《中电五十二所》专题

浏览器中的事件都是以对象的形式存在的，同样ie浏览器与标准dom浏览器之间存在获取事件对象上也存在差别。在ie浏览器中事件对象是windows对象的一个属性event，访问通常采用如下方法。 oP.onclick = function(){ var oEvent = window.event; } 尽管它是window对象属性，但event对象还是只能在事件发生时被访问，所有的事件处理函数执行完之

支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SVM 的基本思想能够用一些图片来解释得很好，图 5-1 展示了

搬入hexo 首先，需要拿到原博客数据的xml文件。 wordpress的话，后台“工具->导出”就可以生成。点点和lofter也支持类似操作。如果遇到不支持导出xml的博客，先用http://www.diandian.com/transfer/转到点点，再用http://www.diandian.com/backup导出XML文件。 之后，安装hexo-migrator-wordpress这个插

支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SVM 的基本思想能够用一些图片来解释得很好，图 5-1 展示了

细胞自动机（CA）是一个世界的模型，带有非常简单的物理。 “细胞”的意思是世界被分成一个大口袋，称为细胞。 “自动机”是一台执行计算的机器 - 它可能是一台真机。 ，但更多时候，“机器”是数学抽象或计算机的模拟。 本章介绍了史蒂文沃尔夫勒姆（Steven Wolfram）在 20 世纪 80 年代进行的实验，表明一些细胞自动机展示出令人惊讶的复杂行为，包括执行任意计算的能力。 我讨论了这些结果的含

本章回顾了上一个练习的结果，并介绍了List接口的另一个实现，即双链表。 5.1 性能分析结果 在之前的练习中，我们使用了Profiler.java，运行ArrayList和LinkedList的各种操作，它们具有一系列的问题规模。我们将运行时间与问题规模绘制在重对数比例尺上，并估计所得曲线的斜率，它表示运行时间和问题规模之间的关系的主要指数。 例如，当我们使用add方法将元素添加到ArrayLi

对话框是一种用户界面，它的主要功能是输出信息和接收用户的输入。对话框与控件是密不可分的，在每个对话框内一般都有一些控件，对话框依靠这些控件与用户进行交互．一个典型的对话框例子是选择了File-Open命令后弹出的文件对话框． 对话框是一种复杂的用户界面，本章的讨论将围绕对话框和基本控件进行，主要包括以下几点： 5.1对话框和控件的基本概念 5.2 对话框模板的设计 5.3 对话框类的设计 5.4

2.2 节介绍过 Common Lisp 的求值规则，现在你应该很熟悉了。本章的操作符都有一个共同点，就是它们都违反了求值规则。这些操作符让你决定在程序当中何时要求值。如果普通的函数调用是 Lisp 程序的树叶的话，那这些操作符就是连结树叶的树枝。 5.1 区块 (Blocks) Common Lisp 有三个构造区块（block）的基本操作符： progn 、 block 以及 tagbody

背景 关系数据库在大多数企业或组织中具有很长的历史，这是有充分理由的。关系数据库是满足当前业务需求的现有应用系统的基础；它们得到了广泛的工具生态的支持；而且有大量的技术从业者有能力实施和维护这些系统。 但是目前企业或组织越来越多地考虑遗留关系数据库架构的替代方法。在某些情况下，这样做的动机是技术上的，例如需要处理新的，多结构的数据类型，这些数据类型不适合关系数据库的表格数据模型，或者数据规模超出现

主要内容：文章目录,1.案例说明,2.代码过程,3.问题解析1.案例说明 相当于3个客户访问一个线程。 2.代码过程 2.1 初始过程一 AQS 中的 state表示信号灯, 0表示没有人占用此线程 2.2 线程A的改变 通过CAS尝试将state从0变为1, 如果成功的话, 则获得资源, 失败的话, 进入到else中, 尝试获得资源。 compareAndSetState()：底层调用的是unsafe的compareAndSwapInt，该方法是原子操作

5.1 取证类型 取证是使用不同的手动和自动方法从设备中提取和分析数据。它可以大致分为两类： 逻辑采集：这是的一种取证方法，其中取证员与设备交互并从文件系统提取数据。该数据可以是任何内容，诸如应用特定数据，联系人，通话记录，消息，web 浏览器历史，社交网络用户信息和财务信息。逻辑采集的优点是，在大多数情况下比物理采集更容易获取逻辑信息。然而，在一些情况下，该方法的一个限制是，在这种情况下的证据（

问题内容： 关于如何将像imagemagick这样的第三方预编译二进制文件包含到电子应用程序中，是否有很好的解决方案？有node.js模块，但它们都是包装程序或与系统范围内已安装库的本地绑定。我想知道是否可以在发行版中捆绑预编译的二进制文件。 问题答案： 请参阅 下面的 UPDATE （此方法现在并不理想）。 我确实找到了解决方案，但是我不知道这是否被视为最佳实践。我找不到包含第三方预编译二进制文

本文向大家介绍在ASP.NET 2.0中操作数据之二十七：创建自定义排序用户界面，包括了在ASP.NET 2.0中操作数据之二十七：创建自定义排序用户界面的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 简介 　　显示大量已经按类别(不是很多)排序的数据但没有类别分界线，用户很难找到所需要的类别。例如，数据库中只有9个类别（8个不同的类别和1个null）,共81种产品.现在用一个GridView列出所有产

我从下面的另一个问题中看到了一个代码，但我不知道如何利用它。

在本章里，我们开始有好玩的东西了，因为我们要开始讲有关软件设计的东西。如果 我们要聊一些好的软件设计，那么我们就必须先侃侃懒惰，急燥，和傲慢，这几样好的 软件设计需要的基本要素。 我们经常落到使用拷贝和粘贴（ICP-I Copy & Paste）的陷阱里，而如果一个循环 或者一个子过程就足够了，（注：这是伪懒惰的一种形式）那么这时候我们实际上应该 定义一个更高层次的抽象。但是，有些家伙却走向另外一