一、运算结果标志位1、进位标志CF(CarryFlag)进位标志CF主要用来反映运算是否产生进位或借位。如果运算结果的最高位产生了一个进位或借位，那么，其值为1，否则其值为0。使用该标志位的情况有：多字(字节)数的加减运算，无符号数的大小比较运算，移位操作，字(字节)之间移位，专门改变CF值的指令等。2、奇偶标志PF(ParityFlag)奇偶标志PF用于反映运算结果中“1”的个数的奇偶性。如果“1”的个数为偶数，则PF的值为1，否则其值为0。利用PF可进
系统 2019-08-12 09:27:39 2527
引子环境lua5.2a={}fori=1,2doa[i]=i*3enda[4]=11;print(a[#a])---print11-----------------------------------a={}fori=1,3doa[i]=i*3enda[5]=11;print(a[#a])----print9---------------------------------#a第一个的值是4第二个的值是3依据我之前从书中看到的知识点来看的话#a第一个的值是
系统 2019-08-12 01:55:20 2527
链式调用-封装业务函数用设计模式、AOP能将一个方法/函数包裹起来，并且插入额外的逻辑行为，不过动作比较大，不是很灵活，下面介绍一种链式调用方法来封装的代码，完成后能实现如下的链式调用：publicclassBO{publicboolAdd(stringmsg){Console.WriteLine("Add");if(msg==null)thrownewException();returntrue;}}staticvoidMain(string[]args
系统 2019-08-12 01:53:20 2527
ldapsearch參数表下表描写叙述能够用于ldapsearch的区分大写和小写的參数。參数用途-?打印关于使用ldapsearch的帮助。-aderef指定别名反向引用。请输入never、always、search或find。假设不使用此參数，缺省为never。-A仅仅检索属性的名称，而不检索属性的值。-bbasedn指定用作搜索起始点的专有名称。使用引號来指定该值，比如："ou=West,o=Acme,c=US"假设要搜索的server须要指定搜索起
系统 2019-08-12 01:52:31 2527
一、简单概念介绍CAB提供一个开发环境能很好的隐藏复杂度和提高生产力，通过高度抽象和关注点的分离，开发人员能够关注于业务逻辑提高基础框架代码的复用。SmartPart是整个CAB体系中重要的一部分，它可以将界面独立于业务逻辑，让界面和业务逻辑松散的耦合起来。SmartPart的应用中有几个重要概念：WorkSpace：作为一个容器，它可以统一的添加和显示视图。CAB中提供了一组控件作为视图的容器，包括DeckWorkSpace，MDIWorkSpace，T
系统 2019-08-12 01:33:30 2527
故障现象：笔记本电脑：插电源，起不了机。只能用电池起机。且是按下电源键后，等待10分钟左右开机。有时候开机正常，有时候会出现如下开机状况。非常神奇。经联想售后检查，说是主板坏了，经过两轮更换后，时隔半个月终于恢复正常。一个奇怪的故障
系统 2019-08-12 01:33:25 2527
Thrift的简单使用-SeasonInTheCode-博客频道-CSDN.NETThrift的简单使用分类：Facebook技术2010-02-0419:243658人阅读评论(0)收藏举报Thrift(http://github.com/facebook/thrift)是一个跨语言服务部署架构，2007年由Facebook开发，之后在2008年加到Apache计划中(http://incubator.apache.org/thrift/)。它是类似于S
系统 2019-08-12 01:33:21 2527
#include#include#include#includechar*mystrcat(char*dst,constchar*src){char*cp=dst;while(*cp)/*不写成while(*cp++)的原因是cp可能为'\0'*/++cp;/*Findendofdst*/while(*cp++=*src++);/*Copysrctoendofdst*/retur
系统 2019-08-12 01:33:02 2527
json.dumps()用于将dict类型的数据转成str，因为如果直接将dict类型的数据写入json文件中会发生报错，因此在将数据写入时需要用到该函数。若在数据写入json文件时，未先进行转换，报错如下:转换后再写入，则不报错:
系统 2019-09-27 17:57:18 2526
最近一直在看文本挖掘这块儿，看了许多机器学习相关的资料，在这里做个笔记分享给大家，有供自己日后学习浏览。码字不易，喜欢请点赞！！！这篇推文主要介绍Python实现SVM的案例，后期会更新加强版。这里主要讲的是使用Python的Sklearn包实现SVM样本分类，而不包括SVM的理论推导，我在看SVM的理论的时候看了很多网上的博客，有很多都写的不错，这里推荐，July写的支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界），而且作者将其制作成了pdf版本，可以下载下来
系统 2019-09-27 17:56:32 2526
