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虚函数
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Irene181
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3年前
一篇文章带你搞懂Python中的类
前言今天我们要说的是面向对象的核心类,类能帮我们把复杂的事情变得有条理,有顺序,希望大家通过学习类能改善自己的编码风格,使代码变得更为好看,更加通俗易懂。1.类的用法一、什么是类类(class),作为代码的父亲,可以说它包裹了很多有趣的函数和方法以及变量,下面我们试着简单创建一个吧。这样就算创建了我们的第一个类了。大家可以看到这里面有一个self,其实
Python进阶者
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2年前
多张excel表做连接,就比如1表有A,B,C列,2表有A,B,D列,我想把A,B,C,D合到一张表
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python铂金群有个叫【水方人子】的粉丝问了一个关于excel处理的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。能不能把多张excel表做连接,就比如1表有A,B,C列,2表有A,B,D列,我想把A,B,C,D合到一张表上面,可以吗,就跟数据库左连接一样?二、解决过程一开始想到的方法是Excel中的vlookup函数,确实
红橙Darren
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3年前
C进阶 - 内存四驱模型
一.内存四驱模型不知我们是否有读过《深入理解java虚拟机》这本书,强烈推荐读一下。在java中我们将运行时数据,分为五个区域分别是:程序计数器,java虚拟机栈,本地方法栈,java堆,方法区。在c/c中我们将运行时数据,分为四个区域分别是:栈区,堆区,数据区,代码区。我们详细来介绍下:1.栈区:由编译器自动分配释放,存放函数的
Kubrnete
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3年前
某个加密大马的解密
我们先来大致看看这个webshell长什么样下面的就是用base64进行编码后的样子,因为太长我就不给图了这里就是这个脚本余下的内容了,最下面的那个函数也就是解开这个加密whellshell的秘钥了,进过观察后我们发现了两个可以点,第一个就是那一大段的base64编码,然后就是那下面的一段,查了一下说是ECMAScript既然这样,我们先按照常规思路将被b
Stella981
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3年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
Wesley13
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3年前
Java 中 final 内存语义
对于final域,编译器和处理器要遵守两个重排序规则。1)在构造函数内对一个final域的写入,与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量,这两个操作之间不能重排序。2)初次读一个包含final域的对象的引用,与随后初次读这个final域,这两个操作之间不能重排序。下面通过一些示例性的代码来分别说明这两个规则。 !(ht
Wesley13
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3年前
Java基础学习心得笔记
对于很多只会C语言的初学者而言,面对java基础语法学习,反而感觉很难,其实其中最大的问题不是语法难,而是一种编程思想的转变。面向过程就是把你的代码封装成函数,然后依次去做一件事情,面向过程是把你要做的事情抽象成对象,告诉对象去做。所以要想学好java入门,必须知道类和对象的概念。类是对生活中事物的抽象描述,比如人类,动物类,交通工具类;对象即是对类的具
Stella981
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3年前
Python 关联处理
将两个表或者多个表关联在一起是常见的运算,这时通常使用SQLjoin的方式进行关联并进行后续计算。但有时数据并不存储在数据库,而是以文件的形式存储在文件系统,单纯为了计算而把数据存储到数据库有点得不偿失。Python的Pandas提供了丰富的关联运算函数,能更方便的完成文本文件间的关联计算,现在我们就一起来讨论下Python的关联处理。
可莉
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3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
小万哥
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6个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。
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