大部分系统都有权限系统。一般来说，它能管控人员对某个否页面的访问；对某些字段、控件可见或者不可见。对gridview中的数据是否可删除、可添加、可新增等等。大部分人都把权限作为一个子系统独立出来。但是这里我不是想设计一个权限管理系统，网上的设计方案太多了，可以说每个开发人员都有自己的开发权限管理系统的想法和思路。在这篇文章中，我先用简单的C#代码模仿一个用户的权限，再使用sql去模拟。这是一种很简单，很直观，很高效的方式去判定用户的权限。C#:好吧，先从最
系统 2019-08-12 01:53:27 2157
用XAMPP装装好mysql之后，mysql-uroot连不上，报这个错误：ERROR2002(HY000):Can'tconnecttolocalMySQLserverthroughsocket'/var/run/mysqld/mysqld.sock'在mysql的配置文件里，/opt/lampp/etc/my.cnf，发现了这样的配置：#ThefollowingoptionswillbepassedtoallMySQLclients[client]#p
系统 2019-08-12 01:52:53 2157
--示例数据CREATETABLEtb(IDint,colvarchar(50))INSERTtbSELECT1,'1,2,3,4'UNIONALLSELECT1,'1,3,4'UNIONALLSELECT1,'1,4'UNIONALLSELECT2,'11,3,4'UNIONALLSELECT2,'1,33,4'UNIONALLSELECT3,'1,3,4'GO--1.字符串并集处理函数CREATEFUNCTIONdbo.f_mergSTR(@IDint
系统 2019-08-12 01:51:42 2157
CounttheTreesTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):1248AcceptedSubmission(s):812ProblemDescriptionAnothercommonsocialinabilityisknownasACM(AbnormallyCompulsiveMeditation).Thispsy
系统 2019-08-12 01:33:48 2157
一：玩树莓派（RaspberryPi）:二：用firefoxOS或者ubuntu的手机至于ubuntu的电脑，已经用上一段时间了。准备彻底放弃windows，拥抱开源三在GitHub上拥有至少一个开源项目一定要做的事(备忘)
系统 2019-08-12 01:33:11 2157
BufferedInputStream自带8M缓冲区,我们自己又定义byte[]buf=newbyte[1024*1024];那bis.read(buf)就会去,8M缓冲区取数据,读到自己的1M缓冲区,直到碰到bos.write(buf,0,len)把1M缓冲区的数据放到另外一个输出流的8M缓冲区里,输出流满8M就往外写东西,BufferedInputStream的理解.
系统 2019-08-12 01:33:11 2157
不管做什么项目，肯定会用到多表关联查询数据，从网络查询得知ofbiz有三种多表关联查询方法实现一：Screem.xml中的section里，加,加get-related实现二：在代码中使用DynamicViewEntity对象，加入addMemberEntity，addAlias，addViewLink，再用find查询实现三：在entity.xml里定义view-entity实体对象,在查询时就查这个view的对象1,方法没写出来，以后再
系统 2019-08-12 01:32:43 2157
如何用摄像头来测距（opencv）作者：郭世龙最近一直忙着找工作，blog都长草了，今天把以前作的一个东西放上来充充门面吧。记得在哪看到过老外做的这个东西，觉得很好玩，就自己也做了一个。在摄像头下面固定一个激光笔，就构成了这个简易的测距装置。看一下图吧。原理假设激光束是与摄像头的光轴完全平行，激光束的中心落点在在摄像头的视域中是最亮的点。激光束照射到摄像头视域中的跟踪目标上，那么摄像头可以捕捉到这个点，通过简单的图像处理的方法，可以在这侦图像中找到激光束照
系统 2019-08-12 01:31:46 2157
本文实例讲述了python实现通过shelve修改对象的方法，分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：importshelveshe=shelve.open('try.she','c')forcin'spam':she[c]={c:23}forcinshe.keys():printc,she[c]she.close()she=shelve.open('try.she','c')printshe['p']she['p']['p']=42#这样修改是不行，这只
系统 2019-09-27 17:56:25 2156
决策树部分理论支撑1*通过选取一定的特征来降低数据的不确定性（熵）2*建议寻找多分类问题的最优特征的最优候选值。把多分类问题转换成多几层递归的二分类问题，防止数据对特征值的控制敏感。3*停止条件取得了最够好的分类结果递归到了预定的最深深度叶子节点的纯度分裂次数达到极限最大特征数...4*相关公式entropy(D)=−∑i=1nPilog2Pientropy(D)=-\sum_{i=1}^nP_ilog_2P_ientropy(D)=−∑i=1nPil
系统 2019-09-27 17:50:46 2156
