从事web开发也有些日子了，cookie是个啥差不多能说明白，可是实际自己一上手操作就是得去搜索(你们懂的)，结果被鄙视了...所以就写一篇博文做为自己的学习笔记，嘿嘿，博客的好处在此体现出来了。什么是Cookie“cookie是存储于访问者的计算机中的变量。每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时，就会发送这个cookie。你可以使用JavaScript来创建和取回cookie的值。”-w3schoolcookie是访问过的网站创建的文件，用于存储浏览信
系统 2019-08-12 09:30:32 3248
nargin是用来判断输入变量个数的函数，这样就可以针对不同的情况执行不同的功能。通常可以用他来设定一些默认值，如下面的函数。函数文件examp.m：functionfout=charray(a,b,c)ifnargin==1fout=a;elseifnargin==2fout=a+b;elseifnargin==3fout=(a*b*c)/2;end命令文件mydemo.m：x=[1:3];y=[1;2;3];examp(x)examp(x,y')exa
系统 2019-08-12 01:54:32 3248
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 3248
搜索研发部官方博客»BlogArchive»相似度计算常用方法综述相似度计算常用方法综述(2012-7-0509:07:59)标签：主题相似度,向量空间模型,相似度计算分类：数据挖掘引言相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、
系统 2019-08-12 01:32:55 3248
警惕UNIX下的LD_PRELOAD环境变量陈皓前言也许这个话题并不新鲜，因为LD_PRELOAD所产生的问题由来已久。不过，在这里，我还是想讨论一下这个环境变量。因为这个环境变量所带来的安全问题非常严重，值得所有的Unix下的程序员的注意。在开始讲述为什么要当心LD_PRELOAD环境变量之前，请让我先说明一下程序的链接。所谓链接，也就是说编译器找到程序中所引用的函数或全局变量所存在的位置。一般来说，程序的链接分为静态链接和动态链接，静态链接就是把所有所
系统 2019-08-12 01:32:03 3248
NetBeansVisualWebPack5.5入门指南
嘉里星源汇智能家居系统打造简捷现代生活(2009-07-2716:12:29)标签：星源智能家居系统家居智能化系统现代生活嘉里房产分类：案例实战图为HomeTouch家居智能化系统坐落于北京燕莎使馆区的顶级豪宅嘉里星源汇，全面引入香港HomeTouch智能家居系统，以智能化科技，为精英人群打造出尖端而又简捷、现代的家居生活。来到星源汇参观的客户，颇为惊喜的提前体验了一把智能化带来的便利。就在开启房门的一瞬间，只需轻轻触摸彩
系统 2019-08-29 22:16:26 3247
Tomcat是Apache软件基金会（ApacheSoftwareFoundation）的Jakarta项目中的一个核心项目，由Apache、Sun和其他一些公司及个人共同开发而成。由于有了Sun的参与和支持，最新的Servlet和JSP规范总是能在Tomcat中得到体现，Tomcat5支持最新的Servlet2.4和JSP2.0规范。因为Tomcat技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的
系统 2019-08-12 01:33:58 3247
.net连接oracle时，当流从文件读出来更新数据库时，会报"ORA-01704:字符串文字太长"这样的错误。原因：sql语句拼接而成。解决：采用参数方法传值。stringstrUpdate="updateequipsvgssetcontent=:contentwhereequipId=:equipId";OracleCommandmycmd=newOracleCommand(strUpdate);mycon.Open();mycmd.Connectio
系统 2019-08-12 01:33:45 3247
在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数平滑(Triple/ThreeOrderExponentialSmoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend)2.季节性(Seasonality)。趋势描述的是时间序列的整体走势，比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序列是总体上升的：季节性描述的是数据的周期性波动，比如以年或者周为周期，如
系统 2019-08-12 01:32:42 3247
