今天想恢复我回收站里的一篇日志竟然没这功能，无奈只好ctrl+v出来了。半年前的文章，现在已经就业了，工作挺开心的。。。原文如下:今天是年前的最后一个周6，公司的SVN掉了，我就卖卖呆在CSDN上瞎转转，也写写。本人计算机大硕(研3)，13年6月毕业，东北上学和工作，今年9月开始陆续发简历到11月工作基本确定，在这2个月的抉择期，放弃了一些优秀的OFFER，选择了和媳妇来到东北另一个城市，仍然从事码农工作。我想写写我研究生这三年来实习的经历，各抒己见，评论
系统 2019-08-12 01:53:06 2204
原文:sql点滴41—MyISAM和InnoDB讲解InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣，视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。以下是一些细节和具体实现的差别：1.InnoDB不支持FULLTEXT类型的
系统 2019-08-12 01:32:34 2204
什么是闭包?简单说,闭包就是根据不同的配置信息得到不同的结果。再来看看专业的解释:闭包（Closure）是词法闭包（LexicalClosure）的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。延迟绑定Python闭包函数所引用的外部自由变量是延迟绑定的。PythonIn[2]:defmultipliers():...:ret
系统 2019-09-27 17:56:25 2203
本篇为个人测试记录，记录爬取连续一字板的股票及当时日期。importtushareastsimportpandasaspdimporttime#筛选一字板的策略defgp_rules(code):#获取某只股票的历史数据data=ts.get_hist_data(code,start='2018-01-01',end='2019-07-26')#排除该时间段无数据的股票ifdataisNone:return#筛选表头【开盘价，收盘价,涨幅】data_2=d
系统 2019-09-27 17:55:20 2203
当我们在写程序的时候，我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题，但是，编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中，我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程，比如：unittest:一个通用的测试框架；doctest:一个更简单的模块，是为检查文档而设计的，但也非常适合用来编写单元测试。下面，笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的应用。doctestdoctest模块会搜索那些看起来像是python交互式会话中的代
系统 2019-09-27 17:55:06 2203
python函数修饰符@的作用是为现有函数增加额外的功能，常用于插入日志、性能测试、事务处理等等。创建函数修饰符的规则：（1）修饰符是一个函数（2）修饰符取被修饰函数为参数（3）修饰符返回一个新函数（4）修饰符维护被维护函数的签名例子1：被修饰函数不带参数deflog(func):defwrapper():print('log开始...')func()print('log结束...')returnwrapper@logdeftest():print('te
系统 2019-09-27 17:54:36 2203
本文实例为大家分享了pythontkinter库实现气泡屏保和锁屏的具体代码，供大家参考，具体内容如下显示效果如下：代码：importrandomimporttkinterimportthreadingfromctypesimport*classRandomBall(object):"""定义关于球的类"""def__init__(self,canvas,screen_width,screen_height):"""初始化画布和屏幕尺寸"""self.it
系统 2019-09-27 17:54:24 2203
基础篇JupyterNotebook优点整合所有的资源交互性编程体验零成本重现结果实践站点Jupyter官方GoogleResearch提供的Colab环境安装运行列表与元组列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。l=[1,2,'hello','world']#列表中同时含有int和string类型的元素l[1,2,'hello','world']tup=('jason',22)#元组中同时含有int和string类型的元素tup('jason
系统 2019-09-27 17:50:12 2203
一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以说是聚类算法里面较为基础的一种算法。二.从样例开始我们现在在
系统 2019-09-27 17:50:00 2203
一、在豆瓣电影网爬取以下剧照保存到本地：本次案例只爬取前5页的剧照，先获取前五页的链接：foriinrange(5):url='https://movie.douban.com/subject/26794435/photos?type=S&start='+str(i*30)+'&sortby=like&size=a&subtype=a'print(url)由下图可知这些剧照是在ul标签下二、爬取和保存到本地的参考代码如下：#导入相应的模块importosi
系统 2019-09-27 17:49:06 2203
