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編程技術

B3log Solo 0.1.0-preview2 發布了!

B3logSolo是一個基于GoogleAppEngineJava版的單用戶博客程序。本次發布相對于0.1.0-preview1作出了一些調整。新特性加入了頁面HTMLhead部分的定制加入了WYSIWYG編輯器(TinyMCE)用于摘要填寫加入評論回復及郵件提醒加入了發布文章時發布到GoogleBuzz(實驗特性)使用AddThis作為文章分享工具Bug修復前臺文章日期時間顯示不正確前臺博主信息不顯示文章內容出現列表()不顯示列表標記不能導入

系統 2019-08-29 22:23:18 1780

編程技術

Gmail使用與代理模式

通過使用Gmail,進一步理解軟件設計模式中的代理模式(Proxypattern).Gmail郵箱的使用需求:一直使用的郵箱A,所有的郵件進出的直接使用郵箱;大量的團隊郵箱C1,C2,C3,...,Cn;以前被廢棄的郵箱D1,D2,D3,...,Dm。為了使用的方便,我們希望所有的團隊郵箱中的郵件能夠自動轉發到A,被廢棄的郵箱能夠自動轉發郵件到A。一般情況下,我們可以簡單的通過讓C系、D系郵箱自動轉發到A,不支持轉發的可以通過Gmail自帶的郵件提取功能去

系統 2019-08-29 22:17:11 1780

編程技術

union用法

備注:Union是只兩個表的結果集相加,并且保證這個兩個表的列數是相等的,不然會報錯當使用valus子句時,一次只能插入一行數據,當使用子查詢插入數據時,一條inset語句可以插入大量的數據。當處理行遷移或者裝載外部表的數據到數據庫時,可以使用子查詢來插入數據。insertintotable1(rw,remarks)(selectrw,remarksfromtable1);union用法

系統 2019-08-29 22:11:08 1780

編程技術

【Lucene3.0 初窺】索引創建(5):索引數據池及

上接《索引創建(2):DocumentWriter處理流程三》1.4索引數據池存儲細節倒排索引(token->postinglist)表的數據信息在內存中并不是直接存儲在postingsHash中的,而是存放在三大數據緩沖池中——CharBlockPool,ByteBlockPool,IntBlockPool。這三個池均都由若干個固定長度的buffer數組構成。DocumentsWriter對它們進行管理和維護(包括分配新的塊或者回收不用的塊的操作),以達

系統 2019-08-29 21:59:45 1780

Python

解決Python內層for循環如何break出外層的循環的問題

偶然發現了for…else…這種用法,使用這個實現了break跳出嵌套的for循環In[31]:foriinrange(1,5):...:forjinrange(5,10):...:print(i,j)...:ifj==6:...:break...:else:...:continue...:break1516for…else…的運行邏輯是當for循環正常執行結束就會運行其else語句,如果中途break的話,就不會執行else中的內容上面的代碼實現了內存f

系統 2019-09-27 17:57:18 1779

Python

python 計算文件的md5值實例

較小文件處理方法:importhashlibimportosdefget_md5_01(file_path):md5=Noneifos.path.isfile(file_path):f=open(file_path,'rb')md5_obj=hashlib.md5()md5_obj.update(f.read())hash_code=md5_obj.hexdigest()f.close()md5=str(hash_code).lower()returnmd

系統 2019-09-27 17:57:00 1779

Python

Python 從subprocess運行的子進程中實時獲取輸出的例子

有些時候,我們需要將某些程序放到子進程中去運行,以達到整合系統的目的。在Python中,一個非常好的選擇就是使用subprocess模塊,本模塊為開辟子進程去執行子程序提供了統一的接口,更加便于學習和使用。同時,對于在子進程里的程序,我們希望能夠實時獲取其輸出,以在主進程中打印相關信息,使我們能夠了解當前子程序的執行進度。對此,subprocess模塊也提供了相應的參數,能夠將子程序的標準輸出和標準錯誤輸出返回給主程序。下面,我們就通過一個例子來說明這個功

系統 2019-09-27 17:56:49 1779

Python

python 圖片去噪的方法示例

圖像可能在生成、傳輸或者采集過程中夾帶了噪聲,去噪聲是圖像處理中常用的手法。通常去噪聲用濾波的方法,比如中值濾波、均值濾波。但是那樣的算法不適合用在處理字符這樣目標狹長的圖像中,因為在濾波的過程中很有可能會去掉字符本身的像素。一個采用的是去除雜點的方法來進行去噪聲處理的。具體算法如下:掃描整個圖像,當發現一個黑色點的時候,就考察和該黑色點間接或者直接相連接的黑色點的個數有多少,如果大于一定的值,那就說明該點不是離散點,否則就是離散點,把它去掉。在考察相連的

系統 2019-09-27 17:56:42 1779

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