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　　我们在学习python的时候，接触最多的往往则是那些函数，对于python函数，在这里为大家总结归纳了这些，如果有缺漏，还请及时留言指正哦！ 　　话不多说，干货来袭！ 　　1.常用内置函数：(不用import就可以直接使用) 　　help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型 　　callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用 　　repr(obj) 得到obj的表示字符串，可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝 　　eval_r(str) 表示合法的python表达式，返回这个表达式 　　dir(obj) 查看obj的name space中可见的name 　　hasattr(obj,name) 查看一个obj的name space中是否有name 　　getattr(obj,name) 得到一个obj的name space中的一个name 　　setattr(obj,name,value) 为一个obj的name space中的一个name指向vale这个object 　　delattr(obj,name) 从obj的name space中删除一个name 　　vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示 　　locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示 　

目录 1 term query - 索引词检索 1.1 term query - 不分词检索 1.2 terms query - in检索 2 prefix query - 前缀检索 3 wildcard query - 通配符检索 4 regexp query - 正则检索 5 fuzzy query - 纠错检索 6 boost评分权重 - 控制文档的优先级别 7 dis_max的用法 - best fields策略 7.1 dis_max的提出 7.2 使用示例 8 exist query - 存在检索, 已过期 9 复杂检索的使用范例 9.1 多条件过滤 - 包含 9.2 多条件拼接 - 包含+范围+排序 9.3 定制检索结果的排序规则 1 term query - 索引词检索 1.1 term query - 不分词检索 term query : 把检索串当作一个整体来执行检索, 即不会对检索串分词. term是完全匹配检索, 要用在不分词的字段上, 如果某个field在映射中被分词了, term检索将不起作用. 所以, 不分词的field, 要在mapping中设置为不分词. —— ES 5.x之后, 为每个text类型的字段新增了名为keyword的子字段, 是不分词的, 默认保留256个字符. —— 可以使用keyword字段进行term检索. 示例: GET

UI组件 1、线性布局 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:orientation="vertical" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:gravity="right|center_vertical"> <Button android:id="@+id/bn1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="@string/bn1"/> <Button android:id="@+id/bn2" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="@string/bn2"/> <Button android:id="@+id/bn3" android:layout_width="wrap_content"

　　这篇往后，会暂时先更ORB、SITF、SURF三篇特征算子，在代码部分，会在本篇介绍下OPENCV特征匹配的特征点KeyPoint、特征描述子和匹配算子Match等的构成。 一、背景： 　　目前特征匹配算子主要应用于目标追踪、图像匹配等多个方面，效果比较好的有SIFT、SURF、ORB等特征匹配算子，SURF由在SIFT上改进得到。目前暂更ORB、SIFT和SURF三种特征匹配算子。在此，先简要介绍下三种算子，ORB采用FAST进行特征点检测，相对于SIFT和SURF具有运行速度快的优点，OBR算法推出晚于SIFT和SURF算法，运行速度优于SIFT和SURF（网上可以搜到三者运行速度差距，在此不再展示），主要应用于实时图像匹配。SIFT和SURF具有更好的稳定性，SURF是SIFT的改进版本，运行速度和匹配效果均优于SIFT。(在此介绍SIFT,是希望读者了解其中的算法，SIFT在最初的特征匹配上，有比较好的效果。同时希望，读者如果有兴趣，可以继续改进SIFT，万一再研究出个SXXXX，发表论文、申请专利呢？？？hhhhh)。 二、ORB特征匹配原理： 　　 特征匹配的步骤一般可分为3步：1.检测特征点，2.计算特征点的描述子，3.根据特征点的描述子进行特征点匹配。 ORB特征点检测： 　　1.ORB在特征点检测部分，采用FAST算法进行特征点检测

一、正则 1. 字符 元字符 匹配内容 . 匹配出换行外任意字符 \w 匹配字母或数字或下划线 \s 匹配任意空白符 \d 匹配数字 \n 匹配一个换行符 \t 匹配一个制表符 \b 匹配一个单词的结尾 ^ 匹配指定字符的开始 $ 匹配字符串的结尾 \W 匹配非字母数字下划线 \D 匹配非数字 \S 匹配非空白符 a | b 匹配字符a或字符b () 匹配括号内的表达式，也是一个组 [...] 匹配字符组中的字符 [^...] 匹配除了字符组中的字符其他所有字符 2. 量词 量词 匹配内容 * 重复0或更多次 + 重复1或更多次 ？ 重复0或1次 {n} 重复n次 {n, } 重复n或更多次 {n, m} 重复n到m次 3. 运用 import re string_test = "hello" (1) . string_1 = re.findall('.', string_test) print(string_1) >['h', 'e', 'l', 'l', 'o'] (2) ^ string_2 = re.findall('^h', string_test) print(string_2) >['h'] (3) $ string_3 = re.findall('o$', string_test) print(string_3) >['o'] (4) * - 当匹配单个字符的时候

Android 实现底部导航条有多种方式 1BottomNavigationView+Fragment 2RadioGroup+Fragment 3TabHost+Fragment BottomNavigationView+Fragment 实现 xml文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" > <FrameLayout android:id="@+id/content_main" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:layout_above="@+id/bottomNavigation" android:layout

目录 正则解说 中文字符集 re模块常用方法 1、正则解说 数量词的贪婪模式与非贪婪模式 　　正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。 一般字符、字符集和转义字符 一般字符 完全匹配字符 abc abc \ 转义字符 \. . . 匹配除换行符\n以外的所有字符 . q, 1, +, ...... [] 匹配字符集中任意字符 [abc] a, b, c \s 匹配空白字符，即[\n\t\f\r...] a\sb a b, a b, ...... \S 匹配非空白字符 a\Sb ab, a4b, asb, ...... \w 匹配单词字符，即[a-zA-Z0-9] a\wc abc, a8c, ...... \W 匹配非单词字符，即[^a-zA-Z0-9] a\Wc a-c, a?c, ...... \d 匹配数字 a\dc a3c, ...... \D 匹配非数字 a\Dc adc, a-c, ...... 限定匹配次数 * 匹配前一个字符0到无限次 ab*c ac, abc, abbc, ...... +

SDN期末作业——负载均衡 一．作业部分 １．负载均衡程序 代码链接 ２．演示视频 视频链接 ３．程序分工 小组：incredible five 构建拓扑：俞鋆 编写程序：陈绍纬、周龙荣 程序调试和视频录制：陈辉、林德望 ４．个人工作 在期末作业中我和绍伟主要负责程序代码的编写，在做期末作业的过程中我们小组聚在一起开了两次会议，第一次确定要做的内容并分工，第二次将自己的部分和别人的对接。关于代码部分，我们参考了学长的代码，然后对于我们的拓扑结构进行了初步的构思，慢慢开始和队友合作一起编写代码。由于对python语言的不熟悉，编写代码的过程中还是查找了不少资料也和队友一起讨论了多次，最终完成了代码，并虚拟机上运行，和大家一起完成了验收。 程序思路 场景二默认包从s1-s4路径发送，所以先给s2、s3下发流表，使之通行。 （s2、s3流表链接） 。我们小组没有去底层交换机收集信息，再对数据处理得到动态负载均衡，最后经过小组讨论，将s1-s4、s1-s2-s4、s1-s3-s4三条线路默认1：2：2的关系，以经历的线路为基准进行负载均衡，对s4下发流表，使用hardtime机制，让3条线路在一段时间内的占比为2:1:1以达到负载均衡。 拓扑图 拓扑代码 from mininet.topo import Topo class MyTopo( Topo ): def __init__(

第一步：新建工程（略）； 第二步：新建3个Fragment，它们是LeftFragment，RightFragment，AnotherRightFragment，让它们自动生成的XML文件。 各自的文件内容如下： --------------------------------- LeftFragment.java 包文件让它自动导入即可 --------------------------------- public class LeftFragment extends Fragment { @Override public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { return inflater.inflate(R.layout.fragment_left, container, false); } } 代码解説： LayoutInflater 是一个抽象类，当我们平时需要加载layout文件来转换成View的场景都会用到它，它的作用类似于findViewById()。不同点是LayoutInflater是用来找res/layout/下的xml布局文件，并且实例化；对于一个没有被载入或者想要动态载入的界面

HTTP所有概念 上一篇文章我们大致讲解了一下 HTTP 的基本特征和使用，大家反响很不错，那么本篇文章我们就来深究一下 HTTP 的特性。我们接着上篇文章没有说完的 HTTP 标头继续来介绍（此篇文章会介绍所有标头的概念，但没有深入底层） HTTP 标头 先来回顾一下 HTTP1.1 标头都有哪几种 HTTP 1.1 的标头主要分为四种， 通用标头 、 实体标头 、 请求标头 、 响应标头 ，现在我们来对这几种标头进行介绍 通用标头 HTTP 通用标头之所以这样命名，是因为与其他三个类别不同，它们不是限定于特定种类的消息或者消息组件（请求，响应或消息实体）的。HTTP 通用标头主要用于传达有关消息本身的信息，而不是它所携带的内容。它们提供一般信息并控制如何处理和处理消息。 尽管通用标头不会限定于是请求还是响应报文，但是某些通用标头大部分或全部用于一种特定类型的请求中。也就是说，如果某个通用标头出现在请求报文中，那么大部分通用标头都会显示在该请求报文中。响应报文也是一样的。 先列出来一个清单，讲明我们都需要介绍哪些通用标头 Cache-Control Connection Date Pragma Trailer Transfer-Encoding Upgrade Via Warning Cache-Control 缓存（Cache） 是计算机领域里的一个重要概念