《持久化》专题

12.10 测试 因为所有基于JSR-352的作业都是异步执行的,所以很难确定一项作业什么时候完成。为了辅助测试,Spring Batch提供了 org.springframework.batch.core.jsr.JsrTestUtils。这个工具类可以启动一个job,或者重新启动一个job,以及等待作业完成。当作业完成后, 就返回相关联的JobExecution。

12.8 Step Flow 基于JSR-352的作业, step的流程和Spring Batch基本上是一样的。但也有一些细微的差别: Decision 也是 step —— 在常规 Spring Batch 作业中, decision是一个状态, 在整个 step 中没有独立的 StepExecution 或任何其他权利/职责, 。然而 , JSR-352, decision 就是一个 ste

12.4 Batch Properties 12.4.1 Property 支持 JSR-352 允许在 Job, Step 和其他 batch 组件级别配置 properties 信息，在 JSL 文件中通过如下的方式配置 Batch properties: <properties> <property name="propertyName1" value="propertyValue1

12.1 General Notes Spring Batch and JSR-352 Spring Batch 和 JSR-352 在结构上是一致的. 两者的作业(jobs) 都由步骤(step)构成. 都有这些组件: reader, processor, writer, 以及 listener. 但两者的交互略有不同. 例如: Spring Batch 中的 org.springframewo

css 支持列表 样式表和 CSS 规则是由 Weex js 框架和原生渲染引擎管理的。要实现完整的 CSS 对象模型（CSSOM：CSS Object Model）并支持所有的 CSS 规则是非常困难的，而且没有这个必要。 出于性能考虑，Weex 目前只支持单个类选择器，并且只支持 CSS 规则的子集。 Weex 对于长度值目前只支持像素值，不支持相对单位（em、rem）。Rax 中的 rpx

判断是否在支持的环境打开 var isSupportedApp = Tida.isSupportedApp;// 判断是否在天猫/手淘环境下，一般用于处理应用的兼容。

把jade编译为一个可供浏览器使用的单文件，只需要简单的执行: $ make jade.js 如果你已经安装了uglifyjs (npm install uglify-js)，你可以执行下面的命令它会生成所有的文件。其实每一个正式版本里都帮你做了这事。 $ make jade.min.js 默认情况下，为了方便调试Jade会把模板组织成带有形如 __.lineno = 3 的行号的形式。 在浏览器

WebSocket 使用一种被称作“Upgrade handshake（升级握手）”的机制将标准的 HTTP 或HTTPS 协议转为 WebSocket。因此，使用 WebSocket 的应用程序将始终以 HTTP/S 开始，然后进行升级。这种升级发生在什么时候取决于具体的应用;可以在应用启动的时候，或者当一个特定的 URL 被请求的时候。 在我们的应用中，仅当 URL 请求以“/ws”结束时，我

为您的 Flarum 添加新的界面语言很简单。按照下面的说明，下载并安装语言包即可。 在您安装并启用一个语言包后，您可以将其 设置为您论坛的默认语言。当您可以 随时禁用 用不到的语言。如果您有使用任何第三方扩展，请务必在开始前 阅读社区扩展说明。 欲开始，请访问 Flarum 社区上的 Extensions > Languages 标签，并找到您想要安装的语言包。 语言包的安装方式与 扩展 相同。

目前 Electron 支持以下平台： macOS macOS系统版本>=10.9 仅提供64位版本的Electron. Windows Windows系统版本>=7 提供 ia32 (x86) 和 amd64 (x64) 版本的Electron. 需要注意的是 ARM 版本的 Windows 目前尚不支持。 Linux Ubuntu系统版本>=12.04,Fedora系统版本>=21,Debia

动态 component、slot、template 因为需要在构建阶段将所有的模版编译成小程序所需要的模版，因此动态的组件、模版、slot，目前都是不支持的。 v-once 暂不支持。

寻找技术支持 如果你有安全方面的问题，请阅读 安全文档。 如果你想获得编程方面的帮助、问题的答案亦或是想要加入Electron的开发者大家庭，您可以参考以下链接： electron 各种 Atom 论坛 #atom-shell Freenode上的频道 #electron Atom's Slack上的频道 electron-ru (俄语版) electron-br (巴西葡语版) electron

支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。 机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。 支持向量机 场景 要给左右两边的点进行分类 明显发现：选择D会比B、C分隔的效果要好很多。 支持向量机 原理 SVM 工作原理 对于上述的苹果和香蕉，我们想象为

支持向量机（Support Vector Machine，SVM它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 直观来看，位于两类训练样本“正中间”的划分超平面效果最好，即中间最粗的那条。 一般使用支持向量机时还会使用核函数，这样支持向量机会成为实质上的非线性分类器。 基本概念 在样本空间中，划分超平面可以定义为

下面展示了一整套开发工具和设备API在每个平台的支持情况。列出的设备API由核心插件提供，更多的API可以通过第三方插件获得。列标题展示了CLI的简写名称。 android blackberry10 ios Ubuntu wp8 (Windows Phone 8) windows (8.1, 10, Phone 8.1) cordova CLI Mac, Windows, Linux Mac, W