Python list, dict, set, tuple-低调大师

Python list, dict, set, tuple

2018-09-24 604

list方法

append: 添加一个新的元素到末尾
extend: 扩展元素
insert: 在任何位置插入元素
pop: 弹出末尾的元素
remove: remove first occurrence of value
sort: 原地排序
reverse
count
clear

dict方法

not in
clear
keys
values
items
get
setdefault
del a_dict

tuple方法

count
index

set 方法

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使用Spring的ApplicationContextAware接口

在我们的Web应用中，Spring容器通常采用声明式方式配置产生。开发者只要在web.xml中配置一个Listener，该Listener将会负责初始化Spring容器，MVC框架可以直接调用Spring容器中的Bean，无需访问Spring容器本身。在这种情况下，容器中的Bean处于容器管理下，无需主动访问容器，只需接受容器的依赖注入即可。但在某些特殊的情况下，Bean需要实现某个功能，但该功能必须借助于Spring容器才能实现，此时就必须让该Bean先获取Spring容器，然后借助于Spring容器实现该功能。为了让Bean获取它所在的Spring容器，可以让该Bean实现ApplicationContextAware接口。也就是说当一个类实现了这个接口之后，这个类就可以方便获得ApplicationContext中的所有bean。换句话说，就是这个类可以直接获取spring配置文件中，所有有引用到的bean对象。工具类： @Component public class SpringContextHolder implements ApplicationContextAware...

2018-09-25

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这段时间用opencv中的机器学习算法做了一下目标检测，效果还是不错的。但都是按照命令和库进行调用，基本对我来说是个黑盒子。固然工程师要会用工具，但如果不深入理解内部实现，是很难进步的。所以我打算花上一些时间（可能两个月以上）来学习一下机器学习的基本概念，并且用python语言去实现一些经典的算法，希望自己能坚持下去吧～ k-Nearest Neighbors 1.简介 kNN算法可以说是机器学习中最简单的一种算法了。它思想极其简单，应用数学知识很少，并且效果相对于它的复杂程度来说极其地好，许多问题都可以用它来解决。它的思想用上面的一张图就可以解释清楚。它的本质是让输入与给定的数据集进行距离的计算。如果最近的点大部分为某一类（比如说是A），则判定为A类。kNN中的k，就是跟输入比较的点的数量。这个是作为算法的一个参数。当然距离的计算方法有很多种，比如说欧拉距离欧拉距离多维的情况可以如下进行推导三个维度也可以使用明科夫斯基距离，其中p成为了算法的一个参数明科夫斯基距离 2.算法实现算法大概可以用python进行封装成这个样子 """ Created by 杨帮杰 on 9/2...

2018-09-25

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