也许朋友们会以为这是DWR官方发布的什么帮助，但非常遗憾这不是。现在不少朋友在使用DWR开发项目，我也是其中之一，但苦于关于DWR的帮助文档实在太少，很多问题都不得不自己去钻研DWR的源码才能解决或理解。经过一段时间的苦苦钻研，总结出那么一点点心得，现在从DWR源码实现的角度详细讲解DWR的使用，写出来与大家分享。今天我谈一谈如何编写通用的单行编辑框。当我们需要编辑某行数据的时候，可以将该行的数据设置到一个已经设计好的单行编辑框中进行编辑。在编辑完成以后，
系统 2019-08-29 22:25:00 2121
用例模型作为UML中4+1视图中非常重要的一员，非常集中地体现了面向对象的分析与设计思想。用例模型将现实世界中连续的一个一个业务流程，按照场景划分到了一个一个的用例中。由于场景的出现，使得用例中的业务流程存在着高度的内聚性，从而成为了日后各种对象的雏形。同时，在用例分析中，又将那些存在于各个用例中的，相同或相近的业务操作提取出来，形成一个一个的子用例或扩展用例，又体现了面向对象设计中的复用性。现在我们来谈谈用例分析中的子用例与扩展用例吧。前面我们在用例说明
系统 2019-08-29 21:59:12 2121
上来先来一个图：在使用webdriver操作Firefox浏览器的时候，一路顺畅。可是在最后关闭浏览器后，出现了如上面图示的警告！这个警告很早就出现了，因为也不影响测试结果，也就一直没理。后来新搭建了一个windows虚拟机，也遇到了同样的问题。但是这次出现警告后，会阻塞住webdriver继续执行。一直到手动关闭了这个警告框才能继续执行。不得不处理一下。我处理的办法是：直接把PluginContainerforFirefox.exe删除或是重命名。让他直
系统 2019-08-12 09:27:35 2121
Ps：这是19号写的东西，想发表时，却发现上不了网，所以现在才发表，算是记录一下我的生活吧！WhatIdo放假到今天也有11天了，这11天我都做了什么？我觉得这11天是过得非常有意义的。由于不用上课，也没有了其他课的负担和影响。在这11天时间里，我把以前没看完的C++Primer看完了，还看了一些有关PhotoShop的学习资料，当然也少不了运动。在C++方面，虽然以前也有看过一些C++的教材，但是它们说得都不详细，很多地方说得很浅很简单，让人觉得事实也是
系统 2019-08-12 09:27:12 2121
使用WinPcap编程创建一个使用wpcap.dll的应用程序用MicrosoftVisualC++创建一个使用wpcap.dll的应用程序，需要按以下步骤：在每一个使用了库的源程序中，将pcap.h头文件包含(include)进来。如果你在程序中使用了WinPcap中提供给Win32平台的特有的函数，记得在预处理中加入WPCAP的定义。如果你的程序使用了WinPcap的远程捕获功能，那么在预处理定义中加入HAVE_REMOTE。不要直接把remote-e
系统 2019-08-12 09:27:12 2121
publicclassFileSplitextendsInputSplitimplementsWritable{privatePathfile;privatelongstart;privatelonglength;privateString[]hosts;publicFileSplit(){}publicFileSplit(Pathfile,longstart,longlength,String[]hosts){this.file=file;this.st
系统 2019-08-12 09:27:08 2121
（1）Contributors和RecipientsContributors指的是对某个开源软件或项目提供了代码（包括最初的或者修改过的）发布的人或者实体（团队、公司、组织等），Contributors按照参与某个软件开源的时间先后，可以分为aninitialContributor和subsequentContributors。Recipients指的是开源软件或项目的获取者，显然，subsequentContributors也属于Recipients之列
系统 2019-08-12 09:26:54 2121
很多软件开发者和设计者都有将自己的软件作品以开源的形式公之于众的想法。他们希望其他人也可以分享自己的作品，使用自己的作品。开源社区之所以能蓬勃发展就是因为人们有这样的愿望。开源软件如此的丰富，任何你能想到的应用领域里都能找到它们的身影。大部分的设计人员都已经把使用开源软件和开源代码作为日常工作不可缺少的一部分了(WordPress,Drupal和许多其它的内容管理系统都是开源软件)。但是很多的软件作者和设计者都对各种不同的开源许可协议的内容和含义不甚了了。
系统 2019-08-12 09:26:53 2121
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 2120
一:pywin32+pyinstaller安装双击pywin32-221.win-amd64-py3.5.exe安装，注意安装的时候会自动检测之前安装的Python。下一步，下一步。在CMD命令行进入Python3.5目录下的Scripts目录并执行：pythonpywin32_postinstall.py-install命令在CMD命令行中进入D:\Programs\Python\pyinstaller-pyinstaller目录(之前解压的pyInst
系统 2019-09-27 17:53:44 2120
