摘要:将一个ASP.NET站点分离为多个独立的模块，一个最大的问题就是与页面相关联的大多数业务逻辑驻留在该页面的源代码文件中，我们几乎做不到将源代码文件分为多个独立的程序集。为了真正创建独立的与站点中的页面相关联的功能模块，所有页面逻辑、事件处理逻辑和导航逻辑需要以某种方式从页面提取出来并保存在独立的程序集中。WebComposite应用程序块中的默认解决方案是使用View-Presenter模式将页面逻辑分成不同的用于响应由视图（网页）转发的任意事件的类
系统 2019-08-12 09:26:57 2151
针对zgpswh在串口使用上的一些难题，总结个人在前一阶段的理解，比较片面，不对的地方请高手指正。1、LPC2000系列芯片的串口的接收模块包括接收缓冲寄存器和移位寄存器。接收的数据进入移位寄存器后经移位处理并行传入缓冲寄存器，事实上，UART的FIFO是一个硬件环形的缓冲队列，物理上不可寻址，不可见，仅U0RBR这个FIFO出口可见。U0RBR就是接收FIFO的第一位。FIFO的长度是可设的，也叫触发点，低于这个长度的字符串不会引起中断，但在实际应用中，
系统 2019-08-12 09:26:40 2151
一个完整的ODBC由下列几个部件组成：1.应用程序(Application)。2.ODBC管理器(Administrator)：整个架构的管理中心。3.驱动程序管理器(DriverManager)：ODBC驱动程序集中管理的部件。4.ODBCAPI：规定程序中SQL语句的格式,以及数据库访问的相关函数的函数头。5.ODBC驱动程序：与具体的DBMS通信，调用DBMS提供的API；自己(通过DriverManager)被ODBCAPI调用6.数据源：数据库位
系统 2019-08-12 01:54:50 2151
-(void)setTitleWithString:(NSString*)title,...{NSMutableArray*argsArray=[[NSMutableArrayalloc]init];if(title){//将第一个参数添加到array[argsArrayaddObject:title];va_listparams;//定义一个指向个数可变的参数列表指针；va_start(params,title);//va_start得到第一个可变参数地
系统 2019-08-12 01:53:50 2151
门户产品是前两年非常热的一个话题，然后今年对门户的狂热确有所下降，甚至很多人认为门户作为企业应用集成的时代已经过去了，单纯的门户已经没有市场了。诚然，这些观点都有各自的道理，我认为门户的价值绝对不再门户本身。首先我们来看看为什么需要门户，再J2EE企业集应用开发里面，界面部分的组件是通过war包形式部署再企业应用服务器中的，每个war说通俗一点就是一个网站，面向一个特定的应用。基本上每个应用都有一些相同的架构。例如美工所需要的导航栏，登陆界面，权限管理等等
系统 2019-08-12 01:32:50 2151
如果你的工程在调试时需要某些程序集存在于GAC，但那些程序集是你另外的工程编译时生成的，或者因为其它原因是动态变化的，那么最好的做法是在编译该工程时就把这些程序集重新添加到GAC中。如果因为部署等工作导致你的GAC中存在你工程的程序集，而使你不能加断点调试等，而这种事情又经常发生，那么在编译该工程时就把这些程序集重新添加到GAC中也不失为一个好的解决方案。让程序集在编译时自动添加到GAC的思路很简单，就是写一个批处理文件，然后在工程的生成事件中调用这个批处
系统 2019-08-12 01:31:55 2151
主流开发语言的包管理工具一般都是支持依赖管理的，比如PHP的composer、Java的mvn。对于python来说又该如何管理依赖呢？pip基本用法python还不错，它提供了pip命令来安装依赖，同时pip会自动安装间接依赖，的确是很方便的。安装依赖的命令是pip，举个栗子：pipinstallrequests然后可以看到一些打印信息：Lookinginindexes:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simpleRequi
系统 2019-09-27 17:56:22 2150
.NET是一个微软的技术平台，致力于敏捷、快速开发和跨平台，可以用于开发C/S结构的软件（WinForm技术），如QQ、财务管理系统等；也可以用于开发B/S结构的网站，如门户网站、OA系统等。一个.NET应用是使用.NETFramework类库编写，运行于公共语言运行时CommonLanguageRuntime上的应用程序。.NETFramework组件是.NET应用开发环境的核心，负责程序的执行。微软推出.NET平台的重要原因：留住Windows程序员，
系统 2019-09-27 17:56:11 2150
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 2150
当我们在写程序的时候，我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题，但是，编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中，我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程，比如：unittest:一个通用的测试框架；doctest:一个更简单的模块，是为检查文档而设计的，但也非常适合用来编写单元测试。下面，笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的应用。doctestdoctest模块会搜索那些看起来像是python交互式会话中的代
系统 2019-09-27 17:55:06 2150
