第80节:Java中的MVC设计模式
第80节:Java中的MVC设计模式 前言 了解java中的mvc模式.复习以及回顾! 事务,设置自动连接提交关闭. setAutoCommit(false); conn.commit(); conn.rollBack 隔离级别分别有: 读未提交有脏读 读已提交有不可重复读 可重复读有幻读 可串行化可以解决脏读,幻读,不可重复读 数据库连接池用于创建和管理连接对象. DBCP和C3P0,分别了解代码设置和配置文件设置 DBUtils可以简化数据的增删改查. QueryRunner runner
2.Android 学习之虚拟机安装
在安装AS并且新建第一个工程之后就需要安装虚拟机，使得程序能够运行 笔者在安装虚拟机时也遇到了很多的麻烦，下面将介绍笔者遇到的麻烦以及解决问题的方法 一、Android Studio自带虚拟机的安装 1.打开AS，点击红框所示的三角形，运行APP 2.在弹出的窗口中可以看见，没有虚拟机，此时需要新建一个虚拟机 3. 这是正常的安装方法，但是笔者在安装过程中遇到了很多问题，比如严重占内存，运行效率太慢等等，所以笔者在多次尝试之后放弃了安装AS自带的虚拟机的想法，通过搜索发现Genymotion更
Windows API一日一练 46 EnterCriticalSection和LeaveCriticalSection
多个线程操作相同的数据时，一般是需要按顺序访问的，否则会引导数据错乱，无法控制数据，变成随机变量。为解决这个问题，就需要引入互斥变量，让每个线程都按顺序地访问变量。这样就需要使用EnterCriticalSection和LeaveCriticalSection函数。 函数EnterCriticalSection和LeaveCriticalSection声明如下： WINBASEAPI VOID WINAPI EnterCriticalSection( __inout LPCRITICAL_SE
Windows API一日一练 17 DialogBox和DialogBoxParam函数
对话框是比较常用的窗口，比如当你想让用户输入一些参数时就可以使用对话框。或者提示一些警告的信息，都是可以使用对话框的。比如当你拷贝文件时，Windows就会提示一个拷贝文件的进度对话框。对话框的使用范围比较广，并且它在设计时就可以看到运行的结果模样，这样方便设计。但对话框又分为两类，一种对话框运行后，一定要用户关闭那个对话框后才能返回到父窗口；一种对话框是不需要关闭后就可以直接返回父窗口。因此，软件开发人员就要考虑这个对话框的结果是否会影响后面的操作，如果这个对话框的结果跟后面的操作没有因果关
用Python实现数据结构之优先级队列
优先级队列 如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级，不妨设较小的数字具有较高的优先级，这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高的元素并对其进行查找和删除操作了。这样，我们就引入了优先级队列 这种数据结构 最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列，每次需要取出其中最小或最大的数，这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。 实现的想法 最简单的想法是：我们用一个元组来表示元素和它的优先级，将所有的元组都放到列表中存储，接下来当想要找到其中优先级最小的元组时会有以下两种方式
【安卓基础】ImageView与EditText联动实现隐藏与显示密码
项目中经常会有这样的需求，在密码输入框的右边有一个小图标，点击就切换显示和隐藏密码。 其实这里需求实现起来是比较容易的，主要考虑是复用问题，因为登陆、注册、修改密码界面都会有这样的情景，如果每个界面都独立写一次这样的逻辑显然是不符合代码复用的理念，所以需要把这个情景抽象出来，用代码去实现一个工具库。 首先必须说一说EditText的inputType了，当我们在XML中指定EditText的inputType为textPassword时，输入的内容会以星号呈现。 <EditText
谷歌浏览器的源码分析 7
当我们键入字母或者文字开始时，那么类AutocompleteEdit就会从窗口消息里获取到相应的字母或者文字，然后根据输入的信息到本地或者网络上保存的信息库里查找相应的输入提示，这就是自动完成的实现。下面就来先分析输入的函数：<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> #001 void AutocompleteEdit::OnChar(TCHAR ch, UINT repeat_co
Dropping Balls UVA - 679（二叉树的遍历）
题目链接：https://vjudge.net/problem/UVA-679 题目大意：t组样例，每组包括D M 层数是D 问第M个小球落在哪个叶子节点？ 每个节点有开关 刚开始全都是关闭的，小球走到节点 节点开关变为与当前相反 每个小球从根节点释放 思路：这题是第一道二叉树遍历的题目，二叉树暴力模拟的确可以求出答案 ，但是很不幸，会超时 然后另一种方法，只需要求第M次小球就行了! 怎么求呢？ 试想一下，如果M为奇数 那么从根节点开始看，肯定是往左走（M+1）/2次 往右走M/2次 但是最后
[516.A]2019-02-09(星期六)登顶蚺蛇尖邀请
*** 简介 *** 蚺蛇尖(Sharp Peak)是香港的一座山峰，位于新界西贡半岛大浪湾以北，蚺蛇湾以南，米粉顶以西，区域行政上属大埔区。海拔468，为香港著名远足胜地之一。由于蚺蛇尖山势陡峭碎石遍布，被远足人士称为“香港三尖之首”及“香港第一险峰”。 *** 报名 *** 关于铝紫请参阅: https://www.cnblogs.com/fitmap/p/10299245.html 注册后方可报名. 报名方法: 发个标题为"报名"的邮件给 [email protected] 注意要用注册的私人邮
力扣——山脉数组的峰顶索引
我们把符合下列属性的数组 A 称作山脉： A.length >= 3 存在 0 < i < A.length - 1 使得A[0] < A[1] < ... A[i-1] < A[i] > A[i+1] > ... > A[A.length - 1] 给定一个确定为山脉的数组，返回任何满足 A[0] < A[1] < ... A[i-1] < A[i] > A[i+1] > ... > A[A.length - 1] 的 i 的值。 示例 1： 输入：[0,1,0]
输出：1
示例 2： 输
[Swift通天遁地]七、数据与安全-(19)使用Swift实现原生的SHA1加密
本文将演示如何使用Swift实现原生的SHA1加密。 首先创建一个桥接头文件，因为需要使用到OC语言的通用加密解密类库。 在项目文件夹【DemoApp】上点击鼠标右键，弹出右键菜单。 【New File】->【Header File】->【Next】->【Save As】:Header.h->【Create】 在该文件中，添加需要引用到的框架。 1 //添加需要引用到的框架
2 #ifndef _4_1_2SecurityProject_SHA1_Bridging_Header_h
3 #
Windows API一日一练 2 使用应用程序句柄
从上面这段程序就可以看到，_tWinMain是应用程序的入口函数，这里是使用它的宏，定义在tchar.h头文件里，为什么要这样作宏定义的呢？由于Windows的应用程序要适应UNICODE和以前单字符的应用程序，由于Windows这两个API的定义是不一样的，如下： UNICODE的定义： #define _tWinMain wWinMain 单字符的定义： #define _tWinMain WinMain 只要经过这样的宏定义后，就可以适应不同字符宽度的函数接口了。由于我是采用UNICOD
力扣——超过5名学生的课（数据库的题
有一个courses 表 ，有: student (学生) 和 class (课程)。 请列出所有超过或等于5名学生的课。 例如,表: +---------+------------+
| student | class |
+---------+------------+
| A | Math |
| B | English |
| C | Math |
| D | Biology |
| E
[luogu2762] [网络流24题] 太空飞行计划问题
传送门 一道最大权闭合子图的题目。直接建图跑dinic就行了，答案为正权点-最大流。 那剩下的问题就是如果知道哪些点被选进最大权闭合子图。 我们知道一个简单割对应了一个闭合子图，当这个简单割是最小割，即最大流，其与\(s\)相关的点即为闭合子图。 #include <queue>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define MAXN 105
#define INF 2147483647
struct ed
机器学习之--线性分类（一）
---恢复内容开始--- 对于图像的分类 线性分类器的组成：1.评分函数：将原始图像数据到类别分值的映射。2.损失函数：用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。 一. 从原始图像到标签类别分值的参数化映射 评分函数是将图像的像素值映射为各个分类类别的得分，得分高低代表图像属于该类别的可能性高低。例如： 二.损失函数（loss function） 在评分函数中，该函数的参数是权重矩阵，因此在训练评
SummaryWriter报错，改为tf summary FileWriter
不推荐使用SummaryWriter （来自tensorflow.Python.training.summary_io），将在2016-11-30之后删除。 更新说明： 请切换到tf.summary.FileWriter接口和行为是相同的; 这只是一个重命名。 比如原来代码： with tf.Session() as sess:
writer = tf.train.SummaryWriter("output", sess.graph)
print(sess.run(h))
writer.
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