小编ssh*_*124的帖子

我已经实现了SSL通信,其中客户端应用程序使用flask来验证SSL服务器应用程序的身份.现在我希望SSL服务器应用程序验证SSL客户端应用程序的身份.烧瓶有可能吗？如何验证客户端证书？在第一次握手期间,客户端正在发送CSR,作为响应,我将发回由自签名CA证书签名的证书.

但我还不清楚在下次通信时服务器将如何验证客户端.是否有任何回调证书验证.Google群组上的链接表示无法在Flask上进行ssl身份验证.为了做到这一点,需要使用像apache,ngnix这样的webserver.这是验证客户端的唯一方法吗？

还有一件事我想要实现,我需要根据他们的证书识别每个客户.甚至可以用烧瓶.

我的问题可能很幼稚,因为我对烧瓶还不是很熟悉

我正在开发一个涉及Koblitz曲线加密目的的项目

在python中需要一个库来实现有限域操作,如Galois Field中的乘法和逆(GF(2 ^ n))

已经尝试过以下库:BitVector https://engineering.purdue.edu/kak/dist/BitVector-3.3.2.html 不幸的是,即使对于大小为2 ^ 163的字段,模数逆操作也工作得太慢.

使用python在Mongo中插入文档时出错.

document = {u'Status': 'Active',
 u'Installation': {u'IsFrugal': True,  u'IsFeatureSet': True,  u'IsEvolving': True, u'IsAffordable': True}, 
  u'AutoList': [u'IsFeatureSet', u'IsAffordable', u'IsFrugal'] 
}

TraceBack错误是

C:\Python27\lib\site-packages\pymongo-2.5.1_-py2.7-win32.egg\pymongo\collection.
py:357: RuntimeWarning: couldn't encode - reloading python modules and trying ag
ain. if you see this without getting an InvalidDocument exception please see htt
p://api.mongodb.org/python/current/faq.html#does-pymongo-work-with-mod-wsgi
  continue_on_error, self.__uuid_subtype), safe)
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python27\lib\runpy.py", line 162, in _run_module_as_main
    "__main__", fname, loader, pkg_name)
  File "C:\Python27\lib\runpy.py", line 72, in _run_code
    exec code in run_globals
  File "D:\Office_Drive\RetailReco\contactsnew\rrpython\rcauto.py", line 28, in
<module> …

我正在使用JQuery File上传插件,为选项接受文件赋值我需要正则表达式,它将告诉我们要限制的文件类型是什么.我需要通过使用下面的表达式来限制我实现的exe和js

(\.|\/)(!exe|!js)$

但这是表达式不允许其他文件,然后我尝试添加一个扩展如下

(\.|\/)(!exe|!js|pdf)$

使用Above正则表达式,它只接受pdf而不接受exe和JS.现在我需要启用除exe和js之外的所有文件扩展名.将所有扩展添加到表达式将很困难.我们可以在表达式中提到一些如何接受除上面类似格式的exe和js之外的其他文件类型.这个正则表达式适用于JS.

谢谢,

维奈

从文档中，它说：

泛型类型IO[AnyStr]及其子类TextIO(IO[str])，BinaryIO(IO[bytes])表示 I/O 流的类型，例如由open().

— Python 文档： typing.IO

文档没有指定何时BinaryIO/TextIO应用于其对应物IO[str]和IO[bytes].

通过Python Typeshed源的一个简单的检查，只有30命中发现搜索时BinaryIO，和109分的命中了IO[bytes]。

我试图切换到BinaryIOfromIO[bytes]以更好地与sphinx-autodoc-typehints兼容，但是切换已经破坏了许多类型检查，因为像这样的方法tempfile.NamedTemporaryFile被键入IO[bytes]而不是另一个。

从设计角度来说，使用这些 IO 类型提示的每种类型的正确情况是什么？

我无法正确导入statsmodels.api时出现此错误：

在第59行的文件“ /home/mlv/.local/lib/python3.5/site-packages/statsmodels/tsa/statespace/tools.py”中，从set_mode开始。导入（_representation，_kalman_filter，_kalman_smoother，ImportError：无法导入名称“ _representation”

我已经尝试重新安装或更新它，但不会更改。请帮助我=）

我有以下简化代码:

fn f() -> i32 {
    let a = some_result.unwrap_or_else(|_| {
        return 1; // want to return this value from f <-------------
    });
}

我想在这个特定的错误情况下1从整个函数返回值,f但我无法弄清楚如何在闭包内执行它.

如果我改为使用match表达式,它可以正常工作如下:

fn f() -> i32 {
    let a = match some_result {
        Ok(result) => result,
        Err(_)     => { return 1; },
    };
}

然而,这使得代码冗长,因为我有琐碎的Ok匹配臂.

我在使用Iterator'sflat_map函数时遇到了困难，我不太确定如何理解和解决这个编译器错误。

我通过序列化两个结构将文件路径列表 flat_mapping 成两个字符串：

let body: Vec<String> = read_dir(query.to_string())
    .iter()
    .enumerate()
    .flat_map(|(i, path)| {
        let mut body: Vec<String> = Vec::with_capacity(2);

        let entry = Entry { i };
        body.push(serde_json::to_string(&entry).unwrap());

        let record = parse_into_record(path.to_string()).unwrap();
        body.push(serde_json::to_string(&record).unwrap());

        body.iter()
    })
    .collect();

error[E0277]: a value of type `std::vec::Vec<std::string::String>` cannot be built from an iterator over elements of type `&std::string::String`
   --> src/main.rs:275:10
    |
275 |         .collect();
    |          ^^^^^^^ value of type `std::vec::Vec<std::string::String>` cannot be built from `std::iter::Iterator<Item=&std::string::String>`
    |
    = help: the trait `std::iter::FromIterator<&std::string::String>` …

我需要对文本进行分类,我正在使用Text blob python模块来实现它.我可以使用朴素贝叶斯分类器/决策树.我担心下面提到的几点.

1)我需要将句子分类为参数/不是参数.我使用两个分类器并使用apt数据集训练模型.我的问题是关于我是否需要仅使用关键字训练模型？或者我可以用所有可能的参数和非参数样本句子训练数据集？哪个是文本分类准确性和检索时间方面的最佳方法？

2)由于分类是参数/不是参数,哪个分类器可以获取精确的结果？这是朴素贝叶斯/决策树/积极朴素的贝叶斯？

提前致谢.

你好，我是 python 和 keras 的新手，正在查看一些 keran 示例代码：

model = VGG19(weights='imagenet',include_top=False)
model.trainable=False
x = Flatten(name='flat')(model)
x = Dense(512, activation='relu', name='fc1')(x)
x = Dense(512, activation='relu', name='fc2')(x)
x = Dense(10, activation='softmax', name='predictions')(x)

只是不明白 x=Dense(....)(x) 第二个 paranteses 用法是什么？如果我想查看 python 文档，这个语法名称是什么？