Python进阶者 Python进阶者
4年前
盘点JavaScript中那些进阶操作知识(上篇)
前言相信做网站对JavaScript再熟悉不过了,它是一门脚本语言,不同于Python的是,它是一门浏览器脚本语言,而Python则是服务器脚本语言,我们不光要会Python,还要会JavaScript,因为它对做网页方面是有很大作用的。1.进阶操作这里列举了一些小编以前经常用到的一些例子以及一些经验,由于篇幅受限,这里我将会把部分执行结果的输出直接输入
Wesley13 Wesley13
4年前
java网络编程3
什么是NIONIO是相对有BIO而言的,就是非阻塞性IO。什么叫非阻塞性?我举一个简单的例子:比如,你客户端发送了一个字符串:niotest。考虑到网络底层的传输情况的复杂性,有可能,前一秒服端接受了nio几个字符,过了10ms,再接收到了test字符串。在BIO中,不会出现这个问题,是因为在调用read方法的时候,方
Bill78 Bill78
4年前
python 多线程就这么简单
多线程和多进程是什么自行google补脑对于python多线程的理解,我花了很长时间,搜索的大部份文章都不够通俗易懂。所以,这里力图用简单的例子,让你对多线程有个初步的认识。单线程在好些年前的MSDOS时代,操作系统处理问题都是单任务的,我想做听音乐和看电影两件事儿,那么一定要先排一下顺序。(好吧!我们不纠结在DOS时代是否有听音乐和
Stella981 Stella981
4年前
Runtime 隐藏Status Bar背景
这次的主题的 Runtime ,对于很多人来说,习惯了面向对象的编程语言之后再接触C语言一开始是拒绝的。但是当你真的用起来了,你会上瘾,因为这彻彻底底地满足了极客们的折腾心理,用代码操控一切的心理。就拿我做大象公会的例子来说(对了,这是我在Smartisan的第一个项目,也是独立开发的一款App),你知道Smartisan一贯的软件设
Wesley13 Wesley13
4年前
C语言利用va_list、va_start、va_end、va_arg宏定义可变参数的函数
在定义可变参数的函数之前,先来理解一下函数参数的传递原理:1、函数参数是以栈这种数据结构来存取的,在函数参数列表中,从右至左依次入栈。2、参数的内存存放格式:参数的内存地址存放在内存的堆栈段中,在执行函数的时候,从最后一个(最右边)参数开始入栈。因此栈底高地址,栈顶低地址,举个例子说明一下:voidtest(inta,floatb,ch
Easter79 Easter79
4年前
Springmvc+mybatis+shiro+Dubbo+ZooKeeper+Redis+KafKa j2ee分布式架构核心技术
内置功能(只列了一部分功能)1.用户管理:用户是系统操作者,该功能主要完成系统用户配置。2.机构管理:配置系统组织机构(公司、部门、小组),树结构展现,可随意调整上下级。3.区域管理:系统城市区域模型,如:国家、省市、地市、区县的维护。4.菜单管理:配置系统菜单,操作权限,按钮权限标识等。5.角色管理:角色菜单权限分配、设置角色按机构进行
Wesley13 Wesley13
4年前
mysql 数据库的四种隔离级别
最近在看高性能MYSQL一书,所以对其进行例子分析已巩固自己的印象  数据库的事务操作其实就是一组原子性的操作,要么全部操作成功,要么全部操作失败。  比如说我需要对外销售1张电影票,且登记一下销售信息到另一个表,至少需要以下3个步骤  1.查询电影票数量是否满足销售1张电影票SELECTremain\_countFROM cinemaW
Stella981 Stella981
4年前
Dubbo分布式服务+Springmvc容器+Maven项目整合,分布式,kakfka消息中间件整合
互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的。现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应。!分布式框架介绍kafkaeekafkaee的博客(http://img0.ph.126.net/Goz2T
机器学习基础
本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上花费的平均时
机器学习基础
机器学习基础本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上