1、首先建一个SampleServlet类，（名字随意。）继承HttpServletpackagecom.maojd.test;importjava.io.IOException;importjava.io.PrintWriter;importjavax.servlet.ServletException;importjavax.servlet.http.HttpServlet;importjavax.servlet.http.HttpServletRequ
系统 2019-08-29 22:10:42 1867
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1866
博主之前写过各种排序方法的详细分析，于是在这个地方直接放上示例代码示例代码如下：#encoding:utf-8defquick_sort(lists,left,right):#快速排序ifleft>=right:returnlistskey=lists[left]low=lefthigh=rightwhileleft
系统 2019-09-27 17:47:30 1866
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 1866
Web相关工具类您几乎总是使用Spring框架开发Web的应用，Spring为Web应用提供了很多有用的工具类，这些工具类可以给您的程序开发带来很多便利。在这节里，我们将逐一介绍这些工具类的使用方法。操作ServletAPI的工具类当您在控制器、JSP页面中想直接访问Spring容器时，您必须事先获取WebApplicationContext对象。Spring容器在启动时将WebApplicationContext保存在ServletContext的属性列
系统 2019-08-12 09:30:22 1866
概述模块Pickle实现了对一个Python对象结构的二进制的序列化和反序列化。即当Python程序持续运行一些字符串、列表字典、甚至自定义的类等数据对象，需要持久化存储，即存储在磁盘中，防止运行在内存中，因断电等情况丢失数据。那么Pickle模块就派上用场了，它可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过
系统 2019-09-27 17:56:58 1865
一、读取用户指令当你的程序要接收用户输入的指令时，可以用input函数：name=input("请输入你的名字：")print("Hi"+name)程序中只要有input函数就会等待用户输入完并按回车键之后才会继续往下执行代码注：input（）函数接收得到的值只是字符串，即使你输入的是数字或者其他数据类型的值，它也会把数字按照字符串处理，即接收得到值只会字符串。二、格式化打印假设现在需要打印出以下格式的内容，该怎么实现呢？------------Infom
系统 2019-09-27 17:54:32 1865
Python被誉为全世界高效的编程语言，同时也被称作是“胶水语言”，那它为何能如此受欢迎，下面我们就来说说Python入门学习的必备11个知识点，也就是它为何能够如此受欢迎的原因.Python简介Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个
系统 2019-09-27 17:51:49 1865
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 1865
使用SimpleProtocolasyncio.BaseProtocol类是asyncio模块中协议接口(protocolinterface)的一个常见的基类。asyncio.Protocolclass继承自asyncio.BaseProtocol并为streamprotocols提供了一个接口。下面的代码演示了asyncio.Protocol接口的一个简单实现，它的行为1就像一个echoserver，同时，它还会在Python的控制台中输出一些信息。Si
系统 2019-09-27 17:50:29 1865
