B/S系统中的权限比C/S中的更显的重要，C/S系统因为具有特殊的客户端，所以访问用户的权限检测可以通过客户端实现或通过客户端+服务器检测实现，而B/S中，浏览器是每一台计算机都已具备的，如果不建立一个完整的权限检测，那么一个“非法用户”很可能就能通过浏览器轻易访问到B/S系统中的所有功能。因此B/S业务系统都需要有一个或多个权限系统来实现访问权限检测，让经过授权的用户可以正常合法的使用已授权功能，而对那些未经授权的“非法用户”将会将他们彻底的“拒之门外”
系统 2019-08-12 09:29:36 1915
1.安装matplotlibpipinstallmatplotlib2.绘制简单图形importmatplotlib.pyplotasplt#图形输入值input_values=[1,2,3,4,5]#图形输出值squares=[1,4,9,16,25]#plot根据列表绘制出有意义的图形，linewidth是图形线宽，可省略plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)#设置图标标题plt.title("Square
系统 2019-09-27 17:55:03 1914
python字符串替换是python操作字符串的时候经常会碰到的问题，这里简单介绍下字符串替换方法。python字符串替换可以用2种方法实现:1是用字符串本身的方法。2用正则来替换字符串下面用个例子来实验下：a='helloword'把a字符串里的word替换为python1、用字符串本身的replace方法复制代码代码如下:a.replace('word','python')输出的结果是hellopython2、用正则表达式来完成替换:复制代码代码如下:
系统 2019-09-27 17:53:34 1914
闲暇之余，在家里自建了个服务器，因为用的小区宽带，IP位动态分配。域名解析就是个问题，我的域名一般停放在DNSPod下。DNSPod有提供修改的API，就用Python简单的实现了一下动态解析。这样，就不用安装花生壳了。废话不说，看代码：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importhttplib,urllib,urllib2importtimeimportsys,osimportreimportjsonuser
系统 2019-09-27 17:52:14 1914
BeautifulSoup基础实战安装：pipinstallbeautifulsoup4常用指令：frombs4importBeautifulSoupasbsimporturllib.requestdata=urllib.request.urlopen("https://www.cnblogs.com/mcq1999/").read().decode("utf-8","ignore")bs1=bs(data)print(bs1.prettify())#格式
系统 2019-09-27 17:50:47 1914
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 1914
字符串是Python中最常用的数据类型，而且很多时候你会用到一些不属于标准ASCII字符集的字符，这时候代码就很可能抛出UnicodeDecodeError:'ascii'codeccan'tdecodebyte0xc4inposition10:ordinalnotinrange(128)异常。这种异常在Python中很容易遇到，尤其是在Python2.x中，是一个很让初学者费解头疼的问题。不过，如果你理解了Python的Unicode，并在编码中遵循一定
系统 2019-09-27 17:50:35 1914
队、栈和链表一样，在数据结构中非常基础一种数据结构，同样他们也有各种各样、五花八门的变形和实现方式。但不管他们形式上怎么变，队和栈都有其不变的最基本的特征，我们今天就从最基本，最简单的实现来看看队列和堆栈。不管什么形式的队列，它总有的一个共同的特点就是“先进先出”。怎么理解呢?就像是超市排队结账，先排队的人排在队的前面，先结账出队。这是队列的特征。而堆栈则和队列相反，它是“先进后出”，怎么理解呢?基本所有的编辑器都有一个撤销功能，就是按Ctrl+Z。当你写
系统 2019-09-27 17:50:25 1914
图像的轮廓检测，如计算多边形外界、形状毕竟、计算感兴趣区域等。Contours:GettingStarted轮廓简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度.轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具NOTE为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测从OpenCV3.2开始，findContours（）不再修改源图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回在OpenCV中，查找轮廓是从黑色
系统 2019-09-27 17:50:07 1914
通过Python\text{Python}Python仿真一个FireFoxorChrome\text{FireFoxorChrome}FireFoxorChrome浏览器，然后通过send_keys\text{send\_keys}send_keys发送数据到input\text{input}input文本框，当数据字节数比较小时，完全不会发现任何异常，但是当发送长文本时，会出现卡顿或者阻塞的现象，导致数据的实时性下降了很多。查看send_keys\te
系统 2019-09-27 17:49:52 1914
