要查找主要的X颜色，请对该应用进行屏幕截图。在图像上运行颜色直方图。直方图中的前X个颜色是主题。编辑：如果使用渐变，您将要选择不同的颜色“峰值”；也就是说，如果橙色是渐变中使用的主要颜色之一，则可能在“橙色”附近有一大堆颜色。实际上，只需在从直方图选择的颜色之间强制一定距离即可。 最好在HSV空间中调整颜色方案。将您的颜色转换为HSV空间，如果用户希望它更“亮”，请增加“值”，如
最终了解PySide信号的工作方式。这是上面的PyQt4代码，已移植到PySide。我很想听听是否有更好的解决方案。 import sys import os from PySide import QtGui, QtCore class TestListViewQtGui.QListWidget: fileDropped = QtCore.Signallist def __init_
要遍历Python中多部分消息的各个部分，应使用get_payload：https : a href="https:docs.python.org2libraryemail.message.
这可以在O（1）空间和O（N 2）时间中完成。 首先让我们解决一个简单的问题： 给定两个数组，A并B从每个数组中选取一个元素，以使它们的总和等于给定的number K。 对两个采用O（NlogN）的数组进行排序。 取指针i，j使其i指
通过使用稍微修改的二进制搜索，可以在OlogN时间和O1空间上完成此操作。 考虑一个新的数组cod
尝试这个： parent_h = browser.current_window_handle # click on the link that opens a new window handles = browser.window_handles # before the pop-up window closes handles.removeparent_h browser.switch_to_window
检查这个出来。 指数比多项式差。 O（n ^ 2）属于二次类别，它是多项式的一种（指数等于2的特殊情况）并且优于指数。 指数是 多少 比多项式更糟糕。看看功能如何成长 n
要用自身替换整个匹配项，可以使用替换后向引用\g0。但是，您要替换匹配并将其存储在变量中。您需要传递一个回调方法作为的替换参数re.sub，并返回整个匹配值（match.group），并在该值后附加换行符： import re matches = [] # Varia
Node MergeListsNode list1, Node list2 { if list1 == null return list2; if list2 == null return list1; if list1.data list2.data { list1.next = MergeListslist1.next, list2; return list1;
PyQt通过SIP将C 代码公开给Python ；PySide通过Shiboken这样做
好吧，这是DNA的MSD基数排序的简单实现。它是用D语言编写的，因为这是我使用最多的语言，因此最不可能犯傻错误，但是可以轻松地将其翻译为其他语言。它就位，但是需要2 * seq.length通过数组。 void radixSortstring[] seqs, size_t base = 0 { ifseqs.length == 0 return;
将它们用作模块并将其导入包含main的脚本中。 import one import two import three if __name__ == '__main__': one.foo two.bar three.baz
您借用的实现可以从3开始，因为它通过跳过所有偶数来代替筛选2的倍数；这就是2*…代码中多次出现的内容。3是下一个质数的事实在所有地方也都进行了硬编码，但暂时我们可以忽略它，因为如果您无法通过2的特殊包装，则3的特殊包装无所谓。 跳过偶数是“转轮”的特例。您可以通过始终增加2来跳过筛选2的倍数；您可以通过交替增加2和4来跳过筛分2和3的倍数；您可以通过依次递增2、4、2、4、6、2、6…（顺序中有48个数
设置以下环境变量： HTTP_PROXY=http:user:password@your-company-proxy.com:8080 以及 HTTPS_PROXY=http:user:password@your-company-proxy.com:8080 如果代理端口不是8080，则也应使用适
要测试等效性，您可以计算表达式的最小DFA并进行比较。
尝试将参数添加aspect='auto'到中imshow。像这样： pylab.imshowSLP,aspect='auto',origin='lower',extent=ff.min,ff.max,AA.min,AA.max
这是基于延续的版本。它是尾递归的，并以原始顺序返回列表。 let partitionWhileCps c l = let rec aux f = function | h::t when c h - aux fun acc, l - f h::acc, l t | l - f [], l aux id l 以
我不确定如何在Python中执行此操作，但是您想设置SO_REUSEADDR套接字选项。
我认为您的解决方案过于复杂。您可以使用输入中接收到的单个数组来实现基数，并且每个步骤中的存储桶都由一个索引数组来表示，这些索引标记了输入数组中每个存储桶的起始索引。 实际上，您甚至可以递归地执行此操作： Sort 'size' number of integers starting at 'input' according to the 'digit'th digit For the
我通过使用在ASPN上找到的轻量级XTEA库解决了此问题。它不需要任何其他Python库，并且在实现合理的加密级别的同时非常易于实现。
它起作用的原因是因为还包含了一个标头。 例如，向量可能在其源代码中包含算法。这很常见，因为它们通常仅是标头。 也就是说，您不能依赖标准库的特定实现在每个标头中具有相同的包含。（例如与可能与MSVC一起使用，而与gcc stdlibc +++可能会中断）。 由于这个原因，我强烈建议包括您使用的内容，而不管它在哪里编译。-–请注意，这与“您引用的内容”略有不同，因为在标头中对点和引用的正向声明可以
样式在我看来不错。尽管Eratosthenes筛网是查找质数的一种非常有效的方法，但是您的方法也很有效，因为您仅测试与已知质数的除法。但是，您需要当心- 您的递归函数不是尾递归。尾部递归函数不会修改递归调用的结果- 在您的示例中，您将优先执行递归调用的结果。这意味着您将拥有一个长调用堆栈，因此findPrime将不适用于大型i。这是尾递归的解决方案。 def primesUnder
与其在整个协议实现过程中混合决策逻辑，不如将它放在一个地方。 class DecisionProtocolProtocol: def connectionMadeself: self.state = "undecided" def makeProgressTowardsDecisionself, bytes: # Do some stuff, even
这里的问题似乎是由于过多的递归导致堆栈溢出（5000个递归调用看起来像是要炸掉Java a href="http:en.wikipedia.orgwikiCall_
如您所述，上述解决方案不起作用的真正原因是joinedload标题中的。您可以采取以下措施： 选项1：joinedload对此查询禁用 q = db.session.queryPost, func.countlikes.c.user_id.label"total" .optionslazyloadPost.
有一个基于GF（2）的高斯消除的标准算法可以解决此问题。这个想法是建立一个代表按钮的矩阵，该矩阵按下代表灯的列向量，然后使用标准矩阵简化技术确定要按下的按钮。它以多项式时间运行，不需要任何回溯。 我有一个执行这个算法，包括它是如何工作可在我的个人网站的数学描述。希望对你有帮助！
一种选择是： 使用中位数中位数或内向排序之类的线性时间选择算法，找到第k个最大元素，然后重新排列这些元素，以便从第k个元素开始的所有元素都大于第k个元素。
Pipeline或PipelineModel有效PipelineStages，并且这样可以合并为一个Pipeline。例如： from pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.feature import VectorAssembler df = spark.cr
建立图表并使用 graphconncomp G = sparse A:,1, A:,2, 1, maxA:, maxA: ; G = G + G.'; %' make graph undirected [S C] = graphconncomp G ; % find connected components
seq如您所说，如果是列表，则： def zigzagseq: return seq[::2], seq[1::2] 如果seq是完全通用的可迭代对象，例如生成器： def zigzagseq: results = [], [] for i, e in enumerate
工作表具有row_dimensions和column_dimensions对象，其中包含有关特定行或列的信息，例如是否隐藏它们。列的尺寸也可以分组，因此在查看时需要考虑到这一点。
对于一般图，确定具有最小边交叉（图Crossing Number）的图的平面布局的问题是NP- 难的。因此，使用了一些启发式方法（例如基于Force的布
下面是执行此操作的一种非常优雅的方法。它清除for循环，并用简单的计数器变量替换列表。如果计数器降到零以下，它也会返回false，以便matched""返回False。 def matchedstr: count = 0 for i in str: if i == "": count += 1
使用shift与joincod
一个解决方案首先通过重复将hi乘以2直到n在lo和hi之间，将lo和hi之间的答案括起来，然后使用二进制搜索来计算确切的答案： def irootk, n: hi = 1 while powhi, k n: hi *= 2 lo = hi 2 while hi - lo 1: mid = lo + hi 2
您需要使用list.extend而不是list.append。 newlist = [] for word in lines: word = word.split"," n
我之前写过这篇文章，恰好适合您的需求。我相信ojblass指的是Fisher-Yates洗牌： Array.prototype.shuffle = function { var i = this.length; while --i { var j = Math.floorMath.random * i + 1 var temp = this[i];
默认情况下，python仅搜索当前目录。因此，您需要添加一点路径。 在模块2中： import sys sys.path.append'C:\PathTo\project\package1' import module1 那应该可以解决您遇到的问题。
我假设您将频率存储为0到1之间的浮点数，总计为1。 首先，您应该准备一个累积频率表，即该字母及其之前所有字母的频率之和。 为简化起见，如果从此频率分布开始： A 0.1 B 0.3 C 0.4 D 0.2 您的累积频率表将为： A 0.1 B 0.4 = 0.1 + 0.3 C 0.8
J2ME有一些StringTokenizer类的实现。这一个Ostermiller将最有可能包括你所需要的功能 有关某些修改和以下示例，另请参a href="http:mobilepit.com06solution- stringtokenizer-in-j2me-javame-midlets
