tomcat-users.xml的web界面用户登录设置-----------------------------------------------------------------------------------注意事项（假定tomcat在D：/tomcat6）：虚拟主机
系统 2019-08-12 01:33:15 2564
修改conf文件夹下面的server.xml的Engine里面的内容即可原始内容如下：……
系统 2019-08-12 01:33:00 2564
[摘要]一个朋友在展BOM的时候有这种需求，两列字段（数值）：A，BA=用量，B=底数，组成用量=用量/底数。A/B，若能被整除，显示整除的结果，若不能整除显示分数形式A/B（分数形式要是约分后的格式）3/6=1/3。我的思路：1.SQL取余推断能否被整除2.撰写两个整形数值的最大公约数，然后分子与分母分别除以最大公约数。当中进行转换化成字符串格式。一、自己定义最大公约数函数：CreateFUNCTION[dbo].[GetMaxgongyue](@num
系统 2019-08-12 01:32:45 2564
Problem1031-走楼梯TimeLimit:1000MSMemoryLimit:65536KBDifficulty:TotalSubmit:724Accepted:383SpecialJudge:NoDescriptionZYF最喜欢的活动是走楼梯！所以他每次去实验室总会坐电梯随机到一个楼层，然后走楼梯到实验室所在的楼层，并为此得意不已。现在的问题来了，已经知道每两层楼之间的楼梯级数、ZYF坐电梯要到达的楼层、实验室所在楼层，那么ZYF每次得走多少级
系统 2019-08-12 01:32:38 2564
导语由于之前遇到过几次有关于参数类型的坑，以及经常容易把一些参数类型搞混淆，现在做一下有关参数类型的总结记录以及对之前踩坑经历的分析。参数类型首先我们列举一下有关于Python的参数类型，以及实际上的运用和原理。位置参数（必选参数）默认参数可变参数关键字参数位置参数（必选参数）首先是位置参数，同时也被称作必选参数，位置参数很好理解，只要记住这点：在函数定义时直接给定的此参数名称，调用时按照参数的位置顺序，依次赋予参数值。示例：defperson_info(
系统 2019-09-27 17:57:36 2563
查看依赖包及对应的版本号信息的方法有两种：方法1：piplist方法2：pipfreeze这两个同时适用于Windows和Linux系统当pip版本过低时，会出现list命令不存在，且freeze命令报错的情况。Eg：有些Linux系统自带的Python环境所对应的pip版本为1.0.2，如下图所示：在该环境下执行piplist，报pip:error:Nocommandbythenamepiplist错误，如下图所示：执行piphelp可以发现，可执行命令
系统 2019-09-27 17:57:17 2563
这里就不给大家废话了，直接上代码，代码的解释都在注释里面，看不懂的也别来问我，好好学学基础知识去！复制代码代码如下:#-*-coding:utf-8-*-#---------------------------------------#程序：百度贴吧爬虫#版本：0.1#作者：why#日期：2013-05-14#语言：Python2.7#操作：输入带分页的地址，去掉最后面的数字，设置一下起始页数和终点页数。#功能：下载对应页码内的所有页面并存储为html文件
系统 2019-09-27 17:54:50 2563
具体代码如下所示：#在项目根目录创建python3-mvenv虚拟空间名称##如python3-mvenvmyvenv#对于macOS##在项目根目录输入以下命令以进入虚拟环境source虚拟空间名称/bin/activate##如sourcemyvenv/bin/activate#对于Windows虚拟空间名称\Scripts\activate##如myvenv\Scripts\activate#启动成功后命令行前方会一直带有一个虚拟空间名称(myven
系统 2019-09-27 17:54:35 2563
本文实例为大家分享了python批量爬取下载抖音视频的具体代码，供大家参考，具体内容如下importosimportrequestsimportreimportsysimportasyncioimportaiohttpheaders={'user-agent':'Mozilla/5.0(iPhone;CPUiPhoneOS11_0likeMacOSX)AppleWebKit/604.1.38(KHTML,likeGecko)''Version/11.0Mo
系统 2019-09-27 17:49:26 2563
本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1.数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10~10，
系统 2019-09-27 17:48:53 2563
