在编辑python文件时,会遇到上图所示,函数方法被标黄的问题,但是不影响使用. 引起原因:,如果不报错说明,这是因为你配置的python解释器中有该方法,但是pycharm没有找到这个方法,即加载失败,但是这就是你的pycharm版本和python版本不匹配造成的. 解决方法:1,重新在Pycharm中加载解释器,file——sitting——projiect interpreter——add(你的python环境的lib——package) 2, 如果你既搭建了python环境(最好是pyt

使用pycharm搜索框和正则表达式匹配内容原创薯饼__ 最后发布于2019-03-04 19:28:53 阅读数 660 收藏展开有时候我们要在爬虫网站中匹配各种各样的文本块,以获取需要的信息,每一次修改完正则表达式之后都要run一下代码,再看一下run台输出的是否符合我们的匹配结果,比较麻烦,使用以下的方法可以在修改的同时看到匹配的结果(具体匹配成功的结果如图一种的绿色块的字体) 一.首先打pycharm,在代码里面加入含有注释的要匹配的文本样本块,按   CTRL+F 之后,勾上下图中的

译过来就是,可简化连锁比较: case 1 if a >= 0 and a <= 9: 1 可简化为: if 0 <= a <= 9: 1 就像我们的数学表达式一样.显然这种情形只适用于 and 的情形. case 2 if score > 100 and score < 0: 1 会被简化为: if 100 < score < 0: 1 显然这也是一个永假式,不怪 PyCharm 不够智能,只是你把表达式写错了: if score > 100 or

一 部署本地spark环境 1.1  安装好JDK       下载并安装好jdk1.7,配置完环境变量.   1.2 Spark环境变量配置       去http://spark.apache.org/downloads.html网站下载相应hadoop对应的版本,我下载的是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz,spark版本是1.6,对应的hadoop版本是2.6 解压下载的文件,假设解压 目录为:D:\Spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.将D:\sp

我只介绍windows的安装过程,因为mac的安装过程实在是过于简单了,一路继续就可以了. 1. windows安装过程 1.1 下载安装包,软件可以找我领取 ! ​ 根据自己的操作系统进行下载,左侧是Professional,收费专业版本,右侧是Community,免费社区版本. 你可以选择社区版本,功能基本够用,如果想用专业版本,就需要注册码,好在网络上很多人分享注册码,因此,专业版本也可以正常使用,只是需要经常更换注册码,本教程在后面会提供注册码. 如果你嫌麻烦,可以和我使用一样的安装包网

PyCharm编程软件安装教程&破解 一.官网下载软件 1. 网页搜索进入PyCharm官网下载页面(https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ ) 这里进行Windows系统的安装,选择专业版(专业版功能全,后面先选择免费试用30天,最后面有破解教程,永久免费使用),点击下载(Download). 2.下载完成后,双击PyCharm.exe文件,进行程序安装,"Next". 下一步后,出现下图,让你选择安装目录到那个磁盘,建议不要装

Swift3.0相关代码已在github上更新.之前关于iOS开发多线程的内容发布过一篇博客,其中介绍了NSThread.操作队列以及GCD,介绍的不够深入.今天就以GCD为主题来全面的总结一下GCD的使用方式.GCD的历史以及好处在此就不做过多的赘述了.本篇博客会通过一系列的实例来好好的总结一下GCD.GCD在iOS开发中还是比较重要的,使用场景也是非常多的,处理一些比较耗时的任务时基本上都会使用到GCD, 在使用是我们也要主要一些线程安全也死锁的东西. 本篇博客中对iOS中的GCD技术进行了

Linux+apache+mono+asp.net安装教程(CentOS上测试的) 一.准备工作: 1.安装linux系统(CentOS,这个就不多讲了) 2.下载所需软件 http-2.4.4.tar.gz: apr-1.4.6.tar.bz2; apr-util; pcre; libgdiplus; mono; mod_mono; xsp. 二.安装工作 在CentOS中通过网络安装必要的组件库 yum -y install bison pkgconfig glib2-devel gette

ASP.NET MVC Model元数据(三) 前言 在上篇中我们大概的讲解了Model元数据的生成过程,并没有对Model元数据本身和详细的生成过程有所描述,本篇将会对详细的生成过程进行讲解,并且会对Model元数据本身的结构稍作讲解,读完本篇过后你将会对Model元数据的结构有个很清晰的印象. Model元数据 什么是Model元数据? 生成Model元数据的过程[一] 生成Model元数据的过程[二] ModelMetaData的定义.详解 Model元数据应用(常用特性应用)-1 Mod

上一篇博客中我们从从电影院中认识了"迭代器模式"(Iterator Pattern),今天我们就从文件系统中来认识一下“组合模式”(Composite Pattern).说到组合模式,在此我想聊一下在类图中有组合与聚合的关系,这两者都是整体和部分的关系,只是整体与部分的依赖度不同.在聚合关系中,整体强烈依赖于部分,而部分脱离于整体将没有存在的意义,比如你身上的器官与你的关系就是聚合关系.而对于组合关系来说整体与部分的依赖就相对于小一些,离开彼此也是可以独立生存的,比如员工与公司的关系,

每一部分总结后有实例代码,代码中黄色框方法不改变原数组.PS:所有实例结果均一一运行所得. 符号说明: array和string共享    参数 Array --普通方法 栈:   pop()   push(多个项) 队列:shift()  unshift(多个项) 排序:sort([函数])  reverse() 转换:toString()  toLocateString()   join([分隔符]) 操作:concat([多个项])    slice(起点[,终点])    splice(

作为.NET进阶内容的一部分,垃圾回收器(简称GC)是必须了解的内容.本着“通俗易懂”的原则,本文将解释CLR中垃圾回收器的工作原理. 基础知识 托管堆(Managed Heap) 先来看MSDN的解释:初始化新进程时,运行时会为进程保留一个连续的地址空间区域.这个保留的地址空间被称为托管堆. "托管堆也是堆",为什么这样说呢?这么说是希望大家不要被“术语”迷惑,这个知识点的前提是“值类型和引用类型的区别”.这里假设读者已经知道“值类型存储在栈中,引用类型存储在堆中.(引用类型的引用存

之前写过一篇博客,OpenGL管线(用经典管线代说着色器内部),说的主要是OpenGL的经典管线.大家都知道,现代OpenGL已经弃用(从OpenGL 3.0开始)经典管线功能(glBegin,变换矩阵,光照,雾,纹理坐标自动生成,等),这些功能可以在需要时由着色器实现.现代OpenGL分为core profile和compatibility profile两个版本(文献[1]Appendix D p682),core profile不包含任何弃用功能,而compatibility profil

http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4281077.html Correlation Filter in Visual Tracking系列二:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning 论文笔记   原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我

转自:http://www.cnblogs.com/hwd-cnblogs/p/5213337.html CentOS7的yum源中默认好像是没有mysql的.为了解决这个问题,我们要先下载mysql的repo源. 1. 下载mysql的repo源 1 $ wget http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 2. 安装mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm包 1 $ su

场景:主库DB:utf8字符集备库DB:gbk字符集 需求:校验主备数据是否一致,并且修复 校验过程:设置主库连接为utf8,设置备库连接为gbk,分别进行查询,将返回的的结果集按记录逐字段比较. 显示结果:原本相同的汉字字符,数据校验认为不一致. 原因分析:对于主库而已,由于建立连接的字符集为UTF8,则返回的汉字字符编码为UTF8格式:对于备库而言则是GBK格式,而程序中通过字符串比较函数strcasecmp进行比较,显然不同的字符集编码,相同的字符有不同的二进制,因此结果肯定不会相等. 进

flexBox 布局最合适小规模布局,而网格布局适合较大规模布局. float,clear,vertical-align  在flex中不起作用. flex布局中,有两类作用于父节点也子节点的样式,大部分简单的布局只要把父节点写好了,子节点是没有多大问题的. 常用的父节点样式有: display: flex /*声明布局方式*/flex-direction:row | column /*规定主轴的显示方向*/flex-wrap: nowrap | warp /*是否换行*/justify-con

原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一

相信大家对内存数据库的 概念并不陌生,之前园子里也有多位大牛介绍过SQL内存数据库的创建方法,我曾仔细 拜读过,有了大致了解,不过仍有很多细节不清晰,比如: (1)内存数据库是把整个数据库放到内存中的吗? (2)数据都在内存里面,那宕机或者断电了,数据不是没有了吗? (3)据在内存是怎么存放的,还是按照页的方式吗,一行的大小有限制吗? (4)内存数据库号称无锁式设计,SQL是如何处理并发冲突的呢? 相信这些疑问也是大家在思考内存数据库时经常遇到的难题,下文将为大家一一揭开这些问题的面纱,如有不对

阅读目录 一:多重委托概述   二:多重委托实例    一:多重委托概述 1.委托的调用其实是一个调用列表,可以同时调用多个不同的方法 2.第1个委托加上第2个委托赋予第3个委托,相当于把两个方法按顺序一排,先调用第一个方法,再调用第二个方法 3.当一个委托列表为空的时候,对它进行调用会报错 二:多重委托实例   我们先写一个Number数字类,这个类里面有四个方法,分别是加减乘除,第一个委托实例compute1执行的是AddNumber方法,那么输出3如深红色框所示,第二个委托实例comput

一.QCustomPlot简介 之前在Qt之自绘制饼图这篇文章的说明中我简单的描述了下目前依赖于qt的第三方绘图库,此后我会针对自己使用QCustomPlot的情况做一总结,以方便大家参考 QCustomPlot的官方网址:Qt Plotting Widget QCustomPlot - Introduction QCustomPlot的源码只有2个文件,所以添加供自己的工程师特别方便,或者你自己把这两个文件编译成静态库.动态库的形式都行. 二.效果预览 如图1是我自己把官方的示例代码融合在一起