做了个小程序，用来验证Interlocked的效果：上图分别是注释掉“标记1”和“标记2”后的截图，和取消注释后的截图，下面是代码：#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;LONGg=0,flag=0,T=1,F=0
系统 2019-08-12 09:29:51 2194
昨天学习了TabControl控件，可是了遇到问题：运行程序后，TabControl控件就是显示不出来。搞了很久都不知道咋回事，后来终于被我发现了问题所在。原来是因为GroupBox控件覆盖掉了我的TabControl控件。我之前是先拖进去一个GroupBox控件，然后在GroupBox控件的框里再放置了一个TabControl控件的。这样运行出来就看不到TabControl控件。解决办法是：先放置好TabControl控件，然后再重新拖进一个GroupB
系统 2019-08-12 01:54:15 2194
GitHub具体教程TableofContents1Git具体教程1.1Git简单介绍1.1.1Git是何方神圣?1.1.2重要的术语1.1.3索引1.2Git安装1.3Git配置1.3.1用户信息1.3.2高亮显示1.3.3忽略特定的文件1.3.4使用.gitkeep来追踪空的目录1.4開始操作Git1.4.1创建内容1.4.2创建仓库、加入文件和提交更改1.4.3diff命令与commit更改1.4.4Status,Diff和CommitLog1.4.
系统 2019-08-12 01:31:44 2194
一、简介在python中url，对于中文等非ascii码字符，需要进行参数的编码与解码。二、关键代码1、url编码对字符串编码用urllib.parse包下的quote(string,safe='/',encoding=None,errors=None)方法。对json格式的参数名和值编码，用urllib.parse包下的urlencode(query,doseq=False,safe='',encoding=None,errors=None,quote_
系统 2019-09-27 17:57:18 2193
最近想用python对数据集进行数据预处理，想要分析系统调用之间的关系。初步想法是利用n-gram方法，因此查询到了python的sklearn中有一个CountVectorizer方法可以使用，在这里介绍一下这个函数的使用方法，以及其输出的相关含义。0x01输入及输出fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#fromsklearn.feature_extraction.textimp
系统 2019-09-27 17:56:24 2193
Python中的sys模块极为基础而重要，它主要提供了一些给解释器使用（或由它维护）的变量，以及一些与解释器强交互的函数。本文将会频繁地使用该模块的getsizeof()方法，因此，我先简要介绍一下：该方法用于获取一个对象的字节大小（bytes）它只计算直接占用的内存，而不计算对象内所引用对象的内存这里有个直观的例子：importsysa=[1,2]b=[a,a]#即[[1,2],[1,2]]#a、b都只有两个元素，所以直接占用的大小相等sys.getsi
系统 2019-09-27 17:55:36 2193
原因1:导入包中没有__init__文件,无法被识别为python包原因2:在main主函数中使用了相对导入,Python是不支持常规相对导入形式(from..importxxx)原因1好解决,原因2解决方式如下:在main主函数中使用sys.path.append()进行导入:importosimportsyssys.path.append(os.path.abspath('../XXX'))importxxuif__name__=='__main__'
系统 2019-09-27 17:54:52 2193
如何实现自定义一个异常python内置了许多异常类，为编写代码划定红线，才使调试代码时能及时发现错误。那么我们编写一个模块也可以为使用此模块者划定红线，来约束使用者可用哪些数据，这就需要自定义异常类型。首先需要了的是自定义类是的父类：python说明文档中是这样说exceptionException：所有内置的非系统退出类异常都派生自此类。所有用户自定义异常也应当派生自此类。那么就可以通过直接或间接的继承Exception就可以自定义一个异常类，当然也可以
系统 2019-09-27 17:54:44 2193
旋转椭圆实例代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.patchesimportEllipsedelta=45.0#degreesangles=np.arange(0,360+delta,delta)ells=[Ellipse((1,1),4,2,a)forainangles]a=plt.subplot(111,aspect='equal')foreinells:e.set_c
系统 2019-09-27 17:52:38 2193
numpy中的random模块有多个函数用于生成不同类型的随机数，常见的有uniform、rand、random、randint、random_interges下面介绍一下各自的用法1、np.random.uniform的用法np.random.uniform(low=0.0,high=1.0,size=None)作用：可以生成[low,high)中的随机数，可以是单个值，也可以是一维数组，也可以是多维数组参数介绍：low:float型，或者是数组类型的，
系统 2019-09-27 17:52:05 2193
