注意：以下文章是参见http://lucene.apache.org/java/3_0_1/fileformats.html#Fields和实践中读取文件内容概括总结出来的。Fields数据磁盘文件存储细节Lucene的数据域在内存中组织成Document和Field数据结构。每次建立索引的Document对象都可能拥有不同的Fields，而查询的时候，也可以通过查询词找到文档的相关Fields信息(这些Fields在创建的时候必须是Field.Store
系统 2019-08-29 21:59:41 1948
/***转载请注明作者longdickhttp://longdick.iteye.com**/相关帖子：1、人人都是领域专家-用例图2、人人都是领域专家-活动图3、人人都是领域专家-类图4、人人都是领域专家-顺序图5、人人都是领域专家-类图关系化6、人人都是领域专家-类图关系说明需求阶段用例图完成以后，需要进一步描述用例。由于每一个用例可能对应几个事件流，单从用例不能获取有效的信息。这时候就要用到活动图了。活动图专门用来描述用例的事件流。我们借用上一节其中
系统 2019-08-12 09:30:24 1948
AndyBudd的样式指南转自：http://www.cnblogs.com/JustinYoung/articles/763052.htmlkeyword:cssMastery,andyBudd,styleGuide,css样式表组织与规划.下载地址:http://files.cnblogs.com/JustinYoung/Styleguide.rar《CSSMastery》作者AndyBudd提供的《StyleGuide》.对web标准中的css组织和
系统 2019-08-12 09:29:31 1948
AllITeBooks多线程爬取-写在前面对一个爬虫爱好者来说，或多或少都有这么一点点的收集癖~发现好的图片，发现好的书籍，发现各种能存放在电脑上的东西，都喜欢把它批量的爬取下来。然后放着，是的，就这么放着.......然后慢慢的遗忘掉.....AllITeBooks多线程爬取-爬虫分析打开网址http://www.allitebooks.com/发现特别清晰的小页面，一看就好爬在点击一本图书进入，发现下载的小链接也很明显的展示在了我们面前，小激动一把，这
系统 2019-09-27 17:56:53 1947
最近有个需求就是页面上执行shell命令，第一想到的就是os.system，复制代码代码如下:os.system('cat/proc/cpuinfo')但是发现页面上打印的命令执行结果0或者1，当然不满足需求了。尝试第二种方案os.popen()复制代码代码如下:output=os.popen('cat/proc/cpuinfo')printoutput.read()通过os.popen()返回的是fileread的对象，对其进行读取read()的操作可以
系统 2019-09-27 17:56:49 1947
本文实例讲述了Python中实现两个字典（dict）合并的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：现有两个字典dict如下：dict1={1:[1,11,111],2:[2,22,222]}dict2={3:[3,33,333],4:[4,44,444]}合并两个字典得到类似：{1:[1,11,111],2:[2,22,222],3:[3,33,333],4:[4,44,444]}方法1：dictMerged1=dict(dict1.items()+di
系统 2019-09-27 17:56:41 1947
如下所示：node2:/django/mysite/blog#catviews.py1,#-*-coding:utf-8-*-from__future__importunicode_literals#fromdjango.shortcutsimportrender,render_to_responsefrom.modelsimport*#Createyourviewshere.fromdjango.httpimportHttpResponsefromdja
系统 2019-09-27 17:56:26 1947
代码importpsutilprint(dir(psutil))#查看逻辑cpu的个数print(psutil.cpu_count())#查看物理cpu的个数print(psutil.cpu_count(logical=False))#查看cpu的用户时间，系统时间，空闲时间，中断时间print(psutil.cpu_times())#统计每个cpu的使用率print(psutil.cpu_percent(interval=2,percpu=True))#
系统 2019-09-27 17:56:18 1947
defreverse_rank(id,score):values=list()fori,vinzip(id,score):values.append((i,(np.argmax(v),v[1])))values=sorted(values,key=lambdaitem:(item[1][0],item[1][1]),reverse=True)returnvaluesid=['1','2','3','4']score=[(1,0.45),(0,0.32),(
系统 2019-09-27 17:55:51 1947
常见算法：一、排序引入1.排序与搜索排序算法（英语：Sortingalgorithm）是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。2.排序算法的稳定性稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。18385672(4,1)(3,1)(3,7)(5,6)(3,7)(3,1)如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相
系统 2019-09-27 17:54:46 1947
