我们先从中间的透明小球开始。通过下面的绘制方法和过程介绍，相信你一定能掌握画立体形体的基本方法，那就是：依次画基本形状、渐变、高光、阴影。1．在Flash中新建一个mc，名字就叫作icon_ball吧。2．画一个正圆形，设置轮廓和填充的样式，效果如下：3．用渐变调整工具调整一下：4．新建一个图层，取名hilight，顺便把原来的帧改名ball。5.再画一个圆，移动到如图位置。6．在ColorMixer面板中修改一下结果如图：图中黑色表示透明，取消选择看看。
系统 2019-08-29 23:36:21 1943
我是学习java的，不是专业出身，数学水平不高，技术水平一般，1年工作经验。总觉得java是web的，不涉及到底层技术，含金量不高。想学一下知识，不知道学什么，是继续学习java（深度），还是学习C/C++，还是Linux等（广度）。想通过学习能让自己有个好的发展，好的待遇。在下非常感谢前辈们给的建议，我会认真考虑的。我想不至一条路可以成功，贵在坚持。对于水平一般的程序员，技术要深度还是广度
系统 2019-08-29 23:25:00 1943
电脑公司纯净版GHOST_XP_SP3_V12,深度系统盘下载,深度一键还原软件授权：免费软件软件类型：Ghostxp系统运行环境：Win98/NT/2000/XP/2003软件大小：565.65MB软件语言：简体中文下载地址：http://www.xpshendu.cn/shenduxp/197.htm(推荐)thunder://QUFodHRwOi8vZG93bi54cHNoZW5kdS5jbi9HSE9TVFhQX1NQM2RvbmdoYWl0ZWJ
系统 2019-08-29 22:27:40 1943
B/S系统中的权限比C/S中的更显的重要，C/S系统因为具有特殊的客户端，所以访问用户的权限检测可以通过客户端实现或通过客户端+服务器检测实现，而B/S中，浏览器是每一台计算机都已具备的，如果不建立一个完整的权限检测，那么一个“非法用户”很可能就能通过浏览器轻易访问到B/S系统中的所有功能。因此B/S业务系统都需要有一个或多个权限系统来实现访问权限检测，让经过授权的用户可以正常合法的使用已授权功能，而对那些未经授权的“非法用户”将会将他们彻底的“拒之门外”
系统 2019-08-12 09:29:36 1943
Python爬虫包BeautifulSoup递归抓取实例详解概要：爬虫的主要目的就是为了沿着网络抓取需要的内容。它们的本质是一种递归的过程。它们首先需要获得网页的内容，然后分析页面内容并找到另一个URL，然后获得这个URL的页面内容，不断重复这一个过程。让我们以维基百科为一个例子。我们想要将维基百科中凯文・贝肯词条里所有指向别的词条的链接提取出来。#-*-coding:utf-8-*-#@Author:HaonanWu#@Date:2016-12-2510
系统 2019-09-27 17:56:47 1942
'''进程间的通信'''"""multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式：管道和队列都是基于消息传递实现的，"""frommultiprocessingimportQueueq=Queue(3)#put,get,put_nowait,get_nowait,full,emptyq.put(1)q.put(2)q.put(3)#q.put(1)#队列已经满了，再加程序就会一直停在这里，等待数据被别人取走，不取走就一直停在这##q.get(1
系统 2019-09-27 17:55:59 1942
最近在用python写接口的测试程序，期间用到解析字典获取某个key的value，由于多个接口返回的字典格式不是固定的并存在多层嵌套的情况。在字典的方法中也没有找到可直接达到目的的方法(也可能是我对字典的方法了解的不深的缘故)，于是自己写了个程序。下面是代码#coding:utf-8importtypes#获取字典中的objkey对应的值，适用于字典嵌套#dict:字典#objkey:目标key#default:找不到时返回的默认值defdict_get(
系统 2019-09-27 17:55:32 1942
安装pydensecrf时报错：(venv)dorothy@dorothy-MS-7A94:~/project/venv/bin$pipinstallpydensecrfCollectingpydensecrfUsingcachedhttps://files.pythonhosted.org/packages/31/5a/1c2ab48e8019d282c128bc5c621332267bb954d32eecdda3ba57306b1551/pydense
系统 2019-09-27 17:52:21 1942
某天回家之时，听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣，今日有空得以研究，事实上车牌识别算是比较成熟的技术了，这里我只是简单实现。我的思路为：对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。效果如下：test1：test2实现代码如下（对图像预处理（滤波器等）的原理比较简单，这里只是对一些函数进行调包
系统 2019-09-27 17:50:43 1942
表示时间的三种方式在Python中，通常有三种方式表示时间：时间戳，元祖（struct_time）,格式化时间字符串。时间戳(timestamp)：1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量，type（time.time())float类型格式化时间字符串（FormatString）:'1999-12-06'时间元组（stuct_time）：共有9个元素（年月日时分秒，一年中的第几周，一年中第几天等）几种时间格式的转换#结构化时间-->%a%b
系统 2019-09-27 17:49:55 1942
