data

Title True Stories Artist Datarock Born Under PunchesCrosseyed And painlessSlippery PeopleI"m Not In LoveHouses In MotionA Road To NowhereOnce In A LifetimeI"m Not In LoveDon"t Worry About The GovernmentThe Democratic CircusCause Mommy Daddy You and IAre Burning Down The HousePsycho KillerRadioheadTelevision ManI"m Not In LovePuzzling EvidenceSeen And Not SeenThis Must Be The PlaceI"m Not In LoveDon"t Worry "Bout The GovernmentThe Democratic CircusCause Mommy Daddy You and IAre Burning Down The HouseI Get wildWild GravityWild Wild LifeThe Big CountryDon"t Worry "Bout The GovernmentThe Democratic CircusCause Mommy Daddy You and IAre Burning Down The HouseI Get WildWild GravityWild Wild LifeThe Big Country

DataSourceTransactionManager：事务管理器 对JDBC（Java Data Base Connectivity,java数据库连接）进行事务管理，在spring中是对JdbcTemplate进行事务管理 扩展： HibernateTransactionManager：是对Hibernate进行事务管理，当在spring中使用Hi...

seurat包中 ScaleData() 和 NormalizeData() 的区别 以pbmc3k数据为例： 接下来探究NormalizeData和ScaleData对数据的处理： 先看一下原始counts值： 经过 NormalizeData 处理之后TNFRSF18的值变成了 1.625141 。

不收费。Oracle数据库自身内置的功能，与每个Oracle新版本的新特性都完全兼容，且不需要另外付费。Oracle Data Guard可以用来实现数据库的HA高可用，数据保护和灾难恢复等功能，如果生产数据库出现不可访问的故障，可以将备数据库切换到生产角色，最小化数据库的宕机时间。

变换函数的返回类型可以直接定义成dataset，然后函数执行之后重新写入DataGridView对应的列。

同样的问题，当datagrid pageSize大于200时会显示NaN,改小就不会了

.CurrentCell.RowIndex

//连接你的数据库string connstr = "server=.;uid=sa;pwd=sa;database=sc"; using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connstr)) { conn.Open(); DataSet ds = new DataSet(); SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter(sqlsel, conn); da.Fill(ds, "coust"); DataTable dt = ds.Tables["coust"]; conn.Close(); return dt; // TODO: 这行代码将数据加载到表“studentDataSet.studentinfo”中。您可以根据需要移动或移除它。 //this.studentinfoTableAdapter.Fill(this.studentDataSet.studentinfo); //数据绑定 string sqlsel = "select * from studentinfo "; DataTable dt = bangding(sqlsel); cmAmend = (CurrencyManager)BindingContext[dt]; this.dataGridView1.DataSource = dt; this.textBox1.DataBindings.Add("text", dt, "sno"); this.textBox2.DataBindings.Add("text", dt, "sname"); this.textBox3.DataBindings.Add("text", dt, "ssex"); this.textBox4.DataBindings.Add("text", dt, "sage"); this.textBox5.DataBindings.Add("text", dt, "sclass"); this.textBox6.DataBindings.Add("text", dt, "sdept"); this.textBox7.DataBindings.Add("text", dt, "saddress"); this.textBox8.DataBindings.Add("text", dt, "sphone"); this.textBox9.DataBindings.Add("text", dt, "sqq");

MSDS并不是测试报告，只是化学品说明书ROHS是欧盟电器指令

frame <- data.frame(x=c(1,2,3),y=c(4,7,9))if (3 %in% frame$x)foo()

bootstrap data id field的中文翻译bootstrap data id field 引导数据标识字段

开机-F8-安全模式，再删

沙盒文件夹，每次退出会自动清空的

[:335:]你这个是很正常的占用C:ProgramDataKasperskyLabSetupFiles下是安装包，108MC:ProgramDataKasperskyLab下是卡巴的相关数据文件包括病毒库等等查看原帖>>

卡巴斯基。。。

bookStore.autoLoad.params.start，这样级联操作看能否获取

params是你发一个网址请求后面加键值参数要用的，data是你发一个网址请求后面加加密过的键值参数要用的，json是你发一个网址请求并对跟在后面的键值参数进行加密要用的。

post请求用params参数不行的原因是:在requests.post方法中，params参数表示的是url中的查询字符串，而非请求体中的参数，所以在post请求中使用params是没有意义的。正确的方式是使用data参数传递post请求中的参数，data表示请求体中的数据。在使用post请求时，参数一般都是以form表单的形式提交的。

1、HTTP请求过程中，get请求：表单参数以name=value&name1=value1的形式附到url的后面；2、post请求：表单参数是在请求体中，也是name=value&name1=value1的形式在请求体中。POST表单请求提交时，使用的Content-Type是application/x-www-form-urlencoded，而使用原生AJAX的POST请求如果不指定请求头RequestHeader，默认使用的Content-Type是text/plain;charset=UTF-8。在html中form的Content-type默认值：Content-type：application/x-www-form-urlencoded如果使用ajax请求，在请求头中出现 request payload导致参数的方式改变了 ,那么解决办法就是：headers: {"Content-Type":"application/x-www-form-urlencoded"}或者使用ajax设置：$.ajaxSetup({contentType: "application/x-www-form-urlencoded"});这样，问题就可以解决。

DataGrid1.Col = 8 "第8列a = DataGrid1.Text "当前行的第8列的值

你把你的工程文件，连同文件夹，压缩一下，发给我：Syx54@sohu.com我帮你检查一下，这里给个提示：你在Form1有Adodc1控件，那么在Form2上有数据控件吗？

是你帮定错了吧要不就是刷新只要把新查询出来的东西在绑到rs 上就应该行了在看看你有没有datagrid1.refreshadobc.refresh

加一个timer，在timer过程中重新调用一个过程。这个过程的目的是重新加载一次数据，这个方法你应该会用的吧。缺点是数据重新加载后，刚才的删除的数据的相邻数据不好找。优点是动态能直观反映数据已经被删除。如果更好的办法，请回复我。

strConn="Provider=SQLOLEDB.1;IntegratedSecurity=SSPI;PersistSecurityInfo=False;UserID=sa;InitialCatalog=kaoqing;DataSource=JANSON"不知上句的字符串内容是否正确。sql数据库的连接代码我没有，给ACCESS数据库的连接代码供参考：strConn="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DataSource="&App.Path&"hxrkgl.mdb;PersistSecurityInfo=False"你的其它代码经调试未发现问题，正确运用了ADODB数据对象。但从你的叙述中看，你另外使用了ADODC数据控件，是否是该功件的属性设置有问题。补充：1)ADODC数据控件作连接字符串正确后，如未指定数据表，运行会报错，你可删除该控件，运行你的代码不会有问题。如果你是新建数据工程，VB会自行加载ADO数据对象。如果你是新建EXE工程，则应由工程菜单选引用选项，在其窗口选MICROSOFTACTIVEXDATAOBJECTS2.0LIBRARY加钩即可。不过建议按新建数据工程简单。2)我用以下代码调试你的主要代码，仅按新建EXE工程，则应由工程菜单选引用选项，在其窗口选MICROSOFTACTIVEXDATAOBJECTS2.0LIBRARY加钩，并添加DATAGRID部件，无问题，在VB6调试：PrivateSubForm_Load()DimstrConnAsStringDimpubConnAsNewADODB.ConnectionDimrsTableAsNewADODB.RecordsetDimstrSQLAsString"strConn="Provider=SQLOLEDB.1;IntegratedSecurity=SSPI;PersistSecurityInfo=False;UserID=sa;InitialCatalog=kaoqing;DataSource=JANSON"strConn="Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DataSource="&App.Path&"hxrkgl.mdb;PersistSecurityInfo=False"pubConn.OpenstrConnrsTable.CursorLocation=adUseClientstrSQL="select*frommdlk_sj""strSQL="select*fromattdcardrec"rsTable.OpenstrSQL,pubConn,adOpenDynamic,adLockOptimisticSetDataGrid1.DataSource=rsTableEndSub

你可以使用 BeautifulSoup 套件:安装:pip install bs4如果觉得 html 解析器不敷使用，参考文档安装其他适合的解析器。如果想要详细了解 BeautifulSoup 也请参考官方文档(有中文版本)。测试档:以下是我使用的测试文件:# delete.txt126147# test.xml<re><id>123</id><name>abc</name></re><re><id>126</id><name>abc</name></re><re><id>135</id><name>abc</name></re><re><id>147</id><name>abc</name></re>代码:from bs4 import BeautifulSoupwith open("test.xml") as reader:xml = reader.read()deleted_id = []with open("delete.txt") as reader:for line in reader:line = line.strip()deleted_id.append(line)def has_delete_id(tag):return tag.name=="re" and tag.id.string in deleted_idsoup = BeautifulSoup(xml, "html.parser")tags = soup(has_delete_id)for tag in tags:tag.decompose()print(soup.prettify())程式输出:<re><id>123</id><name>abc</name></re><re><id>135</id><name>abc</name></re>代码说明:首先我们从 Beautiful Soup 的套件中汇入 BeautifulSoup 类from bs4 import BeautifulSoup接著分别从 delete.txt 和 test.xml 中读出要删除的 id 和主要的 xml 内容，下一步是实体化生成一个 BeautifulSoup对象 soup， 我们采用 html.parser 解析器去解析 xml:soup = BeautifulSoup(xml, "html.parser")在此我们定义了一个用於过滤的 function has_delete_id，每一个在 xml 中的tag 只要是 <re> tag 且含有想要删除的 <id> tag 就会被检索出来:def has_delete_id(tag):return tag.name=="re" and tag.id.string in deleted_id接著 soup(has_delete_id) 会帮助我们找到欲删除的 tag，接著走访搜索出来的这些 tag 并呼叫方法 decompose() 来从文件中删除该标签。最後 soup.prettify()可以帮助我们输出修改後的文件。

有关数据的高级格式设置的信息，请参见 如何：自定义 Windows 窗体 DataGridView 控件中的数据格式设置。 设置货币和日期值的格式 设置 DataGridViewCellStyle 的 Format 属性。 下面的代码示例使用列的 DefaultCellStyle 属性设置特定列的格式。 UnitPrice 列中的值以特定于当前区域性的货币格式显示（负值用括号括起来）。 ShipDate 列中的值以特定于当前区域性的短日期格式显示。 有关 Format 值的更多信息，请参见 格式化类型。 Me.dataGridView1.Columns("CustomerName").DefaultCellStyle _ .Alignment = DataGridViewContentAlignment.MiddleRight this.dataGridView1.Columns["CustomerName"].DefaultCellStyle .Alignment = DataGridViewContentAlignment.MiddleRight; 示例 Private Sub SetFormatting() With Me.dataGridView1 .Columns("UnitPrice").DefaultCellStyle.Format = "c" .Columns("ShipDate").DefaultCellStyle.Format = "d" .Columns("CustomerName").DefaultCellStyle.Alignment = _ DataGridViewContentAlignment.MiddleRight .DefaultCellStyle.NullValue = "no entry" .DefaultCellStyle.WrapMode = DataGridViewTriState.True End With End Sub private void SetFormatting() { this.dataGridView1.Columns["UnitPrice"].DefaultCellStyle.Format = "c"; this.dataGridView1.Columns["ShipDate"].DefaultCellStyle.Format = "d"; this.dataGridView1.Columns["CustomerName"].DefaultCellStyle .Alignment = DataGridViewContentAlignment.MiddleRight; this.dataGridView1.DefaultCellStyle.NullValue = "no entry"; this.dataGridView1.DefaultCellStyle.WrapMode = DataGridViewTriState.True; } 编译代码 这些示例要求： 一个名为 dataGridView1 的 DataGridView 控件，该控件包含名为 UnitPrice 的列、名为 ShipDate 的列和名为 CustomerName 的列。

setLocalData和getLocalData可能是自定义函数；localStorage 是h5的本地web存储；从字面上猜测，setLocalData和getLocalData应该是操作localStorage 的，其中setLocalData 应该是 localStorage.name=value;getLocalData应该是取值，localStorage.name

链接字符串的问题，贴代码看看。

翻译：不完备的数据说明。

因为data是datum的复数形式。参考资料：可数名词有单数和复数两种形式。这和汉语不同。在汉语中，我们说一个苹果，那就是一个苹果，没什么特殊变化。你要说三个苹果，只需把“一”换成“三”就可以了。而在英语中，一个苹果是one apple，三个苹果是 three apples。不尽数量词变化了，名词也有相应的变化。名词变复数的规则：分为规则变化和不规则变化。第一部分：规则变化一般情况（包括以e结尾的名词）加-s-s在清辅音[p][t][k] [f]后读[s]在浊辅音和元音后读[z]在辅音[s][z][d ]后读[iz]口诀：清清浊浊元浊e.g. Cups, cats, cakes, roofs, flags, keys, faces以s,x,ch,sh结尾加-es在[s][z][?][t?]后读[iz]Classes, boxes, watches, brushes以辅音+y结尾变y为i,加es读[z]Cities, countries, studies以元音+y结尾加-s读[z]Boys,rays,days有人还把以下两个加入了名词有规则变复数的行列。以o 结尾加-es读[z]e.g. Heroes,tomatoes,potatoes,Negroes加-s读[z]Bamboos,radios,zoos,photos,pianos以f,fe结尾变f,fe为v,再加-es读[vz]Leaf-leavesLife-livesWife-wives加-s读[s]Roofs, proofs, chiefs第二部分：不规则变化我们经常会看到有些名词变复数时并没有遵循上述规则。这就是名词的不规则变化。我们经常看见的有man-men,woman-women,child-children等等。还有一些名词，单复数是同一个形式的。不过，我们还是可以通过一些比较，发现其中的一些奥妙。一、 以-us结尾的名词(多为外来词)，通常将-us改变为-i构成复数。读音变化：尾音[Es]改读[ai],其中[kEs]要改读为[sai],[gEs]要改读为[dVai].例：fungus→fungi; abacus→abaci; focus→foci; cactus→cacti; cestus→cesti二、 以-is结尾的名词,通常将-is改变为-es.读音变化：尾音[is]改读[i:z].例：axis→axes; basis→bases; naris→nares; hypothesis→hypotheses; restis→restes三、 以-ix结尾的名词,通常将-ix改变为-ices,但有例外.读音变化：尾音[iks]改读[isi:z].例：matrix→matrices; directrix→directrices; calix→calices; appendix→appendices 反例：affix→affixes四、以-um结尾的名词,将-um改变为-a.读音变化：去掉鼻尾音[m].例：forum→fora; stadium→stadia; aquarium→aquaria; datum→data; vacuum→vacua五、以-a结尾的名词,在该词末尾加上后辍-e.读音变化：尾音[E]改读[i:].例：larva→larvae; formula→formulae; ala→alae; media→mediae; hydra→hydrae六、部分单词的复数形式不变.读音变化：保持原音.例：fish→fish; sheep→sheep; cattle→cattle; deer→deer; salmon→salmon七、极少数单词,其复数形式没有任何规律.读音变化：没有规律.例：man→men; woman→women; child→children; person→people; ox→oxen八、一些单数词得加en才能变成复数词：例：ox→oxen; child→children; brother→brethren九、一些单数词得改头换面一番,才能变成复数词例：analysis→analyses分析; basis→bases基础; datum→data数据; foot→feet;formula→formulae/formulas公式; goose→geese; louse→lice虱子; man→menmouse→mice; medium→media/mediums媒介; memorandum→memoranda/memorandums备忘录;parenthesis→parentheses 圆括号; phenomenon→phenomena现象; radius→radii 半径tooth→teeth; woman→women十、有些名词是单数、复数不分的例：deer; fish; cannon; sheep; salmon 鲑鱼; trout　鳟鱼十一、一些名词虽分单数、复数,但出现次数多的总是单数词例：abscence; clothing; film; help; furniture家具; machinery机械; news; scenery风景; sugar;traffic交通十二、另一些名词则以复数词出现的机会较多例：bellows风箱; clothes; police; shorts短裤; scissors剪刀; spectacles眼镜; shears大剪刀trousers长裤; wages工资十三、compound nouns,这类复数词是以主要的名词来表示例：daughter-in-law→daughters-in-law 媳妇; father-in-law→fathers-in-law岳父man-of-war→men-of-war兵舰; maid-servant→maid-servantsstep-son→step-sons晚子; son-in-law→sons-in-law十四、若表达具体数目,要借助数量词例：pair(对,双);　suit(套); a pair of glasses; two pairs of trousers十五、另外还有一些名词,其复数形式有时可表示特别意思,例：goods货物,waters水域,fishes(各种)鱼十六、除人民币元、角、分外,美元、英镑、法郎等都有复数形式.例：a dollar,two dollars;　 a meter,two meters

Excel2007在数据菜单栏选择【自定义快速访问工具栏】弹出窗口，按照如下步骤进行：1.选择加载项。2.在管理中选择Excel加载项。3.选中分析工具库。4.点击确定。

你好！加载方法（2013）：文件－－选项－－加载项，“管理”－－“EXCEL加载项”－－“转到”，然后在打开的对话框中选中“分析工具库”，加载后在“数据”功能区选项卡自动生成一个“分析”分组。仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

生物信息学中，很多数据分散在多个文件中，任何pipeline处理的核心都是通过某种方式对每个文件运行相同的流程，并保持对样本的追踪（最简单的方式是通过bash的for循环）。 能够处理一组文件的pipeline包含三个基本部分： 有两种常见的方式选取指定文件，第一种是通过文本文件存储待处理的文件信息（如样本名与文件地址），第二种是根据某种标准挑选文件。具体选择哪种方式取决于具体的任务的效率，这里先以第一种方式为例进行介绍。 我们首先需要掌握以下知识点： 如下方式可以定义一组bash向量： 可根据下标读取向量内容（以0起始） 使用@作为索引会输出向量全部元素： 通过以下方式输出向量元素个数与索引： 手动定义向量麻烦且易错，可以读取文件生成，例如这里有一个 samples.txt 文件，内容为样本名，fastq文件地址等信息（称为元数据）： 那么我们可以使用 命令替换 的方式读取文本第三列的fastq文件地址： 注意：读取文本时默认以空格、tab、或者换行符作为分割符，所以文件名最好只使用字母，数字，“_“和”-“，不要使用空格和特殊字符。 basename 命令可以去除文件的路径前缀： 还可以通过第二个参数去除指定的文件名后缀： 以上我们已经掌握了构建pipeline的基本零件，假设使用一个叫做 fastq_stat 的程序统计测序文件质量，输入输出都是单个文件，可以编写如下的pipeline： 以上为pipeline基本内容，可以补充一些额外特性例如判断输入合法性与打印当前正在处理的样本名。 有时候一个pipeline的输入不止一个文件，每个样本需要读取多个文件。比较典型的是比对双末端的read文件，需要读取两个FASTQ文件作为输入并返回一个比对结果。假设使用 BWA 工具，参考基因组为 zmays_AGPv3.20.fa ，可以编写以下脚本： 最后补充采用通配符读取输入文件的方式，以一具体例子说明： 解释： 以上便是采用for循环与处理文件的内容，这种方式虽然简单方便，但是存在一定的缺陷，之后会介绍更加方便的 find 与 xargs 工具。

解析方式，编码方式。

import scala.collection.mutable.ArrayBufferimport scala.io.Sourceimport java.io.PrintWriterimport util.control.Breaks._import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.SQLContextimport java.sql.DriverManagerimport java.sql.PreparedStatementimport java.sql.Connectionimport org.apache.spark.sql.types.IntegerTypeimport org.apache.spark.sql.types.StructTypeimport org.apache.spark.sql.types.StructFieldimport org.apache.spark.sql.types.StringTypeimport org.apache.spark.sql.Rowimport java.util.Propertiesimport org.apache.spark.sql.SaveModeobject SimpleDemo extends App { val sc = new SparkContext("local[*]", "test") val sqlc = new SQLContext(sc) val driverUrl = "jdbc:mysql://ip:3306/ding?user=root&password=root&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&characterEncoding=utf-8" val tableName = "tbaclusterresult" //把数据转化为DataFrame,并注册为一个表 val df = sqlc.read.json("G:/data/json.txt") df.registerTempTable("user") val res = sqlc.sql("select * from user") println(res.count() + "---------------------------") res.collect().map { row => { println(row.toString()) } } //从MYSQL读取数据 val jdbcDF = sqlc.read .options(Map("url" -> driverUrl, // "user" -> "root", // "password" -> "root", "dbtable" -> tableName)) .format("jdbc") .load() println(jdbcDF.count() + "---------------------------") jdbcDF.collect().map { row => { println(row.toString()) } } //插入数据至MYSQL val schema = StructType( StructField("name", StringType) :: StructField("age", IntegerType) :: Nil) val data1 = sc.parallelize(List(("blog1", 301), ("iteblog", 29), ("com", 40), ("bt", 33), ("www", 23))). map(item => Row.apply(item._1, item._2)) import sqlc.implicits._ val df1 = sqlc.createDataFrame(data1, schema) // df1.write.jdbc(driverUrl, "sparktomysql", new Properties) df1.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(driverUrl, "testtable", new Properties) //DataFrame类中还有insertIntoJDBC方法，调用该函数必须保证表事先存在，它只用于插入数据，函数原型如下： //def insertIntoJDBC(url: String, table: String, overwrite: Boolean): Unit //插入数据到MYSQL val data = sc.parallelize(List(("www", 10), ("iteblog", 20), ("com", 30))) data.foreachPartition(myFun) case class Blog(name: String, count: Int) def myFun(iterator: Iterator[(String, Int)]): Unit = { var conn: Connection = null var ps: PreparedStatement = null val sql = "insert into blog(name, count) values (?, ?)" try { conn = DriverManager.getConnection(driverUrl, "root", "root") iterator.foreach(data => { ps = conn.prepareStatement(sql) ps.setString(1, data._1) ps.setInt(2, data._2) ps.executeUpdate() }) } catch { case e: Exception => e.printStackTrace() } finally { if (ps != null) { ps.close() } if (conn != null) { conn.close() } } }}

建议跟踪看一看。

建议跟踪看一看。

通过DataGridView的OnKeyDown事件，在事件里面判断e.Key是否等于回车，如果是则e.Cancel=true;方法是这样，代码大概是这么写，具体你可以根据智能提示输入；

在win32编程中，通常地址空间是不能共享的。而#pragma data_seg("YCIShared")就可以实现地址空间共享，("YCIShared")这个名字可以随便你起，这句话就是建立数据段共享，第二句#pragma data_seg() 是表示共享数据段结束。

自定义段#pragma DATA_SECTION(函数名或全局变量名，"用户自定义在数据空间的段名"）ping -- 函数名或全局变量名".buffers" -- 自定义段 段名#pragma 可以阻止对未调用的函数优化。新手或不会汇编者 不必深究。

#pragma 是编译器预处理命令。接下来是参数。允许的参数与编译器有关。你这个像是单片机的预处理命令。顾名思义，userclass 声明用户定义的 类，扩号里是参数。

设定变量的地址对齐方式。比如：int abc;#pragma DATA_ALIGN(abc, 128)那么编译时一定会把abc变量的地址安排在128字节对齐的位置上，也即abc地址的低7位一定为0，又比如char efd；#prgma DATA_ALIGN(efd, 8)那么编译时一定会把efd变量的地址安排在8字节对齐的位置上，也即efd地址的低3位一定为0。pragma DATA_ALIGN是非常有用的，也经常使用的。

你好。你好。你可以再多等待一会。如果长时间不动，建议重新操作一遍再试。

建议您尝试以下的方法是否可以开机：1.长按电源键10秒强制重启手机试试。2.您可以尝试充电20分钟再长按电源键10秒试一下是否可以开机的（手机完全没电再充电是没有任何提示的）。3.手机关机状态同时按住音量上键以及电源键3到4秒手机出现vivo手机标志后，放开按键进入recovery模式，先选择wipe data/factory reset，完成等待界面跳转后选择wipe cache partition，完成后选择reboot system now立即重启手机就可以了，（进行此操作会丢失手机上的所有数据（TF卡上的数据除外），包括安装的应用程序、电话本、短信息等。当手机出现严重异常，无其它办法解决时，才使用此项，谨慎使用。）

无法双清成功是 吗

清理数据中

检查手机电池是否还有电先把手机连接充电器进行充电20分钟，然后再进行开机，排除是因为手机没电而开不了机的原因。如果是手机电池没电而开不了机的话，充电后即可开机。进入recovery模式进行恢复出厂设置，同时按住开机键与音量+键，按住10秒左右即可进入recovery操作界面。利用音量+键与音量-键进行上下移动，选择“wipe data/factory reset”指令，中文意思是“清空所有数据”，再选择yes - delete all user data指令，中文意思是“是的--清空所有数据”，确认开始进行恢复出厂设置。如果系统文件没有损坏的话，用此方法即可开机。如果此方法不行的话，那就系统损坏了。手机在开机过程中，若软件通不过就会不开机，软件出错主要是存储器资料不正常，当线路没有明显断线时，可以先代换正常的码片、版本或重写软件，有的芯片内电路会损坏，重写时则不能通过。重写软件时应将原来资料保存，以备应急修复。关机——拔手机卡——开机——关快讯——关机——插手机卡——开机。有网友验证过这样是可行的一般手机开不了机(俗称变砖)主要是因为系统关键性的文件被破坏，导致系统无法引导到启动器，这当然也是由于手机刷机ROOT之后造成的。如果出现了手机开不了机(一直停在开机画面)，那就要“救砖”，怎么个救法呢?目前有很多，而这里提供的则是华为手机官方的救砖方法，毕竟更安全可靠。第一步电脑中安装好手机驱动和HiSuite工具，目前HiSuite版本号是2.3.15版本，也可以到花粉俱乐部首页那去下载。接着，启动HiSuite程序。2.3.15版本版本是2014.8.26发布的，记住这时间点，新机支持不，不太清楚。第二步手机关机状态下，同时按音量下键与电源键开机，进入FASTBOOT&RESCUE MODE (急救模式或救砖模式，随你叫)，手机连线电脑。别的情况下，如循环重启无法关机，先手机连线电脑，按住音量下，再长时间按住电源键，手机关机重启进入RESCUE MODE。第三步电脑中，HiSuite工具界面，我的工具，手机恢复。显示已成功进入一键修复模式后，按开始。接着，程序会自动下载相关ROM，最好是有线网络，会下快些。下载结束后开始刷机。

运行 升级工具 文件夹里面的 flash_tool.exe刷机程序如箭头的第一步所示，然后操作软件，点开Download-Agent再入文件夹里面Dload.bin这个文件；点开Scatter-loading导入线刷官方固件这个文件夹里面MT6592_Android_scatter.txt引导文件；点开菜单”options“，下拉出菜单“option... Ctrl+O ";然后在"option"界面里面：选择”Download“，勾选” DA DL All with Checksum";关闭窗口，在flashtool工具主界面，选择Download Only选项，然后点击Download然后把 华为荣耀7 手机，关机（可以重新安装电池），不要按键，直接usb连上电脑，flashtool开始刷系统进入手机，黄色进度条就是：绿色勾出来表示刷机完成，然后手机断开数据线，安装电池正常开机，第一次开机比较慢，大概需要3分钟时间。

这个是出现在recovery里面的，意思就是清除手机上面所有的数据，也就是恢复出厂设置通常情况只在recovery里面，如果需要刷机的话就必须清理此项和下面一项：wiping cache(清理缓存)如果满意请采纳，还有问题请提问。

建议您尝试以下的方法是否可以开机：1.长按电源键10秒强制重启手机试试。2.您可以尝试充电20分钟再长按电源键10秒试一下是否可以开机的（手机完全没电再充电是没有任何提示的）。3.手机关机状态同时按住音量上键以及电源键3到4秒手机出现vivo手机标志后，放开按键进入recovery模式，先选择wipe data/factory reset，完成等待界面跳转后选择wipe cache partition，完成后选择reboot system now立即重启手机就可以了，（进行此操作会丢失手机上的所有数据（TF卡上的数据除外），包括安装的应用程序、电话本、短信息等。当手机出现严重异常，无其它办法解决时，才使用此项，谨慎使用。）

按住开关后再按音量+键 就显示一个小人 “正在清除”

这个是清除数据，你要完全恢复出厂的话就点

你好 小米3由于连电脑传数据慢，建议恢复出厂设置试试

您可以尝试充电20分钟再长按电源键10秒试一下是否可以开机的。1、关机。2、同时按下[电源键] + [音量上键]，进入恢复模式。3、在恢复模式下，通过[音量键]选择“wipe date/factory reset”。4、按[电源键]开始双清。5、当屏幕下方出现以下信息时，双清结束。--wiping cache? Formatting/ date? Formetting/ chche? Date wipe complete。6、完成后通过，通过[音量键]选择“reboot system now”，并按[电源键]重启手机。

098i98i8u9899uh6t7h6bnh7bf

//定义类型，注意和你json返回的记录格式要一致var MyRecordType = Ext.data.Record.create([ {name: "id", type: "int"}, {name: "name", type: "string"}]);//要添加的记录var oneRecord = new RecordType({ id: 0, name: "张三"});//Storevar userStore = new Ext.data.Store({//此处省略})userStore.load();userStore.add(oneRecord);

先在项目中添加引用后再用using语句。

报错信息说明：After Effects错误：在文件中缺少数据。该project项目文件中没有包含任何与其相关的数据。建议解决方法：唯一的解决办法就是还原该project项目文件，或者在另一个project项目文件中导入该文件的至少其中一部分。此解决方法适用于：5.5, 6.0, 6.5, 7.0, CS3, CS4, Mac intel,Mac PPC, PC

你问的是awarraysetdata报错什么原因吗？这种情况原因如下：1、数组越界：如果你尝试将数据存储到数组的索引超出范围的位置，比如使用了负数索引或超过了数组长度，就会导致错误。确保你在操作数组时使用有效的索引范围。2、内存错误：如果系统内存不足或无法分配足够的内存来执行ArraySetData操作，也可能导致错误。这可能是由于资源限制、运行其他大量内存消耗的程序或存在内存泄漏等原因。在这种情况下，尝试释放一些内存或重启计算机以清理资源。

1.打开 Visual Studio 安装 media.2.在 WCUDAC 文件夹下， 找到这三个MSI文件: DACFramework_enu.msi, DACProjectSystemSetup_enu.msi, and TSqlLanguageService_enu.msi. 单独运行安装这三个文件。3.安装最新版本的 Visual Studio SP.

private void GetRowsByFilter(){ DataTable table = DataSet1.Tables["TABLE1"]; string expression; expression = "Name =""+sName+"""; DataRow[] foundRows; //使用选择方法来找到匹配的所有行。 foundRows = table.Select(expression); //过滤行,找到所要的行。 for(int i = 0; i < foundRows.Length; i ++) { string str1 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Name"]).ToString(); string str2 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Age"]).ToString(); string str3 = Console.WriteLine(foundRows[i]["Sex"]).ToString(); string str4 = Console.WriteLine(foundRows[i]["ID"]).ToString(); label5.Text = string.Format("Name:({0}) Age:({1})Sex:({2}) ID:({3})", str1, str2, str3,str4); }}

没什么用 都是系统缓存 删掉就好了 望采纳

common下是Media Cache Files这个文件夹占大头，里面是缓存文件而已，删掉也没问题的，当然先别删正在做的项目的缓存，不然还得再load一遍

方法1：SQLOrders主表Lines明细表SELECTL.商品名称,O.购买户数,L.商品数量,L.金额FROMLinesLINNERJOINOrdersOONL.商品名称=O.商品名称方法2：内存表DataTableorderlines=newDataTable();DataColumncol;col=newDataColumn("商品名称");orderlines.Columns.Add(col);....orderlines.AcceptChanges();//Populatedataintothememorytable//首先从数据库中取出明细表的记录，将其填充入内存表中//然后遍历内存表，根据商品名称去拿购买户数的值，更新内存表//最后就是绑定内存表和DataGridView控件！

方法1：SQLOrders 主表Lines 明细表SELECT L.商品名称, O.购买户数, L.商品数量, L.金额 FROM Lines LINNER JOIN Orders OON L.商品名称 = O.商品名称方法2：内存表DataTable orderlines = new DataTable();DataColumn col;col = new DataColumn("商品名称");orderlines.Columns.Add(col);....orderlines.AcceptChanges();// Populate data into the memory table// 首先从数据库中取出明细表的记录，将其填充入内存表中// 然后遍历内存表，根据商品名称去拿购买户数的值，更新内存表// 最后就是绑定内存表和DataGridView控件！

微信小程序开发data里的query输出不了的原因如下：1、页面跳转时未传递参数，只需重新输入正确参数后再进行传递。2、页面路径不正确，检查页面路径正确后再进行输出即可。3、query中的参数名错误，只需检查参数名再输出。

大概可以猜测这是一个数据库类（Database），query是其中一个方法，用于数据库的查询功能。比如sql="selecttb.atb.bfromtabletborderbytb.adesc"，根据此语句可获得数据库的返回结果集。

personalitydatabase打不开是因为你的程序连接SQLServer的连接字符串是用了windows集成登陆，你可以改成用数据库帐号密码登陆。连接字符串的写法是：server=localhost;uid=sa;pwd=xxxx;database=master，server是数据库服务器的机器名或者IP，如果是同一台机可以用localhost，uid是数据库登陆帐号，pwd是数据库密码，database是数据库初始owner名称。

汗。把内存卡拿到其他电脑上格式化。。或者你卸载自身电脑的MyDiskTest后重启电脑。

首先按照你的例子定义2个DataTable:dim csDataTable1 as new DataTablecsDataTable1.columns.add("id")csDataTable1.columns.add("name")dim csDataRow1 as DataRow = csDataTable1.NewRow()csDataRow1.item("id") = 1csDataRow1.item("name") = "aa"dim csDataTable2 as DataTable = csDataTable1.clonedim csDataRow2 as DataRow = csDataTable1.NewRow()csDataRow2.item("id") = 2csDataRow2.item("name") = "bb"接下来把Table2里的数据加到Table1里去:For each csDr as DataRow in csDataTable2.rows csDataTable1.import(csDr )next如果2个表种可能有主键一样的数据，那么还需要在循环中判断一下，相同主键存在的数据不添加。

参数解释：dt--导出的表。toFileName入到的Execl。strSheetNameExecl中的sheet名。privatevoiddoExport(DataTabledt,stringtoFileName,stringstrSheetName){Excel.Applicationexcel=newExcel.Application();//Execl的操作类//读取保存目标的对象Excel.WorkbookbookDest=excel.Workbooks._Open(toFileName,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value);//打开要导出到的Execl文件的工作薄。--ps:关于Missing类在这里的作用，我也不知道...囧Excel.WorksheetsheetDest=bookDest.Worksheets.Add(Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value,Missing.Value)asExcel.Worksheet;//给工作薄添加一个SheetsheetDest.Name=strSheetName;//自己定义名字O(∩_∩)O哈哈~introwIndex=1;intcolIndex=0;excel.Application.Workbooks.Add(true);//这句不写不知道会不会报错foreach(DataColumncolindt.Columns){colIndex++;sheetDest.Cells[1,colIndex]=col.ColumnName;//Execl中的第一列,把DataTable的列名先导进去}//导入数据行foreach(DataRowrowindt.Rows){rowIndex++;colIndex=0;foreach(DataColumncolindt.Columns){colIndex++;sheetDest.Cells[rowIndex,colIndex]=row[col.ColumnName].ToString();}}bookDest.Saved=true;bookDest.Save();excel.Quit();excel=null;GC.Collect();//垃圾回收}不知道你能理解吗，这个方法是肯定可行的。我试过有不懂的地方可以问我

Dim n1 As String n1 = InputBox("请输入数字") Dim i As Integer "行数 datagridview1.Rows(0).Cells(1).Value = n1 For i = 1 To datagridview1.Rows.count-1 n1=n1+1 datagridview1.Rows(i).Cells(1).Value = n1 Next......

给你提个建议吧，在streamWriter.WriteLine(strValue);这行加一个断点，然后观察一下strValue 的输出情况，很有可能是GenerateLine(string ?)的过程中产生的判断错误，然后输出了多余的空行。

public ActionResult GetData() { DataTable dtSource = new DataTable(); dtSource.Columns.Add(new DataColumn("姓名",typeof(string))); dtSource.Columns.Add(new DataColumn("年龄", typeof(int))); dtSource.Rows.Add(new object[]{"张三",20}); dtSource.Rows.Add(new object[] { "李四", 18 }); return View(dtSource ); }这样就可以了，不过建议你写个viewmodelList类来进行处理。

用格式化事件来做

先声明一个dataset DataSet ds = new DataSet(); SqlCommand cmd = new SqlCommand(safeSql, Connection); SqlDataAdapter da = new SqlDataAdapter(cmd); da.Fill(ds);DataTable table =ds.ds.Tables["表名"];foreach (DataRow row in table.Rows) { 程序体}

invite V(动词）1.invite sb to+地点 邀请某人去某地2.invite sb to do sth邀请某人做某事 3.be good for 对....有好处4.be bad for 对.....有坏处5.That"s too bad/I"m sorry to hear that 用于安慰对方的不幸6.去做某事go+ing7.sounds+adj 听起来.....8.It+takes +sb+时间 to do sth 某人做某事花了多少时间9.甲地+is+距离+from+乙地10.have+a+daj+三餐11.a lot=much more fun then 更有趣的多12.a lot=much+比较的 ....得多

最后一个 Print写错了，你这个样输出的还是原来的 df。要修改一下：df_new = df.sort_values(by=["col2"], ascending=True)print(df_new)

将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后，可以非常方便的进行各种数据处理。 21.1 列间求和 求总分（总分=语文+数学+英语） 对于上一章所提到的学生成绩表，仅用一个语句即可完成总分计算，并填充。 df["总分"]=df["语文"]+df["数学"]+df["英语"] 完整代码如下： from pandas import read_excel file="d:/student.xlsx" #见第18章表18-1 df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={"学号":str}) df["总分"]=df["语文"]+df["数学"]+df["英语"] print(df.head()) #df.head()的作用是仅显示5行记录。 运行结果如下： 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 248 NaN 1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 267 NaN 2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 237 NaN 3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 267 NaN 4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 269 NaN 21.2替换 既可以将对满足条件的行和列的数据替换，也可以对整个集合的数据按照条件进行替换。 df["总分"].replace(310,"x",inplace=True) 将总分列的数值“310”替换为“x”。inplace=True表示改变原数据。 df.replace(76,0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“76”替换为“0”。 df.replace([98,76,99],0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。 21.2排序 既可以将某一列作为关键字段排序，也可以将几个列分别作为主、次关键字段进行排序。排序既可以按升序排序，也可以按降序排序。 函数sort_values()的语法格式如下： df.sort_values(by=[“col1”,”col2”,......,”coln”],ascending=False) 其中，coln表示列名，也可以是列名的列表；ascending表示排序方式，值为True表示升序，可以省缺，值为False表示降序。 如： df=df.sort_values(by=["总分"],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序。 df=df.sort_values(by=["总分","语文"],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序，若“总分”相同，再按照“语文”成绩从高到低排序。 21.3 字段截取 函数slice()可以从某列中截取字符串。格式如下： slice(start,stop) 其中，start表示开始位置；stop表示结束位置 例： df["年级"]=df["学号"].str.slice(0,2) 通过此语句可以截取学号字段的第1、2个字符，并赋值给年级字段。 21.4 记录抽取 可以抽取满足条件的记录。 例：抽取总分>300的记录。 df[df.总分>300] 抽取总分在300到310之间（包括300和310）的记录。 df[df.总分.between(306,310)] 抽取学号中包含“0803”的记录。这样可以非常方便的抽取某个班的信息。 df[df.学号.str.contains("0803",na=False)] 此处的na=False，含义是如遇到NaN这样的数据，直接做不匹配处理。 21.5修改记录 1、整列替换 我们在前面已经给整列填充过数据，填充时原来的数据就被覆盖了。 即如下语句： df["总分"]=df["语文"]+df["数学"]+df["英语"] 2、个别修改 如将值‘99"替换为值‘100"，可用如下语句： df.replace("99","100") 将指定列的值替，如将语文列和英语列的值‘99"替换为值‘100"，可用如下语句： df.replace({"语文":99,"英语":99},100) 可用如下程序去验证： from pandas import read_excel file="d:/student.xlsx" df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={"学号":str}) print(df[(df.语文==99) |(df.英语==99)]) df=df.replace({"语文":99,"英语":99},100) print(df[(df.语文==99) |(df.英语==99)]) 运行结果为： 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 28 29 090802 丁能通 09 NaN 119 120 99 338 NaN 29 30 090203 沈丹妮 09 NaN 109 108 99 316 NaN Empty DataFrame Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, 总分, 名次] Index: [] 可以看出，第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录，替换语句执行以后，df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。 21.6记录合并 函数concat()()的格式如下： concat([dataFrame1,dataFrame2,......]，ignore_index=True) 其中，dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合；ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。 concat()函数和append()函数的功能非常相似。 例： import pandas #导入pandas模块 from pandas import read_excel #导入read_execel file="d:/student.xlsx" #变量file表示文件路径，注意"/"的用法 数据见第18章表18-1 df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={"学号":str}) # 将Excel文件导入到DataFrame变量中 df=df[:5] #截取df的前5个记录 print(df) #输出df df1=df[:3] #截取df的前3个记录存入df1中 df2=df[3:5] #截取df的最后2个记录存入df2中 df3=pandas.concat([df2,df1]) #将df2与df1合并存入df3中 print(df3) #输出df3 运行结果如下： 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN 1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN 2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN 3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN 4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN 4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN 0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN 1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN 2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN 由于合并时是将df1合并到df2中，可以看出，索引仍然保持原来的状态。 21.7统计次数 可以用如下方法统计出某个值在某行或者某个范围出现的次数。 from pandas import read_excel file="d:/student.xlsx" df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={"学号":str}) df=df[:5] print(df) print(df["语文"].value_counts()) 输出结果如下： 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 NaN NaN 1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN 2 3 070103 李文博 NaN NaN 89 72 76 NaN NaN 3 4 070204 姜海燕 NaN NaN 89 89 89 NaN NaN 4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 NaN NaN 89 3 84 1 91 1 Name: 语文, dtype: int64 可以看出，通过value_counts()函数可以统计出列中各值出现的次数。 value_counts()函数的参数还有 ： ascending，当ascending=True时升序排列，当ascending=False时升序排列（此时该参数可省缺）； normalize，当normalize=True时，显示的不再是各值出现的次数，而是占比。 将上例中的语句print(df["语文"].value_counts())改为： print(df["语文"].value_counts(ascending=True,normalize=True)) 则输出结果变成了： 91 0.2 84 0.2 89 0.6 Name: 语文, dtype: float64 21.8按值查找 print(df["语文"].isin([84,91])) 它的作用是查找‘语文"列中值和isin所指的列表中元素一致的记录，如果找到结果为True，否则为False。 输出结果： 0 True 1 False 2 False 3 False 4 True Name: 语文, dtype: bool 21.9数据分区 根据某个分区标准，将数据按照所属区域进行划分，并用相应的标签表示，可以用cut()方法来实现。 语法格式如下： cut(series, bins, right=True, labels=NULL) 其中： series表示需要分组的数据； bins表示分组的依据，是一个列表，其元素为划分分区的边界值，如[0,72,96,120]，就是划分3个分区，即0~72、72~96、96~120，默认的是“左包右不包”； right表示分组时右边是否闭合； labels表示分组的自定义标签，也可以不重新定义。 下面对上述学生成绩表中的语文成绩进行分组，并增加一个新的列“语文等级”。 import pandas as pd from pandas import read_excel #导入read_execel file="d:/student.xlsx" df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={"学号":str}) df["年级"]=df["学号"].str.slice(0,2) df["班级"]=df["学号"].str.slice(0,4) df.总分=df.语文+df.数学+df.英语 bins=[0,72,96,max(df.语文)+1] # lab=["不及格","及格","优秀"] grade=pd.cut(df.语文,bins,right=False,labels=lab) df["语文等级"]=grade print(df.head()) print("语文成绩分等级统计结果:") print(df["语文等级"].value_counts()) 运行结果如下： 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 语文等级 0 1 070101 王博宇 07 0701 84 71 93 248 及格 1 2 070102 陈冠涛 07 0701 89 89 89 267 及格 2 3 070103 李文博 07 0701 89 72 76 237 及格 3 4 070204 姜海燕 07 0702 89 89 89 267 及格 4 5 070205 林若溪 07 0702 91 95 83 269 及格 语文成绩分等级统计结果: 及格 17 优秀 10 不及格 4 Name: 语文等级, dtype: int64

很显然是找不到hwInfo.dll文件，hwInfo.dll是一个用于提取硬盘序列号、CPU相关信息、主板序列号以及网卡MAC地址的动态链接库，用于为共享软件产生机器码提供硬件特征值。应该是你安装drivethelife（驱动人生)软件时，hwInfo.dll文件被杀毒软件当病毒杀了吧？可以百度一下dwInfo.dll下载一个回来拷贝到F:/prongramfiles/drivethelife/目录试试，如果还不行可以在运行中输入：regsvr32F:/prongramfiles/drivethelife/hwlnfo.dll再试试。希望能帮到你！