PS:这个可以举一反三,如新云或NB等asp文章系统都可转为dedecms或其它php的cms
//读取mdb数据库例程
set_time_limit(0);
$conn = new com("ADODB.Connection");
$connstr = "DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb)}; DBQ=". realpath("E:\web2\qq.mdb");
$conn->Open($connstr);
$rs = new com("ADODB.RecordSet");
$rs->Open("select * from PE_Article Where ArticleID>0 orDER BY ArticleID ASC",$conn,1,1);
$conn2 = mysql_connect("localhost","root","");
mysql_select_db("dede",$conn2);
mysql_query("SET NAMES GBK",$conn2);
$i=0;
while(! $rs->eof) {
$id = $rs->Fields('ArticleID')->value;
$title = addslashes($rs->Fields('Title')->value);
$classid = $rs->Fields('ClassID')->value;
$keywordstr = $rs->Fields('Keyword')->value;
$keywordstr = str_replace("|"," ",$keywordstr);
$keyword = trim($keywordstr);
$datestr = $rs->Fields('UpdateTime')->value;
$datearr = explode("-",$datestr);
$yy = $datearr[0] ;
$mm = $datearr[1] ;
$dd = rand(1,28);
$time=mktime(0,0,0,$mm,$dd,$yy);
$content =addslashes($rs->Fields('Content')->value);
$content = str_replace('[InstallDir_ChannelDir]{$UploadDir}','/UploadFiles',$content);
//$uploadfile = $rs->Fields('UploadFiles')->value;
$sql0 = "select ID from dede_archives where ID='$id'";
$rs0 = mysql_query($sql0,$conn2);
$row = mysql_fetch_array($rs0);
if(intval($row['ID'])==0){
$sql1 = "insert into dede_archives (ID,typeid,channel,title,sortrank,pubdate,senddate,adminID,keywords) values ('$id','$classid',1,'$title','$time','$time','$time',1,'$keyword')";
$rs1 = mysql_query($sql1,$conn2);
if(!$rs1){
echo $sql1;
echo "
";
echo mysql_error();
echo "
";
//exit;
}
$id2 = mysql_insert_id();
if($id2>0){
$sql2 = "insert into dede_addonarticle (aid ,typeid, body ) values('$id','$classid','$content');";
$rs2 = mysql_query($sql2,$conn2);
if(!$rs2){
echo $sql2;
echo "
";
echo mysql_error();
echo "
";
//exit;
}
}
}
$rs->MoveNext();
$i++;
if($i%50==0)sleep(5);
}
echo "完成";
?>

译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

人工智能(AI)在流行文化和政治分析中经常以两种极端的形式出现。它要么代表着人类智慧与科技实力相结合的未来主义乌托邦的关键,要么是迈向反乌托邦式机器崛起的第一步。学者、企业家、甚至活动家在应用人工智能应对气候变化时都采用了同样的二元思维。科技行业对人工智能在创建一个新的技术乌托邦中所扮演的角色的单一关注,掩盖了人工智能可能加剧环境退化的方式,通常是直接伤害边缘人群的方式。为了在应对气候变化的过程中充分利用人工智能技术,同时承认其大量消耗能源,引领人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能对环境影响的

Wav2vec 2.0 [1],HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型,通过在多达上万小时的无标注语音数据(如 Libri-light )上的自监督学习,显著提升了自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),语音合成(Text-to-speech, TTS)和语音转换(Voice Conversation,VC)等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本,不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是

条形统计图用“直条”呈现数据。条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少画成长短不同的直条,然后把这些直条按一定的顺序排列起来;从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图分为:单式条形统计图和复式条形统计图,前者只表示1个项目的数据,后者可以同时表示多个项目的数据。

arXiv论文“Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in Autonomous Driving“,2022年5月,加拿大滑铁卢大学的工作。虽然自主驾驶的监督检测和分类框架需要大型标注数据集,但光照真实模拟环境生成的合成数据推动的无监督域适应(UDA,Unsupervised Domain Adaptation)方法则是低成本、耗时更少的解决方案。本文提出对抗性鉴别和生成(adversarial d

数据通信中的信道传输速率单位是bps,它表示“位/秒”或“比特/秒”,即数据传输速率在数值上等于每秒钟传输构成数据代码的二进制比特数,也称“比特率”。比特率表示单位时间内传送比特的数目,用于衡量数字信息的传送速度;根据每帧图像存储时所占的比特数和传输比特率,可以计算数字图像信息传输的速度。

数据分析方法有4种,分别是:1、趋势分析,趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪;2、象限分析,可依据数据的不同,将各个比较主体划分到四个象限中;3、对比分析,分为横向对比和纵向对比;4、交叉分析,主要作用就是从多个维度细分数据。

在日常开发中,对数据进行序列化和反序列化是常见的数据操作,Python提供了两个模块方便开发者实现数据的序列化操作,即 json 模块和 pickle 模块。这两个模块主要区别如下:json 是一个文本序列化格式,而 pickle 是一个二进制序列化格式;json 是我们可以直观阅读的,而 pickle 不可以;json 是可互操作的,在 Python 系统之外广泛使用,而 pickle 则是 Python 专用的;默认情况下,json 只能表示 Python 内置类型的子集,不能表示自定义的


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

mPDF
mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版