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Javascript

javascript &&和||

一直以为&&和||这两个伟大的运算法只能在判断表达式使用,也就是常在if语句使用,原来错了,它还可以运用在简化选择性执行语句的操作,有点拗口,简单点也就是:操作执行某条语句,不执行某条语句。&&和||在JQuery源代码内尤为使用广泛,由于本人没有系统的学习js,所以只能粗略的自我理解出来,希望大家指点下。粗略理解如下:a()&&b():如果执行a()后返回true,则执行b()并返回b的值;如果执行a()后返回false,则整个表达式返回a()的值,b(

系统 2019-08-12 09:30:32 2851

编程技术

Apache common-pool, common-dbcp源码解读与对

在项目中使用发送email的功能可能,多个客户端要求发送email,为了不断的减少对象的创建和销毁,消耗内存,故采用对象池原理实现:发送email采用Commons-email,对象池采用common-pool创建一个对象池。各种池技术的应用连接池,对象池技术,将原有的未使用连接池的数据库访问操作改成连接池方式.性能有了非常大的提升,事实证明,经过两次改造,原来一个比较大的测试类需要500多秒,第一次优化后只需要300多秒,第二次改用连接池之后同一个测试类

系统 2019-08-12 09:30:03 2851

Javascript

Javascript图像处理——边缘梯度计算

前言上一篇文章,我们讲解了图像处理中的膨胀和腐蚀函数,这篇文章将做边缘梯度计算函数。直接摘自OpenCV2.4+C++边缘梯度计算。图像的边缘图像的边缘从数学上是如何表示的呢?图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了。而在数学上,导数是表示改变快慢的一种方法。梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了。用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。下图中灰度值的“跃升”表示边缘的存在:使用一阶微分求导我们可以更加清晰的看到边缘“跃升”的存在(这里显示为高

系统 2019-08-12 01:33:35 2851

编程技术

贪心算法的描述与几个模型

【背景知识】【贪心算法】顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题,最小生成树问题等。在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似。【贪心算法的基本要素】对于一个具体的问题,怎么知道是否可用贪心算法

系统 2019-08-12 01:33:35 2851

Linux

linux下面的中断处理软件中断tasklet机制

參考:《Linux内核设计与实现》http://blog.csdn.net/fontlose/article/details/8279113http://blog.chinaunix.net/uid-27212029-id-3386692.htmltasklet是中断处理下半部分最经常使用的一种方法,驱动程序一般先申请中断,在中断处理函数内完毕中断上半部分的工作后调用tasklet。tasklet有例如以下特点:1.tasklet仅仅能够在一个CPU上同步

系统 2019-08-12 01:33:15 2851

各行各业

网络数据包的捕获及分析软件简介(上)

自由转载^_^同时请注明原文出处:http://www.cnblogs.com/wangvsa/archive/2012/07/18/2598326.html在上一篇文章中使用tcpdump实现了基于ip的流量统计,在选择tcpdump之前我参考了许多文章论文,也在网上搜索到了很多相关软件(大多是linux的,也有部分软件有windows版本),在此简单整理一下。这些软件按其功能大体可以分为两类:一类主要提供捕获数据包的功能,这类软件中有的可以作为logg

系统 2019-08-12 01:33:00 2851

操作系统

修改Fedora 命令行终端分辨率

进入fedora12,然后打开命令行输入su回车,输入你root用户的密码,这样就以超级管理员的身份操作命令行了,然后输入以下命令:gedit/boot/grub/grub.conf这样就会打开系统启动的设置文件,不要怕命令行下报错,没有问题,直接在gedit下编辑这个grub.conf文件,在“rhgbquiet”这句后面,加上楼主自己找到的vga=792,成为这样:(以我fedora12的grub.conf为例)kernel/vmlinuz-2.6.3

系统 2019-08-12 01:32:28 2851

各行各业

ActiveReports 报表控件官方中文入门教程 (3)-

原文:ActiveReports报表控件官方中文入门教程(3)-如何选择页面报表和区域报表本篇文章将介绍区域报表和页面报表的常见使用场景、区别和选择报表类型的一些建议,两种报表的模板设计、数据源(设计时和运行时)设置、和浏览报表的区别。ActiveReports报表控件官方中文入门教程(1)-安装、激活以及产品资源ActiveReports报表控件官方中文入门教程(2)-创建、数据源、浏览以及发布本篇文章包括以下部分:1.区域报表和页面报表的区别两种报表的

系统 2019-08-12 01:32:16 2851

Python

kruskal算法(最小生成树) python实现

kruskal(克鲁斯卡尔)的思路很直观,边按权值从小到大排序,然后从小到大选不会构成回路的边,构成生成树。(选两点不在同一个连通分量里面的边)构建并查集,用并查集判断是否构成回路(是否在同一个分量里面)(两个连通分量如果根结点相同,两点连接就会构成回路)python代码:deffind(x,pres):"""查找x的最上级(首级):paramx:要查找的数:parampres:每个元素的首级:return:根结点(元素的首领结点)"""root,p=x,

系统 2019-09-27 17:56:12 2850