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 1906
参考http://www.iteye.com/topic/683613参考http://hi.baidu.com/malecu/item/9e0edc115cb597a1feded5a0参考http://www.educity.cn/wenda/360356.html参考http://langyu.iteye.com/blog/410071/***相亲接口**@authorzhengt*@timeJun3,20953:13:03PM*/publicinte
系统 2019-08-29 22:11:08 1906
在研究strcat函数实现的时候，发现了while（*p++！=‘\0’）的大秘密，也让我发现了在上篇博客中我犯的一个错误。原以为跳出后，P指向'\0',而实际上并非如此！我按跳出后P指向'\0',结果怎么拼接都实现不了，NND。为了验证这个问题，我们先上个小程序吧：#includevoidmain(){char*p="abcdefg";while(*p++!='c');printf("%c\n",*p);}您猜打印出来的是几？结果是d。
系统 2019-08-12 09:29:59 1906
请各位朋友帮忙看下,困扰好久了.情况是这样:有一个小项目,用spring+ibatis+tomcat的,上传图片是用jspsmart,部署到虚拟主机上的时候上传一张图片就发生oom的现象,图片大小仅仅70k左右,在本机测试的时候和另一个已部署的项目都是采用同样的方式都不会出现这样的问题,而且可以上传10几张图片.部分异常如下:1.java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspaceatjava.io.Win32FileSyste
系统 2019-08-12 09:29:57 1906
一些页面自动跳转的实现功能：5秒后，自动跳转到同目录下的02view.html文件1）html的实现优点：简单缺点：StrutsTiles中无法使用2）javascript的实现setTimeout("javascript:l
系统 2019-08-12 09:29:44 1906
元数据是用来描述数据的数据（Datathatdescribesotherdata）。单单这样说，不太好理解，我来举个例子。下面是契诃夫的小说《套中人》中的一段，描写一个叫做瓦莲卡的女子：（她）年纪已经不轻，三十岁上下，个子高挑，身材匀称，黑黑的眉毛，红红的脸蛋－－一句话，不是姑娘，而是果冻，她那样活跃，吵吵嚷嚷，不停地哼着小俄罗斯的抒情歌曲，高声大笑，动不动就发出一连串响亮的笑声：哈，哈，哈！这段话里提供了这样几个信息：年龄（三十岁上下）、身高（个子高挑）
系统 2019-08-12 01:32:27 1906
类装饰器propetyproperty是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值classStudent:def__init__(self,name,birth):self.name=nameself.birth=birth@property#将一个方法伪装成属性defage(self):importtimereturntime.localtime().tm_year-self.birthalex=Student('alex',1930)p
系统 2019-09-27 17:56:49 1905
使用列表List作为样本点表示的欧氏距离计算方法：importmath#计算两点之间的距离defeucliDist(A,B):returnmath.sqrt(sum([(a-b)**2for(a,b)inzip(A,B)]))X=[1,2,3,4]Y=[0,1,2,3]print(eucliDist(X,Y))使用np.array作为样本点表示的欧氏距离计算方法：importnumpyasnp#计算两点之间的距离defeucliDist(A,B):retu
系统 2019-09-27 17:56:21 1905
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 1905
1.经典类与新式类在了解Python的类与类型前，需要对Python的经典类（classicclasses）与新式类（new-styleclasses）有个简单的概念。在Python2.x及以前的版本中，由任意内置类型派生出的类（只要一个内置类型位于类树的某个位置），都属于“新式类”，都会获得所有“新式类”的特性；反之，即不由任意内置类型派生出的类，则称之为“经典类”。“新式类”和“经典类”的区分在Python3.x之后就已经不存在，在Python3.x之
系统 2019-09-27 17:55:45 1905
