好吧，今天，让未来带领大家进入“真三维的Flash世界”——其实只是很简单的“三维”了。先看看这个：三维动画可能对大多数人来说都是可望而不可及的吧？是不是总觉得自己不可能制作出真正的三维的东西来呢？错！当你了解了三维的基础知识以后，这些想法就不存在了！而且您会很快就掌握它的制作方法！不相信？举个例子，我一直没有研究过三维基础知识，当我找到一本书以后，马上就编写出我的第一个真三维的动画，仅仅半小时！好了，有信心了吧？开始！１）在平面上画线在Flash中，所谓
系统 2019-08-29 23:29:11 1917
昨天说了WorkbenchPart、EditorPart、ViewPart，以及为什么需要做这样的抽象，今天就先跳出这么细粒度的讲解，今天先来看看整个FlowDesigner的整体结构。反正说写博客，想到哪里说道哪里。在讲正题之前，如果阅读过前两篇的，可以先看看：Flex开发流程设计器的经验只谈（1）：连接>>>Flex开发流程设计器的经验只谈（2）：连接>>>整个FlowDesigner的粗的架构如下：其中“FlexGEF”是真正的Kernel，其内部的
系统 2019-08-29 22:46:55 1917
http://money.163.com/08/0705/10/4G34GGAI00252H32.html鼠标放在文章中的蓝色字体上，会动态弹出一个层，里面的数据是异步添加的。且关闭按钮旁边有一个按钮，可以控制层不隐藏。请教如何实现？这个效果用js如何实现
系统 2019-08-29 22:37:35 1917
1.ajax提交后输出:{"status":1,"info":"\u5bc6\u7801\u4fee\u6539\u6210\u529f!"}而没有提交到指定的页面.2.点击修改,发现验证的样式飘到最上方去了,后来才发现,也是一个逗号引发的错误.错误标注如下:对应的错误:1.art.dialog({title:'修改成功',content:responseText.info,width:300,height:100,//此处的逗号引发了IE6下ajax提交
系统 2019-08-12 09:29:27 1917
try:print('1111')#1/0print('2222')#name#2+'3'#[][3]#{}['k']ret=int(input('number>>>'))print(ret*'*')exceptValueError:print('输入的数据类型有误')exceptException:print('你错了，老铁')else:print('没有异常的时候执行else中的代码')print('===========')deffunc():try
系统 2019-09-27 17:55:50 1916
如下所示：#文件内容lisilock=open("lock_info.txt","r+",encoding="utf-8")lock_line=lock.readline()lock_list=lock_line.split(",")print(lock_list)y=lock_line.encode('utf-8').decode('utf-8-sig')print(y)#打印结果如下['\ufefflisi']lisi以上这篇python字符串转列表l
系统 2019-09-27 17:55:03 1916
本文实例讲述了python实现无证书加密解密的方法，分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：无证书加密就是双方不需要维护证书，加密与解密只需要双方约定一个key就可以，无证书加解密的方式应用更广泛一些，python官方也有这方面的相关例子说明，地址是：https://pypi.python.org/pypi/pycrypto，主要用的是fromCrypto.CipherimportAES这个模块，代码如下：复制代码代码如下:'''/***AES加密字符串*
系统 2019-09-27 17:54:57 1916
阅读更多#1-20的列表a=list(range(1,21))print(a)#1-10000的列表squares=[]forvalueinrange(1,10001):square=valuesquares.append(square)print(squares)#1-10000的列表，核实从1开始10000结束，求1-10000之和a=list(range(1,10001))print(a)print(min(a))print(max(a))print
系统 2019-09-27 17:54:51 1916
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1916
项目中想使用以前的代码，或者什么样的需求致使你需要导入外部的包如果是web下，比如说django，那么你新建一个app，把你需要导入的说用东东，都写到这个app中，然后在setting中的app也配上基本就ok了如果是本地代码，可以有几种方式，1、这种最简单，也可能最不实用，将你的外部文件放到跟需要调用外部文件的文件同一个包下，同一目录folder------toinvoke.py------tobeinvoded.py这样在toinvoke.py中引入i
系统 2019-09-27 17:54:22 1916
