;(function(){ var sys = {}, ua = navigator.userAgent.toLowerCase(), s; (s=ua.match(/rv:([\d.]+)\) like gecko/))?sys={'name':'ie','ver':parseFloat(s[1]... ...
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2017-05-10 16:32:44
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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 1.获取状态栏高度： decorView是window中的最顶层view，可以从window中获取到decorView，然后decorView有个getWindowVisibleDisplay ...
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2017-05-10 14:30:56
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使用“按需加载”进行性能优化时，需要合理选择触发的动作。“按需加载”的最大优势在于减少了不必要的资源请求，节省流量，真正实现“按需所取”。但是“按需加载”本身如果使用不当也会影响用户体验，因为“按需加载”的时机在用户触发某动作之后，如果用户的网速比较慢的话，加载脚本或执行脚本可能需要等候较长的时间，... ...
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2017-05-10 13:10:31
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数据类型: 整数型: long 2的64次方 int 2的32次方 short 2的16次方 byte 2的8次方 浮点型: float 小数位数最多7位, 保持总位数是8位 double 小数位数最多15位, 保持总位数是16位 逻辑型: boolean 不是true就是false 字符型: ch ...
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2017-05-10 09:45:50
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package Employ; public class EmpDemo { public static void main(String[] args) { Emp emp =new Emp(1001,"张三丰",1000,200); Emp emp1 = new Emp(1002,"张无忌",2 ...
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2017-05-09 21:39:20
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转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn. ...
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2017-05-09 20:39:04
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http://blog.csdn.net/iaccepted/article/details/45826539 前段时间一直在弄一个室内场景，首先完成了render，效果还可以。然后给其加上shadow，使其更逼真。这里主要记录下在做的过程中遇到的问题。 1.是在导入场景的时候，由于场景比较大（20 ...
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2017-05-09 17:40:32
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java的基础数据 基础数据类型(整数型) byte > 2的8次方(取值范围) 256 -127 128 short > 2的16次方 int >2的32次方 long >2的64次方 浮点类型 float 单精度浮点类型7 double 双精度11 布尔类型 boolean 结果只有(true, ...
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2017-05-09 16:52:25
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1.java的基础数据 2.数字类型（整数型） （1）byte-->2的8次方 （2）short-->2的16次方 （3）int-->2的32次方（用到的会比较多） （4）long-->2的64次方 3.浮点类型 （1）float 单精度浮点类型 7位 （2）double 双精度浮点类型 4.布尔类 ...
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2017-05-09 15:46:55
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# flowcontrol - for - for i := 0; i < 10; i++ { - for ; sum < 1000; { - For is Go's "while" - for sum < 1000 { - Forever - for { - if - if x < 0 { - } ...
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2017-05-09 13:51:45
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