作者：趋势科技威胁分析师PatrickEstavillo早在2006年，趋势科技就发现黑莓机(BlackBerry)有可能成为网络犯罪的攻击对象。不过，智能型手机在过去几年大致上避开了恶意软件的攻击，直到最近新闻上才出现专门锁定黑莓机的ZeuS变种。正如TrendLabs|趋势科技恶意软件博客最近的一篇博文所说，银行木马程序一直在不断演进，而且，一些复杂而精密的攻击，近来也开始运用智能型手机作为媒介。趋势科技日前就侦测到一个专门针对黑莓机操作系统设计的Ze
系统 2019-08-29 22:01:16 2003
/***转载请注明作者longdickhttp://longdick.iteye.com**/相关帖子：1、人人都是领域专家-用例图2、人人都是领域专家-活动图3、人人都是领域专家-类图4、人人都是领域专家-顺序图5、人人都是领域专家-类图关系化6、人人都是领域专家-类图关系说明需求阶段用例图完成以后，需要进一步描述用例。由于每一个用例可能对应几个事件流，单从用例不能获取有效的信息。这时候就要用到活动图了。活动图专门用来描述用例的事件流。我们借用上一节其中
系统 2019-08-12 09:30:24 2003
平台搭建好了,现在做一个简单的例子在一个文本框里输入字符后点复制后在另一个文本框里显示。如图：代码：
系统 2019-08-12 09:29:33 2003
如何在PYTHON里运用私有属性和方法classFile:def__init__(self,name):self.name=nameself.code="ABCDEF"file_A=File("file_A")#假设我们有一个类，叫做文件类，设置一个对象file_A。file_A.code#如果直接调用属性，是可以看到属性里面有什么，但是如果这是个机密的密码不能公布，是不能这么处理的。classFile:def__init__(self,name):sel
系统 2019-09-27 17:57:30 2002
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系统 2019-09-27 17:57:07 2002
在编写计算机程序时，通常能够区分正常和异常（不正常）情况。异常事件可能是错误（如试图除以零），也可能是通常不会发生的事情。Python使用异常对象来表示异常状态，并在遇到错误时引发异常。异常对象未被处理（或捕获）时，程序将终止并显示一条错误消息（traceback）。#试图除以零的报错print(1/0)#Traceback(mostrecentcalllast):#print(1/0)#ZeroDivisionError:divisionbyzero正如
系统 2019-09-27 17:56:38 2002
本文实例讲述了python数据结构之Array用法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：importctypesclassArray:def__init__(self,size):assertsize>0,"Arraysizemustbe>0"self._size=sizepyArrayType=ctypes.py_object*sizeself._elements=pyArrayType()self.clear(None)defclear(self,va
系统 2019-09-27 17:55:37 2002
八大排序算法的Python实现原文地址插入排序插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分：第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外（让数组多一个空间才有插入的位置），而第二部分就只包含这一个元素（即待插入元素）。在第一部分排序完成后，再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中。代码实现
系统 2019-09-27 17:55:35 2002
变量不是盒子在示例所示的交互式控制台中，无法使用“变量是盒子”做解释。图说明了在Python中为什么不能使用盒子比喻，而便利贴则指出了变量的正确工作方式。变量a和b引用同一个列表，而不是那个列表的副本>>>a=[1,2,3]>>>b=a>>>a.append(4)>>>b[1,2,3,4]如果把变量想象为盒子，那么无法解释Python中的赋值；应该把变量视作便利贴，这样示例中的行为就好解释了注意：对引用式变量来说，说把变量分配给对象更合理，反过来说就有问题
系统 2019-09-27 17:53:57 2002
机器学习（MachineLearning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目前机器学习已经有了十分广泛的应用，例如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。总体上说，机器学习算法和问题可以分为有监督学习和无
系统 2019-09-27 17:53:49 2002
