种子地址:http://www.mimima.com/link.php?ref=qpXr5QmV2i咳咳...一般来说..是上不去这个网站的.北方网消息：Adobe公司近日宣布，用户期待已久的AdobeCreativeSuite2软件正式供货，AdobeCreativeSuite2专业版整合了Adobe所有重要设计软件的新版本-AdobePhotoshopCS2、AdobeInDesignCS2、AdobeIllustratorCS2和AdobeGoLiv
系统 2019-08-29 23:13:21 2109
最近要写一个报价系统：想用WINFORM来写第一次写WINFORM哎。。。界面好像不好看。在网上搜索了一个DOTNETBAR的安装一下。工具向中建立一个选项卡添加DLL就可以看了。来看看效果吧。dotnetbar(一)介绍-安装导入
系统 2019-08-29 22:52:30 2109
转自:http://www.bluedash.net/spaces/Web%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%95%99%E7%A8%8B6%EF%BC%8DSpring%20MVC%E4%B9%8B%E6%97%85%EF%BC%88%E4%B8%8A%EF%BC%89Web开发教程6－SpringMVC之旅（上）
系统 2019-08-29 22:04:15 2109
一.问题的提出我常常在思考一个问题，我们如何能设计出高水平、高质量的软件出来。怎样是高水平、高质量的软件？它应当是易于维护、易于适应变更、可重用性好的一个系统。如何做到这一点呢？答案当然是“低耦合、高内聚”了。低耦合就是软件在构造的时候，各个模块、各个功能、各个类都不会过度依赖于它周围的环境。只有这样，才能使我们的模块（功能、类）在周围发生变更时不受影响，做到易于维护和易于适应变更。正因为如此，也使它更易于重用到其它功能类似的环境中，提高了重用性。高内聚则
系统 2019-08-29 21:59:02 2109
python统计代码行数简单实例送测的时候，发现需要统计代码行数于是写了个小程序统计自己的代码的行数。#calclate_code_lines.pyimportosdefafileline(f_path):res=0f=open(f_path)forlinesinf:iflines.split():res+=1returnresif__name__=='__main__':host='E:'+os.sep+'develop'+os.sep+'dev_wor
系统 2019-09-27 17:55:46 2108
目录一、概论二、方法论三、实践能力一、概论深入理解Python语言实例2:Python蟒蛇绘制模块1:turtle库的使用turtle程序语法元素分析二、方法论Python语言及海龟绘图体系三、实践能力初步学会使用Python绘制简单图形
系统 2019-09-27 17:55:09 2108
Mac中python多版本切换管理step1.$sudovi~/.bashrcstep2.命令行中输入aliaspython2=’/…/Versions/2.x/bin/python2.x’aliaspython3=’/…/Versions/3.x/bin/python3.x’Step3.刷新$source~/.bashrcStep4、验证在终端输入python2即代表是Python2.x版本，输入python3即代表是Python3.x版本。Mac设置默
系统 2019-09-27 17:55:04 2108
前面说到了urllib2的简单入门，下面整理了一部分urllib2的使用细节。1.Proxy的设置urllib2默认会使用环境变量http_proxy来设置HTTPProxy。如果想在程序中明确控制Proxy而不受环境变量的影响，可以使用代理。新建test14来实现一个简单的代理Demo：复制代码代码如下:importurllib2enable_proxy=Trueproxy_handler=urllib2.ProxyHandler({"http":'ht
系统 2019-09-27 17:54:48 2108
前言前面几篇文章基本上已经了解了pytest命令使用，收集用例，finxture使用及作用范围，今天简单介绍一下conftest.py文件的作用和实际项目中如是使用此文件！实例场景首先们思考这样一个问题：如果我们在编写测试用的时候，每一个测试文件里面的用例都需要先登录后才能完成后面的操作，那么们该如何实现呢？这就需要我们掌握conftest.py文件的使用了。实例代码创建如下一个目录ConftestFile|conftest.py|test_file_01
系统 2019-09-27 17:54:45 2108
目录工作原理python实现算法实战约会对象好感度预测故事背景准备数据：从文本文件中解析数据分析数据：使用Matplotlib创建散点图准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器使用算法：构建完整可用的系统手写识别系统准备数据：将图像转换为测试向量测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字小结附录工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新
系统 2019-09-27 17:54:29 2108
