今天整整搞了一个下午，ubuntu下的tomcat，由于没有深入分析过tomcat/conf/server.xml，遇到很多问题。一开始总是把appBase配置成应用程序的路径，结果反复的修改别处，也没搞定，突然想起docBase，然后在appBase下面加了一行docBase，把路径配置到docBase中，把appBase为空，就OK了
系统 2019-08-12 01:32:19 2401
找工作是每个学习Python人员的目标，为了更好的找到工作，刷面试题是必不可少的，了解最新企业招聘试题，可以让你面试更加的顺利。小编整理了一些2018年最新的Python面试题，来测测你技术的掌握度吧。1、Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个
系统 2019-09-27 17:56:30 2400
要求实现功能：利用扇贝网：https://www.shanbay.com/,做个测单词的小工具。扇贝网已经有一个测单词量的功能，我们要做的就是把这个功能复制下来，并且做点改良，搞一个网页版没有的功能————自动生成错词本。1.根据选择的题库，获取50个单词点开检查->Network->选中Perservelog->查看XHR->点开刷新之后出现的XHR->查看Response会发现题库在response这里，于是我们需要找到真正的URL，也就是在Heade
系统 2019-09-27 17:53:27 2400
练习介绍要求：请使用多协程和队列，爬取时光网电视剧TOP100的数据（剧名、导演、主演和简介），并用csv模块将数据存储下来。时光网TOP100链接：http://www.mtime.com/top/tv/top100/目的：1.练习掌握gevent的用法2.练习掌握queue的用法fromgeventimportmonkey#gevent从库里导入monkey模块monkey.patch_all()#能把程序变成协作式运行，就是可以帮助程序实现异步imp
系统 2019-09-27 17:50:08 2400
python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储。通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。importpickleList=[[5,1.1,'yes'],[0.9,15,'no']]Dic={0:[1,2,3,4],1:('a','b'),2:{'c':'yes','d':'no'}}fw=open('1.txt','w
系统 2019-09-27 17:49:24 2400
配置Pytorch的环境，我自己着实花了很久的时间，遇到了很多的问题，问了让大家少走弯路，我这边写一下一个成功的案例。这边先要感谢一下两位博主的文章。在RaspberryPi上编译PyTorchPytorchonRaspberryPi前人种树后人乘凉，希望我的文章也能帮助到一些人。首先树莓派上面是自带了Python2.7的版本的，由于我们这边是要在Python3.5上面配置Pytotch，所以我们先安装一下Python3。sudoaptinstallpyt
系统 2019-09-27 17:48:47 2400
变量是计算机内存中的一块区域，变量可以存储规定范围内的值，而且值可以改变。基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。常量是一块只读的内存区域，常量一旦被初始化就不能被改变。变量命名字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，前文有说不在赘述。变量赋值Python中的变量不需要声明，变量的赋值操作即是变量的声明和定义的过程。每个变量在内存中创建都包括变量的标识、名称、和数据这些信息。Python中一次新的赋值，将创建一个新的变量
系统 2019-09-27 17:38:32 2400
什么是异常？异常是一个事件，其中一个程序，破坏程序的指令的正常流的执行过程中而发生的。一般情况下，当一个Python脚本遇到一些情况不能处理，就抛出一个异常。异常是一个Python对象，它表示一个错误。当Python脚本抛出一个异常，它必须处理异常，否则将立即终止。处理异常：如果有可能会引发异常的一些可疑的代码，就可以通过将可疑的代码在一个try块：保卫你的程序。在try块，包括以下情况except：语句，其次是代码，作为优雅的处理问题，尽可能块。语法这里
系统 2019-09-27 17:37:57 2400
如何根据图表中没有的变量更改折线图的背景颜色？例如，如果我有以下数据帧：importnumpyasnpimportpandasaspddates=pd.date_range('20000101',periods=800)df=pd.DataFrame(index=dates)df['A']=np.cumsum(np.random.randn(800))df['B']=np.random.randint(-1,2,size=800)如果我做df.A的折线图，
系统 2019-09-27 17:37:39 2400
