为什么在myeclipse下，创建不了StrutsProject？情况如下：这是第一种情况NoavailableStruts1.1projectsfoundinworkspace.AllMyEclipseStruts1.1wizardsrequireatleast1properlyconfiguredStruts1.1projectexistinyourworkspace.IfyourworkspacecurrentcontainsStruts1.1pro
系统 2019-08-29 22:59:41 2024
今天下午“光荣”的分到了59个bug，磨刀不误砍柴工，先学一下正则表达式……入门\b是正则表达式规定的一个特殊代码（好吧，某些人叫它元字符，metacharacter），代表着单词的开头或结尾，也就是单词的分界处。虽然通常英文的单词是由空格，标点符号或者换行来分隔的，但是\b并不匹配这些单词分隔字符中的任何一个，它只匹配一个位置。如果需要更精确的说法，\b匹配这样的位置：它的
系统 2019-08-12 09:29:45 2024
搞了半天终于可以用word2007发布CSDN博客了，特分享出来，以方便其他用户。启动word2007后，点击左上角的office按钮，并将鼠标指向"发布"，得到如图1所示的界面。图1office按钮然后点击"博客"，此时如果没有注册账号会弹出注册账号对话框，如果已经有账号直接进入博客文章页面，点击图2所示的管理账号，然后点击"新建"也可以进入图3所示的注册账号对话框。图2博客文章图3新建博客账号在新建博客账号对话框的"选择博客供应商"列表里选择"其他"，
系统 2019-08-12 09:27:35 2024
这两天在摆弄刚刚到手的夏新E850，哈哈，总算有机会体验一下WindowsMobile编程了，当然一开始总是从最基础的开始——学习如何使用ActiveSync。厂商提供的版本是4.1的，似乎有点早，但一开始也没有注意，就安装在机器上了，尝试同步通讯录，可是每次总是不成功，而且报的错误比较怪，见下：中文版ActiveSync在台式机上遇到问题，支持代码：85010014英文版ActiveSyncencounteredaproblemonthedesktop.
系统 2019-08-12 09:27:02 2024
收藏一个很经典的数据库开发的总结，转自：http://www.cnblogs.com/yubinfeng/archive/2010/11/02/1867386.html一、基础1、说明：创建数据库CREATEDATABASEdatabase-name2、说明：删除数据库dropdatabasedbname3、说明：备份sqlserver---创建备份数据的deviceUSEmasterEXECsp_addumpdevice'disk','testBack'
系统 2019-08-12 01:52:35 2024
称号：hdoj1226超级password分析：这题属于隐式图搜索，状态不是非常明显，须要自己建立。事实上搜索说白了就是暴力。这个题目就是，首先对给出的能够组成的全部的数依次枚举。长度从小到大。比方第一组例子，由于0不能出如今首位。那么我们枚举首位为1和7看看漫步满足，满足的话枚举第二位101117以及707177顺便保存他们取余n之后的值，这样就能够剪枝，搜索过的就不用反复搜索了。要求最早出现的BFS就可以，第一个搜到的就是。注意长度不大于500AC代码
系统 2019-08-12 01:51:51 2024
下面给出了限制优化时间和事件数的建议：对于单个查询和小型工作负荷（少于100个事件），请指定无限制的优化时间。如果指定不限制优化时间，数据库引擎优化顾问将给出最佳建议，并且在大多数情况下，优化会在相对较短的时间内完成。对于大型工作负荷（多于100个事件），请考虑以下方案，其优先级以其列出顺序为准。首先考虑方案1到方案3，最后考虑方案(4)。如果用户在时间上有约束，请限制优化时间。如果优化固定数量的事件就足够了（例如，前10,000个事件可以代表其余工作负荷
系统 2019-08-12 01:34:01 2024
如何实现自定义一个异常python内置了许多异常类，为编写代码划定红线，才使调试代码时能及时发现错误。那么我们编写一个模块也可以为使用此模块者划定红线，来约束使用者可用哪些数据，这就需要自定义异常类型。首先需要了的是自定义类是的父类：python说明文档中是这样说exceptionException：所有内置的非系统退出类异常都派生自此类。所有用户自定义异常也应当派生自此类。那么就可以通过直接或间接的继承Exception就可以自定义一个异常类，当然也可以
系统 2019-09-27 17:54:44 2023
python学习记录2——利用matplotlib动态显示梯度下降法中的参数主要参考博客利用matplotlib绘制多个实时刷新的动态图表https://blog.csdn.net/u013950379/article/details/87936999【python】matplotlib动态显示https://blog.csdn.net/zyxhangiian123456789/article/details/89159530深入浅出–梯度下降法及其实现h
系统 2019-09-27 17:54:39 2023
随机森林是一种集成学习方法，基本思想是把几棵不同参数的决策树（参考：Python+sklearn决策树算法使用入门）打包到一起，每棵决策树单独进行预测，然后计算所有决策树预测结果的平均值（适用于回归分析）或所有决策树“投票”得到最终结果（适用于分类）。在随机森林算法中，不会让每棵树都生成最佳的节点，而是在每个节点上随机选择一个特征进行分裂。扩展库sklearn在ensemble模块中提供了随机森林分类器RandomForestClassifier和随机森林
系统 2019-09-27 17:52:35 2023
