pandas层次化索引1.创建多层行索引1)隐式构造最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组Series也可以创建多层索引In[1]:importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrameIn[3]:s=Series([1,2,3,4],index=[['a','a','b','b'],['期中','期末','期中','期末']])sOut[3]:
系统 2019-09-27 17:54:01 2376
首先，我用的工程文件是https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5里的windows下的代码。这个代码在windows我已经调通过。过程中也是遇到windows下安装pycocotools的难题，需要去下载一个windows下的安装文件去安装，我参考了CSDN博主行胜于言的博客：windows安装pycocotools方法（windows10编译Pycocotools出错解决方案最新）
系统 2019-09-27 17:53:25 2376
importnumpyasnpimporttime1.1Gauss-Seidel迭代算法defGaussSeidel_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M):start=time.perf_counter()find=0X=np.ones(n)d=np.ones(n)m1=m-1m2=2-mforiinrange(M):print('X',X)x=np.copy(X)#迭代更新forjinrange(n):a=np.copy(A)forkin
系统 2019-09-27 17:53:12 2376
首先需要安装itchat库，可以pipinstallitchat安装，也可以在pycharm里安装#-*-coding:utf-8-*-__author__="MuT6Sch01aR"importitchatdefget_friends():friends=itchat.get_friends(update=True)#获取微信好友列表，如果设置update=True将从服务器刷新列表foriinfriends:print(i)defmain():itch
系统 2019-09-27 17:51:50 2376
代码：#coding=utf-8importsysimportcsvimportrequestsfrombs4importBeautifulSoup'''遇到不懂的问题？Python学习交流群：821460695满足你的需求，资料都已经上传群文件，可以自行下载！'''reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')#请求头设置defdownload(url):db_data=requests.get(url)soup=B
系统 2019-09-27 17:50:27 2376
文章目录785.判断二分图（图DFS，染色）207.课程表（拓扑排序，有向无环图）684.冗余连接（并查集）695.岛屿的最大面积（DFS）200.岛屿数量（DFS）463.岛屿的周长785.判断二分图（图DFS，染色）给定一个无向图graph，当这个图为二分图时返回true。如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合，一个来自B集合，我们就将这个图称为二分图。graph将会以邻接表方式给出，grap
系统 2019-09-27 17:49:17 2376
发现问题上周，我的测试同事告诉我，你的用户名怎么还允许中文啊？当时我心里就想，你们测试肯定又搞错接口了，我用的是正则w过滤了参数，怎么可能出错，除非Python正则系统出错了，那是不可能的。本着严谨的作风，我自己先测试一下，没问题看我怎么怼回去。可是当我测试，我就懵逼了，中文真TM都验证通过，不对啊，我以前也是这么过滤参数的，测试没问题啊？唯一的区别是现在用的是Python3。上网搜了一圈，发现没有一篇文章讲述Python2和Python3的正则在处理字符
系统 2019-09-27 17:49:01 2376
思路利用scapy库,在这个库的基础下能够做很多的事情,python读取pcap包网上一找一大把将读取出来的pcap包改一个名字,然后写回,这不就OK了吗写回的函数是:scapy.wrpcap(‘filename',list)第一个参数是filename,第二个参数是一个list,保存报文的list样例代码#coding=utf8importscapy.allasscapyfromscapy.layersimporthttpimportrandom#p就是
系统 2019-09-27 17:46:18 2376
前言WAF上线之后，处理最多的是误报消除。产生误报有多种原因，比如web应用源码编写时允许客户端提交过多的cookie；比如单个参数提交的数值太大。把误报降低到了可接受的范围后，还要关注漏报。WAF不是神，任何WAF都可能被绕过。所以还需要定位漏过的攻击，明确漏报的原因，才能updateWAF的策略。要定位漏报，就必须分析Web应用的访问日志了。一个站点，每天产生的access日志大概接近1GB，显然靠肉眼看是不现实的。这就需要用python帮助自动分析。
系统 2019-09-27 17:37:54 2376
系统 2019-08-29 23:31:33 2376
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