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搜索[HTTP/3]，共10000篇文章

SpringCloud(3):服务的提供与注册

... spring.application.name=eureka-producer #使用eureka集群注册中心 #eureka.client.service-url.defaultZone=http

2018-10-21

3-VIV-Android控件之ImageView

零、前言 [1].ImageView地位：直接继承自View,安卓源码1600+，算是个小类，但图片显示基本上都用它 [2].scaleType有点小烦，不过看图还是挺清晰的 [3].cropToPadding

2018-09-02

多线程基础篇（3）——初试锁

new Thread(new Run(t),"线程3"); t1.start(); t2.start(); t3.start(); } } class TicketSell{ private Integer

2018-08-27

金蝶K/3 报销相关SQL语句

金蝶K/3 报销相关SQL语句 use AIS20180607113701 select fopenid,* from dbo.t_XunTong_User where Fname ='' go use

2018-08-04

javascript基础修炼(3)—What's this(下)

2018-08-03

读取特定目录下所有的文件夹, 和文件名os.walk() os.walk("./")是我最喜欢的api之一, 作用是获取某个路径下,所有的文件夹和文件的路径, 如果你是一个喜欢写脚本的人, 那这个api或许能帮你更优雅的实现你的程序~ import os for relative_file_dir_path, file_dir_name, file_name in os.walk('./'): print("当前文件夹路径(字符串)", relative_file_dir_path) print("当前文件夹目录下包含的文件夹(数组)", file_dir_name) print("当前文件夹目录下包含的文件名(数组)", file_name) print("---"*10) 这个操作非常适合编写文件处理脚本, 比如你想将某个目录下的markdown文件批量转换为word文档, 参考Python将md批量转为docx, 或者将less批量转换为css, 参考批量转换less至css, 配合其他优秀的库, 你可以完成一些好玩的操作, 比如网站图片素材中文转英文深拷贝相比js蛋疼的深拷贝操作, python的深拷贝简单粗暴 copy_name = deepcopy(name) from copy import deepcopy name = ["z", "h", "a", "o", "o", "l", "e", "e"] copy_name = deepcopy(name) copy_name[0] = "Z" print("原列表", name); print("新列表", copy_name) 一个优秀的api就应该简洁强大, 见名知意, 反向对比js的深拷贝, js的深拷贝简直就是一门学问, 而且几乎是面试必问, 当然深入研究一下也并非不好, 但如果开发者精力有限, 优秀的api可以极大提升我们的工作效率随机取字符串(点名利器) 如果你想写一个点名的小程序, python一行代码就能搞定~ import random for i in range(10): group = random.choice(["白月初", "东方月初", "苏苏", "红红", "王富贵", "清瞳"]) print("第", i,"周", group, "打扫教室...") 反向切片 python的切片操作可谓是优雅强大, 通过反向切片, 你可以迅速获得一个列表的反向序列对列表进行反序是一个很常见的操作, 但python反向切片的玩法实在是非常简洁, 让人无法拒绝, 其实对某一数据结构进行"反向"是一个很有意思的操作, 比如对二叉树进行反序明星程序员被Google挂掉的故事, 还有google著名的在不使用额外空间的前提下, 对句子内的单词进行反序的问题, 比如将 This is a pen 反向为 pen a is This 小结 Python为我们提供了大量好用的api, 可以让我们的需求快速得到实现, 极大提升我们的开发效率, 但很多问题, 并不是用几个简单api就能搞定的, 比如前面提到的google的在不使用额外空间的情况下, 将This is a pen 反向为 pen a is This, 这个题目的解法非常巧妙, 首先将This is a pen 转换为nep a si sihT, 然后根据空格所处的位置, 将单个的单词自身的序列进行调换, 这样就可以将, nep a si sihT转换为pen a is This 优秀的算法能让我们以更少的资源的实现程序, 优秀的api能提升我们的开发效率, 或许优秀的工程师, 就是在二者之间把握平衡的那类人吧~

2018-07-30

Python 3 入门，看这篇就够了

li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3), hello] 访问元素 li = [1, "2", [3, 'a'], (1, 3)] print(li[3]) # (1, 3) print

2018-07-24

Python 3 进阶 —— 使用 PyMySQL 操作 MySQL

This option defaults to true for Py3k. client_flag Custom flags to send to MySQL.

2018-07-24

Python 3 进阶 —— print 打印和输出

在 2.x 版本中，print 是个语句，但在 3.x 中却是个内置函数，并且拥有更丰富的功能。参数选项可以用 help(print) 来查看 print 函数的参数解释。

2018-07-24

virtualenv -p python3 venv报错

本文首发于我的个人博客：尾尾部落在阿里云服务器上，用virtualenv创建虚拟环境时，报了个错误 root@iZwz982qla1uxm1s5dnyo7Z:/usr/lib/python3/dist-packages

2018-07-19

Java复习3-类的继承

3)如果是private方法、static方法、final方法或者构造器，那么编译器将可以准确地知道应该调用哪个方法，我们将这种调用方式成为静态绑定(static binding)。

2018-07-10

Demo3 - 保存训练后模型

训练好的模型，需要保存好，下次就直接拿来用，相当于是机器学习的成果。不用每次都去学习了，直接保存成文件，然后下个项目直接导入，就可以使用了。目前两种方法比较好用。 python自带pickle sklearn joblib工具还是直接上代码，两种方式都已经在注释里面。 # -- coding: utf-8 -- # 通过本个demo 将学习后的模型进行保存。这样就不用每次都重新训练模型。 # （模型的保留的迁移） # 方法1，使用python自带的pickle from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn import datasets from sklearn.externals import joblib import pickle # ->python 自带 # 使用sklearn提供的一些demo数据，load_xxxx数据 (X,y) = datasets.load_iris(return_X_y=True) # 模型构建 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=100) rfc.fit(X,y) # 验证模式 print("模型初步验证：") print(rfc.predict(X[0:1,:])) # -- 重点！ save Model # file = open('saved_model/rfc.pickle','w') # pickle.dump(rfc,file) # file.close() joblib.dump(rfc,'saved_model/rfc.pkl') # - 官方建议方式joblib print("模型已经保存到 saved_model") 一些附加知识 Pickle是python中一种标准的序列化对象的方法。你可以使用pickle操作来序列化你的机器学习算法，保存这种序列化的格式到一个文件中。稍后你可以导入这个文件反序列化你的模型，用它进行新的预测。以下的例子向你展示：如何使用Pima Indians onset of diabetes数据集，训练一个logistic回归模型，保存模型到文件，导入模型对未知数据进行预测。运行以下代码把模型存入你工作路径中的finalized_model.sav，导入模型，用未知数据评估模型的准确率 Joblib是SciPy生态的一部分，为管道化python的工作提供的工具。它提供了存储和导入python对象的工具，可以对Numpy数据结构进行有效的利用。这对于要求很多参数和存储整个数据集的算法(比如K-Nearest Neighbors)很有帮助。以下代码向你展示：如何使用Pima Indians onset of diabetes数据集，训练一个logistic回归模型，使用joblib保存模型到文件，导入模型对未知数据进行预测。运行以下代码把模型存入你工作路径中的finalized_model.sav，也会创建一个文件保存Numpy数组，导入模型，用未知数据评估模型的准确率。保存模型的几点提醒当你存储你的机器学习模型时，需要考虑以下重要问题。一定要记住，记录下你的工具版本，以便于重构环境。 python的版本：记录下python的版本。需要相同大版本号的python来序列化和反序列化模型。库的版本：主要的库的版本要保持一致，不仅限于Numpy和scikit-learn的版本。手动序列化：你可能想要手动的输出你的模型参数以便于你可以直接把他们用在scikit-learn或者其他的平台。确实学习算法参数实现比算法本身实现要难得多。如果你有能力也可以自己写代码来导出参数。

2018-07-04

行为树behavior3go介绍

本文介绍一个golang行为树库 - behavior3go，并举例如何使用behavior3go来制作技能。

2018-06-24

3:C#异步WaitAll的使用

(); string s2 = await wc.GetStringAsync(textBox2.Text); label2.Text = s2.Length.ToString(); string s3

2018-06-20

如何用C++做游戏(3)

pParam2 = new _ParamData(szData2, “string”, (int)strlen(szData2)); ParamIn.Push(pParam2); char szData3[

2018-06-11

Python3源码—编译

0.1. 整体架构在最高的层次上，Python的整体架构可以分为三个主要的部分：左：Python提供的大量的模块、库以及用户自定义的模块；右：Python的运行时环境，包括对象/类型系统（Object/Type structures）、内存分配器（Memory Allocator）和运行时状态信息（Current State of Python）；中：Python的核心——解释器（interpreter），或者称为虚拟机，包括词法分析（Scanner），语法分析（Parser），Compiler和Code Evaluator； 0.2. 目录组织 Include ：该目录下包含了Python提供的所有头文件，如果用户需要自己用C或C++来编写自定义模块扩展Python，那么就需要用到这里提供的头文件； Lib ：该目录包含了Python

2018-06-05

Tomcat架构解析之3 Connector NIO

在server.xml中如下配置；整个Tomcat是一个比较完善的框架体系，各组件间都是基于接口实现，方便扩展像这里的 org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol

2018-04-15

你应该这个姿势学习php（3）

1、ob_start() 开启文件缓存 2、ob_get_contents() 得到缓存中的内存 3、ob_get_length() 得到缓冲区的长度 4、ob_flush() 输出缓冲区的内容，如果你想获取缓冲区的内容要在这个函数之前使用

2018-04-14

Spring Boot入门（3）处理网页表单

DOCTYPE HTML> <html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"> <head> <title>Getting Started

2018-04-08

算法题丨3Sum Closest

算法分析难度：中分析：给定整型数组中和一个指定的目标整型值，从数组中找到3个元素，满足3个元素之和最接近目标值，返回结果为3个元素之和。

2018-04-07

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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Python3好用的原生api

Python 3 入门，看这篇就够了

Python 3 进阶 —— 使用 PyMySQL 操作 MySQL

Python 3 进阶 —— print 打印和输出

virtualenv -p python3 venv报错

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