Himi原创，转载请注明！原文地址：http://blog.csdn.net/xiaominghimi/article/details/6761811前几节由于时间紧张，只是将一些遇到的问题拿出来进行分享经验，那么今天抽空写一篇常用的精灵以及精灵常用和注意的一些知识；那么由于cocos2d教程基本很完善，那么今天Himi介绍一些注意点和细节点分享大家；首先对于使用过精灵的童鞋很熟悉CCSpriteBatchNode，至少大家都会知道它能优化精灵，但是至于优
系统 2019-08-29 22:27:09 2331
Quartz是一个非常优秀的任务调度引擎，详情请见官网:[url]http://www.quartz-scheduler.org/[/url]而Spring很好地集成了Quartz，为企业级的任务调度提供了方便。下面先看一个实现了Job接口的任务HelloWorldJob:packagecom.springQuartz.example;importjava.util.Map;importorg.quartz.Job;importorg.quartz.Job
系统 2019-08-29 22:02:14 2331
Abstractural1163计算几何状态dp博弈BodySourcehttp://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1163Description博弈双方在平面上各有给定的8个圆（棋子）。双方依次行动，每次可以任意选择棋盘上任意一个自己的圆以任意方向射出，该圆和途中碰到的圆都被清理出棋盘。若轮到自己行动时没有自己的圆留在棋盘上判负。问谁胜谁负。Solution很明显的状态dp博弈（不过似乎贪心反例不好构造）。令
系统 2019-08-12 09:27:36 2331
declare@aint,@bint,@strvarchar(1000)set@a=1while(@a<=9)beginset@b=1set@str=''while(@b<=@a)beginselect@str=@str+convert(varchar(1),@b)+'*'+convert(varchar(1),@a)+'='+convert(char(2),@a*@b)+space(2)set@b=@b+1endprint@strset@a=@a+1en
系统 2019-08-12 01:54:15 2331
简单题1/*2ID:leetcod33PROG:sort34LANG:C++5*/6#include7#include8#include9#include
原文:【SQL】小心字符串拼接导致长度爆表请看代码：DECLARE@maxVARCHAR(max)SET@max='aaa...'--这里有8000个a+'bb'--连接一个varchar常量或变量SELECTLEN(@max)别想当然以为它会返回8002，而是8000，select@max也只会得到8000个a，后面两个b没了。我们知道，varchar(max)类型不受字符数限制，但为什么会这样？这其实与@max的数据类型无关，而是与字符串拼接后得到的数
系统 2019-08-12 01:33:22 2331
重点：当有外键的时候，先删除外键里面的信息，然后再删除自身。注意这里我们先是用after测试结果看到还是不能删除新闻那么不能用after那么有其他的方法么？front？呵呵这个是没有的但是可以使用insteadof触发器。表示替代。最后正确的是牛腩新闻视频11讲sql触发器
系统 2019-08-12 01:33:14 2331
教你用Python批量查询关键词微信指数。前期准备安装好Python开发环境及Fiddler抓包工具。前期准备安装好Python开发环境及Fiddler抓包工具。首先打开Fiddler软件，点击Tools，在下拉菜单选择Options，然后选中HTTPS，进行HTTPS设置，如下图所示：再进行connections设置，如下图所示：手机配置主要是使电脑和手机处于同一个局域网，打开手机WLAN设置，开启手动代理，然后设置代理服务器主机名和代理服务器端口。代理
系统 2019-09-27 17:54:41 2330
数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题，当不同的特征成列在一起的时候，由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况，这个时候我们需要做的就是对抽取出来的featuresvector进行归一化处理，以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的NormalizationMethod，并提供相应的python实现（其实很简单）：1、(0,1)标准化：这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历featurevecto
系统 2019-09-27 17:53:19 2330
numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多，显示前5个和后5个偏度：衡量随机分布的不均衡性，偏度=0，数值相对均匀的分布在两侧峰度：概率密度在均值处峰值高低的特征python计算数据均值、标准差、偏度、峰度：importnumpyasnpfromscipyimportstatsx=np.random.randn(10000)mu=np.mean(x,axis=0)sigma=np.std(x,axis=0)skew=s
系统 2019-09-27 17:52:56 2330
