.NET4.0并行计算技术基础（4）这是一个系列讲座，前面几讲的链接为：.NET4.0并行计算技术基础(1).NET4.0并行计算技术基础(2).NET4.0并行计算技术基础(3)版权声明在第一讲中。================================================19.3让一切“并行”——任务并行库原理及应用19.3.1任务并行库简介任务并行库（TPL：TaskParallelLibrary）是.NET4.0为帮助软件工程师
系统 2019-08-29 22:04:38 1830
过去在主页的边栏中就有“我的电子书”，现在被iteye改没了，有网友问到了，我就把地址公布一下吧：http://fangang.iteye.com/blog/pdf其它文章，可以访问我的百度文集：http://www.baidu.com/p/Mooodo?from=wenku另外，我还有以下几个博客网站，我都尽量保持同步发布：http://blog.csdn.net/mooodohttp://www.cnblogs.com/mooodo/我的电子书地址
系统 2019-08-29 21:59:16 1830
C/C++部分：1，C的全局变量和局部变量，用同一个名字C是否允许？多个子函数和全局变量重名，在局部函数里究竟指的是哪个？2，intconst*p和int*constp的区别3，函数指针和指针函数的区别，为什么会用到函数指针？提示---和函数数组有关系。函数数组？？4，算法部分，递归排序插入排序5，MFC基本的三种类型，单文档对话框建成之后有多少个类单片机和Arm部分：1，单片机中断的类型2，在初始化配置寄存器时的注意事项3，rs232几根线啥作用4，配置
系统 2019-08-12 09:29:55 1830
有一个需求就是需要对url进行进一步的划分得到详细的各个字段信息，下面是简单的实现：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-'''__Author__:沂水寒城功能:对URL进行分割，基于urlparse,publicsuffix,urllib编写'''fromurlparseimporturlparseimportcodecsfrompublicsuffiximportPublicSuffixListfromurllibi
系统 2019-09-27 17:57:16 1829
本文实例讲述了python网络编程，分享给大家供大家参考。具体方法如下：服务端代码如下：fromSocketServerimport(TCPServerasTCP,StreamRequestHandlerasSRH)fromtimeimportctimeHOST=''PORT=21567ADDR=(HOST,PORT)classMyRequestHandle(SRH):defhandle(self):print'connectingfrom..',self
系统 2019-09-27 17:56:18 1829
CSV数据格式如下所示：分类要求为：AAAI属于AI类,ICDM,SDM和KDD属于DM类，WWW属于NEW类上图所示第一列为名称，如何根据第一列的名称把前面的类别名称输出到第三列，实际效果为：如上图所示，第一列为名称，第三列为对应的类别名称，请给出python的实现代码答案对人有帮助，有参考价值0答案没帮助，是错误的答案，答非所问可以用pandas里面的map映射字典。In[1]:importpandasaspdIn[2]:df=pd.DataFrame
系统 2019-09-27 17:56:15 1829
python3.7链接：https://pan.baidu.com/s/1Lob447oqCgD6nb39sB9cig提取码：vn0apycharm链接：https://pan.baidu.com/s/1BndDvTG1hPnBmq5leu3gDQ提取码：3jus#huajiimportturtleast#-------------脸t.setup(960,959,0,0)t.color("orange")t.pensize("25")t.penup()t
系统 2019-09-27 17:53:49 1829
1.WhyFlask?官方文档详细，学习成本低，有利于项目其他成员迅速投入开发框架轻，可扩展性高，且有很多好用的扩展(extension)该框架仍在积极地维护和开发2.将要介绍到的Flask的扩展flaskblueprint用于注册、管理路由flask_restful用于支持构建RESTAPIsflask_migrate用于管理数据库版本迁移flask_sqlalchemyorm,用于映射数据库对象，提供数据操作方法3.项目结构-project-user-
系统 2019-09-27 17:53:26 1829
defsend_mail(to_mail,subject,data,filename=None):smtp_server='smtp.exmail.qq.com'from_mail=""mail_pass=""msg=MIMEMultipart()msg["From"]=from_mailmsg["To"]=','.join(to_mail)msg["Subject"]=Header(subject,'utf-8').encode()#构造htmld=da
系统 2019-09-27 17:53:10 1829
前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 1829
