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开发技术下载,其它下载列表 第95623页

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[其它] 市场营销学期末试卷(一)

说明:成功创业不仅需要能吃苦、能勤奋,还需要拥有良好规划、正确方法,而这些市场营销学期末试卷(一)都能给予...该文档为市场营销学期末试卷(一),是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] node 利用进程通信实现Cluster共享内存

说明:Node.js的标准API没有提供进程共享内存,然而通过IPC接口的send方法和对message事件的监听,就可以实现一个多进程之间的协同机制,通过通信来操作共享内存。 ##IPC的基本用法: // worker进程 发送消息 process.send(‘读取共享内存'); // master进程 接收消息 -> 处理 -> 发送回信 cluster.on('online', function (worker) { // 有worker进程建立,即开始监听message事
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[其它] node.js的exports、module.exports与ES6的export、export default深入详解

说明:前言 最近难得有空,决定开始重新规范的学习一下node编程。但是引入模块我看到用 require的方式,再联想到咱们的ES6各种export 、export default。 阿西吧,头都大了…. 头大完了,那我们坐下先理理他们的使用范围。 require: node 和 es6 都支持的引入 export / import : 只有es6 支持的导出引入 module.exports / exports: 只有 node 支持的导出 这一刻起,我觉得是时候要把它们之间的关系都给捋
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[其它] 市场营销学期末试卷(七)

说明:成功创业不仅需要能吃苦、能勤奋,还需要拥有良好规划、正确方法,而这些市场营销学期末试卷(七)都能给予...该文档为市场营销学期末试卷(七),是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] nodejs和C语言插入mysql数据库乱码问题的解决方法

说明:在这里记录了nodejs过程中的一些乱码情况,这里的乱码主要是由于网页的编码方式与nodejs的默认解码方式(utf8)不一致所造成的。这一次要说一下的是在C语言和nodejs与MySQL进行交互的时候出现的乱码问题。        1,由于爬虫程序在多个Docker中执行,因此我需要定期的同步每一个docker中的mysql数据到一个全局的mysql数据表中。使用nodejs进行数据同步,出现中文乱码。要知道在每一docker中的中文是不存在乱码的。原因是nodejs默认处理字符是utf8,而
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[其它] 市场营销学期末试卷(三)

说明:成功最有效的是复制,并非所有复制能够起效果,希望整理发布的市场营销学期末试卷(三)能给你一...该文档为市场营销学期末试卷(三),是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] django数据模型(Model)的字段类型解析

说明:字段类型(Field types) 1、AutoField 它是一个根据 ID 自增长的 IntegerField 字段。通常,你不必直接使用该字段。如果你没在别的字段上指定主 键,Django 就会自动添加主键字段。 2、BigIntegerField 64位整数,类似于IntegerField,范围从-9223372036854775808 到9223372036854775807。默认的form widget 是TextInput。 3、BooleanField 一个布尔值(true/fa
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[其它] 成长之痛

说明:都说成功是没有捷径的,而成长之痛却能够给你指引通向成功的方向,欢迎下载成长之痛参考!PS:可下载全部...该文档为成长之痛,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
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[其它] python已协程方式处理任务实现过程

说明:这篇文章主要介绍了python已协程方式处理任务实现过程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 #从genent中导入monky模块① from gevent import monkey #把程序变成协程的方式运行② monkey.patch_all() import gevent,requests,time #导入requests和time start = time.time() #记录程序开始时间 url_list = ['htt
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[其它] 抓住诡辩的辫子反诡辩

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[其它] 揭秘陈天桥财富神话

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[其它] pandas的相关系数与协方差实例

说明:1、输出百分比变化以及前后指定的行数 a = np.arange(1,13).reshape(6,2) data = DataFrame(a) #计算列的百分比变化,如果想计算行设置axis=1 print(data.pct_change()) ''' 0 1 0 NaN NaN 1 2.000000 1.000000 2 0.666667 0.500000 3 0.400000 0.333333 4 0.28
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