原文分析法（TextualAnalysis），是在用例说明与流程分析的基础上进行的业务领域分析，是一项在需求研讨会后整理和分析需求的工作。当我们完成了用例图的绘制，为每个用例编写出用例说明以后，原文分析的工作就可以开始了。要讲解原文分析，我们还是用一个实例更简单明了：这是一个实际项目的用例说明。在进行原文分析的时候，我们首先要做的事情就是对用例说明中事件流部分的文字描述，提取其中的名词。在这个实例中都有些什么名词呢？这些名词我在用例中用蓝色标注了出来，经过
系统 2019-08-29 21:59:10 1881
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 1880
1.pyqt4写的界面find_ui.py#-*-coding:utf-8-*-fromPyQt4importQtCore,QtGuitry:_fromUtf8=QtCore.QString.fromUtf8exceptAttributeError:def_fromUtf8(s):returnstry:_encoding=QtGui.QApplication.UnicodeUTF8def_translate(context,text,disambig):r
系统 2019-09-27 17:48:21 1880
本文我们详细地介绍下两个模块关于生成随机序列的其他使用方法。随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。Python内置的random模块提供了生成随机数的方法，使用这些方法时需要导入random模块。importrandom下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。1、random.random()随机生成0到1之间的浮点数[0.0,1.0)。注意的是返回的随
系统 2019-09-27 17:46:55 1880
本文较为详细的讲述了Python中常用的模块，分享给大家便于大家查阅参考之用。具体如下：1.内置模块(不用import就可以直接使用)常用内置函数：help(obj)在线帮助,obj可是任何类型callable(obj)查看一个obj是不是可以像函数一样调用repr(obj)得到obj的表示字符串，可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝eval_r(str)表示合法的python表达式，返回这个表达式dir(obj)查看obj的namespace中
系统 2019-09-27 17:45:32 1880
Template无疑是一个好东西，可以将字符串的格式固定下来，重复利用。同时Template也可以让开发人员可以分别考虑字符串的格式和其内容了，无形中减轻了开发人员的压力。Template属于string中的一个类，所以要使用的话可以用以下方式调用fromstringimportTemplateTemplate有个特殊标示符$,它具有以下的规则：它的主要实现方式为$xxx,其中xxx是满足python命名规则的字符串，即不能以数字开头，不能为关键字等如果$
系统 2019-09-27 17:45:29 1880
字典是可变的，并且可以存储任意数量的Python对象，包括其他容器类型另一个容器类型。字典包括键对(称为项目)及其相应的值。Python字典也被称为关联数组或哈希表。字典的一般语法如下：dict={'Alice':'2341','Beth':'9102','Cecil':'3258'}可以用下面的方式创建字典：dict1={'abc':456};dict2={'abc':123,98.6:37};每个按键都来自它的值用冒号(:)，该项目以逗号分隔，整个事情
系统 2019-09-27 17:37:59 1880
本文实例分析了python多线程用法。分享给大家供大家参考。具体如下：今天在学习尝试学习python多线程的时候，突然发现自己一直对super的用法不是很清楚，所以先总结一些遇到的问题。当我尝试编写下面的代码的时候：复制代码代码如下:classA():def__init__(self):print"A"classB(A):def__init__(self):super(B,self).__init__()#A.__init__(self)print"B"b
系统 2019-09-27 17:53:01 1879
通过纯Python完成股票回测框架的搭建。什么是回测框架?无论是传统股票交易还是量化交易，无法避免的一个问题是我们需要检验自己的交易策略是否可行，而最简单的方式就是利用历史数据检验交易策略，而回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，最终生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。代码地址在最后。本项目并不是一个已完善的项目,还在不断的完善。回测框架回测框架应该至少包含两个部分,回测类,交易类.回
系统 2019-09-27 17:51:37 1879
前面介绍过vSQLAlchemy中的Engine和Connection，这两个对象用在rowSQL(原生的sql语句）上操作，而ORM（ObjectRelationalMapper）则是一种用面向对象的思维来操作表数据的技术。所谓ORM就是Python对象到数据表的一种映射关系。以前SQLAlchemy是怎么把Python对象和数据库中表里面的每条记录进行映射的呢？通过一个mapping函数先来看个例子:fromsqlalchemyimportTable,
系统 2019-09-27 17:48:55 1879
