PIL库学习及运用 1.库的介绍Python Imaging Library,简称PIL python图像处理库，这个库支持多种文件格式，并提供了强大的图像处理和图形处理能力。...下面是我的学习笔记 首先，先安装PIL库，直接打开cmd,输入pip install pillow,回车即可 这里先展示一下简单的运用，图一是某游戏的截图，经过图像的轮廓获取，得到图二: 获取轮廓的代码如下
github：https://github.com/JohannesBuchner/imagehash python imagehash库简单运用 imagehash 是一个用 Python 写的图片哈希算法库
利用Spark MLIB实现电影推荐 源码及数据集：https://github.com/luo948521848/BigData Spark 机器学习库MLLib MLlib是Spark的机器学习（...Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。...Spark 机器学习库从 1.2 版本以后被分为两个包 •spark.mllib包含基于RDD的原始算法API。...ML Pipeline 弥补了原始 MLlib 库的不足，向用户提供了一个基于 DataFrame 的机器学习工作流式 API 套件。...纵观所有基于分布式架构的开源机器学习库，MLlib可以算是计算效率最高的。MLlib目前支持4种常见的机器学习问题: 分类、回归、聚类和协同过滤。
目录 概述 直接看东西 被广泛使用的仓储 仓储是反模式吗 什么是存储库 如何运用存储库 存储库是为聚合提供操作 存储库对外提供哪些方法 存储库是一个明确的约定 审计追踪 汇总 不要使用过多特性干扰您的领域对象...下一次的文章会对工作单元的实现进行解析和优化，可能它就不属于 《如何运用领域驱动设计》 系列的正传系列了（算个番外吧 (￣▽￣)"）。...还记得在上一篇文章 如何运用领域驱动设计 - 聚合 中，我们不止一次的提到了仓储这个概念，因为它是为聚合而服务的，而随着领域的深入，使得领域模型越来越复杂的时候，存储库将慢慢变成模型的扩展，它将描述您每一个用例检索聚合的意图...如何运用存储库 存储库是为聚合提供操作 这一点是非常关键的，存储库是为聚合而服务的。有关于聚合的部分，可以查看上一篇文章 如何运用领域驱动设计 - 聚合。为什么呢它一定要为聚合服务？...记住不要为了使用DDD而让您的开发变得复杂而不顺手，在这个时候我们甚至可以不使用存储库，我们可以利用另外的框架来直接查询数据库，也或者是使用ADO.NET运用原生Sql来达到查询的效果。
JSON是一种简单的轻量级数据交换格式，Qt库为JSON的相关操作提供了完整的类支持，使用JSON解析文件之前需要先通过TextStream流将文件读入到字符串变量内，然后再通过QJsonDocument...等库对该JSON格式进行解析，以提取出我们所需字段。...19.4,34.6,44.7 ] ] } ] } 首先实现读写文本文件,通过QT中封装的库可实现对文本文件的读取操作
JSON是一种简单的轻量级数据交换格式，Qt库为JSON的相关操作提供了完整的类支持，使用JSON解析文件之前需要先通过TextStream流将文件读入到字符串变量内，然后再通过QJsonDocument...等库对该JSON格式进行解析，以提取出我们所需字段。...19.4,34.6,44.7 ] ] } ]}首先实现读写文本文件,通过QT中封装的库可实现对文本文件的读取操作
今日分享：Beautiful Soup库简单应用 一句话来理解 Beautiful Soup库就是：它是解析遍历维护标签树的功能库。...以下是BeautifulSoup库的文档链接： 官方链接https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ 中文链接https://www.crummy.com.../software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ 下面根据一个示例来了解学习BeautifulSoup库： >>> import requests >>> from bs4 import...BeautifulSoup #输入以上两个第三方库 注：BeautifulSoup类其实是Beautiful Soup库（bs4库）中的一个类，是解析网页用的最多的一个类。...r.text 输入以上内容，并运行，这时会输出代码文件 >>> html = r.text >>> soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') #以上的这一句代码就是运用
文｜昆船智能技术股份有限公司 刘海萍 摘 要：创造性地将密集库自动化物流技术应用于成品存储、输送工艺中，很好地将现有平库存储模式改为密集存储模式，实现自动化存储和输送，柔性调度，提升了现有成品库的自动化...作为卷烟的成品件烟，其储存和输送在很多烟厂已采用立库方式，但仍有部分烟厂为平库+人工叉车作业模式，即：装封箱机组出来的成品件烟经输送带送至成品平库后，人工将件烟搬运到空托盘上码垛成组，人工叉车将成品实托盘送至平库货架储存...通过计算机、电控系统进行管理和控制，形成一套完整的件箱码垛、存储、拆垛、输送的成品密集库系统。 图1：系统组成 1.密集库系统 密集库系统包含货架和四向穿梭车、托盘提升机系统，如图2所示。...4.空托盘组返库 拆垛产生的空托盘经自动输送到空托盘码分机处，码垛成组后，系统调度直行穿梭车，将其送回库中存放或供入库使用。...成品密集库自动化物流系统创造性地将密集库自动化物流技术应用于成品存储、输送工艺中，很好地将现有平库存储模式改为密集存储模式，实现自动化存储和输送，柔性调度，提升了现有成品库的自动化、信息化水平，可替代传统成品存储
dpkt项目是一个python模块，用于快速、简单的数据包解析，并定义了基本TCP/IP协议，使用该库可以快速解析通过各类抓包工具抓到的数据包，从而提取分析包内的参数。...=write_cap,store=0) else: parser.print_help() Geoip2定位IP来源: 首先提取出Pcpa格式的数据包文件,然后通过使用离线数据库查询出指定...IP地址的地理位置. # pip install geoip2 # github地址下载：https://github.com/maxmind/GeoIP2-python # 离线数据库：https:/...dest="pcap", help="设置抓到的数据包 *.pcap") parser.add_argument("-d", "--mmdb", dest="mmdb", help="设置城市数据库
概念：数据库分区是一种物理数据库设计技术 目的：主要目的是为了在特定SQL操作中减少数据读写的总量以缩短响应时间 分类：分为水平分区(Horizontal Paritioning)和垂直分区(Vertical...单机数据库的问题: 单个表数据量越大，读写缩，插入操作重新建立索引效率越低 单个库数据量太大(一个数据库数据量到1T-2T就是极限) 单个数据库服务器压力过大 读写速度遇到瓶颈(并发量几百) 分区使用情景...常见分区分表的对着策略: Range(范围) Hash（哈希) 按照时间拆分 Hash之后按照分表个数取模 在认证库中保存数据库配置，就是建立一个DB,这个DB单独保存user_id到DB的映射关系 数据存储的进化历史...： 单库单表 单库多表 多库多表 优先考虑分区，当分区不能满足要求时，开始考虑分表，合理的分表对效率的提升会优于分区 京东商品评价存储设计。...数据组织形式(不同的数据又可选择不同的库表拆分方案): 评论基础数据按用户ID进行拆库并拆表 图片及标签处于同一数据库下，根据商品编号分别进行拆表 其他的扩展信息数据，因数据量不大，访问量不高，处理于同一库下且不做分表即可
Npcap 是一款高性能的网络捕获和数据包分析库，作为 Nmap 项目的一部分，Npcap 可用于捕获、发送和分析网络数据包。本章将介绍如何使用 Npcap 库来实现半开放扫描功能。...实际上，Nmap 的底层使用的是Npcap库，因此笔者决定演示如何使用Npcap库开发一个简单的扫描功能，从而帮助大家更好地理解Nmap的原理。...ports (no-response)PORT STATE SERVICE80/tcp open http443/tcp open https1935/tcp open rtmpNpcap库的配置非常简单...，初次使用还需安装Npcap 1.79 installer驱动程序，并下载Npcap SDK 1.13对应的开发工具包，如下图所示；接着，读者需要自行解压SDK开发工具包，并配置VC++目录包含目录与库目录...如下代码，定义了一个网络数据包回调函数 packet_handler，用于处理通过 pcap 库捕获的网络数据包。函数首先打印数据包的长度，然后解析以太网头部以检查其类型是否为IP（0x0800）。
使用大数据分析；Spark，MapReduce和Yarn是当今最流行的三种大数据框架；机器学习继续获得更多的行业支 持和投资计划，Spark Machine Learning Library（MLib...MLib将主导整个机器学习 机器学习继续获得更多的行业支持和投资计划，Spark 机器学习库（Spark Machine Learning Library，MLib）当前 意46%使用率排在首位。
Spark自带了机器学习的算法mlib，页面网址 http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html 但是运行的时候，
Axios 是一个基于promise的HTTP库，该库是一个更好的替代ajax向后端发送数据或请求数据的前端组件库，其本质上也是对原生XHR的封装，只不过它是Promise的实现版本，符合最新的ES规范...，如下案例运用axios向后端提交JSON字符串，后端通过Flask响应请求并处理。...前端运用Axios发送数据的两种方式。
GeoIP2 是一个强大的离线数据库，该数据库内定义并记录了目前所有主机的IP地址和所在位置，通过传入某个IP地址，即可精确的定位到主机的位置，再结合谷歌地图可完美的画出坐标。...模块下载地址: https://github.com/maxmind/GeoIP2-python 离线数据库：https://www.maxmind.com/en/accounts/current/geoip
features和plugins即可，将两者赋值到eclipse软件对应点features和plugins中 2 重新打开eclipse建立三种配置文件 (1) configuration.xml 用于配置数据库访问连接配置和表操作...xml配置mappers (2) dataBase.properties 用于配置数据库模块的参数 (3) Model.xml 中Model代表某个表的各种操作 三者放置src/game/conf目录下...中声明该种查询的方法 public List selectModelByID(String user_id); 注意函数名字和sql语句中的配置保持一致 (7) 执行static进行加载mybatis数据库配置
作为大数据领域主流运用的大数据计算框架之一，Spark这几年的发展态势也越来越好了。...通用，则是源于Spark提供高级API，如：Java、Scala、Python和R，通过多种语言可以实现Spark编程；并且Spark还提供多种高级工具，如：Spark SQL处理结构化数据、MLib处理机器学习...Spark系统的核心，也就是Spark Core，通过灵活丰富的接口，将SQL、Streaming、MLib、GraphX等等的请求，都转换成Spark Core分布式运行。...Spark的数据处理核心架构分为四层，直接面向用户业务系统层、负责分布式计算的计算层、负责提供实时查询的数据库层、以及负责分布式存储的存储层。...当系统收到数据处理请求，计算层会把数据从数据库、列式存储（数仓）中拉去到Spark中进行分布式计算。
现代社会早已全面进入移动互联网时代，在今天，只要有手机就可以处理工作生活方方面面的事情。很多以前必须坐在电脑前才能处理的工作都搬到了手机上。无论何时何地都能及时...
PDO是一个“数据库访问抽象层”，作用是统一各种数据库的访问接口，与mysql和mysqli的函数库相比，PDO让跨数据库的使用更具有亲和力；与ADODB和MDB2相比，PDO更高效。...目前而言，实现“数据库抽象层”任重而道远，使用PDO这样的“数据库访问抽象层”是一个不错的选择。...今天，我们要做的就是运用PDO连接数据库，来实现分页效果（都是老掉牙的东西，会的请忽略） 首先，你得加载两个类文件：Db.class.php和page.class.php，前者是连接数据库类，...Db.class.php文件你可以在网上下载下来直接使用，然后在里面加载两个文件：config.php和Log.class.php；config.php是连接本地数据库的信息，Log.class.php
数据库中只存放了视图的定义，而并没有存放视图中的数据。这些数据存放在原来的表中。 使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。因此，视图中的数据是依赖于原来的表中的数据的。
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