最近在看PetShop4.0，暂且熟悉了一些数据库层的设计。看了看，其实也不是很复杂。主要就是使用了一个工厂，以及一个IOC以来注入。我所画的类图如下（不是很标准，自己的UML水品一般。。。）其中的web.config是我自己天上去的，主要就是为了说明一下IOC的问题。其中的Model主要定义了一些实体类。IDAL提供了数据库访问层的抽象，分别有SQLDAL和OracleDAL去实现。DALFactory是一个反射工厂，通过读取配置文件中的配置，判断使用的
系统 2019-08-12 01:33:39 2297
上一小节里面，老袁给晓白讲了python是什么，python的由来，发展历程，崛起和python的特点。这一小节里面，老袁会告诉晓白人们都用python来做什么。“我刚刚说了，python的特点之一就是应用领域广泛，那人们一般用python做什么呢？接下来我就给你讲讲python常见的应用领域。”老袁说完，继续进行讲解。web领域python在web领域有着广泛的应用，那首先我们简单说一下什么是web，web也就是大名鼎鼎的worldwideweb（万维网
系统 2019-09-27 17:56:59 2296
Python之绘图和可视化1.启用matplotlib最常用的Pylab模式的IPython（IPython--pylab）2.matplotlib的图像都位于Figure对象中。可以使用plt.figure创建一个新的Figure，不能通过空Figure绘图，必须用add_subplot创建一个或多个subplotaxes[0,1]可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。利用Figure的subplots_adjus
系统 2019-09-27 17:56:39 2296
NMap，也就是NetworkMapper，最早是Linux下的网络扫描和嗅探工具包。nmap是一个网络连接端扫描软件，用来扫描网上电脑开放的网络连接端。确定哪些服务运行在哪些连接端，并且推断计算机运行哪个操作系统（这是亦称fingerprinting）。它是网络管理员必用的软件之一，以及用以评估网络系统安全。正如大多数被用于网络安全的工具，nmap也是不少黑客及骇客（又称脚本小子）爱用的工具。系统管理员可以利用nmap来探测工作环境中未经批准使用的服务器
系统 2019-09-27 17:55:35 2296
前言二叉树（BinaryTree）时数据结构中一个非常重要的结构，其具有。。。。（此处省略好多字）。。。。等的优良特点。之前在刷LeetCode的时候把有关树的题目全部跳过了，（ORZ：我这种连数据结构都不会的人刷j8Leetcode啊！！！）所以！！！敲黑板了！！！今天我就在B站看了数据结构中关于树的内容后，又用我浅薄的Python大法来实现一些树的建立和遍历。关于树的建立我觉得层序建立对于使用者来说最为直观，输入很好写。（好吧，我是看LeetCode中
系统 2019-09-27 17:54:59 2296
Python以其优良的特性，适合于传统编程语言擅长的Web开发、移动开发、游戏开发、桌面应用等。不仅如此，它也适合于当前最流行的人工智能、大数据、科学计算、金融分析……这正是它迅速上位走红的原因。在过去的两年间，Python一路高歌猛进，成功窜上“最火编程语言”的宝座，据统计，最新排名已经超越Java,成为名副其实的第一语言（见下图）。尤其在大数据分析与人工智能领域，KDnuggets2018年顶级分析/数据科学/ML软件调查，也印证了其市场场占有率：根据
系统 2019-09-27 17:54:22 2296
一下载wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.7.1/Python-3.7.1rc2.tgz二解压tarzxvfPython-3.7.1rc2.tgzcdPython-3.7.1rc2三编译./configuremakemakeinstall先找的python3.7解释器位置，一般是/usr/local/bin/python3.7四删除原来的软连接rm-rf/usr/bin/python3rm-rf/usr/bin/
系统 2019-09-27 17:53:36 2296
使用Graphviz和Pyreverse绘制Python项目结构图简介Graphviz开源的图形绘制工具包Pyreverse分析Python代码和类关系的工具安装安装Graphviz官网下载地址注意添加bin/目录的路径到系统路径,测试是否安装成功dot--help安装Pyreverse现在pyreverse已经集成到pylint,直接安装pylint即可pipinstallpylint测试是否安装成功pyreverse--help使用Pyreverse分
系统 2019-09-27 17:53:34 2296
图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性质的阈值，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的。当然阈值越多是越复杂的。下面将介绍opencv下的三种阈值方法。（一）简单阈值简单阈值当然是最简单，选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold()这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常
系统 2019-09-27 17:51:13 2296
本文实例讲述了Pythonscipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下：二维图像卷积运算一代码importnumpyasnpfromscipyimportsignal,miscimportmatplotlib.pyplotaspltimage=misc.ascent()#二维图像数组，lena图像w=np.zeros((50,50))#全0二维数组，卷积核w[0][0]=1.0#修改参数，调整滤波器w[49][25]=1.
系统 2019-09-27 17:50:25 2296
