之前想爬取一些淘宝的数据，后来发现需要登录，找了很多的资料，有个使用request的sessions加上cookie来登录的，cookie的获取在登录后使用开发者工具可以找到。不过这个登录后获得的网页的代码是静态的，获取动态网页还得另寻他法，一般需要的数据可以在网页的源码中得到，但是你知道的，有些动态加载的就不是那么简单了，而且我发现这样获得的源码中，有些想要获取的数据的格式是经过改动的，比如我要某个商品的具体链接，发现并不能直接使用。总体而言，这是一次失
系统 2019-09-27 17:54:47 1445
实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，
系统 2019-09-27 17:54:47 1445
Python单元测试unittest中提供了一下四种装饰器实现测试跳过和预期故障。（使用Python2.7.13）请查考Python手册中：https://docs.python.org/dev/library/unittest.htmlThefollowingdecoratorsimplementtestskippingandexpectedfailures:#以下装饰器实施测试跳过和预期故障：@unittest.skip(原因)Unconditiona
系统 2019-09-27 17:54:46 1445
#!/usr/bin/python#coding:utf-8importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#shape是维度，dtype是元素的类型printa.shapeprinta.dtype#使用函数生成等差数列数组x1=np.arange(1,11,2)x2=np.linspace(1,9,5)printx1,x2#求数组中的最大值和最小值printnp
系统 2019-09-27 17:54:45 1445
主要逻辑是判断文件的最后修改时间与创建时间是否在秒级别上一致，此代码适用于Python2.importtimeimportos#ReadfimenameFileName='D:/scapegoat/xx.csv'#printfilecreationtimeprinttime.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S',time.localtime(os.stat(FileName).st_ctime))#printfilemodifiedtim
系统 2019-09-27 17:54:41 1445
今天在网上找了半天，发现很多关于此题目的程序都只能接收数据，所以随便找了个程序研究了一下，然后做出一些修改代码如下：fromsocketimport*importthreadingtcp_socket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)tcp_socket.connect(('192.168.1.102',8080))true=Truedefrece_msg(tcp_socket):globaltruewhiletrue:recv_ms
系统 2019-09-27 17:54:41 1445
正则表达式什么是正则表达式？正则表达式是对字符串（包括普通字符（例如，a到z之间的字母）和特殊字符（称为“元字符”））操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是一种文本模式，该模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串。正则表达式可以干什么?快速高效的查找与分析字符串进行有规律查找比对字符串，也叫：模式匹配具有查找、比对、匹配、替换、插入
系统 2019-09-27 17:54:35 1445
python里面可以将路径里面的\替换成/避免转义。os.walk方法可以将目标路径下文件的root，dirs，files提取出来。后面对每个文件进行操作。切片操作[:]判断是否为.jpg或.JPG文件。shutil的copy方法将文件从旧路径复制到新路径。glob的glob方法提取目标文件夹的所有图片，对每张图片进行显示保存等操作。详细代码及注释如下：importosimportshutilimportglobimportcv2path='C:/User
系统 2019-09-27 17:54:30 1445
本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：决策树算法优缺点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标称型算法思想：1.决策树构造的整体思想：决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是
系统 2019-09-27 17:54:26 1445
Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix拥有array的所有特性。但在数组乘和矩阵乘时,两者各有不同,如果a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积如果a,b是数组的话,则a*b是数组的运算1.对数组的操作>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>aarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>b=a.copy
系统 2019-09-27 17:54:15 1445
