用,与此同时带来问题是泛化误差会增大,换句话说,K值减小就意味着整体模型变得复杂...,容易发生过拟合; 选择较大k值,就相当于较大领域中训练实例进行预测,其优点是可以减少泛化误差,但缺点是训练误差会增大。...高斯模糊本质是高斯核和图像做卷积。就是去除一些斑斑点点。...代码如下: #训练模型,是k相邻算法 def get_code(im): #将读取图片和标签 print("读取数据集和标签中。。。。")

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程序员天天敲代码:两对象转换赋值「get转换代码节省90%」

背景 java开发中一个对象值赋值给另外一个对象,这样例子太多,页面VO对象,需要转换为业务mode对象,系统中存在大量VO、DTO、DO、PO,大量转换代码需要程序员一行一行敲。...转换 结果完美的转换了,DO就是我要存入数据库表对象 ? 输出结果 升级版案例 跟上面代码完成一样功能,但转换逻辑优化了。...我这里是学googleGuava工具实现 ,可以查看如下链接 https://www.toutiao.com/i6560157454552793608/ ?...转换逻辑:前面代码一样我就省略,这里是回调函数加泛型 ? 转换优化 心得 性能上cglib最好 一般spring就够了 apache这个工具些坑,具体我就不讲了。...工具底层一般都是反射技术来实现,如果对象复杂【比如DTO有继承关系】,可以自己写反射来实现

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PHP实现URL转换短网址算法

短网址(Short URL) ,顾名思义就是在形式上比较短网址。在Web 2.0今天,不得不说,这是一个潮流。...目前已经有许多类似服务,借助短网址您可以简短网址替代原来冗长网址,让使用者可以更容易分享链接。 下面是PHP实现短网址转换算法,代码如下: <?...0x3fffffff做位与,0x3fffffff表示二进制数30个1,即30位以后加密串都归零 //此处需要用到hexdec()将16进制字符串转为10进制数值型,否则运算会不正常...> 通常我们四组网址中第一组即可。...这里需要注意是,这个算法是不可逆,因此,通常做法是将短网址和对应原网址存入数据库,当访问时,从数据库中取出匹配原网址,通过301或header进行跳转。

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_ER图关系模型转换和练习SQL语言

结构化查询语言是高级非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上工作。...结构化查询语言语句可以嵌套,这使它具有极大灵活性和强大功能。SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出,并首先在IBM公司研制关系数据库系统SystemR上实现。...2、两种使用方式,统一语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用,这种方式下SQL实际上是作为自含型语言使用。另一种方式是嵌入某种高级程序设计语言(如C语言等)中去使用。...尽管使用方式不向,但所用语言语法结构基本上是一致。3、高度非过程化。...这里需要用到 like 占位符 '_',还有任意符号 '%'按照性别列出男生和女生的人数select Sex, count(*) from LYL_116_student group by Sex这里就直接

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Facebook AI 深度学习实现编程语言转换,代码库迁移不再困难!

从旧式编程语言(例如COBOL)现代语言(例如Java或C ++)代码库迁移是一项艰巨任务,需要源语言和目标语言方面的专业知识。...传统监督学习方法依赖于大规模并行数据集训练,但是对于从COBOLC ++或从C ++Python来说,并不适用。 TransCoder完全依赖仅用一种编程语言编写源代码。...它经过训练可以从源目标以及从目标源并行转换。 然后可以以弱监督方式训练模型,以从嘈杂源序列中重建目标序列,并学习从源目标的转换。并行训练目标源版本和源目标版本,直到收敛为止。...语法差异小两个程序在执行代码时可能会获得很高BLEU分数,同时仍然产生非常不同结果。相反,具有不同实现方式语义等效程序,将具有较低BLEU分数。...该模型将Python dequeue()容器附加到C ++实现dequeue 。这是C ++中模型输出: ?

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ER图关系模型转换和练习SQL语言

使用查询语句查询相关信息  查询计算机系男生信息: 查询鹿晗年龄 查询姓名第二个字为“丽”同学信息 按照性别列出男生和女生的人数 四、好用SQL语句学习网站 ---- 一、实验要求 二、...使用查询语句查询相关信息 查询计算机系男生信息: select * from LYL_116_student where Department='计算机' 查询鹿晗年龄 select datediff...(yy,Birthday,getdate()) 年龄 from LYL_116_student where Name= '鹿晗' 查询姓名第二个字为“丽”同学信息 select * from LYL...'_',还有任意符号 '%' 按照性别列出男生和女生的人数 select Sex, count(*) from LYL_116_student group by Sex           这里就直接 ...一些常用自带函数。

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Python实现PDF与图片相互转换

今天分享两个小案例,Python将一堆图片转成Pdf文档,以及将Pdf文档转成一堆图片(或者称之为提取PDF中图片)。 图片转Pdf文档 如何将图片转PDF文档?...换言之也就是将图片插入PDF文档中。Python操作PDF库有很多,比如PyPDF2、pdfplumber、PyMuPDF等等。...我们可以继续沿用上次使用过pfdf模块,而所使用海报图片也可以用之前《Python爬取手机壁纸,太简单了吧!》中爬取海报图片,如下图所示。.../海报图片"路径下图片,并将其插入PDF文档每一页中。...小结 实际上,很多我们操作Python操作PDF场景,都可以一些在线网站实现。那这种情况的话,没必要非要使用Python(学习为目的除外)。

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Go语言HTTP服务实现GET和POST请求同时支持

我们将从创建简单HTTP服务开始,逐步扩展支持GET和POST请求,并对它们进行比较,最后演示如何在同一个服务中同时处理这两种类型请求。...在Go语言中,我们可以通过判断HTTP请求方法是否为GET实现GET请求支持。让我们来看看如何在我们HTTP服务中支持GET请求。...同时支持GET和POST请求实现 要同时支持GET和POST请求,我们需要在HTTP服务中根据请求方法来分别处理GET和POST请求。让我们看看如何在Go语言实现这一点。...无论客户端发送GET请求还是POST请求,我们服务器都能正确处理并给予响应。 6. 总结与展望 在本文中,我们学习了如何使用Go语言创建HTTP服务,并实现了同时支持GET和POST请求功能。...希望本文能够帮助读者更好地理解如何使用Go语言创建HTTP服务,并实现GET和POST请求支持。通过学习本文,读者可以更加自信地进行Web开发,并构建出高效、稳定网络应用程序。

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纯 Python 打造轻量级 Excel Markdown 转换工具

@toc Python 创建 Excel 转 Markdown CLI 工具在工作中,我们常常需要将 Excel 表格转换为 Markdown 格式,以便在文档、博客或其他支持 Markdown...然而,一些 Markdown 编辑器对从 Excel 复制粘贴内容支持并不理想,导致转换格式混乱。另外,如果需要频繁处理相同类型文件,手动转换显得繁琐。...因此,我决定创建一个 CLI 工具,用于自动化这一转换过程。设计思路为了确保工具易用性和便携性,我决定使用 Python 编写这个 CLI 工具。...(row_data)# 其他代码...生成 Markdown 表格最后,我们将表格数据转换为 Markdown 格式,并保存到 Markdown 文件中。...总结通过这个简单 Python CLI 工具,我们可以方便地将 Excel 文件转换为 Markdown 格式。该工具减少了对第三方库依赖,使得代码更加轻量、易读。

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域名IP地址转换通过什么实现转换对访问网站有什么好处?

域名和IP地址之间关系,对于很多对网络设计原理较为熟悉用户来说并不难以理解,但对于一些小白用户而言,却永远也弄不清楚两者之间为什么会有如此复杂关系。那么域名IP地址转换通过什么实现?...服务器以什么方式来进行转换呢? 域名IP地址转换通过什么实现 域名和IP地址之间并不能完全划上等号,域名可以是英文数字甚至是中文,但IP地址是用于计算机识别的,只能够用四组数字来表示。...很多用户不太清楚域名和IP地址之间是如何在访问中被相互转换,其实域名和IP转换需要使用一种较多DNS服务器,DNS服务器能够为用户提供域名解析服务。...,然后用转换IP地址来访问目标服务器,很多用户关心域名IP地址转换通过什么实现怎么进行转换,这就是服务器解析域名和IP地址主要方式。...域名IP地址转换通过什么实现?将域名转换为IP地址服务器,一般被称为DNS服务器,这种服务器是每一个互联网用户访问网站时都需要使用到,对于互联网而言这种服务器其实有着非常重要作用。

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unity3d:GameFramework+xLua+Protobuf+lua-protobuf,生成.cs,.pb工具流

,需要提前把pb二进制文件加载 cs,lua中不通用协议类型,即某个协议类型只能在cs或者lua一侧使用 使用两个文件夹区分,cs.proto放CS,lua.proto放Lua文件夹下,在生成工具中分别处理...协议id生成cs,lua中 在NetMsgID.txt中填写所有lua,cs协议id(不区分lua,还是cs),例如 CSLogin = 100, SCLogin = 101, CSPlayerInfo...盘符,再cd protogen.exe根目录下 把Person.proto放到protogen.exe同级目录下。...指扩展样式表语言(EXtensible Stylesheet Language), 它是一个 XML 文档样式表语言。...XSLT 指 XSL 转换 通过 XSLT,您可以向输出文件添加元素和属性,或从输出文件移除元素和属性。

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Dubbo剖析-服务提供方实现Invoker转换

一、前言 前面dubbo整体架构分析里面我们讲解了服务提供者暴露一个服务详细过程是,首先具体服务实现转换为了Invoker对象,然后Invoker在转换为Exporter,本文就来讲解第一步转换。...image.png 二、实现Invoker对象转换 服务提供方式是通过下面方法实现服务提供实现Invoker对象转换 ?...image.png 其中proxyFactory是代理类扩展接口,默认情况下这里调用getInvoker返回spi扩展实现类是JavassistProxyFactory,也就是这里是调用了JavassistProxyFactory...当提供方接受到服务消费请求后最后会调用AbstractProxyInvokerdoInvoke,而doInvoke内部委托包含代理类wrapper类来具体执行。...三、总结 服务提供方实现Invoker转换,是通过 ProxyFactory 类 getInvoker 方法使用 服务实现类 生成一个AbstractProxyInvoker 实例,其中使用wrapper

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增加现有内容价值:利用机器学习实现HDUHD转换

本文来自MediaKind网络研讨会,主题是“增加现有内容价值:利用机器学习实现HDUHD转换”,由 MediaKind 首席技术专家 Tony Jones 主持。...目前,电视服务提供商档案中有大量高价值内容,而超高清(UHD)现在已成为主流电视产品一部分,高质量UHD电视机在全球销售所有新电视中占很大比例。...网络研讨会主要探讨了向上转换和利用生成对抗神经网络合成未转换图像中细节不同方法。以获得一种更接近本地UHD 体验,以及更吸引消费者、更高质量产品。...然后介绍了利用机器学习来实现HDUHD转换,介绍了一般卷积神经网络结构和冗余神经网络结构,以及CNN如何训练HDUHD转换。然后又介绍了生成对抗神经网络(GAN)以及如何训练。...Tony随后又分析了3-field机器学习方法比传统去隔行扫描能实现更好输出。结果显示HD内容内容看起来比使用传统up-conventional技术更好。 详细内容请观看下方视频:

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