1.在当前目录下创建abc三个目录.mkdir–p{a,b,c}2.在当前目录下创建father目录，并在father目录下创建child1child2child3三个子目录。mkdir-pfather/{child1,child2,child3}3.在当前目录下创建father1father2两个目录，并在这两个目录下分别创建child1child2child3三个子目录。mkdir-p{father1,father2}/{child1,child2,c
系统 2019-08-12 01:33:50 2636
图1今天在做一个接口程序时,用到的是第三方提供的COM组件,一开始怎么调用也调不到,后来找其原因,发现是COM组件没有注册.下面介绍一下,COM组件的注册方法一种是调用regsvr32.exe：例如我们运行regsvr32.exec:\COM.dll来注册位于C:盘根目录下的COM.dll。如图:图1COM组件注册方法
系统 2019-08-12 01:33:20 2636
环境：win732位tomcat:apache-tomcat-7.0.33.exe安装程序下载地址：http://apache.etoak.com/tomcat/tomcat-6/v6.0.36/bin/apache-tomcat-6.0.36.exe官网：http://tomcat.apache.org/download-60.cgi（找到32-bit/64-bitWindowsServiceInstaller(pgp,md5)）因为是搞.net的对to
系统 2019-08-12 01:33:08 2636
最近在使用Tomcat开发一个项目，由于特殊原因不能使用IDE自带的Maven或者WebServer环境，因此每次修改都需要copy文件到生产环境，但是当项目文件太多以后每次copy都会很慢，于是就想到使用Linux软连接的方式，但是我在自己的webapp下创建软链接之后总是不能访问，后来发现如果需要使用软链接的话需要修改webapp的一些设置，具体方法是，在webapp目录下创建META-INF目录，并在其下创建一个context.xml文件，内容如下：
系统 2019-08-12 01:32:40 2636
Thisscriptpermitexecutesthesp_updatestatsinalldatabasesatsametime.FirstIcreatethestoredprocedureaboveinanadmindatabase,forsampleIcreateonedatabasewithADMINnamewhereIputalladministrationobjectscreateforme.Youcancreatethisspinexistd
系统 2019-08-12 01:32:21 2636
python中有try——except的方法捕获异常，可以获取到异常的种类以及自定义异常，但是有时候对于debug测试来说，信息不全，比如说触发异常的具体位置在哪：importtracebacktry:num=int('abc')exceptException:traceback.print_exc()traceback.print_exc()直接打印异常traceback.format_exc()返回字符串还可以将信息写入到文件traceback.pri
系统 2019-09-27 17:57:31 2635
本文实例讲述了Python实现备份文件的方法，是一个非常实用的技巧。分享给大家供大家参考。具体方法如下：该实例主要实现读取一个任务文件,根据指定的任务参数自动备份.任务文件的格式:(注意,分号后面注释是不支持的)[task];一项任务开始dir=h:/Project;指定备份的目录recusive=1;是否递归子目录suffix=h|cpp|hpp|c|user|filters|vcxproj|sln|css|gif|html|bmp|png|lib|ds
系统 2019-09-27 17:56:50 2635
人民币和美元是世界上通用的两种货币之一，写一个程序进行货币间币值转换，其中：人民币和美元间汇率固定为：1美元=6.78人民币。程序可以接受人民币或美元输入，转换为美元或人民币输出。人民币采用RMB表示，美元USD表示，符号和数值之间没有空格示例1：RMB123示例2：USD20TempStr=input()ifTempStr[0:3]in['RMB']:C=eval(TempStr[3:])/6.78print("USD{:.2f}".format(C))
系统 2019-09-27 17:52:46 2635
1.基本原理通过一个变换，将输入图像的灰度级转换为`均匀分布`，变换后的灰度级的概率密度函数为$$P_s(s)=\frac{1}{L-1}$$直方图均衡的变换为$$s=T(r)=(L-1)\int_0^r{P_r(c)}\,{\rmd}c$$$s$为变换后的灰度级，$r$为变换前的灰度级$P_r(r)$为变换前的概率密度函数2.测试结果图源自skimage3.代码importnumpyasnpdefhist_equalization(input_image
系统 2019-09-27 17:48:32 2635
个人理解这里的规范化处理指对提取后的特征集进行处理，不是对原始的数据信号进行处理，包括归一化和标准化。规范化的原因：不同特征具有不同量级时会导致：a.数量级的差异将导致量级较大的特征占据主导地位；b.数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；c.依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。归一化：，也就是原数据减去该特征列最小值，再除以该特征列的极差，将属性缩放到[0,1]之间。标准化：,也就是原数据减去该特征列的均值，再除以该特征列的标准差。注意：1.所谓规
系统 2019-09-27 17:48:10 2635
