一个完整的安装应用程序的脚本。!include"MUI.nsh"!defineMUI_ABORTWARNING!defineMUI_ICON"${NSISDIR}\Contrib\Graphics\Icons\orange-install-nsis.ico"!defineMUI_UNICON"${NSISDIR}\Contrib\Graphics\Icons\orange-uninstall-nsis.ico"!defineMUI_WELCOMEFINIS
系统 2019-08-12 09:27:00 2257
摘自：http://acm.hrbust.edu.cn/hcpc2012/index.php?act=showpost&p=15本题是动态规划+矩阵乘法题定义f[i][0]为走了i步恰好达到S的不同走法定义f[i][1]为走了i步恰好达到A的不同走法定义f[i][2]为走了i步恰好达到B的不同走法定义f[i][3]为走了i步恰好达到C的不同走法状态转义方程为：f[i][0]=f[i–1][1]+f[i–1][2]+f[i–1][3];f[i][1]=f[i
系统 2019-08-12 09:26:58 2257
Findwhichvisualstudioandservicepackversioninstalled.lookingintheregistryhereHKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\DevDiv[ProductFamily]\Servicing\9.0\thenfindingapropertynamedsomethinglike"SP"or"SPIndex".Avalueof1meansinstalled,an
系统 2019-08-12 01:32:31 2257
1.xadmin的介绍django自带的admin站点虽然功能强大，但是界面不是很好看。而xadmin界面好看，功能更强大，并完全支持Bootstrap主题模板。xadmin内置了丰富的插件功能。包括数据导出、书签、图表、数据添加向导及图片相册等多种扩展功能。界面如下：2.xadmin的安装本文所用xadmin模块适用于Python3.6+Django2.0以上使用从https://github.com/sshwsfc/xadmin/tree/django
系统 2019-09-27 17:57:21 2256
类装饰器propetyproperty是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值classStudent:def__init__(self,name,birth):self.name=nameself.birth=birth@property#将一个方法伪装成属性defage(self):importtimereturntime.localtime().tm_year-self.birthalex=Student('alex',1930)p
系统 2019-09-27 17:56:49 2256
logging模块简介logging模块是python内置模块，专门为打印日志的模块importlogginglogging.debug('debugmessage')logging.info('infomessage')logging.warning('warningmessage')logging.error('errormessage')logging.critical('criticalmessage')默认情况下python的logging模块将
系统 2019-09-27 17:56:41 2256
本文实例讲述了python求众数问题的方法，是一个比较典型的应用。分享给大家供大家参考。具体如下：问题描述:多重集中重数最大的元素称为众数...就是一个可以有重复元素的集合,在这个集合中重复的次数最多的那个数就叫它的众数...如S=[1,2,2,2,3,5]重数是2,其重数为3实例代码如下:list_num=[]list_num_count=0dict_num={}#从文件读入,文件第一行为集合中元素的个数,以后每一行为一个元素list_num_count
系统 2019-09-27 17:56:21 2256
Python性能分析工具Profile代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python内置了丰富的性能分析工具，如profile,cProfile与hotshot等。其中Profiler是python自带的一组程序，能够描述程序运行时候的性能，并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python标准模块提供三种profilers:cProfile,profile以及hots
系统 2019-09-27 17:56:15 2256
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 2256
字符串索引示意图字符串切片也就是截取字符串，取子串Python中字符串切片方法字符串[开始索引：结束索引：步长]切取字符串为开始索引到结束索引-1内的字符串步长不指定时步长为1字符串[开始索引:结束索引]练习样例#1.截取2-5位置的字符num_str_1=num_str[2:6]print(num_str_1)#2.截取2-末尾的字符#当开始索引和结束索引为开始和结束时可以省略不写num_str_1=num_str[2:]print(num_str_1)
系统 2019-09-27 17:55:42 2256
