这个控件本人强烈推荐，它会使得布局非常的简单且高效；下面这个布局如果是你，你会用多少层？多少控件生成？告诉你吧，一个SpannableTextView控件就搞定了！它把TextView和Spannable封装在了一起，可以在一个TextView中显示不同的字体颜色，大小，背景色等；它支持如下样式：*BabushkaMethodInternalSpan*textSizeAbsoluteSizeSpan*textColorForegroundColorSpan
系统 2019-08-29 22:24:29 1975
Spring整合Hessian访问远程服务目录1.1Hessian简介1.2整合1.2.1概述1.2.2服务端整合1.2.3客户端整合1.1Hessian简介Hessian是一个轻量级的Web服务实现工具，它采用的是二进制协议，因此很适合发送二进制数据。它的一个基本原理就是把远程服务对象以二进制的方式进行发送和接收。1.2整合1.2.1概述对于Hessian而言，有服务端和客户端，所以我们的整合也需要分服务端的整合和客户端的整合。服务端的整合是通过Spri
系统 2019-08-29 22:12:10 1975
科技博客SiliconAlleyInsider作者尼古拉斯·卡尔森(NicholasCarlson)近日撰文称，美国目前失业率己高达9.4%，即将步入社会的应届毕业生就业前景并不乐观。但通过对13位美国著名科技及传媒CEO走出校门后所从事的第一份工作研究发现，这些著名CEO大都是以历经坎坷、或者家族企业。再或者自主创业这三种基本途径走向成功。1、雅虎CEO卡罗尔·巴茨(CarolBartz)第一份工作：销售银行软硬件在中学期间，巴茨曾担任银行出纳，每小时薪
系统 2019-08-29 22:03:36 1975
谷歌和Facebook，一个是高科技产业的霸主，一个是互联网时代的新贵。近两年来，跳槽到Facebook的谷歌员工越来越多，那么你知道这两家互联网巨头的工作环境又有何不同呢？谷歌和Facebook，一个是高科技产业的霸主，一个是互联网时代的新贵，在IT人士看来，前者是世界上最具工作乐趣的企业之一，并且能提供极具竞争力的待遇；而后者则是个初生的孩子，但拥有庞大的潜力。近两年来，跳槽到Facebook的谷歌员工越来越多，包括谷歌地图之父拉尔斯拉斯穆森在内的诸多
系统 2019-08-29 22:01:10 1975
平台搭建好了,现在做一个简单的例子在一个文本框里输入字符后点复制后在另一个文本框里显示。如图：代码：
系统 2019-08-12 09:29:33 1975
namespaceModel{publicclassMapperFactory{//声明一个ISqlMapper接口类型的数据映射器_mapper,其初始值为nullprivatestaticvolatileISqlMapper_mapper=null;//privatestaticlog4net.Appender.AdoNetAppenderadoApd=null;staticMapperFactory(){RefreshMapperSetting();
系统 2019-08-12 01:33:02 1975
背景由于工作性质，经常面对不同的问题，某些场景下SQL+Excel、常用办公软件不能处理，这时到网上找一些案例，自己动手用python处理。后续，借此博客记录比较典型的处理过程。后续，陆续实际处理的问题，如1.合并PDF2.拆分PDF3.敏感字段MD5脱敏4.从非架构化的大文本文件中提取指定条件的记录需求工作和生活中有时会遇到将多个pdf文件，合并成一个大文件的情况。例如，扫描时，普通扫描仪或打印机一页生成一个PDF，而一份资料实际多页。Adobe的收费版
系统 2019-09-27 17:57:30 1974
在工作中遇到一个需求，需要用Python脚本读取一个13G的文件，把每行的记录写入redis。由于机器的内存只有8G，所以不能一次将磁盘上的文件全部读入内存，需要一行一行读取文件。Python按行读取文件主要是使用file.readline方法或者利用file对象的迭代器性质，而file.readlines方法则是一次把所有内容从磁盘读入内存。当内存足够时，file.readlines方法显然会更快，因为磁盘I/O次数更少。下面给出了三种遍历文件每行的方式
系统 2019-09-27 17:56:36 1974
1、json.dumps：是将dict转成str2、json.dump：是将python数据保存成json3、json.load：是将文件中的json数据读取出来，转换成python数据类型
系统 2019-09-27 17:56:12 1974
这是最近找机器学习实习的一个笔试题：看到这个题的时候第一想法就是用关联规则(Apriori算法)来实现。关联规则最重要的就是支持度Support和置信度Confidence。支持度的计算方法：#下面式中X∩Y表示X和Y同时发生的次数，N表示总事物数support(X->Y)=X∩Y/N置信度的计算方法：confidence(X->Y)=support(X->Y)/support(X)知道支持度和置信度的计算方法之后就可以实现上面算法了，首先本题给的数据集比
系统 2019-09-27 17:56:04 1974
