华为2019在线笔试题，现整理如下，以供之后参考GitHub题目介绍##################################################################################################################################'''题目描述：--对输入字符串检查是否存在非法字符，输出合法字符串（去重）和非法字符串（不去重）--对合法字符串循环左移10次，在
系统 2019-09-27 17:56:56 2136
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 2136
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:49:50 2136
在多数的现代语音识别系统中，人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）,首先计算信号的功率谱，然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。本文重点介绍如何提取MFCC特征。首先创建有一个Python文件，并导入库文件：fromscipy.ioimportwavfilefrompython_speech_featuresimportmfcc,logfbankimportmatplotlib.pylabasplt1、首先创建有一个Python文件，并导
系统 2019-09-27 17:49:41 2136
在继续阅读本文之前，您务必要对我们在本专栏中将要讨论的一些技术有所了解。我们要使用的技术包括：可扩展的样式表语言转换（ExtensibleStylesheetLanguageTransformations，XSLT）、XML路径语言（XMLPathLanguage，XPath）和资源描述框架（ResourceDescriptionFramework，RDF）。在参考资料部分有到关于所有这些技术的信息的链接。4SuiteServer概述我们将使用由本文作者参
系统 2019-09-27 17:49:38 2136
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:47:39 2136
#这是Python中的一个字典dic={'str':'thisisastring','list':[1,2,'a','b'],'sub_dic':{'sub_str':'thisissubstr','sub_list':[1,2,3]},'end':'end'}//这是javascript中的一个JSON对象json_obj={'str':'thisisastring','arr':[1,2,'a','b'],'sub_obj':{'sub_str':'t
系统 2019-09-27 17:47:24 2136
前言最近在维护项目的python项目代码，项目使用了python的日志模块logging，设定了保存的日志数目，不过没有生效，还要通过contab定时清理数据。分析项目使用了logging的TimedRotatingFileHandler：#!/user/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importloggingfromlogging.handlersimportTimedRotatingFileHandlerlog=log
系统 2019-09-27 17:38:11 2136
面向对象的编程语言在写大型程序的的时候，往往比面向过程的语言用起来更方便，安全。其中原因之一在于：类机制。类，对众多的数据进行分类，封装，让一个数据对象成为一个完整的个体，贴近现实生活，高度抽象化。但是，python对类的封装并不好，因为所有的属性和方法都是公开的，你可以随意访问或者写入，你可以在类的外部对类的属性进行修改，甚至添加属性。这的确让人感到不安。下面就来总结一下学习后的解决方案。1，使用2个下划线前缀隐藏属性或者方法。__xxx#!/usr/b
系统 2019-09-27 17:38:10 2136
本文实例讲述了Python实现生成密码字典的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：key_data.py文件存放组成数据，可以随时扩充及简化。#coding=utf-8#!/usr/bin/pythondefyear():#返回字符串类型的年份列表year=range(1984,2018)#常用年份列表year_str=[]foryinyear:year_str.append(str(y))returnyear_strdefmonth_or_day(n):
系统 2019-09-27 17:54:41 2135
操作系统：windows10安装模块：Pillowpytesseracttesseract-ocr1、首先安装Pillow，可以选择安装windows版的安装包下载地址：https://pypi.org/project/Pillow/#files此处我选择安装Pillow-6.1.0.win-amd64-py2.7.exe2、安装完成后再进行安装pytesseract下载地址：https://pypi.org/project/pytesseract/#fi
系统 2019-09-27 17:54:22 2135
前言Pythonnet这个�疟�的项目的出现，使得我们可以用一种新的方式，让C#可以和Python之间进行互操作。但是它的设置和部署可能有点问题，真的是这样吗？本文我会介绍Python.Included这个项目，它不但优雅的解决了这个问题，并且让.NET开发者可以轻松愉快的让.NET与Python进行互操作。作为概念的证明，我将使用Numpy.Net进行展示，它是一个.NET标准库，它为Python的Numpy提供了一个强类型API，并且使用它并不需要在W
系统 2019-09-27 17:53:59 2135
#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:nginx日志分析脚本#Purpose:此脚本只用来分析nginx的访问日志#Version:1.0#Author:LEO#Created:2013-05-07#Modified:2013-05-07#Copyright:(c)LEO2013#--------------
系统 2019-09-27 17:52:05 2135
PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量的基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。Matplotlib提供了强大的绘图功能，其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用户创建图像的函数。为了观察和进一步处理图像数据，首先需要加载图像文件，并且为了查看图像数据，我们需要将其绘制出来。fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#加载图像img=Image.open("
系统 2019-09-27 17:50:40 2135
最近在用Python编写连接数据库获取记录的脚本，其中用到了cx_Oracle模块。它的语法主要如下：cx_Oracle.connect('username','pwd','IP/HOSTNAME:PORT/TNSNAME')importcx_Oracledb1=cx_Oracle.connect('yang','yang','127.0.0.1:1523/yangdb')db2=cx_Oracle.connect('yang/yang@127.0.0.1
系统 2019-09-27 17:47:07 2135
