系統 2019-08-29 22:47:04 1805
AJAX技術所提倡的無刷新回調，在原來的技術中需要寫大量的JavaScript代碼或使用一些AJAX框架，使得開發效率和可維護性大大降低。其實ASP.NET2.0中，已經提供了這樣的接口，這就是ICallbackEventHandler。關于ICallbackEventHandler網上已經有很多文章介紹了，這篇實為畫蛇添足。ICallbackEventHandler存在于System.Web.UI中，我們先做一個非常簡單的例子來試用一下。第一步，在VS2
系統 2019-08-29 22:38:57 1805
在RCP中實現系統托盤功能在RCP中加入系統托盤功能，類似msn和QQ。功能就不說了。在RCP的WorkbenchWindowAdvisor的postWindowOpen()中創建系統托盤，另外要overridepreWindowShellClose()方法，否則按程序右上角的X，整個程序就會被關閉，重寫后實現程序最小化的功能。ApplicationWorkbenchWindowAdvisor.java
當一個bean的作用域設置為singleton,那么SpringIOC容器中只會存在一個共享的bean實例，并且所有對bean的請求，只要id與該bean定義相匹配，則只會返回bean的同一實例。換言之，當把一個bean定義設置為singleton作用域時，SpringIOC容器只會創建該bean定義的唯一實例。這個單一實例會被存儲到單例緩存（singletoncache）中，并且所有針對該bean的后續請求和引用都將返回被緩存的對象實例，這里要注意的是s
系統 2019-08-12 09:30:34 1805
追過很多新技術，迷茫于還有太多東西要學，有些找不到方向、不知所措。常在一個叫酷殼的網站上轉悠，漸漸想明白了，其實學習技術也像看電影看書一樣，要看就看經典的。我們的生命如此短暫，作為程序員的職業生涯可能會更短。與其追逐各種新潮的技術，不如把有限的精力投入到經典的技術之中。平時酷愛看各種技術書籍，但缺乏系統的梳理。讀書感悟都散落在每本書的字里行間和空白處。于是借著準備從最經典、最基礎知識學習的機會，開始由底向上，系統地整理以前所學。一、計算機數學大學時認真學習
系統 2019-08-12 09:29:44 1805
B/S系統中的權限比C/S中的更顯的重要，C/S系統因為具有特殊的客戶端，所以訪問用戶的權限檢測可以通過客戶端實現或通過客戶端+服務器檢測實現，而B/S中，瀏覽器是每一臺計算機都已具備的，如果不建立一個完整的權限檢測，那么一個“非法用戶”很可能就能通過瀏覽器輕易訪問到B/S系統中的所有功能。因此B/S業務系統都需要有一個或多個權限系統來實現訪問權限檢測，讓經過授權的用戶可以正常合法的使用已授權功能，而對那些未經授權的“非法用戶”將會將他們徹底的“拒之門外”
系統 2019-08-12 09:29:36 1805
http://www.cnblogs.com/mobile/archive/2007/02/02/638038.html不知道有沒有人想我一樣，剛開始的是怎么都不成功，原來是css文件要編譯成swf文件慚愧啊。右鍵選擇css文件，編譯為swf；或者使用mxmlcaaa.css就可以了，下面的就是用StyleManager.loadStyleDeclarations('aqua.swf',true)來切換你的css了。flex皮膚http://scaleni
系統 2019-08-12 09:29:31 1805
object類object是python的默認類，有很多的方法，python種默認的list,str,dict等等都是繼承了object類的方法繼承了object的類屬于新式類，沒有繼承屬于經典類在python3種默認都是新式類，也即是所有的自定義類，基類都會繼承object類描述在python3.x的所有類都是object的子類所以對于一些內置的方法會寫在object類中如果子類不定義,在調用的時候最終會調用object類中的方法就不會讓程序出現不必要的
系統 2019-09-27 17:56:43 1804
Python中的上下文管理器，實際上就是實現了上下文管理協議的對象。在Python中打開文件的時候，我們需要確保文件被使用完畢之后，對其進行關閉操作——調用文件對象的close()方法。如果不使用上下文管理器，經典的處理方式就是將close()方法的調用放在一個finally語句中：f=open("www.log")try:print("dosomethingwithfile")finally:f.close()這里finally的唯一作用就是確保文件對象
系統 2019-09-27 17:56:31 1804
使用Python寫CUDA程序有兩種方式：*Numba*PyCUDAnumbapro現在已經不推薦使用了，功能被拆分并分別被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通過及時編譯機制（JIT）優化Python代碼，Numba可以針對本機的硬件環境進行優化，同時支持CPU和GPU的優化，并且可以和Numpy集成，使Python代碼可以在GPU上運行，只需在函數上方加上相關的指令標記，如下所示：importnumpyasnpfromti
系統 2019-09-27 17:56:19 1804
