《十进制》专题

我的系统是Windows10x64 现在我想安装pyicu，但遇到了这样的问题 使用缓存的PyICU-1.9。7.焦油。gz从命令python安装程序完成输出。py egg_info:Traceback（最后一次调用）：文件“C:\Users\ANHVU\AppData\Local\Temp\pip-build-v5fb9ri4\pyicu\setup.py”，第12行，在ICU_VERSION=

多年来，我们一直在WebSphere7和WebSphere8上运行JSF1.2应用程序。我们使用捆绑在其中的JSF构建war，并始终将类加载器设置为最后一个父类。 现在已经升级到JSF 2.2（以及RF4和PF4，直到迁移完成），我们现在面临着在同一台服务器（WAS 8.0和WAS 8.5）上部署的问题。 我们现在已经完成了类似的方法（捆绑JSF和PARENT LAST类加载）。应用程序确实启动了

不管你是正在处理一个用户坐在键盘前面键入的命令还是处理别人通过网络发送过来的 信息，你都需要仔细注意到达你的程序里的数据，因为其他人可能有意无意地给你发送 一些有害无益的数据。Perl 提供一种特殊的安全检查机制，叫感染模式，它的目的就是 隔离感染了的数据，这样你就不会把这些数据误用于一些不该用的场合。比如，如果你 了一个感染了的文件名，结果就有可能向你的口令文件里增加记录，而你还认为是一个日志

12.5.1 通过 @ISA 继承 如果 @ISA 包含多于一个包的名字，包的搜索都是从左向右的顺序进行的。这些搜索是由浅 入深的，因此，如果你有一个 Mule 类有象下面这样的继承关系： package Mule; our @ISA= ("Horse", "Donkey"); Perl 将首先在 Horse 里（和他的任何前辈类里，比如 Critter）查找任何在 Mule 里找

首先，你需要理解包和模块；请看第十章，包，和第十一章，模块。你还需要知道引用和 数据结构；参阅第八章，引用和第九章，数据结构。同样，知道一些面向对象的编程方法 （OOP）也是很有用的，所以下一节开始我们给就 OOL（面向对象的语言）上一小节课。 12.1 简单复习一下面向对象的语言 对象是一个数据结构，带有一些行为。我们通常把这些行为称为对象的直接动作，有时候 可以把这些对象拟人化。比如，我们可能

树状图，可表示节点之间的包含与被包含关系。 数据 初始数据先写在一个 JSON 文件中，再用 D3 来读取。 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。关于此格式的简介和语法规则，可分别参见两篇文章：JSON 简介和JSON 语法规则。 现有数据如下： { "name":"中国", "children": [ { "name"

本章制作一个饼状图。在布局的应用中，最简单的就是饼状图，通过本文你将对布局有一个初步了解。 数据 有如下数据，需要可视化： var dataset = [ 30 , 10 , 43 , 55 , 13 ]; 这样的值是不能直接绘图的。例如绘制饼状图的一个部分，需要知道一段弧的起始角度和终止角度，这些值都不存在于数组 dataset 中。因此，需要用到布局，布局的作用就是： 计算出适合于作图的数据。

在这个 Matplotlib 教程中，我们要介绍 3D 条形图。 3D 条形图是非常独特的，因为它允许我们绘制多于 3 个维度。 不，你不能超过第三个维度来绘制，但你可以绘制多于 3 个维度。 对于条形图，你需要拥有条形的起点，条形的高度和宽度。 但对于 3D 条形图，你还有另一个选项，就是条形的深度。 大多数情况下，条形图从轴上的条形平面开始，但是你也可以通过打破此约束来添加另一个维度。 然而，

在这篇 Matplotlib 教程中，我们继续使用Basemap地理绘图扩展。 我们将展示一些我们可用的自定义选项。 首先，从上一个教程中获取我们的起始代码： from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt m = Basemap(projection='mill') m.drawcoastlines

在这篇 Matplotlib 教程中，我们将介绍如何在同一子图上使用多个 Y 轴。 在我们的例子中，我们有兴趣在同一个图表及同一个子图上绘制股票价格和交易量。 为此，首先我们需要定义一个新的轴域，但是这个轴域是ax2仅带有x轴的『双生子』。 这足以创建轴域了。我们叫它ax2v，因为这个轴域是ax2加交易量。 现在，我们在轴域上定义绘图，我们将添加： ax2v.fill_between(date[-

在这个 Matplotlib 数据可视化教程中，我们将讨论sharex选项，它允许我们在图表之间共享x轴。将sharex看做『复制 x』也许更好。 在我们开始之前，首先我们要做些修剪并在另一个轴上设置最大刻度数，如下所示： ax2.yaxis.set_major_locator(mticker.MaxNLocator(nbins=7, prune='upper')) 以及 ax3.yaxis.se

在本教程中，我们将讨论如何向 Matplotlib 图形添加文本。 我们可以通过两种方式来实现。 一种是将文本放置在图表上的某个位置。 另一个是专门注解图表上的绘图，来引起注意。 这里的起始代码是教程 15，它在这里： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import matplotlib.ticker

在本教程中，我们将介绍一些更多的自定义，比如颜色和线条填充。 我们要做的第一个改动是将plt.title更改为stock变量。 plt.title(stock) 现在，让我们来介绍一下如何更改标签颜色。 我们可以通过修改我们的轴对象来实现： ax1.xaxis.label.set_color('c') ax1.yaxis.label.set_color('r') 如果我们运行它，我们会看到标签改变

在 Matplotlib 教程中，我们将讨论一些可能的图表自定义。 为了开始修改子图，我们必须定义它们。 我们很快会谈论他们，但有两种定义并构造子图的主要方法。 现在，我们只使用其中一个，但我们会很快解释它们。 现在，修改我们的graph_data函数： def graph_data(stock): fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot2grid

十一、 时间和性能 Nmap 开发的最高优先级是性能。在本地网络对一个主机的默认扫描(nmap hostname)需要 1/5 秒。而仅仅眨眼的时间，就需要扫描上万甚至几十万的主机。此外，一些特定的扫描选项会明 显增加扫描时间，如 UDP 扫描和版本检测。同样，防火墙配置以及特殊的响应速度限制也会增 加时间。Nmap 使用了并行算法和许多先进的算法来加速扫描，用户对 Nmap 如何工作有最终的控