SOAP.py客户机和服务器SOAP.py包含的是一些基本的东西。没有Web服务描述语言（WebServicesDescriptionLanguage，WSDL）或者任何其它附加的东西，只有用Python实现的SOAP客户机和服务器的透明支持。甚至这个包中的一个很好的功能也只是与基础架构相关：SOAP.py支持安全套接字层（SSL）用于加密的SOAP传输。为使用这个功能，您必须安装M2Crypto，M2Crypto是一个库，包含各种加密工具和格式，从RSA
系统 2019-09-27 17:49:38 1622
通常，大多数应用程序通过保持HTML简单来解决大多数浏览器问题�D或者说，根据最低共同特性来编写。然而，即便如此，也仍然存在字体和布局的问题，发行新浏览器和升级现有浏览器时，也免不了测试应用程序的痛苦。替代方案�D只支持一种浏览器�D通常不是一种用户友好的解决方案。明显的解决方案是在应用程序中嵌入自己的表现HTML的窗口构件。当然，从头开始编写这样的窗口构件工作量很大，因此，求助于预先封装的解决方案好象是合理的。商界有许多选择及几个开放源码软件包。本文将向
系统 2019-09-27 17:49:37 1622
1.可传入参数：@app.route('/user/')#常用的不加参数的时候默认是字符串形式的@app.route('/post/')#常用的#指定int，说明是整型的@app.route('/post/')@app.route('/post/')@app.route('/login',methods=['GET','POST'])DEFAULT_CONVERTERS={'default':UnicodeConverter,'string':Unicod
系统 2019-09-27 17:49:32 1622
先序遍历1、BinaryTreePreorderTraversal---leetcode144#coding:utf-8classSolution:#根左右defpreorderTraversal(self,root):ifnotroot:return[]return[root.val]+self.preorderTraversal(root.left)+self.preorderTraversal(root.right)#给定二叉树的前序遍历和中序遍历，
系统 2019-09-27 17:49:30 1622
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai（一）机器学习中的集成学习入门（二）bagging方法（三）使用Python进行交易的随机森林算法（四）Python中随机森林的实现与解释（五）如何用Python从头开始实现Bagging算法决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是
系统 2019-09-27 17:49:29 1622
常见的排序算法：冒泡排序，选择排序，插入排序，希尔排序，快速排序，堆排序，归并排序。冒泡排序原理：两两元素进行比较，每一趟能够确定最大元素的位置，稳定算法defbubble_sort(alist):'''冒泡排序'''#[5,4,3,2,1][4,5,3,2,1][4,3,5,2,1][4,3,2,5,1][4,3,2,1,5]n=len(alist)foriinrange(n):#count=0forjinrange(0,n-1):ifalist[j]>
系统 2019-09-27 17:49:28 1622
本文章面向有一定基础的python学习者，使用Pygame包开发一款简单的游戏首先打开命令行，使用PyPI下载Pygame包（输入命令pipinstallpygame）打开python编辑器（vs，IDLE，或其他），再引入包定义一些需要用到的数据先使用pygame包创建一个游戏窗口，然后使用循环将窗口展示出来，运行会出现下图现在定义一个可操控的小球类Player，draw()方法可以使它展示在屏幕上，update()方法让小球跟随鼠标移动类似的，定义不可
系统 2019-09-27 17:49:28 1622
ccs的优点：css相对xpath语法比xpath简洁，定位速度比xpath快css的缺点：css不支持用逻辑运算符来定位，而xpath支持。css定位语法形式多样，相对xpath比较难记。css定位建议多用，这个定位方式很强大，定位速度快且准确度高。至于难记，用熟了就好了，对勤快的人来说，这不是问题。CSS_selector常用符号：#表示id.表示class>表示子元素，层级1.通过id属性定位：find_element_by_css_selector
系统 2019-09-27 17:49:19 1622
代码来源：《Python神经网络编程》手写数据集下载地址:1.训练数据集2.测试数据集摘要本文代码主要讲解基于Python的简单神经网络构建用于识别手写数据集，类模块具有通用性，在分析清楚问题后可以加以改动，运用于其他方面。代码importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系统 2019-09-27 17:49:14 1622
我最近没有摸鱼，一直都在工作。只不过目前需要爬一点数据python做的，之后看机会分享一下。忙着忙着老大说要生成海报，有个活动要给每个用户来个分享图。想法PS批处理？脚本？能甩出去的活都甩出去，机智如我啊python处理图像（PIL）。这么坑的想法，当然不是我想的了。虽然我实现了写个页面调用之前生成长截图的服务。之前有个为了方便分享微信，做了生成长截图的服务。写个新的页面用一下即可。我堂堂前端er，怎么能一直用别的工具呢？我的锤子呢？ps处理这个方案，经过
系统 2019-09-27 17:48:59 1622
