在终端下使用vim进行编辑时，默认情况下，编辑的界面上是没有显示行号、语法高亮度显示、智能缩进等功能的。为了更好的在vim下进行工作，需要手动设置一个配置文件：.vimrc。在启动vim时，当前用户根目录下的.vimrc文件会被自动读取，该文件可以包含一些设置甚至脚本，所以，一般情况下把.vimrc文件创建在当前用户的根目录下比较方便，即创建的命令为：$vi~/.vimrc设置完后$:x或者$wq进行保存退出即可。下面给出一个例子，其中列出了经常用到的设置
系统 2019-08-12 01:33:23 2401
有时间再变成代码吧~~~~说明：MediaElement:可以直接作为xml元素MediaPlay：必须放在VideoDrawing或者DrawingContext实例中SoundPlay：Winform控件，只支持WAV格式70-511题目：媒体播放器
系统 2019-08-12 01:33:13 2401
报错：java.lang.NoClassDefFoundError:javax/servlet/AsyncContext我认为你需要在ServletAPI，而不是2.5。AsyncContextServlet3.0中引入的，它不存在于2.5。加入包如下信息java.lang.NoClassDefFoundError:javax/servlet/AsyncContext
系统 2019-08-12 01:33:08 2401
Jensen不等式Jensen不等式给出了积分的凸函数值必定大于凸函数(convex)的积分值的定理。在凸函数曲线上的任意两点间连接一条线段，那么线段会位于曲线之上，这就是将Jensen不等式应用到两个点的情况，如图(1)所示\((t\in[0,1])\)。我们从概率论的角度来描述Jensen不等式：假设\(f(x)\)为关于随机变量\(x\)的凸函数\(f'(x)\geq0\)，则有\(f\left(E(x)\right)\leqE\left(f(x)\
系统 2019-08-12 01:33:00 2401
出处：http://bugs.mysql.com/bug.php?id=18403Description:-Idownloadedthebinaryfile“Standard5.0.19”of“Linux(nonRPMpackage)”-Later,Iexecutedthefollowingcommands(suchassuggestedinthedocumentation-http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/in
系统 2019-08-12 01:32:52 2401
现在的电子信息技术发展得很快，特别像CPU这样的硬件，已经进入到多核时代，运行程序的速度比以前快了很多，但人类的需求是无止境的，因此写的程序也越来越大，越来越复杂，导致程序的初始化时，就变得比原来更加漫长。在人机交互理论里，让人等待超过10秒的时间，心情就会变得急躁，感觉这个程序不好用。那么有什么方法解决这个问题呢？在我们的社会里，到处都有排队等待的现象，比如让你去银行办理业务，如果让你站在那里等着，没有任何电视或报纸看，感觉时间需要很长。这里通过看电视和
系统 2019-08-12 01:32:05 2401
随着多任务系统的流行，可以轻易地把同一个程序同时运行多个实例，这对于一般的应用程序来说，是非常有用的，也大大地提高电脑的使用率。但是对于像第二人生这样的游戏来说，运行多个实例，是不需要的，也是不现实的。因为它需要非常多的CPU计算，独占CPU还不够用，别说运行多个实例了，并且它是全屏运行的游戏，多个程序运行也不必要。那么第二人生里是使用什么方法来实现跨平台的多个实例运行的检测呢？下面就来看看这段代码：#001boolLLAppViewer::another
系统 2019-08-12 01:32:04 2401
平时使用中常常会碰到ping不通的情况，ping不通的原因有非常多，比方路由设置问题，比方网络问题，下面列出几点原因：1.太心急。即网线刚插到交换机上就想Ping通网关，忽略了生成树的收敛时间。当然，较新的交换机都支持高速生成树，或者有的管理员干脆把用户port(accessport)的生成树协议关掉，问题就攻克了。2.某些路由器port是不同意用户Ping的。3.訪问控制。无论中间跨越了多少跳，仅仅要有节点(包含端节点)对ICMP进行了过滤，Ping不通
系统 2019-08-12 01:32:02 2401
接下来，直接给出大家响应的代码，并对每一行进行标注，希望能够帮到大家。需要用到的是库是。numpy、sklearn。#导入相应的库（对数据库进行切分需要用到的库是sklearn.model_selection中的train_test_split）importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#首先，读取.CSV文件成矩阵的形式。my_matrix=np.loadtxt(ope
系统 2019-09-27 17:57:13 2400
使用深度学习进行图像类任务时，通常网络的输入大小是固定的，最近在进行涉及到文字检测的工作中，由于预处理resize缩小了原图，导致字体变模糊，从而检测失败，后来想到使用overlap来对图像进行缩放裁剪，即先将原图缩放到一定尺寸，再裁剪得到网络的输入。好了，来说正题，使用yolov3，网络的输入是352x352x3，而输入图像大小为几百上千不等，因此需对原图进行resize，起初直接进行缩放+填充，检测的map很低，后来分析发现有些352x352的输入图像
系统 2019-09-27 17:55:08 2400
