下源代码一、序言在绝大多数的Windows应用程序中，其窗体都是使用的正规正矩的矩形窗体,例如我们常用的，“记事本”，“扫雷”，等等。矩形窗体，具有编程实现简单，风格简洁的优点，所以在普通文档应用程序和简单小游戏中使用足矣。但在某些娱乐游戏程序中使用就略显呆板些了，这时若用不规则窗体替代原先的矩形窗体，将会使这类程序更添情趣。典型的例子有windows自代的MediaPlayer,新版本的MediaPlayer有个控制面板的选项，选中这些面板，播放器就以选
系统 2019-08-29 23:01:36 3014
今天带来的是Request对象，为了这个对象我可纠结了好一阵子，还把一位高手弄无语了，在此对那位高手说一声"抱歉!"，本人的思维方式总有点奇怪，让人无法理解。。。***Request对象***语法：Request.Form[数据名称]，Request.QueryString[数据名称]Request.UserAgent，Request.UserHostAddress，Request.PhysicalApplicationPath描述：服务端常常使用Requ
系统 2019-08-29 22:56:24 3014
先看效果图：文件布局：defualt.aspx代码：
系统 2019-08-29 22:46:06 3014
http://poj.org/problem?id=3017dp+单调队列算法的理论时间复杂度应该还是接近O(n^2)但为什么过得还挺快呢应该是后台数据的问题吧代码：#include#include#include#include#include
今天在使用hibernate关联映射导出表的时候因为映射了一个表名为option,是MYSQL的关键字,总是生成错误,一开始以为是映射文件和代码问题,检查不出问题才想到可能用到数据库的保留关键字了,查了一下才知道.看来命名还是得注意点.ADDALLALTERANALYZEANDASASCASENSITIVEBEFOREBETWEENBIGINTBINARYBLOBBOTHBYCALLCASCADECASECHANGECHARCHARACTERCHECKCO
系统 2019-08-12 01:52:35 3014
第一遍看书时不明白，今天偶然又看到了这一点，顿时豁然开朗linux0.12系统中共用了四种堆栈1.系统引导初始化时临时使用的堆栈，此时我的理解是系统还在实模式2.进入保护模式之后提供内核程序初始化使用的堆栈，位于内核代码地址空间固定位置处，该堆栈也是后来任务0的用户态堆栈，个人理解任务0比较特殊，它的内核态堆栈还是用户态堆栈都在内核中。3.每个任务通过系统调用，执行内核程序时使用的堆栈，我们称之为任务的内核态堆栈，每个人物都有自己的内核态堆栈，内核态堆栈是
系统 2019-08-12 01:33:42 3014
几种常用树介绍BinarySearchTree（二叉查找树、二叉排序树、二叉搜索树）指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：1）若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；2）任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；3）任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。4）没有键值相等的节点（noduplicatenodes）。BalancedBinarySearchTree（平衡二叉查找树、AVL树）在AVL树中任何节
系统 2019-08-12 01:33:39 3014
MySQL是关系型数据库中的明星，MongoDB是文档型数据库中的翘楚。下面通过一个设计实例对比一下二者：假设我们正在维护一个手机产品库，里面除了包含手机的名称，品牌等基本信息，还包含了待机时间，外观设计等参数信息，应该如何存取数据呢？如果使用MySQL的话，应该如何存取数据呢？如果使用MySQL话，手机的基本信息单独是一个表，另外由于不同手机的参数信息差异很大，所以还需要一个参数表来单独保存。CREATETABLEIFNOTEXISTS`mobiles`
系统 2019-08-12 01:33:03 3014
注：该代码为慕课网课程中老师讲解importpandasaspdimportnumpyasnpimportmath##计算信息熵defgetEntropy(s):#找到各个不同取值出现的次数ifnotisinstance(s,pd.core.series.Series):s=pd.Series(s)prt_ary=pd.groupby(s,by=s).count().values/float(len(s))return-(np.log2(prt_ary)*
系统 2019-09-27 17:56:29 3013
#-*-coding:utf-8-*-importh5pyimportnumpyasnpfile=h5py.File('myunlim_dataset.hdf5','a')dt_unlimt=file.create_dataset('data',[10,224,224,3],maxshape=[None,224,224,3],chunks=True,compression='gzip',compression_opts=7)#创建一个数据集对象，先把各项参
系统 2019-09-27 17:47:23 3013
