python实现银行管理系统，供大家参考，具体内容如下 有的地方用的方法的比较复杂，主要是为回顾更多的知识 test1用来存类和函数 #test1.py import random #用来随机产生卡号 import pickle #序列化，用来存放和取出产生的用户数据 import os #产生文件 import re #正则表达式，用来判断身份证和手机号，其他地方也可以使用 class Card: def __init__(self,cardId,password,money=0): self.cardId=cardId self.password=password self.mo

如何让input输入框与img在同一行居中对齐，由于经常会使用到，默认情况下将input和img放同一行，img标签总是比input高出一个头，很难看，大家可以参考下本文或许有所帮助

本文将著名的概念Sontag的输入状态稳定性（ISS）扩展到有限时间控制问题。 换句话说，提出了一个新概念，即有限时间输入到状态稳定性（FTISS），然后将其应用于有限时间稳定性的分析和控制系统的有限时间稳定反馈定律的设计。 对于有限时间的稳定性，必须考虑非平滑性，并且在有限时间控制器的设计和闭环系统的稳定性分析中会遇到严重的技术挑战。 发现在渐近稳定性分析和平滑反馈稳定化方面，FTISS作为常规ISS发挥着重要作用。 此外，提出了一种鲁棒的自适应控制器，借助FTISS和相关参数来处理具有参数和动态不确定性的非线性系统。

记得添加jquery.js ，不然使用不起 $("#v_szm").autoItem({ data:data,//数据源 cols:["id","text"],//匹配字段名称 id:"id", text:"text",//显示字段名称 width:150,//宽度 默认input宽度 rows:10,//显示数据个数 默认10个数据 singleSelect:true,//单选 默认多选 luflag:true,//是否区分大小写 默认true left:-50,//往左移动50像素 默认0 enterClick:enterClick(data),//回车事件 });

一、概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较，通过修正权重偏置参数降低损失函数，不断提高对原数据的复原能力。学习完成后，前半段的编码过程得到结果即可代表原数据的低维“特征值”。通过学习得到的自编码器模型可以实现将高维数据压缩至所期望的维度，原理与PCA相似。 二、模型实现 1. AutoEncoder 首先在MNIST数据集上，实现特征压缩和特征解压并可视化比较解压后的数据与原数据的对照。 先看代码： import tensorflow as tf import numpy

本文实例为大家分享了python实现汽车管理系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、定义车辆类，属性有车牌号、颜色、车型（小汽车、小卡、中卡和大卡）、到达的时间和离开的时间等信息和相关的对属性做操作的行为。 2、定义一个管理类，完成对停车场的管理。停车场的具体要求：设停车场是一个可停放n辆汽车的狭长通道，且只有一个大门可供汽车进出。汽车在停车场内按门外的便道上等待，一旦有车开走，则排在便道上的第一 辆车即可开入；每辆停放在车场的车在它离开停车场时必须按它停留的时间长短交纳费用。 功能描述： （1）添加功能：程序能够添加到达停车场的车辆信息，要求车辆的车牌号要唯一，如果添加了重复编号的

具体看博客说明 https://blog.csdn.net/u011611479/article/details/112851238

本篇文章主要介绍了vue input输入框模糊查询的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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最近工作需要把单片机读取的传感器电压数据实时在PC上通过曲线显示出来，刚好在看python, 就试着用了python 与uart端口通讯，并且通过matplotlib.pyplot 模块实时绘制图形出来。 1. 废话少说，上图 因为没有UI，运行时需要在提示符下输入串口相关参数，com端口，波特率… 代码如下： #-*- coding: utf-8 -*- # 串口测试程序 import serial import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time import re # User input comport