最近项目中用到了CodeMirror这个代码编辑器,感觉非常好用,可以设置很多种代码格式.默认前提是你已经正确引入了所有的js文件和css文件. 下面是我在项目中用到过和在网上搜集整理的使用方法: 1.首先在html界面中建立textarea标签,用于生成代码框 <textarea id="code"></textarea> 2.根据textarea的id获取到标签元素,将容器转换为编辑器 var editor = CodeMirror.fromTextArea

为什么要做正文提取 一般做舆情分析,都会涉及到网页正文内容提取.对于分析而言,有价值的信息是正文部分,大多数情况下,为了便于分析,需要将网页中和正文不相干的部分给剔除.可以说正文提取的好坏,直接影响了分析结果的好坏. 对于特定的网站,我们可以分析其html结构,根据其结构来获取正文信息.先看一下下面这张图: 正文部分,不同的网站,正文所在的位置不同,并且Html的结构也不同,对于爬虫而言,抓取的页面是各种各样的,不可能针对所有的页面去写抓取规则来提取正文内容,因此需要一种通用的算法将正文提取出来

该部分记录如何获取预期结果-接口响应数据,分成两步: 1 获取数据源接口数据 2 提取后续页面对比中要用到的数据 并且为了便于后续调用,将接口相关的都封装到ProjectApi类中. 新建python包:apiclass > 新建python file:api_fund.所有接口相关的操作均放到该文件中.隐去项目相关信息后的代码如下: 1 获取数据源接口数据 # coding:utf-8 import requests from common.round_rewrite import round

1.字符方法 1.1 charAt() 方法,返回字符串中指定位置的字符. var question = "Do you like JavaScript?"; alert(question.charAt(5)); //"u" 字符串 "Do you like JavaScript?" 的长度为23,即位置从0到22.指定位置5处的字符是"u". 1.2 charCodeAt() 方法,返回字符串中指定位置的字符编码. var

在<.NET Core采用的全新配置系统[1]: 读取配置数据>中,我们通过实例的方式演示了几种典型的配置读取方式,其主要目的在于使读者朋友们从编程的角度对.NET Core的这个全新的配置系统具有一个大体上的认识,接下来我们从设计的维度来重写认识它.通过上面演示的实例我们知道,配置的编程模型涉及到三个核心对象,它们分别是Configuration.ConfigurationSource和ConfigurationBuilder.如果从设计层面来审视这个配置系统,还缺少另一个名为Configu

Spring(由Rod Johnson创建的一个开源框架) Spring是一个开源框架,Spring是于2003 年兴起的一个轻量级的Java 开发框架,由Rod Johnson创建.简单来说,Spring是一个分层的JavaSE/EEfull-stack(一站式) 轻量级开源框架. 框架特征: 轻量--从大小与开销两方面而言Spring都是轻量的.完整的Spring框架可以在一个大小只有1MB多的JAR文件里发布.并且Spring所需的处理开销也是微不足道的.此外,Spring是非侵入式的:典

1.4. Notepad++中常用的插件 1.4.1. 插件管理器: Plugin Manager 插件功能:此插件可以帮你管理插件,包括查看当前已经安装的插件有哪些,以及自动帮你下载相应的插件. 插件用途:主要用于管理(安装和卸载)插件 插件安装:在安装过程中,默认已选择安装此插件:图 2.2 “Notepad++默认已安装了一些插件” 1.4.1.1. 打开Plugin Manager 插件(P) → Plugin Manager → Show Plugin Manager → Avalia

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征. 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3

simhash与重复信息识别 在工作学习中,我往往感叹数学奇迹般的解决一些貌似不可能完成的任务,并且十分希望将这种喜悦分享给大家,就好比说:“老婆,出来看上帝”…… 随着信息爆炸时代的来临,互联网上充斥着着大量的近重复信息,有效地识别它们是一个很有意义的课题.例如,对于搜索引擎的爬虫系统来说,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费:同时,展示重复的信息对于用户来说也并不是最好的体验.造成网页近重复的可能原因主要包括: 镜像网站 内容复制 嵌入广告 计数改变 少量修改 一个简化的

余弦相似性 原理:首先我们先把两段文本分词,列出来所有单词,其次我们计算每个词语的词频,最后把词语转换为向量,这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.   我们简单表述如下   文本1:我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量)  [1,1,1,1]   文本2:我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量)  [1,0,1,2]   我们可以把它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向.两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0

输入: 日期    ...cookie id.        ...商品id.. xx            xx                        xx 输出: 商品id         商品id列表(按优先级排序,用逗号分隔) xx                   xx 比如: id1              id3,id0,id4,id2 id2             id0,id5 整个计算过程分为4步 1.提取原始日志日期,cookie id,商品id信息,按天计算

一步一步的理解C++STL迭代器 "指针"对全部C/C++的程序猿来说,一点都不陌生. 在接触到C语言中的malloc函数和C++中的new函数后.我们也知道这两个函数返回的都是一个指针.该指针指向我们所申请的一个"堆".提到"堆".就不得不想到"栈".从C/C++程序设计的角度思考,"堆"和"栈"最大的差别是"栈"由系统自己主动分配而且自己主动回收,而"堆

1.HTML与 CSS 1 1.1 HTML 1 1.2 HTML5 2 1.2.1 HTML5的特性 3 1.3  CSS 4 2.JavaScript 6 2.1特性 7 2.2编程 8 3.Spring 8 3.1框架特征 9 3.2特性 10 3.3特点 10 4.Spring MVC 12 4.1框架 12 4.2优点 12 4.3常用注解 12 结论 13 参考文献 14 1.HTML与 CSS 1.1 HTML 超文本标记语言(Hyper Text Markup Language)

一.Spring简介(由Rod Johnson创建的一个开源框架)        Spring是一个开放源代码的设计层面框架,他解决的是业务逻辑层和其他各层的松耦合问题,因此它将面向接口的编程思想贯穿整个系统应用.Spring是于2003 年兴起的一个轻量级的Java 开发框架,由Rod Johnson创建.简单来说,Spring是一个分层的JavaSE/EEfull-stack(一站式) 轻量级开源框架. 二.Spring起源        你可能正在想"Spring不过是另外一个的frame

1. new.init区别,如何实现单例模式,有什么优点 new是一个静态方法,init是一个实例方法new返回一个创建的实例,init什么都不返回new返回一个cls的实例时后面的init才能被调用当创建一个新实例时调用new,初始化一个实例时调用init 2.深浅拷贝 浅拷贝只是增加了一个指针指向一个存在的地址,而深拷贝是增加一个指针并且开辟了新的内存,这个增加的指针指向这个新的内存,采用浅拷贝的情况,释放内存,会释放同一内存,深拷贝就不会出现释放同一内存的错误 3.HTTP/IP相关协议,

目录 一.MySQL(30题) 二.django(15题) 三.Python部分(46题) 四.RESTful API设计指南(7题) 五.补充 一.MySQL(30题) 1.mysql如何做分页 mysql数据库做分页用limit关键字,它后面跟两个参数startIndex和pageSize 2.mysql引擎有哪些,各自的特点是什么? innodb和myisam两个引擎,两者区别是 innodb支持事务,myisam不支持 innodb支持外键,myisam不支持 innodb不支持全文索引

代码参考于:https://github.com/rainyear/lolita/issues/8 简单的手势识别,基本思路是基于皮肤检测,皮肤的颜色在HSV颜色空间下与周围环境的区分度更高,从RGB转换到HSV颜色空间下针对皮肤颜色进行二值化,得到mask: def HSVBin(img): hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) lower_skin = np.array([100,50,0]) upper_skin = np.array([125

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

0.参考 https://segmentfault.com/q/1010000000117476 javascript里function之前加上感叹号 ' ! ' 会怎么样? // 这么写会报错,因为这是一个函数定义:function() {}() // 常见的(多了一对括号),调用匿名函数:(function() {})() // 但在前面加上一个布尔运算符(只多了一个感叹号),就是表达式了,将执行后面的代码,也就合法实现调用!function() {}() 1.页面表现 https://me

WHAT 1. 什么是Python? Python是一种编程语言,它有对象.模块.线程.异常处理和自动内存管理.可以加入与其他语言的对比.下面是回答这一问题的几个关键点: a. Python是一种解释型语言,python代码在运行之前不需要编译. b. Python是动态类型语言,在声明变量时,不需要说明变量的类型. c. Python适合面向对象的编程,因为它支持通过组合与继承的方式定义类. d. 在Python语言中,函数是第一类对象. e. Python代码编写快,但是运行速度比编译语言通

vue源码业余时间差不多看了一年,以前在网上找帖子,发现很多帖子很零散,都是一部分一部分说,断章的很多,所以自己下定决定一行行看,经过自己坚持与努力,现在基本看完了,差ddf那部分,因为考虑到自己要换工作了,所以暂缓下来先,ddf那块后期我会补上去.这个vue源码逐行分析,我基本每一行都打上注释,加上整个框架的流程思维导图,基本上是小白也能看懂的vue源码了. 说的非常的详细,里面的源码注释,有些是参考网上帖子的,有些是自己多年开发vue经验而猜测的,有些是自己跑上下文程序知道的,本人水平可能有