[其它] 房地产开发公司行政管理手册

说明：你还在为房地产开发公司行政管理手册而忧愁？你还在为不知道房地产开发公司行政管理手册而懵圈？在这里，...该文档为房地产开发公司行政管理手册，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python练习之IP地址合法性判断

说明：Python练习之IP地址合法性判断 互联网上的每台计算机都有-一个IP，合法的IP格式为: A.B.C.D。 其中 A、B、C、D均为[0, 255]中的整数。为了简单起见，我们规定这四个整数中不允许有前导零存在，如001。 现在给你-一个字符串s (s不含空白符)，请你判断s是不是合法IP，若是，输出Yes，否则输出No。如: s=“202.115.32.24”， 则输出Yes; s=“a.11.11.11”, 则输出No ''' 切分IP地址 判断第i个是否符合要求 先判断是否为整数 再判
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[其它] 利用python爬虫爬取LOL所有英雄的皮肤

说明：利用python爬虫爬取LOL所有英雄的皮肤 ps：我们先理解爬虫的原理 它的流程分为4步：发送请求-->获取响应内容-->解析内容-->保存数据 首先，我们打开LOL官网，点击资料库通过F12找到hero_list这个json文件： 我们将json文件整理： 这样我们就找到了目标文件的ID，但此时我们发现在这之中并没有我们所需要的皮肤，我们点击安妮进入，使用定位到安妮的所有皮肤： 可以看出安妮皮肤的链接已经出现，由此我们就可以由英雄ID来爬取LOL所有英雄皮肤了 我们
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[其它] 摩登时代文案

说明：相信你一直在找一篇关于摩登时代文案的文档，在这里，不仅能下载使用摩登时代文案，还有找到与其相关...该文档为摩登时代文案，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 某房地产分公司出纳考核指标

说明：二十一世纪什么最贵？房子！某房地产分公司出纳考核指标希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载某...该文档为某房地产分公司出纳考核指标，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Python程序设计之网络编程(4)

说明：1.基于TCP实现聊天小程序 ①截图 ②代码分析 a)发送端代码 s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) try: s.bind((HOST1, P)) s.listen(1) conn, addr = s.accept() print('Connect by:', addr)
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[其它] 浅谈智能化大楼

说明：相信你一直在找一篇关于浅谈智能化大楼的文档，在这里，不仅能下载使用浅谈智能化大楼，还有找到与其...该文档为浅谈智能化大楼，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 《自拍教程48》Python_adb随机地图移图2小时

说明：Android车载地图测试，涉及：高德地图100m比例尺下，拖动地图进行移图操作2个小时， 预期结果：移图正常，地图渲染正常，不会出现卡死卡滞界面异常等情况。 准备阶段 在高德地图App界面，调整比例尺到100m adb shell input swipe x1 y1 x2 y2 , 可以模拟从(x1, y1)坐标点滑动到(x2, y2)坐标点 坐标可以通过设置-》开发者选项-》打开指针位置（坐标），可以查看拍照按钮的具体坐标（x,y)值 移图2小时，可以设置循环轮询，通过时间戳判断是否达到了
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[其它] 置业顾问讲义

说明：相信你一直在找一篇关于置业顾问讲义的文档，在这里，不仅能下载使用置业顾问讲义，还有找到与其相关...该文档为置业顾问讲义，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 《自拍教程48》Python_adb随机地图移图2小时

说明：Android车载地图测试，涉及：高德地图100m比例尺下，拖动地图进行移图操作2个小时， 预期结果：移图正常，地图渲染正常，不会出现卡死卡滞界面异常等情况。 准备阶段 在高德地图App界面，调整比例尺到100m adb shell input swipe x1 y1 x2 y2 , 可以模拟从(x1, y1)坐标点滑动到(x2, y2)坐标点 坐标可以通过设置-》开发者选项-》打开指针位置（坐标），可以查看拍照按钮的具体坐标（x,y)值 移图2小时，可以设置循环轮询，通过时间戳判断是否达到了
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[其它] 迎宾酒会

说明：二十一世纪什么最贵？房子！迎宾酒会希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载迎宾酒会参考使用！P...该文档为迎宾酒会，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 使用KNeighborsClassifier训练make_blobs数据集并将其分类

说明：1.从make_blobs中抽取出500个数据并使用散点图进行观察。 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs data = make_blobs(n_samples=500, centers=5, random_state=8) X, y = data plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.spring, edgecolors='k')
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