这是一款网络辅助阅读软件，同时具有网络收藏夹功能，可收藏各种Blog、新闻组、Rss网络地址，可以更好的辅助您的网游生活，同时作者还添加了万年历显示功能，使之别有情趣。软件对于您收藏的网址，提供加密功能，可以有效地保护您的隐私。本软件为绿色软件，直接解压缩，运行即可。软件界面小巧美观，卡通化的按钮设计，更显别具一格。新版本增加了一些比较热门的Rss新闻组。增加一款游戏华容道，程序提供自己娱乐开解和电脑自动求解两种模式，电脑可在瞬间完成自动求解。增加3D魔方
系统 2019-08-29 22:51:37 2145
正文:一、引言如果你是一个Java软件和Ajax开发者，那么，GoogleWebToolkit（GWT）应该已经引起你的关注。Google公司已经于2006年5月在Apache许可协议下发布了这种免费的开发工具包。GWT的设计目的是为了简化用Java语言开发Ajax应用程序。Google初始发行的beta版本可以适用于Windows和Linux平台，并许诺稍后要发行一个MacOSX版本。本文将探讨在MacOSX上使用GWT和熟悉的Java工具，例如Apac
系统 2019-08-12 09:30:02 2145
文章来源：http://blog.csdn.net/zhengzhb/article/details/7348707定义：定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类，工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类。类型：创建类模式类图：工厂方法模式代码[java]viewplaincopyinterfaceIProduct{publicvoidproductMethod();}classProductimplementsIProduct{publicvoi
系统 2019-08-12 09:29:55 2145
Name:crskyCode:7879E-5BF58-7DR23-DAOB2-7DR30或将一下内容用记事本保存成.reg格式，然后双击即可。WindowsRegistryEditorVersion5.00[HKEY_CURRENT_USER\Software\ES-Computing\EditPlus3\Install]"Language"=dword:00000000"FirstRun"=dword:00000000"Install"=dword:00
系统 2019-08-12 09:27:03 2145
遇到这个错误，主要是因为.netframework的版本偏低，IIS需要安装4.0的Framework解决方法如下：以管理员运行下面的命令注册：32位机器：C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\aspnet_regiis.exe-i64位机器：C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\aspnet_regiis.exe-iIIS上部署MVC网站，打开
系统 2019-08-12 09:26:42 2145
Mantle可以很方便的去书写一个模型层的代码。使用它可以很方便的去反序列化JSON或者序列化为JSON(需要在MTLModel子类中实现协议)使用一个解释器MTLJSONAdapter去转换模型对象。NSError*error=nil;MyObject*myObject=[MTLJSONAdaptermodelOfClass:MyObject.classfromJSONDictionary:JSONDictiona
系统 2019-08-12 01:32:32 2145
最近做一个的GUI，因为调用了os模块里的system方法，使用pyinstaller打包的时候选择不输出系统命令弹框，程序无法运行，要求要有系统命令框。在网上找到一个解决办法。使用subprocess.run()方法。这里有一个简单的例子：fromtimeimportsleepfromsubprocessimportrunforiinrange(10):sleep(1)run("tree",shell=True)#因为没有弹框，这部分用来验证程序是否执行
系统 2019-09-27 17:57:29 2144
一基本概念1并行和并发1并行，parallel同时做某些事，可以互不干扰的同一时刻做几件事如高速公路上的车道，同一时刻，可以有多个互不干扰的车运行在同一时刻，每条车道上可能同时有车辆在跑，是同时发生的概念2并发,concurrency也是同时做某事，但强调的是同一时段做了几件事。并行是可以解决并发问题的。2并发的解决1队列，缓冲区队列：排队就是队列，先进先出，解决了资源使用的问题。缓冲区：排程的队列，其实就是一个缓冲地带，就是缓冲区优先队列：对比较重要的事
系统 2019-09-27 17:57:11 2144
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 2144
下面介绍一下django增删改查操作：1、view.py#-*-coding:utf-8-*-from__future__importunicode_literalsfromdjango.httpimportHttpResponsefrompolls.modelsimportTestfromdjango.shortcutsimportrender#Createyourviewshere.#解决乱码importsysreload(sys)sys.setdef
系统 2019-09-27 17:54:20 2144
