3.1依赖倒置原则的定义依赖倒置原则（DependenceInversionPrinciple，简称DIP）这个名字看着有点别扭，“依赖”还“倒置”，这到底是什么意思？依赖倒置原则的原始定义是：Highlevelmodulesshouldnotdependuponlowlevelmodules.Bothshoulddependuponabstractions.Abstractionsshouldnotdependupondetails.Detailssho
系统 2019-08-12 09:27:16 2166
ｃｐｕ执行的第一条指令不在内存中，众所周知，内存是由ｒａｍ组成的，而ｒａｍ不断电，可以保存信息，一旦断电，ｒａｍ中的信息将会丢失，所以ｃｐｕ要执行的第一条指令被固化在ｒｏｍ中以前８０８６年代，由于内存是１Ｍ的，所以ｒｏｍ被编址在１Ｍ的最后的６４Ｋ中，所以它的段地址是0xFFFF0,这样就不至于不ｒａｍ分成两个部分，就是将ｃｓ设置成0XF000,ｃｐｕ执行的ＢＩＯＳ第一条指令的地址是：0XF000:FFF0H,这样使得固件的地址在寻址空间靠后的位置16个字节
系统 2019-08-12 09:27:15 2166
LINQ[编辑本段]基本概念LINQ，语言级集成查询（LanguageINtegratedQuery）经过了最近20年，面向对象编程技术（object-oriented(OO)programmingtechnologies）在工业领域的应用已经进入了一个稳定的发展阶段。程序员现在都已经认同像类（classes）、对象（objects）、方法（methods）这样的语言特性。考察现在和下一代的技术，一个新的编程技术的重大挑战开始呈现出来，即面向对象技术诞生以
系统 2019-08-12 09:27:14 2166
当执行servicenagiosstart启动nagios时，报错：Error:Cannotopenmainconfigurationfile'//start'forreading!此问题是修改了nagios安装源文件导致的报错。如报此问题，请执行如下命令，便可解决：/usr/bin/install-c-m755-d-oroot-groot/etc/rc.d/init.d/usr/bin/install-c-m755-oroot-grootdaemon-i
系统 2019-08-12 09:26:50 2166
门户产品是前两年非常热的一个话题，然后今年对门户的狂热确有所下降，甚至很多人认为门户作为企业应用集成的时代已经过去了，单纯的门户已经没有市场了。诚然，这些观点都有各自的道理，我认为门户的价值绝对不再门户本身。首先我们来看看为什么需要门户，再J2EE企业集应用开发里面，界面部分的组件是通过war包形式部署再企业应用服务器中的，每个war说通俗一点就是一个网站，面向一个特定的应用。基本上每个应用都有一些相同的架构。例如美工所需要的导航栏，登陆界面，权限管理等等
系统 2019-08-12 01:32:50 2166
如果你的工程在调试时需要某些程序集存在于GAC，但那些程序集是你另外的工程编译时生成的，或者因为其它原因是动态变化的，那么最好的做法是在编译该工程时就把这些程序集重新添加到GAC中。如果因为部署等工作导致你的GAC中存在你工程的程序集，而使你不能加断点调试等，而这种事情又经常发生，那么在编译该工程时就把这些程序集重新添加到GAC中也不失为一个好的解决方案。让程序集在编译时自动添加到GAC的思路很简单，就是写一个批处理文件，然后在工程的生成事件中调用这个批处
系统 2019-08-12 01:31:55 2166
什么是闭包?简单说,闭包就是根据不同的配置信息得到不同的结果。再来看看专业的解释:闭包（Closure）是词法闭包（LexicalClosure）的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。延迟绑定Python闭包函数所引用的外部自由变量是延迟绑定的。PythonIn[2]:defmultipliers():...:ret
系统 2019-09-27 17:56:25 2165
在Python中存储数据到文件中时，简单的做法是调用open函数执行文件写入操作，但是这样做的话，当我们要重新读取文件内容时，就会出现类型不匹配的情况，因为读取的都是字符串的形式，所以还需要进行类型转换，这样不简洁。或者使用eval函数把字符串转换为对象，但是有时它过于强大，它会执行Python的任何表达式，甚至做出威胁系统正常工作的表达式，这样做不安全。如果想存储Python原生对象，但又无法信赖文件的数据来源，那么pickle模块会是个理想的选择。pi
系统 2019-09-27 17:55:55 2165
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 2165
本文实例讲述了python实现上传样本到virustotal并查询扫描信息的方法。分享给大家供大家参考。具体方法如下：importsimplejsonimporturllibimporturllib2importosMD5="5248f774d2ee0a10936d0b1dc89107f1"MD5="12fa5fb74201d9b6a14f63fbf9a81ff6"#donothavereportonvirustotal.com##############
系统 2019-09-27 17:55:46 2165
