我们接着第一部分来说，上文提到了两种常规的DOM操作：创建文档片段和遍历元素节点。我们知道那些雨后春笋般的库，有很大一部分工作就是提供了一些优秀
的DOM操作API。可见原生的一些方法和属性，还不能很灵活快捷的来完成我们所希望的操作。下面将总结出总结出几种很实用的扩展方法
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编程语言 时间：
2014-04-28 08:27:35
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j2ee中使用struts实现用户的登陆及注册，要清楚Eclipse是如何连接MySQL数据库；对一个form提交的多个submit按钮分配不同的action或method，这里主要介绍到两种实现方法，一种是选择HTML+js实现action的分配，另一种是直接在标签先分配好action的method方法，注意前一种方法是在action中分配method方法...
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2014-04-27 20:44:34
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ubuntu下安装tomcat 问题解决方法
Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError: org/apache/catalina/startup/Bootstrap : Unsupported major.minor version 51.0
at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)...
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2014-04-27 20:39:23
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getsockname和getpeername函数
getsockname函数用于获取与某个套接字关联的本地协议地址
getpeername函数用于获取与某个套接字关联的外地协议地址
定义如下：
#include
int getsockname(int sockfd, struct sockaddr *localaddr, socklen_t *addrlen);
int getpe...
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2014-04-27 20:36:58
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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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2014-04-27 20:10:52
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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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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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2014-04-27 19:04:26
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分析：这道题可以采用贪心算法。将节目按结束时间从小到大排序，然后判断能看几个节目。判断的方法是：这次要看的节目开始时间是否在上一个节目的结束时间之后，如果在之后，则可以看完，如果不在之后，就 pass 掉这次要看的节目，跳到下一个节目继续判断。例如排好序后：
第一个节目肯定可以看完；第二个节目开始时间在第一个节目结束时间之后，所以可以看完；第三四五个节目开始时间都在第二个节目结束时间之前，不能看完， pass 掉；第六个节目开始时间在第二个节目结束时间之后，可以看完；第七八个节目开始时间都在第六个节目结束时...
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2014-04-27 18:49:30
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而经过速读训练的人，可以经由“眼脑”达到一视既可以理解和记忆，看到文字就明白，所有可以一目十行，甚至整页阅读，从而吸收有价值的信息和知识，也就是在相对短的多的时间内，获得相对多很多的信息。掌握了快速阅读技巧的人，可以以2000字/分钟以上 的速度阅读，熟练者能达到10000字/分钟，甚至更高。...
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2014-04-27 18:22:19
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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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2014-04-27 17:51:08
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