笑（害羞的、可爱的、傻的、吐舌头的）开心大笑坏笑爱再见和人打招呼事不关己羞羞和顶其他PS另有小个的表情，及生活类、负面情绪类表情。相关文章：表情们一些表情符号CSDN论坛表情指南表情们（三）
系统 2019-08-29 23:15:01 2480
转载自：http://hi.baidu.com/fdwm_lx/blog/item/fe46344e11517705b3de054c.html在大型web应用中，缓存可算是当今的一个标准开发配置了。在大规模的缓存应用中，应运而生了分布式缓存系统。分布式缓存系统的基本原理，大家也有所耳闻。key-value如何均匀的分散到集群中？说到此，最常规的方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N，那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(
系统 2019-08-29 23:09:39 2480
参考文献1.MSDN文档2.MSAuthorizationandProfileApplicationBlockHelp文档1.概述在应用程序设计中，常常需要根据不同用户控制其在程序中的行为。例如：管理员、经理、员工在程序中的访问级别存在差异，而一个用户可以扮演多个角色。用户访问受保护资源或执行受保护操作的能力称为权限，可表述为“判断WHO对WHAT(WHICH)进行HOW的操作”的逻辑表达式。现有的权限认证主要基于两种机制：ACL（访问控制列表）和基于角色
系统 2019-08-29 23:07:56 2480
以下是一个web自定义的示例，几年前写的，写得也不是很好，权当抛砖引玉。主要实现datagrid的分页功能：调用使用方法：this.DataGrid1.ConnectionString=DataClass.ConnectionString;//这里指定一个连接字串。this.DataGrid1.strSQL=strSQL;this.DataGrid1.DataBind();如果当前的sql中有identitykey,则必须指定this.DataGrid1.
系统 2019-08-29 22:59:53 2480
Jni中C++和Java的参数传递如何使用JNI的一些基本方法和过程在网上多如牛毛，如果你对Jni不甚了解，不知道Jni是做什么的，如何建立一个基本的jni程序，或许可以参考下面下面这些文章:利用VC++6.0实现JNI的最简单的例子JNI入门教程之HelloWorld篇SUNJNITutorial这些资料的例子中，大多数只是输入一些简单的参数，获取没有参数。而在实际的使用过程中，往往需要对参数进行处理转换。才可以被C/C++程序识别。比如我们在C++中有
系统 2019-08-29 22:48:06 2480
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系统 2019-08-29 22:40:39 2480
https://code.google.com/p/cliche/jar包见附件jlinejar，好像是hive的命令行也使用了，http://jline.sourceforge.net以下是引用别人的信息：OverviewJLine是一个用来处理控制台输入的Java类库，目前最新的版本是0.9.94。其官方网址是http://jline.sourceforge.net。在介绍JLine之前，首先还是介绍一下Java6中的Console类，以便进行对比。2
系统 2019-08-29 22:31:59 2480
在网站开发中经常会用到ajax，从执行效率上应该注意一些问题。例如：原始是每次切换一次选项都会发起请求，这样会降低效率，我们可以将请求后的数据保存下来，然后下次根据请求地址直接获得请求内容，这样同url每次只需请求一次。为此专门写一个JQ插件来做这件事就很有必要。插件具体内容：[html]viewplaincopy(function($){//存放請求過的地址var_request_list=Array();jQuery.ajaxOnce=function
系统 2019-08-29 22:19:01 2480
如果您喜欢这些文章，欢迎点击此处订阅本BlogJava通用字符处理类代码实例：packagecn.edu.hbcit.ips.util;publicclassCommenBean{/********************************************publicsynchronizedStringHTMLcode(StringTXTcode)功能:文本替换publicsynchronizedStringUnhtmlcode(String
系统 2019-08-29 22:15:19 2480
全文装载：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/24/261701.html作者：Jasper(fromBlogJava)在前面的《文本分类概述》文章中，我们讲到了基于统计学习的方法进行分类的关键在于对训练集语料的特征选择的好坏。那么训练集中哪些词可以作为特征，哪些词则不能呢？我们必须对训练集中所有词语量化其重要程度。信息增益(IG,InformationGain)就是一种很有效的特征量化方法
系统 2019-08-29 21:59:30 2480
