题目链接：http://poj.org/problem?id=2777DescriptionChosenProblemSolvingandProgramdesignasanoptionalcourse,youarerequiredtosolveallkindsofproblems.Here,wegetanewproblem.ThereisaverylongboardwithlengthLcentimeter,Lisapositiveinteger,sowe
系统 2019-08-12 01:52:30 2191
1字符串中加空格"".join(list(user_q))2dic转jsonhjson=json.dumps(stand_q_dic,ensure_ascii=False)3str转jsonstringhjson=json.loads(psrser_json)message=hjson["message"]文件fp=open('data_for_bigru/char_c2i_128.json','r+')dict=json.load(fp)print(di
系统 2019-09-27 17:55:06 2190
原因1:导入包中没有__init__文件,无法被识别为python包原因2:在main主函数中使用了相对导入,Python是不支持常规相对导入形式(from..importxxx)原因1好解决,原因2解决方式如下:在main主函数中使用sys.path.append()进行导入:importosimportsyssys.path.append(os.path.abspath('../XXX'))importxxuif__name__=='__main__'
系统 2019-09-27 17:54:52 2190
爬取图片方法一:requests#!/usr/bin/python2.7#-*-coding:utf-8-*-importreimportrequestsimportosimportshutilsuyan_url='http://www.xiaohuar.com/s-1-2069.html'response=requests.get(suyan_url)#print(response.content)lists=re.findall(r'href="(?:
系统 2019-09-27 17:53:30 2190
作为近两年来最火的编程语言的python,受到广大程序员的追捧必然是有其原因的，如果要挑出几点来讲的话，第一条那就python语法简洁，易上手，第二条呢?便是python有着极其丰富的第三方的库。所以不管你使用的关系型数据库是oracle，mysql,sqlserver,还是关系型数据库redis,mongoDB。python都有有与之对应的第三方库。下面就来为大家一一介绍一下!Mysql我们先来看看如何对接mysql数据库，python2和python3
系统 2019-09-27 17:53:13 2190
python是一个很有趣的语言，可以在命令行窗口运行。python中有很多功能强大的模块，这篇经验告诉你，如何使用python的pygal模块绘制反正切函数图像。1.简介pygal是一个SVG图表库。SVG是一种矢量图格式。全称ScalableVectorGraphics--可缩放矢量图形。用浏览器打开svg，可以方便的与之交互。2.pygal安装Windows下pygal的安装比pip还要简单，直接在命令模式执行python-mpipinstall--u
系统 2019-09-27 17:51:22 2190
本文先了解一个简单阈值函数，以了解一个阈值算法的具体参数。然后比较不同阈值函数的区别。同样的，先用一副图说明本文重要大纲：#!usr/bin/envpython#coding:utf-8importcv2img=cv2.imread('cat.jpg')img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#先将图像矩阵进行二值化#img=cv2.imread('cat.jpg'，0)#也可以直接将图像用灰度值读入，其中0就表示用
系统 2019-09-27 17:51:14 2190
图片版PDF无法复制,转化成文字版的PDF后使用更方便.我们需要用到python3.6,pypdf2,ghostscript,PythonMagick,百度文字识别服务和pdfkit.安装安装python3.6略安装ghostscripthttps://ghostscript.com/download/gsdnld.html安装wkhtmltopdfhttps://wkhtmltopdf.org/downloads.htmlpip安装PyPDF2,ghos
系统 2019-09-27 17:49:31 2190
对于pandas的dataframe，绘制直方图方法如下：//pdf是pandas的dataframe,delta_time是其中一列//xlim是x轴的范围，bins是分桶个数pdf.delta_time.plot(kind='hist',xlim=(-50,300),bins=500)对于pandas的dataframe，绘制概率密度图方法如下：//pdf是pandas的dataframe,delta_time是其中一列pdf.delta_time.d
系统 2019-09-27 17:45:41 2190
前言WAF上线之后，处理最多的是误报消除。产生误报有多种原因，比如web应用源码编写时允许客户端提交过多的cookie；比如单个参数提交的数值太大。把误报降低到了可接受的范围后，还要关注漏报。WAF不是神，任何WAF都可能被绕过。所以还需要定位漏过的攻击，明确漏报的原因，才能updateWAF的策略。要定位漏报，就必须分析Web应用的访问日志了。一个站点，每天产生的access日志大概接近1GB，显然靠肉眼看是不现实的。这就需要用python帮助自动分析。
系统 2019-09-27 17:37:54 2190
