在RCP中实现系统托盘功能在RCP中加入系统托盘功能，类似msn和QQ。功能就不说了。在RCP的WorkbenchWindowAdvisor的postWindowOpen()中创建系统托盘，另外要overridepreWindowShellClose()方法，否则按程序右上角的X，整个程序就会被关闭，重写后实现程序最小化的功能。ApplicationWorkbenchWindowAdvisor.java
从编码习惯和语法规范上讲，很多程序员喜欢使用一些简单的变量作为字段和局部变量。例如：id等等。这样以来，其实容易让程序显得混乱，特别是当局部变量和字段名称一样的情况下。面对这种问题，像Netbeans这样的IDE提出了警告提示，建议大家采纳。特别要注意：在这个时候IDE可能提示你删除这个局部变量，从大部分的程序逻辑来讲，这种轻率的删除可能会导致大量错误。所以请使用rename等重构方法。最好不要用“局部变量”覆盖“字段”
系统 2019-08-29 22:17:12 2009
好吧，首先是山寨暴雪主题公园，现在又有现实版的《愤怒的小鸟》游戏了。这一公开的真人《愤怒的小鸟》游戏是在湖南长沙一处主题公园创建的，不过没像暴雪主题公园那么铺张。游戏玩法也相同，只不过小猪是绿色的气球。不过根据英国Metro报社报道，这一主题游戏未获得《愤怒的小鸟》出品商Rovio的批准。长沙主题公园的负责人却表示：“这只不过是一种为了让大家感到快乐的游戏方式，来宣泄情感的。”这不是第一次《愤怒的小鸟》被中国山寨了，起初一家名为海若科技的街机生产商就剽窃了
系统 2019-08-29 22:13:40 2009
上一篇是不带滑动效果的，这次更新一下，带滑动效果的。喜欢什么随便挑。注意：目前工程里的代码可是最新的。8.45:00packagecom.ql.view;importandroid.content.Context;importandroid.content.res.TypedArray;importandroid.graphics.Color;importandroid.util.AttributeSet;importandroid.util.Log;im
系统 2019-08-29 22:07:46 2009
科技博客SiliconAlleyInsider作者尼古拉斯·卡尔森(NicholasCarlson)近日撰文称，美国目前失业率己高达9.4%，即将步入社会的应届毕业生就业前景并不乐观。但通过对13位美国著名科技及传媒CEO走出校门后所从事的第一份工作研究发现，这些著名CEO大都是以历经坎坷、或者家族企业。再或者自主创业这三种基本途径走向成功。1、雅虎CEO卡罗尔·巴茨(CarolBartz)第一份工作：销售银行软硬件在中学期间，巴茨曾担任银行出纳，每小时薪
系统 2019-08-29 22:03:36 2009
要使得计算机能高效的处理真实文本，就必须找到一种理想的形式化表示方法，这种表示一方面能真实的反映文档内容(主题、领域或结构等)，另一方面也要有对不同文档的区分能力。目前文本表示通常采用向量空间模型(vectorspacemodel,VSM)。VSM是20世纪60年代末期由G.Salton等人提出的，是当前自然语言处理中常用的主流模型。下面首先给出VSM设计的基本概念：(1)文档(document)：通常是文章中具有一定规模的字符串。文档通常我们也叫文本。(
系统 2019-08-29 21:59:30 2009
但假如被合并的代码所在的类具有某种并列关系，甚至是同一个父类下的多个子类，或者同一接口的多个实现类，则我们可以采用继承的方式解决代码复用的问题。具体做法是这样的，第一步还是整理原有的代码，通过比较，将需要重构的多份原代码中相同的与不同的代码整理出来。在整理过程中，可以将不同的代码，保留在各自的原程序中，而将相同的代码抽取出来成为独立的函数。这些函数就是我们后面需要抽象、合并、复用的代码。下一步呢，就是运用“抽取父类（ExtractSuperclass）”的
系统 2019-08-29 21:59:08 2009
HTML代码| 参数名 | 参数值 |
系统 2019-08-12 01:32:52 2009
前言在K近邻的原始算法中，没有对K近邻的方法进行优化，还是遍历训练集，找到与输入实例最近的K个训练实例，统计他们的类别，以此作为输入实例类别的判断。具体的模型理论见：统计学习方法——K近邻法（原始方法）1.K近邻算法的实现在算法实现的过程中，利用的是欧氏距离进行点与点之间的距离度量。在进行数据运算的时候，没有利用numpy，而是利用Python中自带的list来进行数据的计算。defknn(x,dataSet,labels,k):distanceMemor
系统 2019-09-27 17:56:59 2008
这是最近找机器学习实习的一个笔试题：看到这个题的时候第一想法就是用关联规则(Apriori算法)来实现。关联规则最重要的就是支持度Support和置信度Confidence。支持度的计算方法：#下面式中X∩Y表示X和Y同时发生的次数，N表示总事物数support(X->Y)=X∩Y/N置信度的计算方法：confidence(X->Y)=support(X->Y)/support(X)知道支持度和置信度的计算方法之后就可以实现上面算法了，首先本题给的数据集比
系统 2019-09-27 17:56:04 2008
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