EasyDBO_0.4.0版相对于前两个版本作了两个比较大的改进，一是引入了EasyCache作为缓存，提高了数据库访问效率。二是完善了通过配置文件配置对象-关系表的映射。PO可以通过实现IObject接口，也可以直接在easyjf-dbo.xml文件中配置(类似于hibernate)。该版本没有对系统进行重构，以前所发布的所有应用系统客户端程序不需要修改就直接可用。当前http://www.easyjf.com/bbs/中的数据库访问已经升级到了该测试版
系统 2019-08-12 01:32:20 2360
在新创建的子进程中，会把父进程的所有信息复制一份，它们之间的数据互不影响。使用os.fork()创建该方式只能用于Unix/Linux操作系统中，在windows不能用。importos#注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以pid=os.fork()#子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。ifpid==0:print('子进程')else:print('父进程')使用Process类类创建multiproc
系统 2019-09-27 17:57:20 2359
时间模块简介Python程序能用很多方式处理日期和时间，转换日期格式是一个常见的功能。Python提供了一个time和calendar模块可以用于格式化日期和时间。时间间隔是以秒为单位的浮点小数。每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜（历元）经过了多长时间来表示。#常用方法1.time.sleep(sesc)#(线程)推迟指定的时间运行，单位为秒2.time.time()#获取当前时间戳(开始为1970年1月1日伦敦时间结束为现在)time模块介绍：ti
系统 2019-09-27 17:56:38 2359
前言Python提供给我们多种编码方式。在某种程度上，这相当具有包容性。来自于任何语言的人都可以编写Python。然而，学习写一门语言和以最优的方式写一门语言是两件不同的事情。在这一系列名为PythonShorts的文章中，我将阐述Python提供的一些简单但是非常有用的结构，一些小技巧以及一些我在数据科学工作中遇到的案例。在这篇文章中，我将讨论Python中的for循环，以及如何尽量避免使用它们。写for循环的3种方式：让我用一个简单的例子来解释下。假设
系统 2019-09-27 17:56:07 2359
注意：数组转列表，tolist和list，最后的矩阵和数组转换成列表形式，用list()是将矩阵和数组整体转换成列表。如果要将其转换成基本的列表形式，则需要使用.tolist()或者.tolist()来转换。数组转列表矩阵转列表
系统 2019-09-27 17:55:59 2359
所有标准的序列操作对字符串都适用，但字符串是不可变的字符串常量：单引号：‘spa"m'双引号："spa'm"三引号：'''...spam...''',"""...spam..."""转义字符："s\tp\na\om"Raw字符串：r"C:\new\test.spm"Unicode字符串：u'eggs\u0020spam单双引号是一样的单双引号可以互换，字符常量表达式可以用两个单引号或两个双引号来表示--两种形式同样有效返回相同类型的对象：复制代码代码如下:
系统 2019-09-27 17:55:14 2359
本文实例讲述了Python实现的服务器。分享给大家供大家参考，具体如下：python-单进程服务器#coding=utf-8fromsocketimport*#创建套接字serSocket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)#重复使用绑定信息serSocket.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)localAddr=('',7788)#绑定端口ipserSocket.bind(localAddr)#
系统 2019-09-27 17:51:57 2359
Python三大流程（程序控制流程）一、顺序从左而右，从上到下二、分支（选择）结构1、单分支2、双分支3、多分支（三分支）
系统 2019-09-27 17:49:37 2359
Anaconda是Python的一个开源发行版本，主要面向科学计算，预装了丰富强大的库。使用Anaconda可以轻松管理多个版本的Python环境。Download：https://www.anaconda.com/download/Anaconda默认有两个版本，可以选择64位还是32位安装，当你安装了其中一个版本时，系统默认为该版本。同时你可以在已安装的Anaconda版本中添加另一个版本的Python，实现多版本共存。Anaconda可以使用命令行进
系统 2019-09-27 17:48:03 2359
本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。本书适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研
系统 2019-09-27 17:47:45 2359
