http://sourceforge.net/projects/barcode4jBarcode4JisaflexiblegeneratorforbarcodeswritteninJavaandavailableundertheApacheLicensev2.0.Features:ExtensionsforApacheFOP,Xalan-JandSAXON,Servlet,command-lineinterface,outputtoSVG,EPS,Java
系统 2019-08-29 22:55:18 2489
在腾讯微博APIOAuth认证介绍中，我们可以看到关于请求签名的介绍（http://open.t.qq.com/resource.php?i=1,2#tag0）：所有TOKEN请求和受保护的资源请求必须被签名，微博开放平台会根据签名来判断请求的合法性。签名算法使用SignatureBaseString和密钥（Secret）生成签名，参数oauth_signature用于指定签名。这几句话对oauth_signature产生过程介绍的比较简单，通过阅读其它的
系统 2019-08-29 21:57:45 2489
原文链接：http://blog.jobbole.com/25660/原文：《ProGit》为了便于项目中的所有开发者分享代码，我们准备好了一台服务器存放远程Git仓库。经过前面几章的学习，我们已经学会了一些基本的本地工作流程中所需用到的命令。接下来，我们要学习下如何利用Git来组织和完成分布式工作流程。（伯乐在线注：如果你对Git还不了解，建议从本Git系列第一篇文章开始阅读）特别是，当作为项目贡献者时，我们该怎么做才能方便维护者采纳更新；或者作为项目维
系统 2019-08-12 09:29:39 2489
数据结构ModuleEEClassMD（MethodDesc）MT（MethoddescTable）Object基本命令~*e!clrstack查看所有持有和等待锁的线程（的下一条要执行的代码）k观察非托管堆栈x<模块名>!*<函数名>*查看符号lm-f显示已经载入的模块及其完整路径sxe<异常类型号>发生指定异常时中断元命令.hh<命令名>打开帮助文档，并显示其命令的文档索引.logopen/t/u<日志文件路径>创建日志文件，将在windbg所有的输出
系统 2019-08-12 01:52:40 2489
快速排序算法是最快的排序算法，当然它是针对大量通常无序的集合而言是正确的。publicvoidQSort(){RecQSort(0,numElements-1);}publicvoidRecQSort(intfirst,intlast){if((last-first)<=0)return;else{intpart=this.Partition(first,last);RecQSort(first,part-1);RecQSort(part+1,last);
系统 2019-08-12 01:32:57 2489
SDWebImage的使用1.导入文件SDWebImage；2.在工程中-->BuildPhases-->CompileScources-->搜索SDWebImage；3.全选并在后面加上“-fno-objc-arc”；4.导入头文件#import"UIImageView+WebCache.h"截图：下载SDWebImage的使用
系统 2019-08-12 01:32:29 2489
SingleResponsibilityPrincipledefinesaresponsibilityasareasontochange,andconcludesthataclassormoduleshouldhaveone,andonlyone,reasontochange.SRP是Bob大叔提出的一个重要设计原则。SRP强调每一个类或模块只有一个变化的原因。但这个唯一的变化原因不太容易理解，不少人以为单一职责就是指的每个类都尽量设计成只有一个方法，只做
系统 2019-08-12 01:32:08 2489
参考：http://blog.163.com/zhouchunping_99/blog/static/7837998820085114394716/生成word文档生成word文档viewplaincopytoclipboardprint?publicclassBiultReportForm{//////word应用对象///privateMicrosoft.Office.Interop.Word.Applicatio
系统 2019-08-12 01:31:40 2489
K-Means是一种聚类算法，无参照物，没有训练数据。该算法的原理：有一群杂乱无章的点，分布混乱，现在规定把这些点分成K类，首先找到这K类的中心店，然后选择一个距离（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等），计算各点到各中心点之间的距离，离哪个中心店近就划分到该中心店所属的类中。重复上述操作，直到类不发生变化，或者你也可以设置最大迭代次数，这样即使类中心点发生变化，但是只要达到最大迭代次数就会结束。下面通过一个实例：利用python给亚洲球队做聚类分析（以下
系统 2019-09-27 17:56:40 2488
来自维基百科我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用Python的plotly库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自UCI的真实汽车数据集，该数据集包括205个样本和26个特征，从中选择6个特征来绘制图形：基础工作安装好plotly包：pipinstallplotly加载数据集（文末会提供）：importpandas
系统 2019-09-27 17:56:01 2488
