一.问题描述Givenanintegerarraynums,findthecontiguoussubarray(containingatleastonenumber)whichhasthelargestsumandreturnitssum.Example:Input:[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],Output:6Explanation:[4,-1,2,1]hasthelargestsum=6.Followup:Ifyouhavefigur
系统 2019-09-27 17:53:31 2141
classRoom:def__init__(self,name,length,width):self.__name=nameself.__length=lengthself.__width=widthdefget_name(self):returnself.__namedefset_name(self,newName):iftype(newName)isstrandnewName.isdigit()==False:self.__name=newNameel
系统 2019-09-27 17:53:27 2141
这里主要讲了bs4解析方法和json方法，以8684网页为例子，爬取了全国公交线路importrequestsimporttimefrombs4importBeautifulSoupimportjsonfromxpinyinimportPinyinheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/76.0.
系统 2019-09-27 17:53:12 2141
本文实例讲述了Python的批量远程管理和部署工具Fabric用法。分享给大家供大家参考。具体如下：Fabric是Python中一个非常强大的批量远程管理和部署工具,常用于在多个远程PC上批量执行SSH任务.常见的使用方法大概总结如下:1.首先,要将批量执行的任务写入到一个fabfile.py中,复制代码代码如下:#-*-coding:utf-8-*-fromfabric.apiimportrun,local,roles,env,cdenv.hosts=[
系统 2019-09-27 17:52:48 2141
在配置python环境，并安装所需包后，运行下列代码~importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engineimportcx_Oracle#进行oracle服务器设置，用户名；密码；HOST数据库IP地址；PORT端口号；SERVICE_NAMEdb=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance')print(db.versio
系统 2019-09-27 17:52:32 2141
klearnpythonAPILinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#线性回归#module=LinearRegression()module.fit(x,y)module.score(x,y)module.predict(test)LogisticRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#逻辑回
系统 2019-09-27 17:51:04 2141
记录三种添加cookie保持接口登录状态的方法，方便自己回顾。1.简单粗暴式。此方法比较小白，前提是已经通过fiddler抓包等方式拿到了cookie，然后直接塞进去。importrequeststrainsUrl='http://XXX.com/trains'headers={"Content-Type":"application/json;charset=UTF-8",}cookies={"XXXthor":"XXXXXX105a42"}prames=
系统 2019-09-27 17:49:54 2141
问题描述：使用Python+opencv调用笔记本摄像头接口，定期捕捉图像或录制视频并保存为图像文件或视频文件。可以在家里没有人的时候使用该程序监视家中是否有小偷进入或者宠物们有没有搞破坏。关注微信公众号“Python”阅读原文
系统 2019-09-27 17:49:51 2141
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 2141
filter(function,sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回：复制代码代码如下:>>>deff(x):returnx%2!=0andx%3!=0>>>filter(f,range(2,25))[5,7,11,13,17,19,23]>>>deff(x):returnx!='a'>>>filt
系统 2019-09-27 17:49:44 2141
