packagecn.bj.util;/********************************************************************************keyBean类实现了RSADataSecurity,Inc.在提交给IETF的RFC1321中的keyBeanmessage-digest*算法。*********************************************************
系统 2019-08-29 22:41:36 1816
摘要：KMP算法是字符串匹配的经典算法，由于其O(m+n)的时间复杂度，至今仍被广泛应用。大道至简，KMP算法非常简洁，然而，其内部却蕴含着玄妙的理论，以至许多人知其然而不知其所以然。本文旨在解开KMP算法的内部玄妙所在，希望能够有助于学习与理解。1、KMP算法一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth与V.R.Pratt和J.H.Morris同时发现，因此称之为KMP算法。此算法可以在O(n+m)的时间数量级上完成串的模式匹配操作，其基本思想是：每当
系统 2019-08-29 22:30:45 1816
1publicstaticstringGetControlValueFromRequest(stringcontrolId)2{3if(controlId==null)4thrownewArgumentNullException("controlId");5stringrequestValue=null;6HttpRequestreq=HttpContext.Current.Request;7stringeventTarget=req.Form["__EV
系统 2019-08-29 22:18:39 1816
Servlet3.0模块化支持Servlet3.0现在已经支持各Web组件的模块化了。也就是说现在我们可以把各Web组件单独拿出来进行开发，之后把它们打成对应的jar包放到主项目中就可以了，而不必像之前那样——所有的内容都必须在web.xml文件中进行定义。有了对模块化的支持后我们在实际应用中就可以把某些通用功能的Filter、Listener、Servlet作为一个单独的Web模块进行定义，在需要使用它们的项目中就把对应Web模块对应的jar包加进去就可
系统 2019-08-29 22:12:06 1816
本文实例讲述了Python获取基金网站网页内容、使用BeautifulSoup库分析html操作。分享给大家供大家参考，具体如下：利用urllib包获取网页内容#引入包fromurllib.requestimporturlopenresponse=urlopen("http://fund.eastmoney.com/fund.html")html=response.read();#这个网页编码是gb2312#print(html.decode("gb231
系统 2019-09-27 17:57:29 1815
本文实例为大家分享了python多线程分块读取文件的具体代码，供大家参考，具体内容如下#_*_coding:utf-8_*_importtime,threading,ConfigParser'''Reader类，继承threading.Thread@__init__方法初始化@run方法实现了读文件的操作'''classReader(threading.Thread):def__init__(self,file_name,start_pos,end_pos
系统 2019-09-27 17:57:14 1815
os模块os模块提供了很多可以操作系统里文件及目录相关的参数重点方法importosos.path.getsize('绝对路径')#获取指定文件的存储大小,但是不能准确的获得目录的大小os.path.isfile('绝对路径')#判断是否是文件,返回bool类型(True/False)os.path.isdir('绝对路径')#判断是否是目录,返回bool类型(True/False)os.path.join('文件夹的路径','文件或者其他名称')#拼接字
系统 2019-09-27 17:56:50 1815
原文链接：https://gitbook.cn/m/mazi/activity/5d52baeaac15fd68e9f78297?utm_source=tw190815_501我毕业六年了，但与技术和Python相关的工作经验也就两年。今天我想跟大家分享自己转行的故事，希望能够鼓励那些跟我一样的朋友共同前行。我们将会聊到我个人的经历和入行故事，个人的技术成就，我2019年上半年和下半年的工作重点，讨论快速学习的方法，最后推荐一些学习资源。01个人简介和经历
系统 2019-09-27 17:56:17 1815
这是最近找机器学习实习的一个笔试题：看到这个题的时候第一想法就是用关联规则(Apriori算法)来实现。关联规则最重要的就是支持度Support和置信度Confidence。支持度的计算方法：#下面式中X∩Y表示X和Y同时发生的次数，N表示总事物数support(X->Y)=X∩Y/N置信度的计算方法：confidence(X->Y)=support(X->Y)/support(X)知道支持度和置信度的计算方法之后就可以实现上面算法了，首先本题给的数据集比
系统 2019-09-27 17:56:04 1815
数据库的安装和连接PyMySQL的安装pipinstallPyMySQLpython连接数据库importpymysqldb=pymysql.connect("数据库ip","用户","密码","数据库")#打开数据库连接cursor.execute("SELECTVERSION()")#使用execute()方法执行SQL查询data=cursor.fetchone()#使用fetchone()方法获取单条数据print("Databaseversion
系统 2019-09-27 17:56:03 1815
