1）python平台https://www.python.org/downloads/2）打包工具cx-freeze（python3以上版本打包工具）http://cx-freeze.sourceforge.net/py2exehttp://sourceforge.net/projects/py2e...
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编程语言 时间：
2014-04-28 08:47:06
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620
1.电脑版(1).python安装目录中\Lib\site-packages\下建立*.pth文件，写入模块路径(2).添加环境变量:变量名:pythonpath;变量值:模块(文件夹)路径,若有多个,用半角分号";"隔开2.手机版在resource\site.py文件中添加代码段importsys...
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编程语言 时间：
2014-04-28 08:43:14
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794
单例模式建议保证某个对象仅仅只有一个实例，当只有一个对象来协调整个系统的操作时，在计算机系统中，线程池、缓存、日志对象、对话框、打印机、显卡的驱动程序对象常被设计成单例，总之，选择单例模式就是为了避免不一致状态，避免政出多头。
下面是单例模式的类图：包括的private和static修饰的实例instance、一个private的构造函数、一个static的getInstance函数
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编程语言 时间：
2014-04-27 20:10:52
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开闭原则（OCP）是面向对象设计中“可复用设计”的基石，是面向对象设计中最重要的原则之一，其它很多的设计原则都是实现开闭原则的一种手段。
开闭原则中“开”，是指对于组件功能的扩展是开放的，是允许对其进行功能扩展的；开闭原则中“闭”，是指对于原有代码的修改是封闭的，即不应该修改原有的代码。
遵循开闭原则设计出的模块具有两个主要特征：
（1）对于扩展是开放的（Open for e...
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2014-04-27 19:55:53
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首先简要阐述关于gcc、glibc和 binutils模块之间的关系
一、关于gcc、glibc和binutils模块之间的关系
1、gcc（gnu collect compiler）是一组编译工具的总称。它主要完成的工作任务是“预处理”和“编译”，以及提供了与编译器紧密相关的运行库的支持，如 libgcc_s.so、libstdc++.so等。
2、binutils提供了一系列用来...
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2014-04-27 19:51:53
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640
1、因为每次只能走 1 步或 2 步，所以从第一级走上第二级只能上 1 步，只有一种走法。 f ( 2 ) = 1
2、从第一级走到第三级，可以从第一级上 2 步，也可以从第二级上 1 步，有两种走法。 f ( 3 ) = 2
3、所以，走上第 n 级，可以从第 n-1 级上 1 步，也可以从第 n-2 级上 2 步。 f ( n ) = f ( n-1 ) + f ( n-2 )
不难发现，这是一个“斐波那契函数”
注意：这道题用 Java 语言采取递归求解，程序会超时！...
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2014-04-27 19:38:15
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519
整个Erlang/OTP生态系认的目的就在于构建稳定、容错的系统。
应用是Erlang对相关模块进行打包的一种手段。打包的目的并不在于发布，而在于使这些模块成为一个整体。有一部分OTP应用仅仅是提供他人调用的库代码，但大部分应用都具有自己的生命周期：启动，完成预设任务，最后关闭。部分应用可以同时运用多个实例，另一些应用仅限一个。...
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移动开发 时间：
2014-04-27 19:12:30
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601
函数定义方式：
1.function fun1(){alert("fun1");} //函数就是一个非常特殊的对象，是一个Function的实例，其实在内存中存储的操作是通过一个键值对来存储的。
2.由于函数是一个对象，所以可以通过如下方式定义
var fun2 = fun1; //通过函数拷贝给fun2完成赋值，但fun1、fun2这两个引用并没有指向同一个对象(虽然他们指向的对象的内...
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Web程序 时间：
2014-04-27 19:04:26
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1、为什么需要开源库？
我个人觉得有以下几个原因：
1>我们的项目比较赶，但是又用到一些比较复杂的模块，这些模块不是系统自带的，或者说系统自带的满足不了需求，同时在一些开源网站上面又有类似的或者是满足我哦们需求的开源项目和库，拿来就可以减少我们很多的工作量。
2>开源库从另外一方面来说就是为了提高代码的重用性，大家使用了这个开源库，然后提交一些bug，通过大家的力量完善这个开源项目。
2、...
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移动开发 时间：
2014-04-27 18:44:03
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人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)提供了一种普遍而实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。
人工神经网络由一系列简单的单元相互密集连接构成，其中每一个单元有一定数量的实值输入(可能是其他单元的输出)，并产生单一的实数值输出(可能成为其他单元的输入)。
适合神经网络学习的问题：
实例是很多“属性-值”对表示的目标函数的输出可能是离散...
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其他好文 时间：
2014-04-27 17:51:08
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642
