遵从准则暴露您view中所有影响可见外观的属性或者行为。通过XML添加和设置样式通过元素的属性来控制其外观和行为，支持和重要事件交流的事件监听器详细步骤见：Android 自定义View步骤样子支持的样式可以通过XML定义影响外边和行为的属性如下边框圆角值，边框颜色，分割线颜色，边框宽度，密码长度，...
分类：
移动开发 时间：
2014-06-23 07:54:31
阅读次数：
240
明文保存密码的程序在很多方面容易造成密码的泄漏。虽然用户输入的密码一般时明文形式，但是应用程序必须保证密码不是以明文形式存储的。
限制密码泄漏危险的一个有效的方法是使用散列函数，它使得程序中可以间接的对用户输入的密码和原来的密码进行比较，而不需要保存明文或者对密码进行解密后比较。这个方法使密码泄漏的风险降到最低，同时没有引入其他缺点。
［加密散列函数］
散列函数产...
分类：
编程语言 时间：
2014-06-22 12:13:45
阅读次数：
251
java.lang.Object.equals()函数默认情况下是不能用来比较组合对象的，例如密钥值。很多Key类没有覆写equals()函数，因此，组合对象的比较必须单独比较里面的各个类型以保证正确性。
［不符合安全要求的代码示例］
下面的代码使用equals()函数比较两个key值，key值即使具有相同的取值也可能会返回不相等，导致结果出错。
private static b...
分类：
编程语言 时间：
2014-06-22 08:03:23
阅读次数：
275
安全性要求高的应用程序必须避免使用不安全的或者强度弱的加密算法，现代计算机的计算能力使得攻击者通过暴力破解可以攻破强度弱的算法。例如，数据加密标准算法DES是极度不安全的，使用类似EFF（Electronic Frontier Foundaton） Deep Crack的计算机在一天内可以暴力破解由DES加密的消息。
［不符合安全要求的代码示例］
下面的代码使用强度弱的DES...
分类：
编程语言 时间：
2014-06-22 07:08:44
阅读次数：
239
一般的网站设计从规划到内容都非常注重用户的体验与可用性准则，网站整体风格简约，洁净，各个信息点都力图让浏览者了如指掌。我们做ppt设计能够从一些优秀的网站界面中寻觅一些灵感。1、网站中的版式的设计我们从网站中寻觅ppt设计的灵感不是相对于一切的网站界面，必需经过仔细的挑选和区分。以上网页中上下构造的...
分类：
Web程序 时间：
2014-06-20 21:45:19
阅读次数：
194
开放源代码已经成为一些大型网站的基本原则。而在这些网站成长的过程中，一些优秀的实践经验和规则也出现在他们的结构中。本文旨在介绍一些在大型网站结构设计的过程中需要注意的关键问题以及实现目标的基础工作。本文侧重于介绍网络系统，尽管一些准则在其他分布式系统中也是适用的。1.1. web分布式系统的设计原则...
分类：
Web程序 时间：
2014-06-20 15:47:16
阅读次数：
402
Log-Linear 模型（也叫做最大熵模型）是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一，其训练常采用最大似然准则，且为防止过拟合，往往在目标函数中加入（可以产生稀疏性的） L1 正则。但对于这种带 L1 正则的最大熵模型，直接采用标准的随机梯度下降法（SGD）会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题。本文为阅读论文 Stochastic Gradient Descent Training for L1-regularized Log-linear Models with Cumulative Penalty...
分类：
其他好文 时间：
2014-06-19 12:01:04
阅读次数：
286
1.默认状态下，matlab显示精度是short型，而默认的计算精度是double型，并且显示精度与计算精度没有关系。
2. 一只失明的猫的问题：注意方法！
3.给数组预分配空间是基本的高效编程准则之一。如果不预先分配内存具体的动态扩充数组内存的实现方式如下：
如果预分配空间，则只将新添加的值放入连续的内存中，而不会将整个数组重新分配空间。
4.matlab也可以使用windo...
分类：
其他好文 时间：
2014-06-17 22:42:18
阅读次数：
210
当竞争对手的应用程序与我们的应用程序运行在同一个系统上时，我们的应用程序在内存中的敏感数据是很容易被竞争对手获取的。如果我们的应用程序符合下面几种情况之一，那么竞争对手可以获取到我们应用的敏感数据：
1）应用程序使用对象来存储敏感数据，而且在对象使用完后，对象的内容没有被清除或者对象没有被垃圾回收；
2）在操作系统运行内存管理任务或者执行休眠等功能时，应用程序的内存分页将被置换到磁盘上保存；...
分类：
编程语言 时间：
2014-06-16 19:18:30
阅读次数：
267
这部分开始，我们将讨论 learning 相关的内容。PGM 为 frequentist 与
Bayesian 系的 model 提供了同一种语言，对前者来说 learning
就是确定一种对“未知但是却是常值”的参数的估计，使得某种“准则”得到满足；对后者来说参数不存在“估计”问题，参数由于成为了...
分类：
其他好文 时间：
2014-06-08 23:27:22
阅读次数：
293
