转载请注明出处：http://blog.csdn.net/sinyu890807/article/details/8742681此为Java设计模式透析的拷贝版，专门为Ruby爱好者提供的，不熟悉Ruby语法的朋友请转阅：Java设计模式透析之——模版方法(TemplateMethod)今天你还是像往常一样来上班，一如既往地开始了你的编程工作。项目经理告诉你，今天想在服务器端增加一个新功能，希望写一个方法，能对Book对象进行处理，将Book对象的所有字段
系统 2019-08-29 23:44:54 3119
摘要本文将完成我们“MVC公告发布系统”的公告发布功能，以此展示在ASP.NETMVC中如何传递处理表单的数据。前言通过前几篇文章，我们已经能比较自如的使用ASP.NETMVC来呈现页面和数据了。但是，有一个大问题没有解决：如何处理表单数据。例如，我们将要实现的公告发布功能，用户肯定是在某个表单页面输入标题、正文等内容，而后提交，然后表单数据要被传递到相应的地方交由业务逻辑组件处理。在传统的ASP.NET下，使用的是Model1模式，每个aspx页面有一个
系统 2019-08-29 23:25:09 3119
这次看教程又碰到了DropDownList控件实现的两级联动，上次由于VS出了点问题，所以没实现，这次决定实现一下。前台界面是下面两个不修边幅的DropDownList：数据库查询语句如下：usebeidaqingniaocreatetablesheng(proIDintprimarykey,proNamevarchar(30)notnull)insertintoshengvalues(1,北京)insertintoshengvalues(2,黑龙江)in
系统 2019-08-29 23:18:18 3119
笛卡尔集笛卡尔集会在下面条件下产生:省略连接条件连接条件无效所有表中的所有行互相连接为了避免笛卡尔集，可以在WHERE加入有效的连接条件。在实际运行环境下，应避免使用全笛卡尔集。连接的类型Oracle连接:Equijoin：等值连接Non-equijoin：不等值连接Outerjoin：外连接Selfjoin：自连接SQL:1999CrossjoinsNaturaljoinsUsingclauseFullortwosidedouterjoinsOracle
系统 2019-08-12 01:52:28 3119
在布尔逻辑中，一个公式是合取范式(CNF)的，如果它是子句的合取。作为规范形式，它在自动定理证明中有用。它类似于在电路理论中的规范和之积形式。所有的文字的合取和所有的文字的析取是CNF的，因为可以被分别看作一个文字的子句的合取和一个单一子句的合取。和析取范式(DNF)中一样，在CNF公式中可以包含的命题连结词是与、或和非。非算子只能用做文字的一部分，这意味着它只能领先于命题变量。例如，下列所有公式都是CNF:而下列不是:上述三个公式分别等价于合取范式的下列
系统 2019-08-29 23:07:27 3118
之前的文章中提到歌曲的上传，上传后需要对歌曲进行审核，过程中需要对音频进行试听，虽然这个功能还没说如何去实现，但Ricki在模块提交测试期间自己试着去实现该功能，代码如下：Java代码listeners:{'click':function(){varsongPlayer=newExt.Window({layout:'fit',width:310,modal:true,frame:true,autoHeight:true,items:[newExt.Pane
系统 2019-08-29 22:53:58 3118
(definea1)(defineb2)(+ab3)(-ab3)(*ab3)(/ab3)居然能显示1/6,是竖直的哦(define(fa)(+aa))(f3)(f(+34))614scheme基本元素
系统 2019-08-29 22:33:45 3118
在上一次查看tomcat启动文件都干点啥一文中，我们总结出，startup.bat文件的作用就是找到catalina.bat文件，然后把参数传递给它，在startup.bat中，调用catalina.bat的命令call"%EXECUTABLE%"start%CMD_LINE_ARGS%，其中"%EXECUTABLE%"这个就是catalina.bat文件，这个命令至少向catalina.bat传递一个参数--start.接下来看一下catalina.ba
系统 2019-08-12 01:33:04 3118
这次介绍的是Alex和Alessandro于2014年发表在的Science上的一篇关于聚类的文章[13]，该文章的基本思想很简单，但是其聚类效果却兼具了谱聚类(SpectralClustering)[11,14,15]和K-Means的特点，着实激起了我的极大的兴趣，该聚类算法主要是基于两个基本点：聚类中心的密度高于其临近的样本点的密度聚类中心与比其密度还高的聚类中心的距离相对较大基于这个思想，聚类过程中的聚类中心数目可以很直观的选取，离群点也能被自动检
系统 2019-08-12 01:32:30 3118
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系统 2019-08-12 01:32:03 3118
