如果你使用Mina开发一个复杂的网络应用时，你可能在某些地方会遇到那个古老而又好用的状态模式，来使用这个模式解决你的复杂应用。然而，在你做这个决定之前，你或许想检出Mina的状态机的代码，它会根据当前对象的状态来返回对接收到的简短的数据的处理信息。注意：现在正式发布Mina的状态机。因此你要自己在Mina的SVN服务器上检出该代码，并自己编译，请参考开发指南，来获取更多的关于检出和编译Mina源码的信息。Mina的状态机可以和所有已经发布的版本Mina配合
系统 2019-08-29 23:01:53 1787
三个月后，拉拉打电话告诉我网站开单了……三个月又半月，拉拉再次打电话告诉我她这半个月网站开了10单……六个月后，拉拉再次约我到了迪欧咖啡馆，告诉了我一个所谓她的“天大的好消息：网上的业务订单全面超过了线下的业务！”。拉拉：都不知道怎么谢你了，蒋老师，能不能正式聘请你作为我们的商业顾问！蒋老师：那就是顾上就问问了。拉拉：不，这是我和孙总达成的协议，你仍然负责我们网络营销的战略指导工作，我们具体实施，您时间自由，和以前一样！对于以前呢？送您这台苹果笔记本以示心
系统 2019-08-29 23:01:05 1787
现在这个社会做男人好象比做女人还难哦，男人需要努力加班拼命工作，买房按揭，然后在找个漂亮而且贤惠善良的老婆（漂亮怕跟人跑，所以要贤惠善良，能够相夫教子最好不过啊）努力努力再努力的加班挣钱养家，害怕老婆嫌弃自己没有本事跟别人跑了，害怕孩子生出来没有吃的，害怕房贷还不上，害怕的太多了，真的很难，很难啊………..男人也很累
系统 2019-08-29 22:57:45 1787
1.1AOP的概念简单地说，AOP就是将那些与业务无关，却为业务模块所共同调用的逻辑或责任，例如事务处理(Transactions)，日志管理（logging,tracing,profilingandmonitoring记录跟踪优化校准），权限控制（Authentication），同步(Synchronization),封装起来，便于减少系统的重复代码，降低模块间的耦合度，并有利于未来的可操作性和可维护性。实质上，AOP只是OOP的一种补充或某种改进，它转
系统 2019-08-29 22:12:50 1787
1.4消息转换器MessageConverterMessageConverter的作用主要有两方面，一方面它可以把我们的非标准化Message对象转换成我们的目标Message对象，这主要是用在发送消息的时候；另一方面它又可以把我们的Message对象转换成对应的目标对象，这主要是用在接收消息的时候。下面我们就拿发送一个对象消息来举例，假设我们有这样一个需求：我们平台有一个发送邮件的功能，进行发送的时候我们只是把我们的相关信息封装成一个JMS消息，然后利用
系统 2019-08-29 22:12:08 1787
当所有的静态查找结构添加和删除一个数据的时候，整个结构都需要重建。这对于常常需要在查找过程中动态改变数据而言，是灾难性的。因此人们就必须去寻找高效的动态查找结构，我们在这讨论一个非常常用的动态查找树——二叉查找树。二叉查找树的特点下面的图就是两棵二叉查找树，我们可以总结一下他的特点：(1)若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值(2)若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值(3)它的左、右子树也分别为二叉查找树我们中
系统 2019-08-29 21:59:55 1787
部分转载：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2008/05/31/204646.html作者：Jasper文本分类(textcategorization)问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（……）。注意这个定义当中着重强调的两个事实。
系统 2019-08-29 21:59:32 1787
操作系统：macOSHighSierra10.13.3Python3.6因为此版本自带python2.7，就下载并安装了anaconda2的版本，结果使用的时候系统自带的python和anaconda里的python冲突，也就是装包的时候只在一处装了，另一处却不能使用。因此要配置环境变量，替代到系统自带的版本。python2.7总会发生中文字体乱码的情况，果断放弃，准备使用anaconda3.1.安装anaconda3在官网下载，并安装，直接都是下一步。2
系统 2019-09-27 17:57:25 1786
图像可能在生成、传输或者采集过程中夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪声用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波。但是那样的算法不适合用在处理字符这样目标狭长的图像中，因为在滤波的过程中很有可能会去掉字符本身的像素。一个采用的是去除杂点的方法来进行去噪声处理的。具体算法如下：扫描整个图像，当发现一个黑色点的时候，就考察和该黑色点间接或者直接相连接的黑色点的个数有多少，如果大于一定的值，那就说明该点不是离散点，否则就是离散点，把它去掉。在考察相连的
系统 2019-09-27 17:56:42 1786
try:print('1111')#1/0print('2222')#name#2+'3'#[][3]#{}['k']ret=int(input('number>>>'))print(ret*'*')exceptValueError:print('输入的数据类型有误')exceptException:print('你错了，老铁')else:print('没有异常的时候执行else中的代码')print('===========')deffunc():try
系统 2019-09-27 17:55:50 1786
