axis

一，background background-color和background-image可同时设置，背景颜色会作为背景图片的底色，背景图片默认在元素的左上角显示 background-position:定位背景图片在元素中的位置， 1）top ,right,left,bottom ,center。后面有2个参数，如果只写一个则第二参数默认center 2）通过xpos,ypos指定水平/垂直偏移量，值可是负数 background:position:100px 50px background-attachment:设置背景图片是否固定或随着页面的其他部分滚动 1）scroll：默认值，会随着滚动条滚动 2）fixed：不随滚动条滚动，定位永远相对浏览器窗口（不随窗口滚动的图片一般都设置给Body,不设置给其他元素） 二，将图片作为超连接背景图实现按钮效果时（link，hover，active各一张曝光不同的照片），在第一次鼠标移入切换图片时会闪烁一下 出现的原因：背景图片以外部资源的形式加载进网页的，浏览器每加载一个外部资源就需要单独的发送一次请求（网页中有一个外部资源就需要发送2次请求，网页本身一次+外部资源），外部资源不是同时加载的，浏览器会在资源被使用时才去加载 在这个案例中，一开始浏览器只会加载link.png由于hover和active的状态没有马上触发

我上次答辩就是这个狗比投影仪，不然我就一次性过了。 然后我这次好好搜索了，搜索半天。大致如下 先贴链接： 投影仪1 投影仪2 投影仪3 首先输入命令： xrandr 它会显示你电脑当前分辨率就是screen 0后面巴拉巴拉 就是分辨率。 然后会显示当前电脑屏幕比如可能叫 edp-1 eDP-1 connected primary 1920x1080+0+0 (normal left inverted right x axis y axis) 309mm x 173mm 这是当前主要屏幕 HDMI-1 disconnected (normal left inverted right x axis y axis) 这是还没有连接的。 如果你插入投影仪接口 它可能就会显示连接connect了。 然后 你可以使用命令 xrandr --output HDMI-1 --same-as eDP-1 --mode 1024x768 好像还可以直接设置。具体等我去学校试试就知道了，我是18.04 Ubuntu。 希望我答辩这次过吧。放过我这个不喜欢读书不喜欢上班不喜欢被约束的娃吧。 那么问题来了， 问题1：如果我的电脑识别不了学校那个狗比投影仪接口怎么办，比如说我的是HDMI 它是vga怎么办，我是不是得转换。（这是两个问题） 那我就哭，我们学校倒闭吧！！！！！！！！！！！！ 来源： CSDN

前几篇博文我写了数组创建和数据运算，现在我们就来看一下数组对象的操作方法。使用索引和切片的方法选择元素，还有如何数组的迭代方法。 一、索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange(10,16) In [2]: a Out[2]: array([10, 11, 12, 13, 14, 15]) #使用正数作为索引 In [3]: a[3] Out[3]: 13 #还可以使用负数作为索引 In [4]: a[-4] Out[4]: 12 #方括号中传入多数索引值，可同时选择多个元素In [6]: a[[0,3,4]]Out[6]: array([10, 13, 14]) 2.二维数组 二维数组也被称为矩阵，是由行和列组成的。axes为2，用0轴表示行，用1表示列。[行索引，列索引] In [14]: A Out[14]: array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])#取出第三行第二列的元素 In [15]: A[2,1] Out[15]: 17#可以使用方括号取出多个元素 In [17]: A[[[2,1],[1,2]]] Out[17]: array([17, 15]) 二、切片操作：抽取部分数组元素生成新数组 1.一维数组切片操作 In [26]: a = np.arange(10,20) In [27]:

import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) a.shape Out[3]: (2, 2) b = np.array([[5, 6]]) b.shape Out[5]: (1, 2) np.concatenate((a, b)) Out[6]: array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) c= np.concatenate((a, b)) c.shape Out[8]: (3, 2) d = np.concatenate((a, b), axis=0) d.shape Out[10]: (3, 2) e = np.concatenate((a, b), axis=1) Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-11-05a280a2cb02>", line 1, in <module> e = np.concatenate((a, b), axis=1) ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly e = np.concatenate((a, b.T), axis=1) e.shape Out

一 概述 　　NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 他也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 NumPy是 高性能科学计算和数据分析 的基础包。部分功能如下： ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。 二 创建矩阵 　　NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray 中的每个元素是数据类型对象的对象（称为 dtype ）。从 ndarray 对象提取的任何元素（通过切片）由一个数组标量类型的 Python

Python之Numpy基础 一个栗子 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> a.shape (3, 5) >>> a.ndim # 数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩 2 >>> a.dtype.name 'int64' >>> a.itemsize # 数组中每个元素的字节大小。 8 >>> a.size 15 >>> type(a) <type 'numpy.ndarray'> >>> b = np.array([6, 7, 8]) >>> b array([6, 7, 8]) >>> type(b) <type 'numpy.ndarray'> 创建矩阵 对于Python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 例如: >>> import numpy as np #创建一维的narray对象 >>> a = np.array([2,3,4]) >>> a array([2, 3, 4]) >>> a.dtype dtype('int64') #

NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的维数。 1、创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象，有很多属性：T，data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsize,nbytes,ndim,shape,strides,ctypes,base等等。 1.1采用ndarray对象 import numpy as np #引入numpy库 #创建一维的narray对象 a = np.array([1,2,3,4,5]) #创建二维的narray对象 a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) #创建多维对象以其类推 1.2通过函数创建矩阵 1.2.1 arange 1 import numpy as np 2 3 a = np.arange(10) # 默认从0开始到10（不包括10），步长为1 4 print(a) # 返回 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 5 6 a1 = np.arange(5,10

Axis2与CXF是现在很主流的WebService开发框架（java6也已经支持了），项目上还都是基本上用前两种做开发，今天记录一下我安装Axis2插件在eclipse中的安装和写一个简单的测试代码。 一、 eclipse的版本为Luna Release (4.4.0) Axis2的版本是1.6.2 下载地址为： 1）、Axis2 Binary Distribution(1.6.2)： http://mirror.bjtu.edu.cn/apache//axis/axis2/java/core/1.6.2/axis2-1.6.2-bin.zip （可执行版） WAR Distribution： http://mirror.bjtu.edu.cn/apache//axis/axis2/java/core/1.6.2/axis2-1.6.2-war.zip （这个是放在tomcat下可发布的war包版） 2）、eclipse的插件 Service Archive Wizard - Eclipse Plug-in(用来将服务代码打包成后缀名为.aar文件的插件)： http://www.apache.org/dyn/mirrors/mirrors.cgi/axis/axis2/java/core/1.6.2/axis2-eclipse-service-plugin-1.6.2.zip