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搜索关键字:构 阿里云    ( 239573个结果
设置TextView下划线并响应点击事件(SpannableString)
写Demo程序的时候能表带自定义的数据结构对象吗? --低级程序猿 前情提要:网上介绍TextView+SpannableString的文章真心太长,真心看不懂。 ====原文===== 下面是一个20行的完整Demo代码:基本原理是使用一个SpannableString并设置其ClickableSpan来响应点击事件。 TextView useInfo ...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 20:33:09    阅读次数:580
三层架构
认识三层架构、三层之间的关系与引用 什么是三层? 首先要知道三层不是一项实际的技术、他是一中设计软件的思想、这种思想就是把软件分为三层、或者说三个类、分别是表现层(UI)、业务逻辑层(BLL)、数据访问层(DAL)、分层的目的是为了高内聚,低耦合、便于更改维护、当然软件业可以分四层、五层、六层、这主要看需求、但是一般的都是分为这三层。...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 20:27:42    阅读次数:494
面向服务与微服务架构
背景 最近阅读了 Martin Fowler 和 James Lewis 合著的一篇文章 Microservices, 文中主要描述和探讨了最近流行起来的一种服务架构模式——微服务,和我最近几年工作的实践比较相关感觉深受启发。本文吸收了部分原文观点,结合自身实践经验来探讨下服务架构模式的演化。 面向服务架构(SOA) 面向服务架构 SOA 思想概念的提出已不是什么新鲜事,大概在10年前就有不...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 19:53:08    阅读次数:602
支持泛型AVL Tree的简单实现,并和STL map比较了插入,删除,查找的性能
支持泛型AVL Tree的简单实现,并和STL map比较了插入,删除,查找的性能...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 19:43:40    阅读次数:400
架构(三层架构)、框架(MVC)、设计模式三者异同点
架构、框架、设计模式三者关系与异同点、三层架构与MVC的区别——chenchen...
分类:Web程序   时间:2014-04-27 19:24:41    阅读次数:1120
Cocos2d-x v3.0正式版尝鲜体验【3】 Label文本标签
Cocos2d-x在新版本中加入了新的Label API,和以往不同的是,2.x的版本是通过三个不同的类来创建不同的文本标签,而现在是模仿着精灵的创建方式,一个类创建不同形式的文本,不过核心内容还是差不多的。 这是新的Label类结构图 在2.x的系列中,有三种文本,分别是TTF,BMFont和Atlas。在3.0中,将TTF拆分成两种,下面就分别看一下这四种文本的创建...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 19:19:17    阅读次数:503
EBS OAF 页面的技术剖析(2)
(版权声明,本人原创或者翻译的文章如需转载,如转载用于个人学习,请注明出处;否则请与本人联系,违者必究)原文来自于OAF开发文档OADBTransaction图5:基础模型架构-OADBTransaction 注意:要完全的精确和兼容,这个图应该包含实现类oracle.apps.fnd.framework.server.OADBTransa...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 19:17:57    阅读次数:729
Erlang Application
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。...
分类:移动开发   时间:2014-04-27 19:12:30    阅读次数:601
EJB3.0中的session bean以及MDB解析
大型业务系统面临的主要问题就是高并发性和事务访问,客户端的数量与服务器端的分布式对象数量存在一定程度的正比关系,客户端数量越多,服务器端分布式对象也就越多,如何解决这种高并发的问题也就成了企业级架构首先要解决的问题。EJB作为一种服务器端分布式组件,为我们提供了应对策略。 EJB提供了两种管理大量分布式对象的策略:实例池化和激活。下面分别对EJB组件模型中的三种模型进行一些分析。 ...
分类:数据库   时间:2014-04-27 18:37:17    阅读次数:1742
机器学习笔记——人工神经网络
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...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 17:51:08    阅读次数:642
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