Ctrl+L选择整行(按住-继续选择下行)Ctrl+KK从光标处删除至行尾Ctrl+Shift+K删除整行Ctrl+Shift+D复制光标所在整行，插入在该行之前Ctrl+J合并行(已选择需要合并的多行时)Ctrl+KU改为大写Ctrl+KL改为小写Ctrl+D选词(按住-继续选择下个相同的字符串)Ctrl+M光标移动至括号内开始或结束的位置Ctrl+Shift+M选择括号内的内容(按住-继续选择父括号)Ctrl+/注释整行(如已选择内容，同“Ctrl+S
系统 2019-08-12 09:27:00 2271
注：本文内容面向RuntimeApp。在新建项目后，细心观察，你会发现在App类中有以下代码：//TODO:将此值更改为适合您的应用程序的缓存大小rootFrame.CacheSize=1;这行代码放在了OnLaunched方法中，CacheSize是Frame类的一个公共属性。我们知道，Frame类负责完成页面之间的导航，它本身就是一个容器控件。CacheSize属性用于告诉Frame对象，要缓存的页面数量。近日，有人提问说，这个缓存页面数是不是导航记录
系统 2019-08-12 09:26:59 2271
迅雷是我们常用的下载工具之一，但是我们在使用迅雷时经常有些烦人的广告，那么，我们怎么去掉它呢？修改之前关闭迅雷。一、去广告1、打开迅雷的安装目录我的是C:\ProgramFiles\ThunderNetwork\Thunder\Program2、找到gui.cfg文件，然后用记事本打开3、把它的内容改为：[URL]ADServer=LastModifyTime=Mon,2Apr200706:32:45GMTNavigateTimes=10TimeSpan=
系统 2019-08-12 09:26:53 2271
Gotacasehelptheotherday:https://connect.microsoft.com/VisualStudio/feedback/ViewFeedback.aspx?FeedbackID=476401,whichisaboutbackslashestrimmedofaUNCpathstartingwith"\\"as/SourceDir="[SourceDir]\".Thinkofaworkaroundforhim:if(Regex.
系统 2019-08-12 09:26:43 2271
上面介绍了怎么样构造消息模板，并用它来灵活地生成各种各样需要传送数据的数据结构，现在就来分析一下使用模板怎么样去分析缓冲区里的数据，然后获取消息各个字段数据，这样才可以让别的程序使用起来。#001BOOLLLTemplateMessageReader::readMessage(constU8*buffer,#002constLLHostsender)#004{#005returndecodeData(buffer,sender);#006}在LL
系统 2019-08-12 01:32:52 2271
原文链接：https://edu.csdn.net/bundled/detail/49?utm_source=csdn最近Python越来越火了！前几天，PYPL（即编程语言流行指数，基于Google搜索频率而定）出炉了6月编程语言排行榜，Python拿下NO.1，成为最流行的编程语言。赢得毫无波澜！究其原因，Python随着和大数据、人工智能绑定在一起，可畏是越来越厉害了。语言简单、效率高、应用范围广，这三项优势已让其它语言无法跟进。随着Python的状
系统 2019-09-27 17:57:15 2270
在Python中一切都是对象。如果要在Python中表示一个对象，除了定义class外还有哪些方式呢？我们今天就来盘点一下。0x00dict字典或映射存储KV键值对，它对查找、插入和删除操作都有比较高效率。用一个dict对象可以非常容易的表示一个对象。dict的使用也很灵活，可以修改、添加或删除属性。>>>student={'name':'jack','age':18,'height':170}>>>student{'name':'jack','age':
系统 2019-09-27 17:56:53 2270
生成器在Python中，使用了yield的函数被称为生成器（generator）。生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中，每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值,并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。列表推导式空间开销大占用内存耗时大,.生成器保存的是算法，而列表保存的计算后的内容，所以同样内容的
系统 2019-09-27 17:56:08 2270
有一些通用的参数，比如axis=0为行，1为列index=指定行，columns=指定列ascending=False倒序，True顺序找不到代码时候试试会有惊喜行列通用通过标签选择数据df[[...]]df.loc['']df['']df.loc[indexList,columnList]通过位置选择数据df[num]df.iloc[indexList,columnList]通过标签/位置选择数据df.ix[indexList,columnList][i
系统 2019-09-27 17:55:06 2270
在进行python数据分析的时候，首先要进行数据预处理。有时候不得不处理一些非数值类别的数据，嗯，今天要说的就是面对这些数据该如何处理。目前了解到的大概有三种方法：1，通过LabelEncoder来进行快速的转换；2，通过mapping方式，将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限；3，通过get_dummies方法来转换。importpandasaspdfromioimportStringIOcsv_data='''A,B,C,D1,2,3,45,6,
系统 2019-09-27 17:54:40 2270
