http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1301一不小心写了一个三维的spfa思路很简单就是有点繁琐代码：#include#include#include#include#include
系统 2019-08-12 01:52:44 2158
zencart四个常用的数据库操作函数：1:$db->Execute();执行SQL语句2:$db->bindVars();在zen-cart电子商务程序中，使用查询，修改，删除语句的时候，sql语句的形成和变量的赋予都有严格的规则和技巧，大部分都是使用zencart$db对象下bindVars()函数来处理．比如查询email_address='熊斌@136.com'邮件的会员信息，那么你就可以如此操作．$email_address=zen_db_pre
系统 2019-08-12 01:51:55 2158
好久没有维护项目开发了，写存储过程开始有点手生了，真后悔没有早点总结一下以往项目经验啊。所以这里就开个篇记录点心得：1.首先要写好每个存储过程的版本说明，应该包括：版本号、修改日期、修改人、项目名称、应用范围（工作类型或者功能块）、修改描述如：－－Ver.1.02008-10-16EnliXXXproject（装配工作站）：新建功能2.名称命名很重要，既然要表达出功能的意义，又要尽量统一描述方式项目存储过程编写
系统 2019-08-12 01:51:28 2158
这次我们编辑一个返回User对象、List、Map、User[]的形式，并且用axis2的工具完成发布WebService。不再复制class到axis2的工程目录下。下面看看服务器端WebService代码：代码packagecom.hoo.service;importjava.util.ArrayList;importjava.util.HashMap;importjava.util.List;importjava
系统 2019-08-12 01:32:30 2158
Apriori代码importpandasaspd#自定义连接函数，用于实现L_{k-1}到C_k的连接defconnect_string(x,ms):"""x:频繁项集列表ms:连接符，这里用‘---’return:返回长度+1的频繁项集，即L_{k-1}到C_k的连接"""x=list(map(lambdai:sorted(i.split(ms)),x))#去除序列中的连接符，并将元素排列n=len(x[0])#每个频繁项集的长度为nr=[]forii
系统 2019-09-27 17:57:00 2157
原理使用pythonwin32库调用word底层vba，将word转成pdf安装pywin32pipinstallpywin32python代码fromwin32com.clientimportgencachefromwin32com.clientimportconstants,gencachedefcreatePdf(wordPath,pdfPath):"""word转pdf:paramwordPath:word文件路径:parampdfPath:生成p
系统 2019-09-27 17:55:09 2157
python自带了四种数据结构：列表、字典、元组、集合，本章主要介绍第一种：列表。列表：有序的、可变的对象集合动态的：长度可以随时变化异构的：数字与字符串等不同类型的变量可以存在一个列表里元组：有序的、不可变的对象集合简单来说就是一个常量列表。字典：无序的键值对集合就类似C++里面的map。注意字典增加元素的插入顺序没有任何意义。在一个字典中，键的值是唯一的。集合：无序的、唯一对象的集合类似C++中的set。但是是没有顺序的。1、in操作符使用in操作符来
系统 2019-09-27 17:55:09 2157
Python自动生成代码-通过tkinter图形化操作并生成代码框架背景脚本代码Demo_CodeGenerator.pydisplay.pyFileHandler.py:脚本运行结果：脚本代码目录其它好玩的Python脚本背景在写代码过程中，如果有频繁重复性的编码操作，或者可以Reuse的各类代码，可以通过Python写一个脚本，自动生成这类代码，就不用每次手写、或者copy了。比如新建固定的代码框架、添加一些既定的软件逻辑，通讯协议、消息模板等等，再编
系统 2019-09-27 17:54:25 2157
如果页数太多的话，全部显示在页面上就会显得很冗杂可以在页面中显示规定的页码数例如：book_list.html：书籍列表序号id书名{%forbookinbooks%}{{forloop.counter}}{{book.id}}{{book.title}}{%endfor%}«{{page_html|safe}}»views.py：fromdjango.shortcutsimportrenderfromapp01importmodelsdefbook_li
系统 2019-09-27 17:52:03 2157
算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM，opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c
系统 2019-09-27 17:51:17 2157
