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今天我又写了个很酷的实例:星级评分系统(可自定义星星个数.显示信息) sufuStar.star();使用默认值5个星星,默认信息 var msg = [........]; sufuStar.star(10,msg);自定义星星个数为10.显示信息msg格式参考默认值,条数必须和星星个数一致: 自己实现一些实例,有个好处,能增加应用各知识点的熟练度,还能检验出自己的薄弱项!一经发现,立即翻API文档恶补! 不知道是不是我太笨,这个实例居然写了整整一天! 不废话了,先说下这个实例涉及的知识点:…
先写需求: 01.显示员工信息      02.实现项目经理给员工评分的功能 第一步:      建立两个类,员工类和项目经理类      定义属性和方法     员工类:工号.年龄.姓名.人气值.项目经理年度评分.经理评价     项目经理类:ID.年龄.姓名.性别.资历,由于经理可以给员工评分,因此还有评分的方法 先上两张图再说: 查看窗体FrmShow 评分窗体FrmJudge 不说了,上代码 首先是员工类 using System.Text; using System.Threading…
美国的个人信用评分系统,主要是Fair IsaacCompany 推出的 FICO,评分系统也由此得名.一般来讲, 美国人经常谈到的你的得分 ,通常指的是你目前的FICO分数.而实际上, Fair Isaac 公司开发了三种不同的FICO 评分系统 ,三种评分系统分别由美国的三大信用管理局使用评分系统的名称也不同. 信用管理局名称 FICO 评分系统名称 Equifax BEACON* Experian ExperianPFair Isaac Risk Model TransUnion FICO…
Flask中的路由系统其实我们并不陌生了,从一开始到现在都一直在应用 @app.route("/",methods=["GET","POST"]) 为什么要这么用?其中的工作原理我们知道多少? 请关注跟DragonFire学Flask 之 路由系统 ,这里有你想要的答案 1. @app.route() 装饰器中的参数 如果不明白装饰器 点击这里 methods : 当前 url 地址,允许访问的请求方式 @app.route("/inf…
一.Flask的路由系统 1.@app.route()装饰器中的参数 methods:当前URL地址,允许访问的请求方式 @app.route("/info", methods=["GET", "POST"]) def student_info(): stu_id = int(request.args["id"]) return f"Hello Old boy {stu_id}" #格式化输出 endpoi…
Flask的路由系统 本质: 带参数的装饰器 传递函数后 执行 add_url_rule 方法 将 函数 和 url 封装到一个 Rule对象 将Rule对象 添加到 app.url_map(Map对象) 注意:装饰器要放在路由的上方 -- 注意装饰器的执行顺序 1 路由格式以及参数 @app.route('/user/<username>') @app.route('/post/<int:post_id>') @app.route('/post/<float:post_id…
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-…
PM类,几乎全是属性 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 上机练习三 { class PM { private string id; public string Id { get { return id; } set { id = value; } } private int age…
基于python 信用卡评分系统 的数据分析 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 用随机森林对缺失值预测填充函数 def set_missing(df): # 把已有的数值型特征取出来 process_df = df.ix[:,[5,0,1,2,3,4,6,7,8,9]] # 分成已知该特征和未知该特征两部分…
总的而言,分三部分: 1.监控器(monitor.py): 每秒获取系统的四个cpu的使用率,存入数据库. 2.路由器(app.py): 响应页面的ajax,获取最新的一条或多条数据. 3.页面(index.html): 发出ajax请求,更新echarts图表 一.监控器 使用了psutil库,对系统进行监控. import psutil import sqlite3 import time ''' 说明:四个cpu使用率,显然是临时数据,所以最好用内存数据库,如Redis等 但是这里强行使用…