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 2192
publicstructPoint{privateintm_x,m_y;publicPoint(intx,inty){m_x=x;m_y=y;}publicoverridestringToString(){returnstring.Format("{0},{1}",m_x,m_y);}}上面是一个值类型的定义，下面创建一个实例，用在控制台上输出一些信息：Pointp=newPoint(1,1);Console.WriteLine(p);这与Pointp=n
系统 2019-08-12 09:26:59 2192
在PPC上播放声音不像在PC上可以直接使用vs2005给提供的System.media命名空间中的方法.而只能调用外部的coredll.dll库.只能播放.wav文件,并且还不是所有的都能播,但现在我也没有发现还有其他的办法.以下是播放声音的代码:classSound{privatebyte[]m_soundBytes;privateenumFlags{SND_SYNC=0x0000,/*playsynchronously(default)*/SND_AS
系统 2019-08-12 09:26:51 2192
关于截图工具，QQ的截图可以自动选择窗口，之前以为是颜色相近的选取，后来意识到不对，应该是窗口，用spy++找到的窗口和QQ截取到的窗口也是一样的，但是有个问题，那就是怎么选择这些窗口？我的想法是枚举所有窗口，记录这些窗口的位置和大小，然后当鼠标经过的时候用DC来画框，但是这样有个问题就是枚举到的窗口有几百个，太多了，当鼠标经过的从几百个大小的数组或vector里查找当前鼠标的位置在哪个窗口范围内实在是太拙计了，这种方法实在不太靠谱。关于QQ的截图：拷贝当
系统 2019-08-12 09:26:47 2192
检索COM类工厂中CLSID为{00021A20-0000-0000-C000-000000000046}的组件时失败或者在项目中将数据导出为Excel格式时出现“检索COM类工厂中CLSID为{00024500-0000-0000-C000-000000000046}的组件时失败，原因是出现以下错误:80070005”，1:在服务器上安装office的Excel软件.2:在"开始"->"运行"中输入dcomcnfg.exe启动"组件服务"3:依次双击"组
系统 2019-08-12 01:53:20 2192
play框架引入了一个简单的数据库访问层：anorm。使用anorm做模型层，代码大致如下：Scala代码caseclassDog(id:Pk[Long],name:String,age:String)objectDog{valsimple=get[Pk[Long]]("dog.id")~str("name")~int("age")map{caseid~name~age=>Dog(id,name,age)}deffindById(id:Long)=DB.w
系统 2019-08-12 01:32:23 2192
本文实例讲述了python实现去除下载电影和电视剧文件名中的多余字符的方法，是一个非常实用的技巧，分享给大家供大家参考。具体如下：有时候我们讨厌下载电影和电视剧文件名中的多余字符(如网址和广告字样),搞得文件名好长！不便于查看,这时候就可以使用下面的Python代码,自行修改即可.具体实现代码如下：#!\usr\bin\envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:吴徐平#FileName:RefineFileName.py#Fu
系统 2019-09-27 17:56:40 2191
本文实例讲述了Python爬虫实现的根据分类爬取豆瓣电影信息功能。分享给大家供大家参考，具体如下：代码的入口：if__name__=='__main__':main()#!/usr/bin/python3#-*-coding:utf-8-*-#author：Sirius.Zhaoimportjsonfromurllib.parseimportquotefromurllib.requestimporturlopenfromurllib.requestimpo
系统 2019-09-27 17:56:14 2191
来源|高级农民工（ID:Mocun6）责编|胡巍巍长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。其次，了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词，这些也很有趣。下面就来给大家介绍一款Python编写的神工具，可以一键分析你的上网行为。我用了后发现了很多不可思议的结论。比如访问次数最
系统 2019-09-27 17:56:03 2191
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 2191
