众所周知的是，vim的代码是Bram用patch的方式维护的，一种典型的集约式管理，虽然edyfox在https://vim.svn.sourceforge.net/svnroot/vim维护了svn版本，但这也只是导入CVS的内容而已，别人无法往里面加入代码，问题是，当你想开发一系列试验性功能时，没法直接在vim的svn仓库上工作(比如创建分支)，而只能用自己的版本管理仓库。这便造成了一个显然的维护问题，以我自己为例，vim-cocoa的代码原本使用co
系统 2019-08-12 01:33:34 2551
http://blog.sina.com.cn/s/blog_62cb15980101jh9x.html1.Tomcat的结构概述Tomcat服务器是由一系列可配置的组件构成，其核心组件是CatalinaServlet容器，它是所有其他Tomcat组件的顶层容器。Tomcat的组件可以在/conf/server.xml文件中进行配置,每个Tomcat的组件在server.xml文件中对应一种配置元素.一下代码以XML的形式展示
系统 2019-08-12 01:33:29 2551
1、安装DMD：从digitalmars公司主页下载编译器：http://digitalmars.com/d/download.html，并安装。这里选择dmd-2.062-0.openSUSE.x86_64.rpm2、安装eclipse这里选择eclipse4.03、安装DDT插件DDT是eclipse开发D语言的一个ide插件，项目主页：http://code.google.com/a/eclipselabs.org/p/ddt/安装：eclipse-
系统 2019-08-12 01:33:19 2551
tar-c:建立压缩档案-x：解压-t：查看内容-r：向压缩归档文件末尾追加文件-u：更新原压缩包中的文件这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个，可以和别的命令连用但只能用其中一个。下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。-z：有gzip属性的-j：有bz2属性的-Z：有compress属性的-v：显示所有过程-O：将文件解开到标准输出下面的参数-f是必须的-f:使用档案名字，切记，这个参数是最后一个参数，后面只能接档案名。#tar-cfall
系统 2019-08-12 01:33:04 2551
.NET连接Sybase12.5.1数据库几种连接方式和配置1、ODBC方式..NET连接时使用连接串如“Driver={SybaseSystem11};Srvr=xqc;database=DBData;uid=DB;pwd=11;”配置ODBC驱动步骤：a、确认Sybase12.5.1客户端安装了ODBC驱动。b、点击ODBC数据源管理器选择系统DSN，然后添加在弹出的对话框中选择SybaseASEODBCDriver驱动点击完成，弹出SybaseODB
系统 2019-08-12 01:33:02 2551
收集了一些常见的tomcat错误代号以及附上状态代码状态信息含义。希望对大家有帮助。状态代码状态信息含义100Continue初始的请求已经接受，客户应当继续发送请求的其余部分。（HTTP1.1新）101SwitchingProtocols服务器将遵从客户的请求转换到另外一种协议（HTTP1.1新）200OK一切正常，对GET和POST请求的应答文档跟在后面。201Created服务器已经创建了文档，Location头给出了它的URL。202Accepte
系统 2019-08-12 01:32:51 2551
HardDriveInspector监视硬盘错误并且接收警报，检查变化并实施诊断。例如：驱动器旋转时间增加以及数次重试才能运转驱动器通常意味着发动机和/或者轴存在可以导致数据丢失的错误。HardDriveInspector可以访问S.M.A.R.T.数据，处理该数据并且在该硬盘的使用不再安全的时候通知你。该软件是完全可定制的，并且可以提供实时监视S.M.A.R.T.的权限。注册机地址HardDriveInspectorPro4.26.208(硬盘检测工具)
系统 2019-08-12 01:32:31 2551
由于项目发布需要，最近做了一个JRE+Tomcat+Application的一体包。期间遇到了一些问题，暂且做下记录，以备以后查询。首先是Tomcat配置80端口，与windows中配置一样，修改$CATALINA_HOME/conf/目录下server.xml中的1改为：
系统 2019-08-12 01:32:30 2551
在介绍岭回归算法与Lasso回归算法之前，先要回顾一下线性回归算法。根据线性回归模型的参数估计公式可知可知，得到的前提是矩阵可逆。换句话说就是样本各个特征（自变量）之间线性无关。然而在实际问题中，常常会出现特征之间出现多重共线性的情况，使得行列式的值接近于0，最终造成回归系数无解或者无意义。为了解决这个问题，岭回归算法的方法是在线性回归模型的目标函数之上添加一个l2的正则项，进而使得模型的回归系数有解。具体的岭回归目标函数可表示为如下：在Python中，岭
系统 2019-09-27 17:57:10 2550
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系统 2019-09-27 17:56:39 2550
