文章目录 一、权限管理的访问控制二、RBAC设计理念2.1.RBAC模型概述2.2 RBAC的组成2.3 RBAC设计理念 二、Pyhton中RBAC的设计思路三、代码 一、权限管理的访问控制 一、权限管理的访问控制 权限管理，一般指控制用户的访问权限，使得用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源，不能多也不能少。现在的软件系统里基本上都用到了权限管理，只是控制的粒度、层面和侧重点会有所不同，比较完善的权限管理包括四个方面的访问控制： ...
import rea = background-image: url("www.ashdjhs.com"); background-position: 150px 160px;a1 = re.findall(r"background-image: url\(\"(.*?)\"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;", a)print(a1)# re.match()尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，若不是起始位置匹配成功的话则返回none,只匹配开头，第二个ab是不会被匹配到的 a2 = re.match(ab, abac123abcde).group() a3 = re.match(abc, abac123acde) # print(a2) #...
根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。如果你是一位使用Python的开发人员，而且希望提高自己的技术水平，或者你想学习Python，那么你可来对地方了。本文将为你献上25个最佳GitHub代码库。 1、最佳Python代码库 Python开发资源大全：Python框架、库、软件以及资源精选列表。 （https://github.com/vinta/aweso...
#Tk接口扩展Tix from tkinter import Label,Button,tix top = tix.Tk() #这里不是tkinter.Tk() ,程序运行起来以后左上角显示的标题是tix 不是Tk top.tk.eval('package require Tix') #还不太理解啥意思lb = Label(top,text='Animals(in pairs; min:pair ,max:dozen)') #Label标签 lb.pack()ct = tix.Control(top,label = 'Number:',integer = True, max=12, min=2, value = 2, step = 2)#多功能文本框，旁边带上下三角的 ct.label...
数据分析： 数据准备（读写各种各样的文件格式和数据库）数据处理（对数据进行清洗、修整、整合等处理以便进行分析）数据分析（根据分析目的对数据集做合适的数学和统计运算）数据可视化（展示数据分析成果） 一.NumPy简介 1. （1.NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，提供以下功能 ndarray，一个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...
目录 线性判别分析（LDA）数据降维及案例实战一、LDA是什么二、计算散布矩阵三、线性判别式及特征选择四、样本数据降维投影五、完整代码结语 一、LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）也是一种特征提取、数据压缩技术。在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合。它是一种有监督学习算法。 与PCA主成分分析（Principal Component Analysis）相比，LDA是有监督数据压...
百度云盘：Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战PDF高清完整版免费下载提取码：d1y4内容简介 本书不仅适合初级Web开发人员学习阅读，更是Python程序员用来学习高级Web开发技术的优秀参考书。 ? 学习Flask应用的基本结构，编写示例应用； ? 使用必备的组件，包括模板、数据库、Web表单和电子邮件支持； ? 使用包和模块构建可伸缩的大型应用； ? 实现用户认证、角色和个人资料； ? ...
百度云盘：Python语言及其应用PDF高清完整版免费下载 提取码：6or6内容简介 本书介绍Python 语言的基础知识及其在各个领域的具体应用，基于最新版本3.x。书中首先介绍了Python 语言的一些必备基本知识，然后介绍了在商业、科研以及艺术领域使用Python 开发各种应用的实例。文字简洁明了，案例丰富实用，是一本难得的Python 入门手册。 作者简介 Bill Lubanovic 现为Penguin Computing公司高级软件工程师。1977年开始开发Unix软件，...
1、lambda的用法 （1）直接赋给一个变量，然后再像一般函数那样调用c=lambda x,y,z:x*y*z c(2,3,4)24也可以直接传参(lambda x:x**2)(3) 9（2）将lambda函数作为参数传递给其他函数比如说结合map、filter、sorted、reduce等一些Python内置函数使用fliter(lambda x:x%3==0,[1,2,3,4,5,6]) ##筛选函数 [3,6] squares = map(lambda x:x**2,range(5) ##形成一个映射 print(lsit(squares)) ##得出的结果是一个迭代类...
每年的梅雨预报是长江中下游省份6月汛期预报的重要关注点，其中关于入梅时间的确定也是媒体和大众的主要关注点。2020年省台的预报和服务效果均较好，于是领导总结了整个决策过程，让我们来看看这篇感言的重点吧。 首先，由于数据是图片格式，需要调用baidu ORC api进行图片文字ORC识别和文字样本拼接，然后采用jieba分词进行分词，最后绘制词云图片。 原始图片是这样的：ORC和拼接后的部分文本： 2020年入梅手记 每年一到六月,我的...
所谓的“进制”， 就是用多少个字符来表示整数 十进制是0～9这十个数字字符，二进制是0、 1两个字符 十进制转换为二进制， 采用的是“除以2求余数”的算法 将整数不断除以2，每次得到的余数就是由低到高的二进制位“除以2”的过程， 得到的余数是从低到高的次序， 而输出则是从高到低， 所以需要一个栈来反转次序 def divideBy2(decNumber):remstack = Stack()while decNumber > 0:rem = decNumber % 2remstack.push(rem)decNumber...
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html 总结： 1. vanishing gradient problem：神经网络的不同层学习的速度显著不同。原因：weights式服从正态分布，那么w<1，而σ(zi) 服从N(0,1/4)，那么w*σ(zi)<=1/4，而dC/db1的公式为，那么dC/dbi是逐层减少的。 2. Exploding gradient problem： 6.1 深度神经网络中训练难点 到目前为止，我们例子中使用的神经网络一共只有3层（一个隐藏层）。我们用以上神经网络（通过调参...
5.1 Cross-Entropy Cost 上节实现了一个简单的神经网络所需要的所有function，包括梯度下降算法，BP算法等，利用python实现最简单的神经网络。从本节课开始介绍另外一种cost function。 我们理想情况是让神经网络学习更快。 假设简单模型：只有一个输入、一个神经元、一个输出： 我们想让这个简单模型：输入为1的时候，输出为0. 初始w=0.6，b=0.9，初始测试的输出a=0.82,需要学习，学习率为0.15： I = 1*0.6+0.9 = 1.5 O = 1/1+...
4.1 Backpropagation算法上 1）传统的分类器： 上一节，我们利用了3层神经网络算法，来识别数字，达到了95%的精确度。这里我们不以图片的像素点为输入，用神经网络算法，而以平均灰度作为衡量准确率的指标。 平均灰度（Average Darkness）：输入照片是由像素点组成的（28*28=784），每一个像素点都有一个灰度值是0~255，归一化后将这 个值降到了[0,1]。可以把所有像素点的灰度值相加，再除以784，得出来得值做为metrix去衡量。看训...
一、什么是Django中间件Django 中间件是用来处理Django的请求request和响应response的框架级别的钩子，它是一个轻量，低级别的插件系统，用于全局范围内改变Django的输入，输出。每个中间件组件都负责做一些特定的功能。 说的直白一点是中间件就是帮我们程序员在视图函数执行之前和执行之后都可以一些额外的操作，它是一个自定义的类，类中定义了几个方法，Django框架会在请求的特定时间去执行这些方法。 二、Django中间件的定义规...