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设计模式 - 策略模式(Strategy Pattern) 详解
策略模式(Strategy Pattern) 详解 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/26577879 本文版权所有, 禁止转载, 如有需要, 请站内联系. 策略模式: 定义了算法族, 分别封装起来, 让它们之间可以相互替换, 此模式让算法的变化独立于使用算法的客户. 对于父类的子类族需要经常扩展新的功能, 为了使用父类比较灵...
分类:其他好文   时间:2014-05-23 02:35:13    阅读次数:341
【Hibernate步步为营】--双向关联一对一映射详解(二)
很不好意思,有两天时间没有更新博客文章了,不写文章的日子还真是感觉很空洞啊,养成了写文章的恶习想改也改不掉啊。说点题外话,前两天收到一位朋友的私信,邀请笔者写一篇有关OWS的文章,用来研究图标工具的一种技术,很荣幸收到这位朋友的邀请,但是因为这几天开发的项目着急上线所以暂时没有时间去研究,只能等这周末了,利用周末的时间来研究然后更新类似...
分类:系统相关   时间:2014-05-23 02:18:21    阅读次数:372
详解C和C++中的const关键字
const的用法 详解C和C++中的const关键字...
分类:编程语言   时间:2014-05-23 01:09:52    阅读次数:223
Dijkstra算法(三)之 Java详解
前面分别通过C和C++实现了迪杰斯特拉算法,本文介绍迪杰斯特拉算法的Java实现。 目录  1. 迪杰斯特拉算法介绍  2. 迪杰斯特拉算法图解  3. 迪杰斯特拉算法的代码说明  4. 迪杰斯特拉算法的源码 作者:skywang12345 迪杰斯特拉算法介绍 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径。  它的...
分类:编程语言   时间:2014-05-23 01:01:23    阅读次数:356
initWithNibName、initWithCoder、awakeFromNib和 loadNibNamed详解
第一、initWithNibName这个方法是在controller的类在IB中创建,但是通过Xcode实例化controller的时候用的. 第二、initWithCoder 是一个类在IB中创建但在xocde中被实例化时被调用的.比如,通过IB创建一个controller的nib文件,然后在xcode中通过 initWithNibName来实例化这个controller,那么这个cont...
分类:其他好文   时间:2014-05-23 00:48:18    阅读次数:424
windows下eclipse调试hadoop详解
1)下载Eclipse http://www.eclipse.org/downloads/ Eclipse Standard 4.3.2 64位   2) 下载hadoop版本对应的eclipse插件 我的hadoop是1.0.4,因此下载hadoop-eclipse-plugin-1.0.4.jar 下载地址:http://download.csdn.net/detail/m_sta...
分类:Windows程序   时间:2014-05-22 23:48:33    阅读次数:607
Oracle ROWID详解
ROWID:数据库中行的全局唯一地址 对于数据中的每一行,rowid伪列返回行的地址。rowid值主要包含以下信息: ?对象的数据对象编号 ?该行所在的数据文件中的数据块 ?该行中数据块的位置(第一行是0) ?数据行所在的数据文件(第一个文件是1)。该文件编号是相对于表空间。 通常来说,一个rowid值唯一标识数据中的一行。然而,存储在同一聚簇中不同的表可以有相同的rowid。...
分类:数据库   时间:2014-05-22 23:14:13    阅读次数:458
Android APK优化工具Zipalign详解
最近在googl play上发布apk要优化 这里用android sdk来优化...
分类:移动开发   时间:2014-05-22 18:50:40    阅读次数:285
赵雅智_android使用adb命令详解附图
adb是一个客户端-服务器端程序,其中客户端是你用来操作的电脑,服务器端是android设备 我们除了用可视化窗口中操作也可以采用cmd命令行进行操作。 在开始菜单的搜索栏中输入cmd打开命令行 在本地找到adb.exe路径(如图1.1),把adb.exe拖到cmd命令行敲击回车显示所有可操作帮助示例(如图1.2)。   图1.1 adb.exe路径   图1.2 adb命令...
分类:移动开发   时间:2014-05-22 17:27:01    阅读次数:445
支持向量机(SVM)(五)-- SMO算法详解
一、我们先回顾下SVM问题。 A、线性可分问题 1、SVM基本原理: SVM使用一种非线性映射,把原训练            数据映射到较高的维。在新的维上,搜索最佳分离超平面,两个类的数据总可以被超平面分开。 2、问题的提出: 3、如何选取最优的划分直线f(x)呢? 4、求解:凸二次规划 建立拉格朗日函数: 求偏导数: ...
分类:其他好文   时间:2014-05-22 17:10:54    阅读次数:475
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