AOP全称为AspectOrientedProgramming，即面向切面编程。AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离，从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低，提高程序的可重用性，同时提高了开发的效率。推荐两篇关于这个的博文：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1212_lincy_jsaop/index.htmlhttp://www.alloyteam.com/2013/08/yong-aop-gai-sha
系统 2019-08-12 09:27:13 2248
第一题：某次科研调查时得到了n个自然数，每个数均不超过1500000000（1.5*109）。已知不相同的数不超过10000个，现在需要统计这些自然数各自出现的次数，并按照自然数从小到大的顺序输出统计结果。解题过程：直接sort快拍然后扫描一遍即可。第二题：在初赛普及组的“阅读程序写结果”的问题中，我们曾给出一个字符串展开的例子：如果在输入的字符串中，含有类似于“d-h”或“4-8”的子串，我们就把它当作一种简写，输出时，用连续递增的字母或数字串替代其中的
系统 2019-08-12 09:27:02 2248
ModelAndView的构造方法有7个。但是它们都是相通的。这里使用无参构造函数来举例说明如何构造ModelAndView实例。ModelAndView类别就如其名称所示，是代表了MVCWeb程序中Model与View的对象，不过它只是方便您一次返回这两个对象的holder，Model与View两者仍是分离的概念。最简单的ModelAndView是持有View的名称返回，之后View名称被viewresolver，也就是实作org.springframe
系统 2019-08-12 09:26:58 2248
Centos中安装Sublime编辑器1.从官网下载相应操作系统的下的安装包(http://www.sublimetext.com/2)，这里下的是linux下的安装包2.解压安装包，并将其放在/opt/下：tar-jxvfSublimeText2.0.1.tar.bz2-C/opt/3.链接sublime的启动文件到/usr/bin，以便可以在终端使用sublime启动：ln-s/opt/Sublime\Text\2/sublime_text/usr/b
系统 2019-08-12 09:26:47 2248
关于sql连接语句中的IntegratedSecurity=SSPI解决方法：即：SecuritySupportProviderInterface设置IntegratedSecurity为True的时候，连接语句前面的UserID,PW是不起作用的，即采用windows身份验证模式。只有设置为False或省略该项的时候，才按照UserID,PW来连接。IntegratedSecurity可以设置为:True,false,yes,no，这四个的意思很明白了，
系统 2019-08-12 09:26:45 2248
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系统 2019-09-27 17:57:04 2247
定时器执行循环任务：知识储备Timer(interval,function,args=None,kwargs=None)interval===》时间间隔单位为sfunction===》定制执行的函数使用threading的Timer类start（）为通用的开始执行方法cancel（）为取消执行的方法普通单次定时执行fromthreadingimportTimerimporttime#普通单次定时器defhandle():print("普通单次定时器函数被执
系统 2019-09-27 17:56:59 2247
字符编码Python主要识别文件内容，而不是关心拓展名—>解释器例：cmd中输入pythonxxx.txt也能运行显示文本内容字符—>（机器翻译）—>二进制字符如何对应特定数字的标准，这个标准就是字符编码。ASCIIGBKUnicodeUTF-8（UnicodeTransformaFormat）对于英文字符来说，1bytes中文字符，3bytes对于其他偏僻字符，更多的bytes存储>>>b=bytes('城市学院',encoding='utf-8')>>
系统 2019-09-27 17:56:43 2247
我的需求很简单，就是统计一下我的安装脚本执行的次数和时间，格式是这样的install_times:1|install_times:2018-09-0315:58:46install_times:2|install_times:2018-09-0315:58:50install_times:3|install_times:2018-09-0315:58:54首先我需要判断一下文件是否为空，我开始是这样写的importtimeimportosfile_list
系统 2019-09-27 17:56:10 2247
时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN和LSTM模型时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recur
系统 2019-09-27 17:56:06 2247
