这节介绍jQueryvalidation插件一个新的校验规则属性rangelength，通过数组方式赋值。这里我们举例校验ListBox两个规则：•校验必选项•选择范围在0~4项界面代码：
系统 2019-08-12 01:33:14 2414
在安装完Tomcat5.0.30后，访问http://localhost:8080/admin页面什么显示都没有，控制台出现的错误一大堆，大概的错误是:Unexpectederrorforwardingtologinpagejavax.servlet.ServletException:Cannotfindmessageresourcesunderkeyorg.apache.struts.action.MESSAGE原来是admin被独立出去了，在http:
系统 2019-08-12 01:32:16 2414
通常，当使用MVC时，应用程序中的每个逻辑部分都有一个单一的控制器。在这些控制器的前面还有一个Router；这是一个看门人，用于确定用户请求的内容，以便应用程序满足用户需要。常用php的mvc框架:Yii,Thinkphp,CodeIgniter,Zend_framework,cakephp。典型的MVC架构图
系统 2019-08-12 01:32:03 2414
原文链接：https://www.jb51.net/article/165199.htm依赖包：pipinstallparamiko源码demo:fromtimeimport*importparamiko#定义一个类，表示一台远端linux主机classLinux(object):#通过IP,用户名，密码，超时时间初始化一个远程Linux主机def__init__(self,ip,username,password,timeout=30):self.ip=
系统 2019-09-27 17:57:42 2413
问题描述：给定一个二维数组，求每一行的最大值返回一个列向量如：给定数组【1,2，3；4,5，3】返回[3；5]importnumpyasnpx=np.array([[1,2,3],[4,5,3]])#先求每行最大值得下标index_max=np.argmax(x,axis=1)#其中，axis=1表示按行计算print(index_max.shape)max=x[range(x.shape[0]),index_max]print(max)#注意到这里返回的
系统 2019-09-27 17:56:51 2413
在常见的用户注册页面，需要用户在本地选择一张图片作为头像，并同时预览。常见的思路有两种：一是将图片上传至服务器的临时文件夹中，并返回该图片的url，然后渲染在html页面；另一种思路是，直接在本地内存中预览图片，用户确认提交后再上传至服务器保存。这两种方法各有利弊，方法一很明显，浪费流量和服务器资源；方法二则加重了浏览器的负担，并且对浏览器的兼容性要求更高（在某些低版本中的IE浏览器不支持）。以下是实现上述思路的方法：1.模板文件test.htmlTitl
系统 2019-09-27 17:54:23 2413
(^_−)☆本喵的放松方式是看小说，而且类型不限，属于偏好成谜的那一种。所以从爬取完天气预报开始，我就开始想着爬取小说，编写了一个还不算完善的爬取小说程序，期待你们的完善。小说来源：努努书坊：https://www.kanunu8.com/山海经：https://www.kanunu8.com/book3/7766/index.html解析页面源代码：在页面源代码中我们可以看到url+1为每章节的内容链接小说名字：r'(.+)'章节目录：r'(.+)'小说
系统 2019-09-27 17:52:50 2413
决策树的一般流程检测数据集中的每个子项是否属于同一个分类ifsoreturn类标签Else寻找划分数据集的最好特征划分数据集创建分支节点frommathimportlogimportoperator#生成样本数据集defcreateDataSet():dataSet=[[1,1,'yes'],[1,1,'yes'],[1,0,'no'],[0,1,'no'],[0,1,'no']]labels=['nosurfacing','flipper']return
系统 2019-09-27 17:48:37 2413
Python机器学习及实践——基础篇：无监督学习经典模型（特征降维）特征降维不仅可以重构有效的低维度特征向量，同时也为数据展现提供了可能。在特征降维的方法种，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是最为经典和实用的特征降维技术，特别是辅助图像识别方法有突出的表现。1.主成分分析线性相关矩阵秩计算样例importnumpyasnp#初始化一个2*2的线性相关矩阵M=np.array([[1,2],[2,4]])#计算2*2
系统 2019-09-27 17:45:46 2413
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系统 2019-08-29 23:44:51 2413
