1、首先建一個SampleServlet類，（名字隨意。）繼承HttpServletpackagecom.maojd.test;importjava.io.IOException;importjava.io.PrintWriter;importjavax.servlet.ServletException;importjavax.servlet.http.HttpServlet;importjavax.servlet.http.HttpServletRequ
系統 2019-08-29 22:10:42 1867
鄰近算法（k-NearestNeighbor)是機器學習中的一種分類（classification）算法，也是機器學習中最簡單的算法之一了。雖然很簡單，但在解決特定問題時卻能發揮很好的效果。因此，學習kNN算法是機器學習入門的一個很好的途徑。kNN算法的思想非常的樸素，它選取k個離測試點最近的樣本點，輸出在這k個樣本點中數量最多的標簽（label）。我們假設每一個樣本有m個特征值（property），則一個樣本的可以用一個m維向量表示:X=（x1，x2，.
系統 2019-09-27 17:54:43 1866
博主之前寫過各種排序方法的詳細分析，于是在這個地方直接放上示例代碼示例代碼如下：#encoding:utf-8defquick_sort(lists,left,right):#快速排序ifleft>=right:returnlistskey=lists[left]low=lefthigh=rightwhileleft
系統 2019-09-27 17:47:30 1866
本文我們詳細地介紹下兩個模塊關于生成隨機序列的其他使用方法。隨機數參與的應用場景大家一定不會陌生，比如密碼加鹽時會在原密碼上關聯一串隨機數，蒙特卡洛算法會通過隨機數采樣等等。Python內置的random模塊提供了生成隨機數的方法，使用這些方法時需要導入random模塊。importrandom下面介紹下Python內置的random模塊的幾種生成隨機數的方法。1、random.random()隨機生成0到1之間的浮點數[0.0,1.0)。注意的是返回的隨
系統 2019-09-27 17:46:55 1866
Web相關工具類您幾乎總是使用Spring框架開發Web的應用，Spring為Web應用提供了很多有用的工具類，這些工具類可以給您的程序開發帶來很多便利。在這節里，我們將逐一介紹這些工具類的使用方法。操作ServletAPI的工具類當您在控制器、JSP頁面中想直接訪問Spring容器時，您必須事先獲取WebApplicationContext對象。Spring容器在啟動時將WebApplicationContext保存在ServletContext的屬性列
系統 2019-08-12 09:30:22 1866
概述模塊Pickle實現了對一個Python對象結構的二進制的序列化和反序列化。即當Python程序持續運行一些字符串、列表字典、甚至自定義的類等數據對象，需要持久化存儲，即存儲在磁盤中，防止運行在內存中，因斷電等情況丟失數據。那么Pickle模塊就派上用場了，它可以將對象轉換為一種可以傳輸或存儲的格式。python的pickle模塊實現了基本的數據序列和反序列化。通過pickle模塊的序列化操作我們能夠將程序中運行的對象信息保存到文件中去，永久存儲；通過
系統 2019-09-27 17:56:58 1865
一、讀取用戶指令當你的程序要接收用戶輸入的指令時，可以用input函數：name=input("請輸入你的名字：")print("Hi"+name)程序中只要有input函數就會等待用戶輸入完并按回車鍵之后才會繼續往下執行代碼注：input（）函數接收得到的值只是字符串，即使你輸入的是數字或者其他數據類型的值，它也會把數字按照字符串處理，即接收得到值只會字符串。二、格式化打印假設現在需要打印出以下格式的內容，該怎么實現呢？------------Infom
系統 2019-09-27 17:54:32 1865
Python被譽為全世界高效的編程語言，同時也被稱作是“膠水語言”，那它為何能如此受歡迎，下面我們就來說說Python入門學習的必備11個知識點，也就是它為何能夠如此受歡迎的原因.Python簡介Python是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。Python的設計具有很強的可讀性，相比其他語言經常使用英文關鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結構。Python是一種解釋型語言：這意味著開發過程中沒有了編譯這個
系統 2019-09-27 17:51:49 1865
某天回家之時，聽到有個朋友說起他正在做一個車牌識別的項目于是對其定位車牌的位置算法頗有興趣，今日有空得以研究，事實上車牌識別算是比較成熟的技術了，這里我只是簡單實現。我的思路為：對圖片進行一些預處理，包括灰度化、高斯平滑、中值濾波、Sobel算子邊緣檢測等等。利用OpenCV對預處理后的圖像進行輪廓查找，然后根據一些參數判斷該輪廓是否為車牌輪廓。效果如下：test1：test2實現代碼如下（對圖像預處理（濾波器等）的原理比較簡單，這里只是對一些函數進行調包
系統 2019-09-27 17:50:43 1865
使用SimpleProtocolasyncio.BaseProtocol類是asyncio模塊中協議接口(protocolinterface)的一個常見的基類。asyncio.Protocolclass繼承自asyncio.BaseProtocol并為streamprotocols提供了一個接口。下面的代碼演示了asyncio.Protocol接口的一個簡單實現，它的行為1就像一個echoserver，同時，它還會在Python的控制臺中輸出一些信息。Si
系統 2019-09-27 17:50:29 1865
