1.1JMS简介JMS的全称是JavaMessageService，即Java消息服务。它主要用于在生产者和消费者之间进行消息传递，生产者负责产生消息，而消费者负责接收消息。把它应用到实际的业务需求中的话我们可以在特定的时候利用生产者生成一消息，并进行发送，对应的消费者在接收到对应的消息后去完成对应的业务逻辑。对于消息的传递有两种类型，一种是点对点的，即一个生产者和一个消费者一一对应；另一种是发布/订阅模式，即一个生产者产生消息并进行发送后，可以由多个消费
系统 2019-08-29 22:12:09 1924
使用浏览器访问mongodb管理员接口：http://ipaddress:28017/_commands时页面提示如下：我启动mongodb命令如下：[root@localhostmongodb]#./bin/mongod-fmongodb.conf页面提示是REST没有开启，根据提示修改了启动Mongodb的命令，加上了--rest，如下：[root@localhostmongodb]#./bin/mongod-fmongodb.conf--rest启动
系统 2019-08-29 22:09:52 1924
android3.0里新添的控件，如果不用3.0，就用下面的源码，google写的。代码太长，见附件。用法，仅供参考：publicclassScreen0extendsActivityimplementsSetPickerDialogListener{privatestaticfinalStringtag="Screen0";@OverrideprotectedvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){//TODOAut
系统 2019-08-29 22:07:47 1924
Thepurposeoftradingonanymarketistobuylowandsellhigh.TheforeigncurrencymarketFOREXisnoexception.Thegoodstradedonthismarketareratesofcurrenciesofdifferentcountries.Asanyothergoodsthecurrencieshavetheirprices.Tosettletransactionsbetw
系统 2019-08-29 22:07:05 1924
首先建立数据表：CREATETABLE`login`(`username`varchar(10)defaultNULL,`passwd`varchar(10)defaultNULL,`address`varchar(10)defaultNULL)ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=gb2312;配置文件：
系统 2019-08-12 09:30:33 1924
ApacheLicence2.0ApacheLicence是著名的非盈利开源组织Apache采用的协议。该协议和BSD类似，同样鼓励代码共享和尊重原作者的著作权，同样允许代码修改，再发布（作为开源或商业软件）。需要满足的条件也和BSD类似：需要给代码的用户一份ApacheLicence如果你修改了代码，需要在被修改的文件中说明。在延伸的代码中（修改和有源代码衍生的代码中）需要带有原来代码中的协议，商标，专利声明和其他原来作者规定需要包含的说明。如果再发布的
系统 2019-08-12 09:27:33 1924
----------------------原始的ajax:functionguo(){varxhrif(XMLHttpRequest){xhr=newXMLHttpRequest();}else{xhr=ActiveXObject("XMLHttpRequest");}//ie5和ie6是activeobject;//请求方式，地址，是否异步；xhr.open("get","../Handler/test.ashx",true);//发送请求xhr.se
系统 2019-08-12 01:33:11 1924
"""python提取文本的tfidf特征"""importmathfromcollectionsimportCounter#1.语料库corpus=['thisisthefirstdocument','thisisthesecondseconddocument','andthethirdone','isthisthefirstdocument']#2.对语料进行分词word_list=[]foriinrange(len(corpus)):word_lis
系统 2019-09-27 17:57:10 1923
前言在K近邻的原始算法中，没有对K近邻的方法进行优化，还是遍历训练集，找到与输入实例最近的K个训练实例，统计他们的类别，以此作为输入实例类别的判断。具体的模型理论见：统计学习方法——K近邻法（原始方法）1.K近邻算法的实现在算法实现的过程中，利用的是欧氏距离进行点与点之间的距离度量。在进行数据运算的时候，没有利用numpy，而是利用Python中自带的list来进行数据的计算。defknn(x,dataSet,labels,k):distanceMemor
系统 2019-09-27 17:56:59 1923
student=[]defprint_menu():print("学生管理系统V2.0")print("="*30)print("1.添加学生基本信息")print("2.通过学号删除学生信息")print("3.显示全部学生信息")print("4.通过姓名查找学生的信息")print("5.通过学号修改学生信息")print("6.导出学生基本信息到指定路径的文件中")print("7.查询成绩最高的学生基本信息")print("8.查询成绩最低的学生
系统 2019-09-27 17:56:15 1923
