1.缘起：我们经常需要对一些动态对象进行管理，最常见的例子就是在线用户管理。当一个用户成功登陆到服务器后，我们就需要将其管理起来；当他退出后，就不再需要再管理他了。这就是所谓动态对象的含义，这些对象并不是一直需要被管理，只有当其被激活后，才需要被管理。它们总是在“激活”状态和“非激活”状态之间不断地切换。我设计了对象管理器ESBasic.ObjectManagement.Managers.IObjectManager来管理类似的动态对象。这个类是ESBas
系统 2019-08-29 22:05:24 2075
创建者模式主要是为了所谓的高聚合，解耦合，遇到多种配件于一身的情况的时候，放在实体类里面不合适，放在工厂类也不合适，所以就添加了一个创建者类，专门对相应的零件进行组装，如同汽车了N中配件，同时要是各种配件互相联系的话也在这个Builder里面一并做了。明天准备去爬山，这个原理图就再补上吧：今天把uml补上了，不过对于uml初学的我就乱乱的先随便画一个吧，等以后慢慢入门了在斟酌里面的错误和细节：下面是我自己攒出来的例子（回来的时候着急，把书忘教室了，不知道书
系统 2019-08-12 09:30:33 2075
#include#include
系统 2019-08-12 09:27:30 2075
Watcher设置是开发中最常见的，需要搞清楚watcher的一些基本特征，对于exists、getdata、getchild对于节点的不同操作会收到不同的watcher信息。对父节点的变更以及孙节点的变更都不会触发watcher，而对watcher本身节点以及子节点的变更会触发watcher，具体参照下表。操作方法触发watcherwatcherstatewatchertypewatcherpathCreate当前节点getdata××××getchil
系统 2019-08-12 09:27:07 2075
题目给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例：给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7]，3/920/157返回它的最大深度3。思路BFS广度优先搜索，使用双端队列deque（因为性能比另外两种Queue好得多），在大循环内对二叉树的每个层做一次遍历，range(len(queue))使只遍历当前的层，每次大循环ans加1。由于每个节点仅访问一次，所以时间
系统 2019-09-27 17:56:23 2074
最近的django开发中用到了有序字典，所以研究了一下，以下。示例：有序字典和通常字典类似，只是它可以记录元素插入其中的顺序，而一般字典是会以任意的顺序迭代的。普通字典：由上面的结果可以看出对普通字典进行遍历，输出结果是无序的。下面是有序字典（需要导入collections包）：对比两种输出结果，不难发现，有序字典可以按字典中元素的插入顺序来输出。上面两个例子之所以字典中插入元素，而不是一开始就将字典中的元素定义好，是因为有序字典的作用只是记住元素插入顺序
系统 2019-09-27 17:55:00 2074
1。总体概要kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字，需要处理的点主要包括：（1）图片的预处理：将png，jpg等格式的图片转换成文本数据，本博客的思想是，利用图片的rgb16进制编码（255，255，255）为白色，（0，0，0）为黑色，获取图片大小后，逐个像素进行判断分析，当此像素为空白时，在文本数据中使用0来替换，反之使用1来替换。fromPILimportImage'''将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字'''pic=Im
系统 2019-09-27 17:54:43 2074
三角形等腰直角三角形12.7#coding:utf-8rows=int(raw_input('输入列数：'))i=j=k=1#声明变量，i用于控制外层循环（图形行数），j用于控制空格的个数，k用于控制*的个数#等腰直角三角形1print"等腰直角三角形1"foriinrange(0,rows):forkinrange(0,rows-i):print"*",#注意这里的","，一定不能省略，可以起到不换行的作用k+=1i+=1print"\n"python:
系统 2019-09-27 17:53:13 2074
python_opencv这个库功能还是非常强大的，可以读取本地摄像头的内容，并且可以直接使用不同分类器对人脸进行识别。这里主要展示使用opencv实现对笔记本摄像头中的人脸实时识别和标注。主要是笔记本摄像头实时获取画面，然后获取其中人脸的位置，并在人脸位置的正方形进行标注。代码主要如下：#导入cv模块importcv2cap=cv2.VideoCapture(0)#告诉OpenCV使用人脸识别分类器#分类器下载地址https://github.com/o
系统 2019-09-27 17:52:34 2074
一、安装PILPIL是PythonImagingLibrary简称，用于处理图片。PIL中已经有图片高斯模糊处理类，但有个bug（目前最新的1.1.7bug还存在），就是模糊半径写死的是2，不能设置。在源码ImageFilter.py的第160行：所以，我们在这里自己改一下就OK了。项目地址：http://www.pythonware.com/products/pil/二、修改后的代码代码如下：复制代码代码如下:#-*-coding:utf-8-*-fro
系统 2019-09-27 17:52:23 2074
