.NET值类型变量“活”在哪个堆栈中？——MSIL学习笔记（一）金旭亮不管是什么语言编的.NET程序，最后都会被各自的编译器编译成MSIL。当程序运行时，.NE
系统 2019-08-29 22:30:59 1886
好久没有写正经的文章了，这次打算写个打气球的文章,分为几部分写,其实是想写细点，其中很多方法，会扩展开讲.具体的提纲为以下:1,瞄准镜的产生(类似attachMovie在AS3中该如何表现?)2,飞翔的气球(怎么飞?随机飞,随机速度又怎么表现?该如何记时?)3,打气球(怎么算打中?打中后,气球爆炸怎么表现?声音呢?)4,给我个计数器(计算打中的,飞走的,甚至击中概率)5,成与败(怎么算胜利?怎么算失败?如何表现)6,完善(结尾)1,瞄准镜的产生(类似att
系统 2019-08-29 22:23:40 1886
yuminstallscreenwgethttp://people.canonical.com/~kirkland/byobu/rpm/byobu-2.74-2.noarch.rpmrpm-ivhbyobu-2.74-2.noarch.rpmscreeninstalloncentos
系统 2019-08-29 22:22:48 1886
注：本文主要内容摘自笔者所著的《多核计算与程序设计》一书，略有修改，后续还会继续发布系列文章，如有需要，可以考虑将一下地址加入到您的浏览器收藏夹中：http://software.intel.com/zh-cn/blogs/category/multicore/。1、基本思想动态任务调度可以将一系列分解好的任务进行并行运行，并取得一定程度的负载均衡。动态任务调度的最大作用就是用它来做并行计算。动态任务调度有多种方法，一般可以使用分布式队列【1】来实现，下面
系统 2019-08-29 22:18:50 1886
一.问题的提出我常常在思考一个问题，我们如何能设计出高水平、高质量的软件出来。怎样是高水平、高质量的软件？它应当是易于维护、易于适应变更、可重用性好的一个系统。如何做到这一点呢？答案当然是“低耦合、高内聚”了。低耦合就是软件在构造的时候，各个模块、各个功能、各个类都不会过度依赖于它周围的环境。只有这样，才能使我们的模块（功能、类）在周围发生变更时不受影响，做到易于维护和易于适应变更。正因为如此，也使它更易于重用到其它功能类似的环境中，提高了重用性。高内聚则
系统 2019-08-29 21:59:02 1886
当一个bean的作用域设置为singleton,那么SpringIOC容器中只会存在一个共享的bean实例，并且所有对bean的请求，只要id与该bean定义相匹配，则只会返回bean的同一实例。换言之，当把一个bean定义设置为singleton作用域时，SpringIOC容器只会创建该bean定义的唯一实例。这个单一实例会被存储到单例缓存（singletoncache）中，并且所有针对该bean的后续请求和引用都将返回被缓存的对象实例，这里要注意的是s
系统 2019-08-12 09:30:34 1886
金山26号就公布了该病毒“熊猫烧香”假慈悲恶意篡改exe文件，该病毒的资料是25号的查看该病毒档案及危害方式，并在28号推出了专杀工具立即下载“武汉男生”（熊猫烧香）病毒专杀工具瑞星虽然11月16号就推出了尼姆亚病毒的专杀，但是它对熊猫烧香病毒是没有任何作用的，而且现在在瑞星首页上找不到任何关于熊猫烧香的新闻，百度一下“熊猫烧香site:rising.com.cn"也没有任何结果。江民，援引它的新闻”12月27日，我国知名计算机反病毒厂商江民科技发布紧急病
系统 2019-08-12 09:30:27 1886
摘要：数据来源的渠道也逐渐增多，这不光包括了本地的文档、音视频，还包括了网络内容和社交媒体。大数据的时代已然来临，并给各行各业带来了根本性变革。随着物联网、移动互联网、社会化网络的快速发展，企业数据的增长迅速，半结构化及非结构化的数据将成及几何倍增长。数据来源的渠道也逐渐增多，这不光包括了本地的文档、音视频，还包括了网络内容和社交媒体。大数据的时代已然来临，并给各行各业带来了根本性变革。面对这种变革，如何实现高效的存储、如何有效地管理和利用使企业的营销管理
系统 2019-08-12 09:30:26 1886
安装GPU支持Keras集成了TensorFlow，但是使用TensorFlow的GPU计算要安装安装CUDA和配置NVIDIAcuDNN，参照以下博客安装(看到安装顺序的第2步就可以了)：win10搭建tensorflow-gpu环境注意：自行搜索自己显卡对应的CUDA，再搜索与CUDA对应的cudnn版本。它安装的是CUDA9.0，而我安装的是cuda_10.1.168_425.25_win10.exe，与其对应的cuDNN版本是cudnn-10.1-
系统 2019-09-27 17:56:41 1885
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 1885
