系统 2019-08-29 22:57:54 2125
2009年的情人节又要来到，事业有成的Shawn正苦恼如何向女友Susan表达自己的心。99朵玫瑰？Dior限量版香水？还是法国餐厅的烛光晚餐？这些都已太平常，倒不是说不够分量，而是Shawn一定要让女友相信：她是自己生命中的“最真”，今后也是。时间：情人节的倒数第三天秘诀：寻找象征符号地点：FENIX情人节礼物最好提前两个月准备。纵观时尚潮流，国际各大品牌皆有自己的符号，最显著的莫过于印在包包或衣服上的大大LOGO，用来夺人眼球以表身份。向来符合国际惯例
系统 2019-08-29 22:46:29 2125
我们准备用WCFRIA做Silverlight的通信层，结果因为我的机器安装的是4.0，经过无数次测试，还去老外论坛问了，也没得到结果，因为这么久测试都是无法穿越，我就跟BOSS说无法穿越复杂的实体类型，结果老板今天叫另外一个同事测，一测试就可以通过，我回来研究了一下，怎么弄都还是不行。我开始怀疑是不是我的WCFRIA版本问题。我下载了最新的Sp1(SP2还只是PreView版），一安装上去,什么问题都没了，我的个汗啊,微软坑人噻。我把这个东东公布出来，希
系统 2019-08-29 22:34:05 2125
假设我们有一个UserInfo的javabean，那么在JSP页面使用此标签只需调用此标签即可<%UserInfouser=newUserInfo();user.setUserName("Xuwei");user.setAge(33);user.setEmail("test@test.test");pageContext.setAttribute("userinfo",user);%>
在所有关于软件维护的故事中，功能的扩展是一个永恒的话题。正因为软件系统需要功能的扩展，需要新功能的加入，才使我们的编程需要那么多的设计。可以说，正是因为新功能的扩展，使得原有的系统质量下降；正是因为软件质量的下降，才使我们需要进行深入的分析与研究，制订设计原则，总结设计模式；正是因为要解决软件质量下降的问题，经过一番艰苦卓绝的摸索过程，我们才认识到系统重构才是解决该问题的最佳方案。然而，事情总是这样的，每个系统当我们进行初次的设计时，设计思路、程序结构总是
系统 2019-08-29 21:59:08 2125
本文以实例形式分析了Python多进程编程技术，有助于进一步Python程序设计技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下：一般来说，由于Python的线程有些限制，例如多线程不能充分利用多核CPU等问题，因此在Python中我们更倾向使用多进程。但在做不阻塞的异步UI等场景，我们也会使用多线程。本篇文章主要探讨Python多进程的问题。Python在2.6引入了多进程的机制，并提供了丰富的组件及api以方便编写并发应用。multiprocessing包的组
系统 2019-09-27 17:56:51 2124
dict的很多方法跟list有类似的地方，下面一一道来，并且会跟list做一个对比嵌套嵌套在list中也存在，就是元素是list，在dict中，也有类似的样式：>>>a_list=[[1,2,3],[4,5],[6,7]]>>>a_list[1][1]5>>>a_dict={1:{"name":"qiwsir"},2:"python","email":"qiwsir@gmail.com"}>>>a_dict{1:{'name':'qiwsir'},2:'p
系统 2019-09-27 17:56:38 2124
昨天在上厕所的时候突发奇想，当你把usb插进去的时候，能不能自动执行usb上的程序。查了一下，发现只有windows上可以，具体的大家也可以搜索(搜索关键词usbautorun)到。但是，如果我想，比如，当一个usb插入时，在后台自动把usb里的重要文件神不知鬼不觉地拷贝到本地或者上传到某个服务器，就需要特殊的软件辅助。于是我心想，能不能用python写一个程序，让它在后台运行。每当有u盘插入的时候，就自动拷贝其中重要文件。如何判断U盘的插入与否?首先我们
系统 2019-09-27 17:56:35 2124
爬虫的概念：爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化程序爬虫的分类：主要有四类：通用网络爬虫，聚焦网络爬虫，增量式网络爬虫，深层网络爬虫爬虫的流程：常见的几种爬虫问题：主要有五类：静态网页的爬取，Ajax数据的爬取，动态渲染页面爬取，验证码的识别，代理的使用常见的爬虫框架：pyspider框架，Scrapy框架分布式爬虫：在多台机器上运行爬虫程序爬虫的一些常用"库"：解析库：lxml;BeautifulSoup;pyquery;tesserocr请求库：r
系统 2019-09-27 17:56:05 2124
这是最近找机器学习实习的一个笔试题：看到这个题的时候第一想法就是用关联规则(Apriori算法)来实现。关联规则最重要的就是支持度Support和置信度Confidence。支持度的计算方法：#下面式中X∩Y表示X和Y同时发生的次数，N表示总事物数support(X->Y)=X∩Y/N置信度的计算方法：confidence(X->Y)=support(X->Y)/support(X)知道支持度和置信度的计算方法之后就可以实现上面算法了，首先本题给的数据集比
系统 2019-09-27 17:56:04 2124
