执行fixture_adding的teardown代码，测试parse_int参数分享

cv2.waitKey(0)

>>> print(flask.__version__)

这一部分的代码参考自How to upload a file to the server in Flask。

print(c)

t.end_fill()

不能识别2 3 4，看源代码我们知道integers这个参数是位置参数，说明第一个数1是能识别。这里我们需要重新更改demo.py代码

json.dump(content, fp=fp, indent=4)

上传文件

self.studnet_save() # 保存信息

c = f.read()

# coding=utf-8

torch.mm：用于两个矩阵 (不包括向量) 的乘法，如维度 (m, n) 的矩阵乘以维度 (n, p) 的矩阵；

'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件，自动切

[tree.left.right.pred]*2,

else:

print('电脑踢向了' + com)

}

driver.quit()

GMM会根据用户的输入 学习并创建新的像素分布。对未分类的像素（可能是背景也可能是前景），根据其与已知分类像素（前景和背景）的关系进行分类。

</video>

joblib.dump(model, dirs+'/model.pkl')

"query",

<meta content="text/html;charset=utf-8" http-equiv="content-type" />

plt.plot([-2, threshold], [low.mean()]*2, 'r--', label = 'Left child prediction line')

dirname -- 返回路径中目录部分

执行fixture_adding的teardown代码

offset = round(ease(t / seconds) * distance)

crow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2)

print(args.integers)

1 2 []

配置日志文件

remote (package)

if PAUSE_BUTTON.check_for_input(current_mouse_pos):

plt.subplot(132)

touch HelloWorld/server.py

logger.debug("start range... time:{}".format(time.time()))

command = int(input("请输入对应数字进行操作："))

使用x = 3进行测试(在创建数据时，可以使用上面所写的函数计算实际值。-3**2+3+5 = -1，这是期望值)，我们得到:

# 测试parse_int参数

搜索文档树

def getNumberSpritesGroup(numbers):

Content-Type: application/json

tree.left.right.left.left

A microframework based on Werkzeug. It's extensively documented

best_scores = num_steps

entrance_time = time.mktime(time.strptime(info_dict["entrance_time"], "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

使用分水岭函数完成对图像的分割。