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数智图书馆-无锡数智政务
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第八章 汉元帝上任
54
2025-06-19
《汉朝那些事儿合集(共8册)》
第八章 汉元帝上任 弱水三千,只取一瓢 第八章 汉元帝上任 弱水三千,只取一瓢 汉宣帝病逝后,太子刘奭继承皇位,是为汉元帝。这里,先来看一下汉元帝刘奭个人小档案: 姓名:刘奭 出生:元平六年(公元前75年) 母亲:许平君 绰号:“五最”先生 绰号“五最”解析如下: 最得意:以儒治国。 最失意:威权旁落。 最不幸:司马良娣早逝。 最...
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53
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
第9章 序列化和保存——JSON、YAML、Pickle、CSV和XML 为了存储Python中的对象,必须先将其转换为字节,然后再将字节写入文件。这个过程称为序列化,又叫作数据转换(marshaling)、压缩(deflating)或编码(encoding)。接下来我们会介绍几种将一个Python对象转换为字符串或字节流的方式。 每种序列化方式又称为...
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53
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
13.1 配置文件的使用场景 有两种配置文件的使用场景,有些可以添加第3种使用场景,如下两种场景描述得很清楚。 需要编辑一个配置文件。 软件的一个部分需要读配置文件并使用选项和参数来修改它的行为。 配置文件很少会作为应用程序的主要输入。一个例外的情况是,只是用于模拟时使用配置文件作为主要输入。对于其他大多数情况,配置文件不是主要输入。例如,Web ...
The Pattern.compile() Factory
53
2025-06-17
《精通正则表达式(第3版)》
The Pattern.compile() Factory Pattern的matcher方法 The Pattern.compile() Factory ThePattern.compile() Factory 正则表达式的Pattern对象是通过Pattern.compile生成的。第一个参数是代表正则表达式的字符串(☞101)。368页表格8...
第八章
53
2026-04-20
《地球编年史》
第八章 ※ ※ ※ ※ 第八章 以神的名义 如果公元前21世纪的预言和弥赛亚似的期望,对于今天的我们,看起来很熟悉的话,那么,随后几个世纪的战斗号角听起来也就不会很奇怪。如果在第三个千年是神与神使用人类军队作战,那么在第二个千年就是人与人“以神的名义”作战。 马杜克时代开始后,仅仅几个世纪就证明,他伟大的预言是不容易实现的。显然,阻碍并不...
不差钱
53
2025-06-19
《汉朝那些事儿合集(共8册)》
不差钱 不差钱 正当湖阳大捷,原本联盟军应该举行庆功宴、犒劳三军的时候,革命军和绿林军却剑拔弩张,一场生死决斗一触即发。 为什么会出现这种情况呢?问题出在两个字身上:分赃。这很容易理解,打了胜仗,占了城池,那么,原本属于别人的地盘,就归自己了。也就是说别人地盘上所有的东西就归自己了,这里面自然包括钱和物。因为开始没有制定相关的分配政策,因此,城破之后...
10.6 StreamTokenizer
52
2025-06-17
《Java编程思想(第4版)》
10.6 StreamTokenizer 10.6 StreamTokenizer 尽管StreamTokenizer并不是从InputStream或OutputStream衍生的,但它只随同InputStream工作,所以十分恰当地包括在库的IO部分中。 StreamTokenizer类用于将任何InputStream分割为一系列“记号”(Toke...
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52
2025-06-17
《Python面向对象编程指南》
9.9 总结 已经介绍了几种用于序列化Python对象的方式。我们可以将类定义编码为多种格式,包括JSON、YAML、Pickle、XML和CSV,每种格式都各有优缺点。 它们对应的类库模块大体上会用于从一个外部文件中加载对象或将对象转储到一个文件中,这些模块的行为并不是完全一致的,但它们是类似的,因此可以使用一些通用的设计模式。 使用CSV和XML...
扩展示例
52
2025-06-17
《精通正则表达式(第3版)》
扩展示例 用PHP解析CSV 检查tagged data的嵌套正确性 扩展示例 Extended Examples 用这两个例子作为本章的结束。 用PHP解析CSV CSV Parsing with PHP 这里有一个用PHP解析CSV(逗号分隔值)的程序,原来的例子在第6章(☞271)。这个正则表达式使用了占有优先量词(☞142),而不是...
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51
2025-06-17
《期权、期货及其他衍生产品》
小结 计算风险价值度(VaR)的目的是为了使管理人员对以下问题有一个清晰认识:“有X%的把握,在今后的N天,我们的损失不会超出V。”这里的变量V就是风险价值度,X%为置信度,N天为展望期。 一种计算VaR的方法为历史模拟法。在这一方法中,我们需要构造在一段时间内市场变量每天变化值的数据库。在模拟计算中,第1个抽样是假定市场变量的百分比变化等于数据库所覆...
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