一、检测FTP是否安装:右击打开终端输入rpm–qvsftpd显示packagevsftpdisnotinstalled说明没有被安装安装时输入命令：yuminstallvsftpd显示fastetstmirror,securityyouneedtoberoottoperformthiscommand说明没有权限输入su回车，再输密码就可以了再次运行安装命令yuminstallvsftpd安装完毕！运行命令:二、配置命令:#Vi/etc/vsftpd/vs
系统 2019-08-12 01:32:29 2318
刚在提交自己本机的SVN代码时想起今天同事问怎么可以过滤那些不需要的文件和文件夹。想起今天好像还没写文章，于是就花十来分钟写下此文：废话不多说，直接上图：一、过滤不需要提交的文件：图1图2二、过滤文件夹选中要过滤的文件夹，右键，在Addtoinorgelist中选中bin，然后下次就会自动过滤掉该文件夹。svn过滤文件
系统 2019-08-12 01:32:22 2318
从上一节里可以看到，在类LLCurl声明里主要声明嵌套类Easy，最后通过嵌套类Easy来实现libcurl功能，下面就来仔细地分析它。它的类声明如下：#001classLLCurl::Easy#002{#003LOG_CLASS(Easy);#004#005private:#006Easy();#007#008public:用工厂模式来创建类实例。#009staticEasy*getEasy();#010~Easy();#011返回当前libcurl库的
系统 2019-08-12 01:32:11 2318
1.首先介绍pip常用命令pip安装命令：pipinstallpackage_namepip升级命令：pipinstall�Cungragepackage_namepip卸载命令：pipuninstallpackage_name如pipinstalldjangopipinstall-Udjango2.virtualenv的安装virtualenv的安装:$sudopipinstallvirtualenv或$sudoapt-getinstallpython-
系统 2019-09-27 17:57:01 2317
如果对自然语言分类，有很多中分法，比如英语、法语、汉语等，这种分法是最常见的。在语言学里面，也有对语言的分类方法，比如什么什么语系之类的。我这里提出一种分法，这种分法尚未得到广大人民群众和研究者的广泛认同，但是，我相信那句“真理是掌握在少数人的手里”，至少在这里可以用来给自己壮壮胆。我的分法：一种是语言中的两个元素（比如两个字）和在一起，出来一个新的元素（比如新的字）；另外一种是两个元素和在一起，知识两个元素并列。比如“好”和“人”，两个元素和在一起是“好
系统 2019-09-27 17:56:57 2317
一.面向对象编程Object-OrientedPrograming什么是对象：对象是指现实中的物体或实物；什么是面向对象：把一切看成对象(实例)，用各种对象之间的关系来描述实物对象都有什么特征:对象有很多属性(名词)：可以通过实例访问的变量称为属性，如：姓名,性别,年龄,...对象有很多行为(动作)：学习,吃饭,睡觉...面向对象的最大优势：每个对象可以管理自己的资源二.什么是类拥有相同属性，行为的对象分为一组,即为一个类。类是用来描述对象的工具，用类可以
系统 2019-09-27 17:56:00 2317
获取全站用户，理论来说从1个用户作为切入点就可以，我们需要爬取用户的关注列表，从关注列表不断的叠加下去。随便打开一个用户的个人中心绿色圆圈里面的都是我们想要采集到的信息。这个用户关注0人？那么你还需要继续找一个入口，这个用户一定要关注了别人。选择关注列表，是为了让数据有价值，因为关注者里面可能大量的小号或者不活跃的账号，价值不大。我选了这样一个入口页面，它关注了3个人，你也可以选择多一些的，这个没有太大影响！https://juejin.im/user/5
系统 2019-09-27 17:55:41 2317
本文实例讲述了Python中的True,False条件判断用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：对于有编程经验的程序员们都知道条件语句的写法：以C++为例：复制代码代码如下:if(condition){doSomething();}对于Python中的条件判断语句的写法则是下面的样子：复制代码代码如下:if(condition)：doSomething()那么对于条件语句中的condition什么时候为真什么时候为假呢？在C++/Java等高级语言中，
系统 2019-09-27 17:53:13 2317
主成分分析是一种常用的降维方法，多见于数据预处理阶段，其伪代码如下：输入：样本数据集D={x1,x2,x3,x4},低空间维度数d'过程：1对所有样本进行中心化(每个特征维度都减去其均值)2计算所有样本的协方差矩阵3对协方差矩阵进行特征分解4取最大的d'个特征值的对应特征向量w1,w2,w3输出：投影矩阵W*=（w1,w2,wd'）下面是其代码实现：首先是产生数据，我们使用sklearn的make_blobs方法产生三类数据，每类有三个特征。数据结构是(n
系统 2019-09-27 17:53:00 2317
importtimedeflog_time(func,*args,**kwargs):definner():t1=time.time()func(*args,**kwargs)t2=time.time()print(f"使用的时间是{t2-t1}s")returninner@log_timedefappend_func():ll=list()foriinrange(10000):ll.append(i)@log_timedefinsert_func():l
系统 2019-09-27 17:49:44 2317
