一、安装PythonPython比较稳定的两个版本是Python3.5和Python2.7，我用的是Python2.7，下载地址是：https://www.python.org/downloads/，下载之后按照正常的软件安装过程安装即可。配置Python环境变量：控制面板->系统->高级系统设置->环境变量->Path，在Path中添加python的安装路径，例如：C:\Python27；然后，一直点击确定orOK。python环境变量即配置完成，打开c
系统 2019-09-27 17:38:05 2093
设计缓存的目的缓存模块可以用来实现下列功能：提供了一系列的API它使得开发者不需要学习很多内部的工作机制，就可以将常用的缓存功能加入应用使用企业库的配置工具很容易配置性能高效线程安全，内部的代码考虑到了在多个线程调用，没有非预期的内部交互。使用后端存储，使得发生以外也可以保持数据的完整无缺。保证了内存中的数据和后端存储保持数据同步。本节讲述一些缓存模块设计的亮点，和设计的细节。还包括一些过期处理的设计和扫描处理的设计。1、设计亮点上图显示的是缓存模块中关键
系统 2019-08-29 23:19:28 2093
随着一个网站的业务不断扩展，数据不断增加，数据库的压力也会越来越大，对数据库或者SQL的基本优化可能达不到最终的效果，我们可以采用读写分离的策略来改变现状。读写分离现在被大量应用于很多大型网站，这个技术也不足为奇了。ebay就做得非常好。ebay用的是oracle，听说是用QuestSharePlex来实现主从复制数据。读写分离简单的说是把对数据库读和写的操作分开对应不同的数据库服务器，这样能有效地减轻数据库压力，也能减轻io压力。主数据库提供写操作，从数
系统 2019-08-29 22:36:16 2093
1.简介红黑树是一种自平衡二叉查找树。它的统计性能要好于平衡二叉树（AVL树），因此，红黑树在很多地方都有应用。在C++STL中，很多部分(目前包括set,multiset,map,multimap)应用了红黑树的变体(SGISTL中的红黑树有一些变化，这些修改提供了更好的性能，以及对set操作的支持)。它是复杂的，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中是高效的:它可以在O(logn)时间内做查找，插入和删除等操作。本文介绍了红黑树的基本性质和
系统 2019-08-29 22:31:11 2093
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系统 2019-08-29 22:29:02 2093
项目地址：https://github.com/jgilfelt/android-viewbadger以前都是自己写的，一不小心网上找到这个，觉得不错，以后直接copy了，方便快捷！packagecom.readystatesoftware.viewbadger;importandroid.content.Context;importandroid.content.res.Resources;importandroid.graphics.Color;imp
系统 2019-08-29 22:17:55 2093
Web应用实现国际化（i18n），主要包括两个方面一、页面（jsp）静态信息的国际化二、动态消息的国际化在开始Struts国际化之前，我们先来看一下java如何实现国际化主要步骤：1、创建属性文件（国际化资源文件）*国际化资源文件是有baseName+Locale构成,如MessagesBundle_en_US.properties*缺省的国际化资源文件是baseName.properties格式命名，如：MessagesBundle.properties
系统 2019-08-29 22:14:52 2093
TemplateMethod模式是比较简单的设计模式之一，但它却是代码复用的一项基本的技术，在类库中尤其重要。定义一个操作中的算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。TemplateMethod使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。一，结构：二，示例代码：/***算法骨架*@authorSalmon**/publicabstractclassDataAccessObject{publicabstractvoidconnect();p
系统 2019-08-12 09:30:14 2093
验证身份的对象元素在shiro中，用户需要提供principals（身份）和credentials（证明）给shiro，从而应用能验证用户身份：principals：身份，即主体的标识属性，可以是任何东西，如用户名、邮箱等，唯一即可。一个主体可以有多个principals，但只有一个Primaryprincipals，一般是用户名/密码/手机号。credentials：证明/凭证，即只有主体知道的安全值，如密码/数字证书等。认证流程securiyManag
系统 2019-08-12 09:30:02 2093
接上篇，开始make，原以为不会有啥问题，因为以前不带dbus用qt4.8.1交叉编译过好多次，出现的问题都一一解决了。谁知make的时候出现错误：Infileincludedfromqdbusconnection_p.h:70:0,fromqdbusconnection.cpp:52:qdbus_symbols_p.h:Infunction'voidq_dbus_get_version(int*,int*,int*)':qdbus_symbols_p.h
系统 2019-08-12 09:29:55 2093
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 2092
#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatJun816:13:362019@author:User"""importnumpyasnpimportpandasaspd#importmatplotlibasmpl#importmatplotlib.pyplotasplt#importdatetimeprint('\npd.read_table:')jddf=pd.read_csv('data\stock50.csv',sep=','
系统 2019-09-27 17:55:17 2092
本文实例讲述了Python简单处理坐标排序问题。分享给大家供大家参考，具体如下：前面一篇学了列表的冒泡排序算法，这一节利用此算法处理一下坐标排序的问题我实现的功能是从上到下，从左到右的排序坐标点#-*-coding:utf-8-*-#!python2a=[(4,5),(2,4),(3,4),(1,1),(2,5)]printadefzuobiaopaixu(a):b=[]l=len(a)foriinrange(l):j=iforjinrange(l):if
系统 2019-09-27 17:55:05 2092
网上有许多方法提到要用append或者loc直接赋值，但是我运行发现都不行，不知道为啥。我是想把原dataframe中的几行提出来放到新的dataframe中。方法如下：#按照原dataframe的列标题创建新的dataframeNewDataFrame=pd.DataFrame(columns=OriginalDataFrame.columns.values)#i为要提取的行号row=OriginalDataFrame.loc[[i]]frames=[N
系统 2019-09-27 17:54:37 2092
原文链接：https://blog.csdn.net/Anwel/article/details/79967261非常使用的方法：(亲测有效果)importpymysql#xlrd为python中读取excel的库，支持.xls和.xlsx文件#importxlrd#openpyxl库支持.xlsx文件的读写fromopenpyxl.reader.excelimportload_workbookfrombuiltinsimportint#cur是数据库的游
系统 2019-09-27 17:51:55 2092
