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Python 学习入门(3)—— 常用类库

Tkinter———— Python默认的图形界面接口。 Tkinter是一个和Tk接口的Python模块,Tkinter库提供了对 Tk API的接口,它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由John Ousterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言,用于简化shell下复杂程序的开发,Tk工具包是和Tcl一起开发的,目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工具包由许多不同的小部件,如一个按钮、一个滚动条等。通过Tk提供的这些小部件,我们就可快速地进行GUI开发。Perl、Scheme等语言也利用Tk库进行GUI开发。Tkinter是跨平台,在各种平台下都能使用。 Python Imaging Library(PIL)————python提供强大的图形处理的能力,并提供广泛的图形文件格式支持,该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理,如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。   Pmw(Python megawidgets)Python超级GUI组件集————一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件,每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件,以实现更有用和更复杂的功能。   PyXML———— 用Python解析和处理XML文档的工具包,包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容:   xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。   Expat: 一个快速的,非验证的XML解析器。 还有其他   和他同级别的还有 PyHtml PySGML   PyGame———— 用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。   PyOpenGL———— 模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”,通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。   NumPy、NumArray和SAGE———— NumArray是Python的一个扩展库,主要用于处理任意维数的固定类型数组,简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写,所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者,用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包,目标是取代 Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。   MySQLdb模块———— 用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块,通过它就可在zope中连接mysql数据库。   PyGTK ———— 用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的那个库。有了它,你完全可以自信的尝试自己制造Photoshop   PyQt ———— 用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库,由一系列的模块组成,有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml,包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块,它包含一个QScintilla库。该库是 Scintillar编辑器类的Qt接口。   PyMedia ———— 用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。   Psyco ———— 一个Python代码加速度器,可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。   Python-ldap ———— 提供一组面向对象的API,可方便地在python中访问ldap目录服务,它基于OpenLDAP2.x。   smtplib模块 ———— 发送电子邮件。   ftplib模块 ———— 定义了FTP类和一些方法,用以进行客户端的ftp编程。我们可用python编写一个自己的ftp客户端程序,用于下载文件或镜像站点。如果想了解ftp协议的详细内容,请参考RFC959。   xmpppy模块 ———— Jabber服务器采用开发的XMPP协议,Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说,我们可以通过该模块与Jabber服务器通信,是不是很Cool。   下面这些就不详细介绍,只列出名字和功能   adodb ———— ADO数据库连接组件   bsddb3 ———— BerkeleyDB的连接组件   chardet ———— 编码检测   Cheetah ———— 构建和扩充任何种类的基于文本的内容   cherrypy ———— 一个WEB framework   ctypes ——

03

PHP工程师面试题

1. Apache与Nginx大访问下性能描述正确的是? A、Apache所采用的epoll网络I/O模型非常高效 B、Nginx使用了最新的kqueue和select网络I/O模型 C、Apache进程执行PHP、输出HTML都得干,占用的资源多 D、nginx不可以做反向代理服务器 参考答案:C 答案解析: 1、Apache所采用的select网络I/O模型非常低效 2、Nginx使用了最新的epoll(Linux 2.6内核)和kqueue(freebsd)网络I/O模型 3、Apache进程干的事情多:执行PHP、输出HTML都得干,占用的资源就多(CPU、内存) 2.下列哪种PHP运行模式在PHP5.3之后不再支持? A、CGI B、FASTCIG C、ISIPA D、CLI 参考答案:C 答案解析: 在PHP5.3以后,PHP不再有ISAPI模式,安装后也不再有php5isapi.dll这个文件。要在IIS6上使用高版本PHP,必须安装FastCGI扩展,然后使IIS6支持FastCGI。 3.yii小部件描述错误的是? A、小部件是面向对象方式来重用视图代码 B、创建小部件时仍需要遵循 MVC 模式,通常逻辑代码在小部件类,展示内容在视图中 C、小部件设计时应不是独立的,也就是说使用一个小部件时候,不可以直接丢弃它而不需要额外的处理 D、当小部件需要外部资源如 CSS, JavaScript图片等会比较棘手幸运的时候 Yii 提供资源包来解决这个问题。 参考答案:C 答案解析: 小部件设计时应是独立的,也就是说使用一个小部件时候,可以直接丢弃它而不需要额外的处理 4.以下关于结构型模式说法错误的是? A、结构型模式可以在不破坏类封装性的基础上,实现新的功能 B、结构型模式主要用于创建一组对象 C、结构型模式可以创建一组类的统一访问接口 D、结构型模式可以在不破坏类封装性的基础上,使得类可以同不曾估计到的系统进行交互 参考答案:B 答案解析: 结构型(structural):处理类或对象间的组合 5.是PHP魔术方法的是? A、__function B、__to C、__line D、__invoke 参考答案:D 答案解析: __construct __destruct __call __callStatic __get __set __isset __clone __unset __sleep __wakeup __toString __invoke __set_state 6.substr函数的作用是? A、查找字符串 B、替换字符串 C、截取字串 D、截取长度 参考答案:C 答案解析: 截取字符串的部分字符串。 7.以下的哪一个数据库产品是采用了 pureXML技术的数据服务器: A、SQL Server B、DB2 C、MySQL D、JSON 参考答案:B 答案解析: 暂无 8.作为一个管理员,你希望在每一个新用户的目录下放一个文件.bashrc, 那么你应该在哪个目录下放这个文件,以便于新用户创建主目录时自动将这个文件复制到自己的目录下。 A、/etc/skel/ B、/etc/default/ C、/etc/defaults/ D、/etc/profile.d/ 参考答案:A 答案解析: /etc/skel/目录是用来存放新用户配置文件的目录,当我们添加新用户的时候,这个目录下的所有文件会自动被复制到新添加的用户的家目录下。 这个目录下的所有文件都是隐藏文件(以.点开头的文件)。 9.在MySQL中,可用于创建一个新数据库的SQL语句为() A、CREATE DATABASE B、CREATE TABLE C、CREATE DATABASES D、CREATE DB 参考答案:A 答案解析: A选项正确,创建库语句为:CREATE DATABASE 数据库名。 B选项CREATE TABLE,是创建表的语句。 C和D选项语法错误。 10.关于判断文件类型,以下说法正确的是? A、根据文件的扩展名可以正确判断文件的类型 B、根据文件的特征值可以正确判断文件类型 C、根据文件的大小及特征值可以正确判断文件类型 D、通过任何方法也无法100%确定文件类型 参考答案:D 答案解析: 任何方式都可以伪造,所以我们只能通过方法无限接近,而无法完全保证可以判断正确。 11.在mysql中用a,b,c三个字段建立一个复合索引a_b_c,请问以下哪个查询效率最差? A、select * from test where a=10 and b>50 B、select * from test where a=10 and b>10 order by c C、select * from test where a=10 and b=

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A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中,我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中,它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行,但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合,我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样,存在非凸训练问题。然而,潜在SVM是半凸的,一旦为正例指定了潜在信息,训练问题就变成了凸的。我们相信,我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能,如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。

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领券