简介 　　为了验证用户登录情况以及减轻服务器的压力，减少频繁的查询数据库，使服务器更加健壮。有些登录不是用cookie来验证的，是用token参数来判断是否登录。token传参有两种一种是放在请求头里，本质上是跟cookie是一样的，只是换个单词而已；另外一种是在url请求参数里，这种更直观。登录返回token1、如下图的这个登录接口，就是没有cookies的登录接口。 2、但是这个登录接口，登录成功后有返回token，如下图请求头带token1、登录成功后继续操作其它页面，发现post请求的请求头，都会带有token参数2、这种请求其实比cookie更简单，直接把登录后的token放到头部即

本文以Python3.9.1读取data.xlsx中包含的西瓜数据集3.0数据为例，数据集如下：编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感密度含糖率好瓜1青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑0.6970.46是2乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑0.7740.376是3乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑0.6340.264是4青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑0.6080.318是5浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑0.5560.215是6青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘0.4030.237是7乌黑稍蜷浊响稍糊稍凹软粘0.4810.149是8乌黑稍蜷浊响清晰稍凹硬滑0.4370.211是9乌黑稍蜷沉闷稍糊稍凹硬滑0.6660.091否10青绿硬挺清脆清晰平坦软粘0.

异常：python使用称为异常的特殊类对象来管理程序执行期间发生的错误，每当发生让python不知所措的错误时，他都会创建一个异常的对象。如果你编写了处理该异常的代码，程序将继续进行，如果未对异常进行处理，程序将停止并显示traceback，其中包含有关异常的报告。异常是使用try-except代码块处理的。try-except代码块让Python执行指定的操作，同时告诉python发生异常时怎么办，使用try-except代码块时，即便出现异常，程序也将继续运行，显示你编写的友好的错误消息，而不是令用户迷惑的traceback。处理ZeroDivisionErro：举例：我们早已在数学中学过

我刚拿到DouglasCrockford的Javascript:TheGoodParts，我在理解他关于原型(prototype)的示例之一时遇到了一些困难。书中代码如下:if(typeofObject.create!=="function"){Object.create=function(o){varF=function(){}F.prototype=o;returnnewF;};}我假设此代码用于定位函数的原型(prototype)。但为什么要使用如此复杂的方法呢？为什么不直接使用variable.prototype？Crockford是Javascript方面的领先专家，因此我确

作者：狮子也疯狂专栏：《spring开发》坚持做好每一步，幸运之神自然会降临在你的身上目录一.🦁前言Ⅰ.🐇为什么要使用分布式文件系统？1.1单机系统vs独立文件服务器1.2分布式文件系统1.3FastDFS引入二.🦁核心概念Ⅰ.🐇tracker（跟踪服务器）Ⅱ.🐇storage（存储服务器）Ⅲ.🐇client（客户端）三.🦁搭建FastDfsⅠ.🐇搭建环境Ⅱ.🐇搭建流程2.1下载安装gcc2.2下载安装FastDFS2.3下载安装FastDFS依赖2.4解压缩依赖tar包2.5编译并安装libfastcommon2.6编译并安装FastDFS2.7进入etc目录下复制配置文件Ⅲ.🐇创建trac

自动化系列（五）Python实现企业微信机器人上期介绍了如何定时推送数据到钉钉群，这次介绍如何定时推送数据到企业微信群。添加自定义机器人创建群聊：企业微信没有场景群，可以拉三五好友进群，然后再给他们踢出去，这样就有了一个只有自己的群。添加群机器人：右上角...->添加群机器人->添加机器人->创建一个新机器人查看Webhook：点击右侧刚才创建的机器人->点解链接进入查看详细信息->点击复制有的公司限制了个人创建自定义机器人的权限，需要找dba帮忙开下权限～发送文本类消息importrequestsimportjson#发送文本消息defsend_text(webhook,content,me

1前言本文主要讲解主成分分析析法（PCA）的python实现，后续会跟进实例分析2原理-代码实现2.1实现步骤主成分分析PCA是一种应用广泛的和降维方法，对其实现做以下归纳2.2代码实现导入包importnumpyasnp定义计算协方差矩阵函数X为输入的数据，m为样本数据的条数，也就是X的行数。对X进行标准化，方法为：减去均值除以方差，这部分的原理不懂的可以百度一下。标准化之后的数据就是均值为0，方差为1的标准正态分布。#计算协方差矩阵defcalc_cov(X):m=X.shape[0]#样本的数量，行数#数据标准化X=(X-np.mean(X,axis=0))/np.var(X,axis=

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