Python list, dict, set, tuple
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...
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Python机器学习（一）：kNN算法
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...
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