算数运算符：+#加：两个对象相加-#减：得到负数或是一个数减去另一个数*#乘：两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串/#除：x/y，x除以y%#取模：返回除法的余数**#幂：x**y，返回x的y次幂//#取整除：返回商的整数部分（向下取整）比较运算符：==#判断两个对象是否相等!=#判断两个对象是否不相等<>#判断两个对象是否不相等，py2可用，py3不可用<#判断是否小于<=#判断是否小于等于>#判断是否大于>=#判断是否大于等于逻辑运算符：与and
系统 2019-09-27 17:51:05 1782
11.58事件11.581事件绑定方法与解绑绑定事件：//绑定方式一：$('.box1').click(function(){alert('绑定方式一')});//绑定方式二：$('.box1').on("click",function(){alert('绑定方式一')});//绑定方式三：$('.box1').bind('click',{'a':'b'}function(e){alert('绑定方式二');console.log(e.data);})
系统 2019-09-27 17:50:58 1782
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1782
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 1782
最近在一个python工具中需要实现串口自动触发工作的功能，之前只在winform上面实现，今天使用python试试。这里简单记一下：首先用wxpython实现一个Button，点击事件绑定函数OnButtonAutoStopAllself.button_autoStopAll=wx.Button(id=wxID_FRAME1BUTTONAUTOSTARTALL,label=u'AUTOSTOPALL',name='button_autoStop',par
系统 2019-09-27 17:50:43 1782
转：https://www.jianshu.com/p/4be85de84d2a本机环境：Windows1064位Anacondapython3.7报错信息：pipisconfiguredwithlocationsthatrequireTLS/SSL,howeverthesslmoduleinPythonisnotavailable.解决方法：原因：Anaconda环境变量未配置完全需要配置的环境变量：D:\ProgramData\Anaconda3D:\
系统 2019-09-27 17:50:37 1782
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 1782
第四章，了不起的分支和循环4.1分支和循环Python主要依靠缩进来区分代码块4.2快速上手成绩按照分数来划分等级，90分以上为A，80~90为B，60~80为C，60以下为Dp4_1.pyscore=int(input("请输入一个分数："))if100>=score>=90:print("A")if90>score>=80:print("B")if80>score>=60:print("C")if60>score>=0:print("D")ifscor
系统 2019-09-27 17:50:06 1782
使用字符串第二次世界大战促使了现代电子计算机的诞生，当初的想法很简单，就是用计算机来计算导弹的弹道，因此在计算机刚刚诞生的那个年代，计算机处理的信息主要是数值，而世界上的第一台电子计算机ENIAC每秒钟能够完成约5000次浮点运算。随着时间的推移，虽然对数值运算仍然是计算机日常工作中最为重要的事情之一，但是今天的计算机处理得更多的数据都是以文本信息的方式存在的，而Python表示文本信息的方式我们在很早以前就说过了，那就是字符串类型。所谓字符串，就是由零个
系统 2019-09-27 17:49:21 1782
ProtocolBuffers（类似XML的一种数据描述语言）最新版本2.3里，protoc―py_out命令只生成原生的Python代码。尽管PB（ProtocolBuffers）可以为C++语言生成快速解析和序列化代码，但是这种方式对于Python不适用，并且手动生成的已包装的代码需要非常大的维护工作。在讨论组里，这是一个常见的功能要求，由于一个必备的客户端组件―AppEngine（根据团队介绍名称为AppEngine），生成原生的Python代码有更
系统 2019-09-27 17:49:21 1782
本文实例讲述了python+numpy实现的基本矩阵操作。分享给大家供大家参考，具体如下：#!usr/bin/envpython#coding:utf-8#学习numpy中矩阵的代码笔记#2018年05月29日15:43:40#参考网站：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/importnumpyasnp#==================矩阵的创建，增删查改，索引，运算===============
系统 2019-09-27 17:49:00 1782
先说说线程在多线程中，为了保证共享资源的正确性，我们常常会用到线程同步技术.将一些敏感操作变成原子操作，保证同一时刻多个线程中只有一个线程在执行这个原子操作。我最常用的是互斥锁，也称独占锁。其次还有读写锁，信号量，条件变量等。除此之外，我们在进程间通信时会用到信号，向某一个进程发送信号，该进程中设置信号处理函数，然后当该进程收到信号时，执行某些操作。其实在线程中，也可以接受信号，利用这种机制，我们也可以用来实现线程同步。更多信息见//www.jb51.ne
系统 2019-09-27 17:48:40 1782
本文实例为大家分享了python获取地震信息微信实时推送的具体代码，供大家参考，具体内容如下importrequests,timefromlxmlimportetreefromwxpyimport*#微信登陆bot=Bot()#查找好友group=bot.groups().search('珍爱生命远离lisp')[0]#写自己的讨论组名称withopen('log.txt','r')asf:rember=f.readline()headers={'User
系统 2019-09-27 17:48:31 1782
5.1字典数据类型字典的索引可以使用许多不同类型的数据，不只是整数。字典的索引被称为“键”，键及其关联的值称为“键—值”对，在代码中，字典输入时带花括号{}。字典中的表项是不排序的，所以字典不能像列表那样切片。5.1.1keys()、values()和items()方法key()、values()和items()方法将返回类似于列表的值，分别对应于字典的键、值和键-值对。这些方法返回的值不是真正的列表，他们不能被修改，没有append()方法。但这些数据类
系统 2019-09-27 17:48:20 1782
下面是实现代码#coding:utf-8importtime,serialfromstructimport*importbinasciifile=open('E:\\1.bin','rb')i=0while1:c=file.read(1)#将字节转换成16进制；ssss=str(binascii.b2a_hex(c))[2:-1]print(str(binascii.b2a_hex(c))[2:-1])ifnotc:breakser=serial.Seri
系统 2019-09-27 17:48:02 1782
