3.配置客户端主OD认证MacOSX的客户端使用Utilities目录中的DirectoryUtility程序来设置.A.添加一个主OD到目录服务搜索路径1.运行DirectoryUtility并登录,点击"+"按钮以添加目录服务到本地的目录搜索.建议使用你的服务器名，当然用IP地址也可以.点击OK.2.DirectoryUtility将通过你的服务器获得配置信息，然后让你做"认证绑定"(authenticatedbind).当你希望通过计算机列表来管理用
系统 2019-08-29 22:26:24 1836
一些页面自动跳转的实现功能：5秒后，自动跳转到同目录下的02view.html文件1）html的实现优点：简单缺点：StrutsTiles中无法使用2）javascript的实现setTimeout("javascript:l
系统 2019-08-12 09:29:44 1836
本文实例讲述了python求众数问题的方法，是一个比较典型的应用。分享给大家供大家参考。具体如下：问题描述:多重集中重数最大的元素称为众数...就是一个可以有重复元素的集合,在这个集合中重复的次数最多的那个数就叫它的众数...如S=[1,2,2,2,3,5]重数是2,其重数为3实例代码如下:list_num=[]list_num_count=0dict_num={}#从文件读入,文件第一行为集合中元素的个数,以后每一行为一个元素list_num_count
系统 2019-09-27 17:56:21 1835
本文实例为大家分享了pythonopencv摄像头应用的具体代码，供大家参考，具体内容如下1、安装下载安装包pipinstallopencv_python-2.4.12-cp27-none-win_amd64.whl2、代码#coding=utf-8importcv2importtimecap=cv2.VideoCapture(0)#读取摄像头，0表示系统默认摄像头whileTrue:ret,photo=cap.read()#读取图像cv2.imshow(
系统 2019-09-27 17:56:15 1835
原文链接：https://blog.csdn.net/None_yel/article/details/91416821（现在人工智能非常火爆，很多朋友都想学，但是一般的教程都是为博硕生准备的，太难看懂了。最近发现了一个非常适合小白入门的教程，不仅通俗易懂而且还很风趣幽默。所以忍不住分享一下给大家。点这里https://www.cbedai.net/ialexanderi可以跳转到教程。）进程简介使用场景线程简介使用场景协程简介使用场景进程与线程之间的关系
系统 2019-09-27 17:54:54 1835
前言本文主要给大家介绍的关于Python批量压缩png的相关资料，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍：1.需求为什么会有这个需求？是因为游戏的资源大多是png图片，需要压缩，但是有些图片和文件夹里的图片，美术不想压缩，比如一些带透明度的光圈或者游戏的主要元素。所以要过滤下。发现python这个语言比较适合用在这个场景。所以写了点python.2.源码importos,sysimportos.pathrootdir=sys.path
系统 2019-09-27 17:54:16 1835
MongoDB:非关系型数据库文件管理阶段：优点：可以长期保存存储大量数据使用简单缺点：数据一致性差数据大的时候，查找修改不便随着时间增长，冗余度大数据库管理阶段：优点：降低冗余度提高增删改查效率易扩展方便调用和自动化处理缺点：上手相对复杂数据：能够输入到计算机中，并被识别处理的信息集合数据结构：计算机存储、组织数据的方式；数据库：按照一定数据结构存储管理数据的仓库。在数据库管理系统管理和控制下，在一定介质上的数据集合数据库管理系统：管理数据库的软件，用于
系统 2019-09-27 17:52:59 1835
Flask或者其他框架都是封装的比较完善，我们可以不去关注路由、SESSION等到底是怎么实现的，现在我们使用socket来实现一个带有注册、登录功能的Todo网站，这样能对后端框架了解的稍微更深入一点（当然你也可以直接去看Flask源码）。主程序runserver.py代码如下：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importsocketfromextsimportRequestfromrouteimportre
系统 2019-09-27 17:52:26 1835
本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下：一介绍pandas（PythonDataAnalysisLibrary）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。pandas主要提供了3种数据结构：1）Series，带标签的一维数组。2）DataFrame，带标签且大小可变的二维表格结构。
系统 2019-09-27 17:52:24 1835
pythonelasticsearch从创建索引到写入数据创建索引fromelasticsearchimportElasticsearches=Elasticsearch('192.168.1.1:9200')mappings={"mappings":{"type_doc_test":{#type_doc_test为doc_type"properties":{"id":{"type":"long","index":"false"},"serial":{"t
系统 2019-09-27 17:51:01 1835
