QML学习:QML文件当做组件使用本文博客链接:http://blog.csdn.net/jdh99,作者:jdh,转载请注明.参考文档<>环境:主机:WIN7开发环境:Qt属性别名:将组件中的一个属性设置为可定义方法:用关键字propertyalias将一个属性设置一个别名源代码:Ttest_button.qmlimportQtQuick2.0Rectangle{propertyaliastext:txt.te
系统 2019-08-12 09:29:34 2980
题意:有A-L个标号的硬币,其中有一个是假币,你不知道假币的轻重,现在给你三个字符串,up代表右面轻,down右面重,even代表两面相等,找出假币并且判断轻重思路:因为只有A-L个硬币所以枚举一下,假设A是假币,然后判断一下是否满足那三个条件,满足条件的保存怎么是满足条件,除了不满足条件的,剩下的都满足条件。不满足条件的1.两面相等的字符串出现假币,说明假设不成立。2.右面轻的字符串出现假币在左面轻或者在右面重,说明假设也不成立。3.右面重的字符串出现假
系统 2019-08-12 01:53:31 2980
80386开始支持存储器分页管理机制。分页机制是存储器管理机制的第3二部分。段管理机制实现虚拟地址(由段和偏移构成的逻辑地址)到线性地址的转换,分页管理机制实现线性地址到物理地址的转换。如果不启用分页管理机制,那么线性地址就是物理地址。本文将介绍80386的存储器分页管理机制和线性地址如何转换为物理地址。<一>存储器分页管理机制在保护模式下,控制寄存器CR0中的最高位PG位控制分页管理机制是否生效。如果PG=1,分页机制生效,把线性地址转换为物理地址。如果
系统 2019-08-29 23:23:30 2979
这是每个Java程序员都知道的。虽然简单,但是从一个简单的问题可以引入更深的思考。在这篇文章中,我们将讨论这个简单的程序。如果能更多的帮到你,请留下宝贵的意见。HelloWorld.javapublicclassHelloWorld{/***@paramargs*/publicstaticvoidmain(String[]args){//TODOAuto-generatedmethodstubSystem.out.println("HelloWorld")
系统 2019-08-29 22:15:29 2978
效果如图:yaosansi
系统 2019-08-29 22:04:28 2978
几年前,HTML5前景还很模糊,只有少数的互联网极客才会关心。而现在,随着现代主流浏览器对HTML5的不断支持和完善,越来越多的开发者开始使用HTML5来制作各种功能强大的应用程序,HTML5正引领互联网新革命。为了方便大家更好的学习HTML5,本文向大家分享31个非常棒的HTML5教程和资源。1-Design&CodeACoolIPhoneAppWebsiteInHTML5查看教程2-HaveAFieldDaywithHTML5Forms查看教程3-Cr
系统 2019-08-12 09:29:43 2978
默认情况下,如果tomcat中部署的webservice或者web网站需要有中文的请求参数,而这时候我们直接在浏览器中输入中文那么接受到的将是乱码,无法达到我们的需求,这时候我们就需要对Tomcat的请求链接的编码格式进行设置了。在Tomcat下有个conf目录,里面有一个Server.xml的配置文件,其中对于每个端口都有如下的配置:
系统 2019-08-12 01:33:21 2978
这个函数很多地方都有的。但是有点小小的错误。现在贴出//为了避免重复包含文件而造成错误,加了判断函数是否存在的条件:if(!function_exists(pageft)){//定义函数pageft(),三个参数的含义为://$total:信息总数;//$displaypg:每页显示信息数,这里设置为默认是20;//$url:分页导航中的链接,除了加入不同的查询信息“page”外的部分都与这个URL相同。//默认值本该设为本页URL(即$_SERVER
系统 2019-08-29 23:00:47 2977
这是小D第一篇博客,有什么错误还请各位指正。小D也是刚接触Hadoop,因为在淘宝实习,有很多算法要在分布式环境下实现,所以这几天一直在看Hadoop,边用边学。最近实现的一个算法需要reduce输出很多参数,每个参数的格式不一样,而且要做为下一次mapreduce的输入,大家都知道Hadoop的分布式操作系统HFS是以目录为节点读取文件的,每个reduce输出一个分片,所以必须把要输出的文件根据类型的不同输出到不同的目录中去。因为淘宝还在用Hadoop0
系统 2019-08-12 09:29:27 2977
分类(Classification)与回归都属于监督学习,两者的唯一区别在于,前者要预测的输出变量\(y\)只能取离散值,而后者的输出变量是连续的。这些离散的输出变量在分类问题中通常称之为标签(Label)。线性回归的策略同样也适用于分类吗?答案是否定的。下面结合例子简要说明理由。假设我们现在的任务是根据肿瘤大小判断是否为良性肿瘤,答案当然只有yes或no。我们用\(y=1\)表示良性肿瘤,用\(y=0\)表示恶性肿瘤。当然,如果你想用其他两个不同的值分别
系统 2019-08-12 01:33:05 2977