我需要在mysql环境中存储正常运行时间。正常运行时间从几小时到一年以上不等。我正在考虑为MySQL使用DATETIME类型。我正在使用python，并且正常运行时间从
def convertdate(lastrestart):
# now in datetime
nowdt=datetime.now()
# last_restarted in datetime
lastrestarted_dt=datetime.strptime(lastrestart, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# timedelta in datetime!
uptimeInDT=nowdt-lastrestarted_dt
#timedelta in seconds
secondsUptime=uptimeInDT.seconds
# string conversion wont work so much for a datetime field.
print str(uptimeInDT)
这是完成这项工作的最好方法吗？我可以使用其他解决方案吗？mysql中的SEC_TO_TIME（）的范围较小，无法正常工作，并且从sec到datetime没有任何功能。也许我应该节省时间并习惯这一点。谢谢
我在玩图形和 python，我正在尝试在所有可能的方阵上测试一些代码，这些方阵代表邻接矩阵（即具有 0 和 1 的矩阵）。
我们知道有 2^{n^2} 个可能的 nxn 矩阵。
在 python 中生成所有可能的 nxn 二进制矩阵的最佳代码是什么？
我正在尝试对60000x100矩阵的外积进行归一化求和.我想用numpy方式来做,因为我的解决方案受到列表解析中的python for循环的约束:
def covariance_over_time(X):
B = np.sum(np.array([np.outer(x, x) for x in X]),axis=0)
B = np.true_divide(B, len(X))
return B
请注意,即使这个解决方案有效,它也是单线程的,因此当X有60000行和100列时非常慢.
我尝试过其他方法,例如stackoverflow上的描述.链接中发布的答案适用于小矩阵,在几秒钟后出现错误.你知道为什么吗？(注意:我有6个TeraByte的RAM,因此我不太可能遇到内存问题,因为我根本没有看到内存使用量增长!)
我正在尝试安装这个软件,一些用于在本地mongodb数据库中搜索的脚本:https: //github.com/wimremes/cve-search/blob/master/README.md
由于search.py脚本失败了,我试图按照建议添加一些索引:
db.cpe.ensureIndex( {id:1 } )
db.cves.ensureIndex( {id:1} )
db.cves.ensureIndex( {vulnerable_configuration:1} )
db.vfeed.ensureIndex( {id:1} )
但是这段代码不起作用:ensureIndex失败并出现此错误:
File "build/bdist.linux-i686/egg/pymongo/collection.py", line 1672, in __call__
TypeError: 'Collection' object is not callable. If you meant to call the 'ensureIndex' method on a 'Collection' object it is failing because no such method exists.
并ensure_index( {id:1})返回此:
TypeError: if no direction is specified, key_or_list must be an instance of list
我怎么做才能获得新指数？
我有一组点，在这些点上我使用 scipy 来计算插值多项式。我希望拥有该函数的原语
self.p=interpolate.interp1d(self.__discreteDistribution['x'], self.__discreteDistribution['y'], kind='cubic')
我可以轻松地使用 scipy 计算一个区间内的积分值，使用
integrate.quad(self.p, 0, max)
我想要的是拥有 self.p() 的原语。我找到了 sympy，但我没有插值多项式的分析版本。
在这种情况下你会做什么？