字典是可變的，并且可以存儲(chǔ)任意數(shù)量的Python對(duì)象，包括其他容器類(lèi)型另一個(gè)容器類(lèi)型。字典包括鍵對(duì)(稱(chēng)為項(xiàng)目)及其相應(yīng)的值。Python字典也被稱(chēng)為關(guān)聯(lián)數(shù)組或哈希表。字典的一般語(yǔ)法如下：dict={'Alice':'2341','Beth':'9102','Cecil':'3258'}可以用下面的方式創(chuàng)建字典：dict1={'abc':456};dict2={'abc':123,98.6:37};每個(gè)按鍵都來(lái)自它的值用冒號(hào)(:)，該項(xiàng)目以逗號(hào)分隔，整個(gè)事情
系統(tǒng) 2019-09-27 17:37:59 1922
使用方法:可以單獨(dú)把js和css部分抽出作為文件單獨(dú)存放.只用在table中使用相應(yīng)的樣式即可.切記,格式如下:| 標(biāo)題 |
| 內(nèi)容........ |
............| 標(biāo)題 |
| 內(nèi)容........ |
一個(gè)簡(jiǎn)單的碰碰條菜單
系統(tǒng) 2019-08-29 23:40:23 1922
之前寫(xiě)過(guò)一系列的OpenExpressApp的文章，到現(xiàn)在OEA的源碼下載人次已經(jīng)上萬(wàn)了，大部分人估計(jì)還是抱著學(xué)習(xí)的態(tài)度來(lái)使用這個(gè)框架。畢竟時(shí)間和人力有限，OEA本身也比較復(fù)雜，能做到現(xiàn)在我也基本滿意了，我們將繼續(xù)不斷應(yīng)用模型驅(qū)動(dòng)軟件工廠的軟件工程概念，堅(jiān)持讓業(yè)務(wù)工程師開(kāi)發(fā)應(yīng)用（makebusinessengineersdevelopapplications）的理念，改善我們的開(kāi)發(fā)過(guò)程，提高開(kāi)發(fā)能力。為了讓團(tuán)隊(duì)更好的認(rèn)識(shí)OpenExpressApp，我將在
系統(tǒng) 2019-08-29 23:15:32 1922
http://code.taobao.org/trac/OceanBase/wiki/intro講得還比較細(xì)。數(shù)據(jù)模型：oceanBase采用類(lèi)似cassandra的tablet/sstable數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)，簡(jiǎn)單說(shuō)就是bigtable的數(shù)據(jù)模型。系統(tǒng)目標(biāo)：其目標(biāo)比較明確，是一個(gè)強(qiáng)CA類(lèi)系統(tǒng)，P（分區(qū)能力）。目標(biāo)是強(qiáng)一致性、高可用性，分區(qū)能力稍弱。從文檔上看，他們并不擔(dān)心的快速的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)量。去中心化：見(jiàn)圖：RootServer/UpdateServer是一個(gè)
系統(tǒng) 2019-08-29 23:13:05 1922
最近做項(xiàng)目見(jiàn)到別人寫(xiě)的一個(gè)分頁(yè)控件不錯(cuò)，記錄一下關(guān)于路徑的問(wèn)題。一、解決方案二、添加類(lèi)庫(kù)項(xiàng)目test三、添加引用System.Web四、test下添加類(lèi)文件Pagination.cs五、test下添加樣式文件Pagination.css(右鍵此文件--屬性--生成操作--嵌入的資源)六、Pagination.cs文件下添加如下內(nèi)容usingSystem;usingSystem.Text.RegularExpressions;usingSystem.Web;
系統(tǒng) 2019-08-29 22:29:40 1922
第274頁(yè)其中CustomComparator這個(gè)類(lèi)應(yīng)為packageCollection.Sort;importjava.util.Comparator;publicclassCustomComparatorimplementsComparator...{publicintcompare(Objecto1,Objecto2)...{Strings1=(String)o1;Strings2=(String)o2;if(s1.equals(s2))...{r
系統(tǒng) 2019-08-12 09:29:44 1922
圖像可能在生成、傳輸或者采集過(guò)程中夾帶了噪聲，去噪聲是圖像處理中常用的手法。通常去噪聲用濾波的方法，比如中值濾波、均值濾波。但是那樣的算法不適合用在處理字符這樣目標(biāo)狹長(zhǎng)的圖像中，因?yàn)樵跒V波的過(guò)程中很有可能會(huì)去掉字符本身的像素。一個(gè)采用的是去除雜點(diǎn)的方法來(lái)進(jìn)行去噪聲處理的。具體算法如下：掃描整個(gè)圖像，當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)黑色點(diǎn)的時(shí)候，就考察和該黑色點(diǎn)間接或者直接相連接的黑色點(diǎn)的個(gè)數(shù)有多少，如果大于一定的值，那就說(shuō)明該點(diǎn)不是離散點(diǎn)，否則就是離散點(diǎn)，把它去掉。在考察相連的
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:42 1921
#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#問(wèn)題：給出一個(gè)字符串，分別輸出該字符串中小寫(xiě)字母，大寫(xiě)字母，數(shù)字，以及其他字符串的個(gè)數(shù)chuan="aasdhauADSGFTHFTdbhi1224324漢字"len_lower=0len_upper=0len_digit=0foriinchuan:ifi.islower():len_lower+=1ifi.isupper():len_upper+=1ifi.isdigit()
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:34 1921
這篇文章主要介紹了pythonlambda表達(dá)式（匿名函數(shù)）寫(xiě)法解析,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下#lambda表達(dá)式，為了解決簡(jiǎn)單函數(shù)的情況，如：deffunc(a1,a2):returna1+a2func=lambdaa1,a2:a1+a2#上面這兩個(gè)是一樣的deffunc1(a1,a2):returna1+a2func2=lambdaa1,a2:a1+a2wdc=func1(100,
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:31 1921
閱讀更多#1-20的列表a=list(range(1,21))print(a)#1-10000的列表squares=[]forvalueinrange(1,10001):square=valuesquares.append(square)print(squares)#1-10000的列表，核實(shí)從1開(kāi)始10000結(jié)束，求1-10000之和a=list(range(1,10001))print(a)print(min(a))print(max(a))print
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:51 1921
