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摘要: from flask import Flask from werkzeug import redirect from flask.helpers import url_for app = Flask(__name__) @app.route('/') def Index(): return "Index Page" @app.route('/hello') def hello(): return 阅读全文
posted @ 2019-12-03 13:45 tec2019 阅读(115) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 求最大值,最小值及长度: 阅读全文
posted @ 2019-11-22 10:26 tec2019 阅读(288) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ThreadPool: Futures: 重构 (在线程池运行时向里面添加新任务) 阅读全文
posted @ 2019-11-19 11:13 tec2019 阅读(155) 评论(0) 推荐(0)
摘要: OFFICE KMS 激活方法: Windows KMS激活方法: 阅读全文
posted @ 2019-11-18 11:25 tec2019 阅读(751) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 通常,事件A在事件B的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。 贝叶斯法则又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则,是指概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的标准方法。当分析样本大到接近总体数时,样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。 作为一个规范的原理,贝叶斯法则对于所有概率的解释 阅读全文
posted @ 2019-11-15 16:16 tec2019 阅读(294) 评论(0) 推荐(0)
摘要: from datetime import timedelta,datetime import time tdy = datetime.today() tdy = tdy.strftime("%Y/%m/%d") tdy = time.strptime(tdy, "%Y/%m/%d") tdy = datetime(tdy_str[0], tdy_str[1], tdy_str[2]) limit_ 阅读全文
posted @ 2019-10-08 12:23 tec2019 阅读(269) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import subprocess import datetime plist = [] p = subprocess.Popen('net user test1234 /domain',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) out,err = p.communicate() 阅读全文
posted @ 2019-09-27 15:27 tec2019 阅读(1044) 评论(0) 推荐(0)
摘要: import pymysql cnn =pymysql.connect(host="localhost", user="root",password="1234567",database="test",charset="utf8") cursor=cnn.cursor() res =cursor.execute("select * from contacts;") print("{} rows i 阅读全文
posted @ 2019-09-27 11:04 tec2019 阅读(193) 评论(0) 推荐(0)
摘要: from datetime import timedelta, datetime yesterday = datetime.today()+timedelta(-1) yesterday_format = yesterday.strftime('%Y-%m-%d') print('昨天是:%s' %yesterday_format) 阅读全文
posted @ 2019-09-12 16:07 tec2019 阅读(2815) 评论(0) 推荐(0)
摘要: # encoding:utf-8 import logging import time class Logs: def __init__(self): self.logger = logging.getLogger() def writeLog(self): err = True self.logger.setLevel... 阅读全文
posted @ 2019-09-12 15:27 tec2019 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)
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