今天论坛里面找了一个通用的分页存储过程，和大家分享下.此文转自:http://blog.csdn.net/cndotaci/*通用分页存储过程*/USEHotelManagementSystemGOIFEXISTS(SELECT*FROMsys.objectsWHERENAME='cndoup_GetPageOfRecords')DROPPROCEDUREcndoup_GetPageOfRecordsGO--创建存储过程CREATEPROCEDUREcnd
系统 2019-08-12 01:53:16 2559
Tomcat是一个免费的开源的Serlvet容器，它是Apache基金会的Jakarta项目中的一个核心项目，由Apache、Sun和其它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规范总能在Tomcat中得到体现。尽管Tomcat也可以作为独立的JavaWeb服务器，但在对静态资源(HTML、图像文件等)的处理速度，Web服务器管理等方面都不如Apache、IIS服务器等其他专业的HTTP服务器，因此在实际应用中，
系统 2019-08-12 01:33:57 2559
将应用部署到Tomcat根目录的目的是可以通过“http://[ip]:[port]”直接访问应用，而不是使用“http://[ip]:[port]/[appName]”上下文路径进行访问。方法一：（最简单直接的方法）删除原webapps/ROOT目录下的所有文件，将应用下的所有文件和文件夹复制到ROOT文件夹下。方法二：删除原webapps/ROOT目录下的所有文件，修改文件“conf/server.xml”，在Host节点下增加如下Context的内容
系统 2019-08-12 01:33:33 2559
OpenCascade中的内存管理MemoryManagementinOpenCascadeeryar@163.com一、C++中的内存管理MemoryManagementinC++1.引言为了表现出多态，在C++中就会用到大量的指针和引用。指针所指的对象是从内存空间中借来的，当然要及时归还。特别是指针在程序中随心所欲地创建，因此，一个指针究竟指向哪个对象，一个对象到底被几个指针所指向，是程序员十分关注的事情。C++中涉及到的内存管理问题可以归结为两方面：
系统 2019-08-12 01:33:31 2559
TempDB在DW中变得非常重要，因为要进行大量的运算，如果内存不够数据就会放在TempDB中1.把TempDB移动到高性能的磁盘上。2.增加tempdb的大小3.把AutoShrink设置为FalseMSSQL:修改tempdb设置增加DW性能
系统 2019-08-12 01:33:28 2559
wzplayerforandroidV1.5.3新增功能1.使用gles2播放yuv文件.联系方式:weinyzhou86@gmail.comQQ:514540005版权所有,禁止转载.发布自:http://blog.csdn.net/weinyzhou/article/details/9179289wzplayerforandroidV1.5.3(新增YUV文件播放)
系统 2019-08-12 01:33:20 2559
本文接下来描述servlet容器是怎样管理其相关组件的生命周期的，首先本人描述一下事件监听模式，也可以称为观察者模式，该模式分为以下角色即抽象主题角色具体主题角色抽象观察者角色及具体观察者角色，通常在主题角色里面维持一个观察者角色的聚集，并定义了对观察者角色的添加和删除方法；在主题角色事件发生时，通过迭代向这些观察者角色发布事件。在tomcat容器中，管理其相关组件的生命周期即是基于事件监听模式实现的，相关接口和类为org.apache.catalina.
系统 2019-08-12 01:33:20 2559
之前写过一次，后来无意发现还是有问题，比如
系统 2019-08-12 01:33:11 2559
使用Github管理项目确实有些好处，但删除仓库(repositories)确实不太好找到。首先进入要删除的仓库，点击右下角的“settings”然后拉到页面最下面在dangerzone按“deletethisrepository”，重新输入仓库名称，然后成功删除。如何删除github中的仓库？
系统 2019-08-12 01:33:08 2559
局部敏感哈希(Locality-SensitiveHashing,LSH)方法介绍本文主要介绍一种用于海量高维数据的近似近期邻高速查找技术——局部敏感哈希(Locality-SensitiveHashing,LSH)，内容包含了LSH的原理、LSH哈希函数集、以及LSH的一些參考资料。一、局部敏感哈希LSH在非常多应用领域中，我们面对和须要处理的数据往往是海量而且具有非常高的维度，如何高速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似（距离近期）的一个数据或
系统 2019-08-12 01:33:03 2559
