成功安装后,在命令行中输入命令pict: 可以看到pict命令的一些选项: /o:N   组合数,默认值为2,即pict生成的测试用例集中每条测试数据会有两个值与其他测试集是不同的: /d:C   值与值之间的分隔符,默认为逗号(,),例如一个参数 操作系统  winxp,win7,win8 之间会用逗号隔开: /a:C   别名间的分隔符,默认是管道符(|),例如一个参数(用户名不区分大小写,但为了保证测试的可信度,可以用大小写轮换的方式进行测试) 用户名  admin|ADMIN: /n:C

---约束分5种:主键 外键 唯一 非空 检查5类约束 Oracle中分列级别约束 与 表级别约束 列级别约束:在创建表时再列上面加约束 例如: create table table11( stuno number(2) constraint table_pk primary key, tname varchar2(5)unique--唯一约束 ) 上面两个字段都是在列上面直接写的约束 :可选[constraint table_pk] primary key, 表级别约束: 例如: --表级别约

约束   Including Constraints 以下内容转自:https://www.cnblogs.com/wcl2017/p/7043939.html和http://blog.csdn.net/shaderdx/article/details/77184924 在数据库中使用约束(constraints)是为了在该数据库中实施所谓的"业务规则"其实就是防止非法信息进入数据库,满足管理员和应用开发人员所定义的规则集. ORACLE使用完整性约束(integrity constr

CREATE TABLE 语句 CREATE TABLE 语句用于创建数据库中的表. SQL CREATE TABLE 语法 CREATE TABLE 表名称 ( 列名称1 数据类型, 列名称2 数据类型, 列名称3 数据类型, .... ) 数据类型(data_type)规定了列可容纳何种数据类型.下面的表格包含了SQL中最常用的数据类型: 数据类型 描述 integer(size) int(size) smallint(size) tinyint(size) 仅容纳整数.在括号内规定数字的最

泛型是什么? 通过上篇的实例  C# 泛型约束 xxx<T> Where T:约束(一),我们对泛型有一定的认识. 所谓泛型,即通过参数化类型来实现在同一份代码上操作多种数据类型,泛型编程是一种编程范式,它利用“参数化类型”将类型抽象化,从而实现更为灵活的复用. 在定义泛型类时,可以对代码能够在实例化类时用于类型参数的类型种类施加限制.如果代码尝试使用某个约束所不允许的类型来实例化类,则会产生编译时错误.这些限制称为约束.约束是使用 where 上下文关键字指定的. 五种类型的约束 下表列出了

转: MySQL删除所有表的外键约束.禁用外键约束 2017年10月27日 00:11:34 李阿飞 阅读数:4512   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/junlovejava/article/details/78360253  数据库的外键虽然能保证数据数据一致性和完整性,但是也一定程度地影响了数据更新的性能.在开发中,我们使用PowerDesigner建立物理数据模型时,为了结构的清晰,增加可读性,会创建表与表之间的关联关系

其实如果想删除所有表可以直接如下操作: 在navicat中直接选中所有表,然后右键删除表即可,会有提示,一路确定,就会先删掉没有外键的表和字表,只要一路确定,删几批就把表都删完了,并不算太麻烦. 转: MySQL删除所有表的外键约束.禁用外键约束 2017年10月27日 00:11:34 李阿飞 阅读数:4271   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/junlovejava/article/details/78360253  数据库

BZOJ 差分约束: 我是谁,差分约束是啥,这是哪 太真实了= = 插个广告:这里有差分约束详解. 记\(r_i\)为第\(i\)行整体加了多少的权值,\(c_i\)为第\(i\)列整体加了多少权值,那么限制\((i,j),k\)就是\(r_i+c_j=k\). 这就是差分约束裸题了.\(r_i+c_j=k\Rightarrow r_i-(-c_j)\leq k\ \&\&\ -c_j-r_i\leq -k\). 注意形式是\(x_j-x_i\leq w\)=v= 建边跑最短路判负环即可.

Android程序中一旦加载的图片比较多,就有可能出现Out of Memory而导致程序崩溃.这个一方面是因为Android系统本身对于每个单独的进程有内存大小的限制(有16M,64M,128M,256M等等),另一方面是因为Android系统对于图片资源的垃圾回收比较慢(文章http://jiangnane.com/index.php/archives/230中对Android源码进行了分析,发现Android的setImageViewBitmap(Bitmap bm)方法的源码中没有建立新

创建数据库: CREATE DATABASE Test --要创建的数据库名称 ON PRIMARY ( --数据库文件的具体描述 NAME='Test_data', --主数据文件的逻辑名称 FILENAME='E:\project\Test_data.mdf', --主数据文件的物理名称 SIZE=5MB, --主数据文件的初始大小 MAXSIZE=100MB, --主数据文件的增长的最大值 FILEGROWTH% --主数据文件的增长率 ) LOG ON ( --日志文件的具体描述,各参数

----选择数据库 use ythome go ----查看表是否存在 if Exists ( select * from sysobjects where name='sys_menu' and type='U' ) ----删除表 begin drop table sys_menu end go create table sys_menu ( ----Primary Key 主键约束 IDENTITY(1,1) 标示列初始值1,标示增量1 [id] int not null Primary

ADD CONSTRAINT xxx CHECK ( (col1 = 0.0) = (col2 IS NOT NULL)); ## 相当于check (true = ture)

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]

统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本,供大家做参考. [https://github.com/YihangLou/SVM-Minist-HandWriting-Recognition]https://github.com/YihangLou/

嘛..不知不觉这门课程要结束了,那么就再说点啥以示庆祝呗. 测试vs正确性论证 说到这个,相比很多人对此其实很有疑惑,请让我慢慢分析. 逻辑概览 首先我们来看看两种方式各自的做法和流程是什么样的: 单元测试 在测试中,我们是这样的一个流程 此外,为了保证测试能覆盖到工程代码的每一个区域,需要保证测试的覆盖率. 正确性证明 在证明中,我们是这样的一个流程 在这一过程中 基于行为分析的repOk永真性证明依赖于JSF中的modifies项 方法正确性将基于JSF中所描述的effects和requir

gen_sample_by_captcha.py 生成验证码图片 # -*- coding: UTF-8 -*- """ 使用captcha lib生成验证码(前提:pip install captcha) """ from captcha.image import ImageCaptcha import os import random import time def gen_special_img(text, file_path): # 生成

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ------------------------------ 运行结果:ID3(未剪枝) 正确率:85.9% 运行时长:356s ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据及标记 dataArr = []; labelArr

case7 淋巴瘤子类分类实验记录 简介 分类问题:3分类 (identifying three sub-types of lymphoma: Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL, 慢性淋巴细胞白血病), Follicular Lymphoma (FL,滤泡性淋巴瘤), and Mantle Cell Lymphoma (MCL,套细胞淋巴瘤) 网络模型:AlexNet 数据集: 原图1388*1040大小,共计374张, 1.4G. CLL:113, FL:13

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据及标记 dataArr = []; labelArr = [] # 读取文件 fr = open(fileName) # 遍历文件中的每一行 for line in fr.readli

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000(实际使用:200) ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' print('start read file') # 存放数据及标记 dataArr = [] labelArr = [] # 读取文件 fr = open(fileName)