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C#开发微信门户及应用(4)--关注用户列表及详细信息管理
在上个月的对C#开发微信门户及应用做了介绍,写过了几篇的随笔进行分享,由于时间关系,间隔了一段时间没有继续写这个系列的博客了,并不是对这个方面停止了研究,而是继续深入探索这方面的技术,为了更好的应用起来,专心做好底层的技术开发。微信的很重要的一个特点就是能够利用其平台庞大的用户群体,因此很容易整合在...
分类:微信   时间:2014-04-28 17:04:07    阅读次数:1161
javascript系列之DOM(二)
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
分类:编程语言   时间:2014-04-28 08:27:35    阅读次数:703
在libuv中使用openssl建立ssl连接
#在libuv中使用openssl建立ssl连接@(blogs)使用openssl进行加密通信时,通常是先建立socket连接,然后使用SSL\_XXX系列函数在普通socket之上建立安全连接,然后发送和接收数据。openssl的这些函数可以支持底层的socket是非阻塞模式的。但当将openss...
分类:其他好文   时间:2014-04-28 08:04:04    阅读次数:646
Python数据结构
1.元组(tuple)元组由不同的元素组成,每个元素可以储存不同类型的数据,如字符串、数字甚至元组。元组是写保护的,即元组创建后不能再做任何修改操作。1.1元组的创建Tuple(元组)由一系列元素组成,所有元素被包含在一对圆括号中。创建元组时可以不指定元素个数,但一旦创建后就不能修改长度元组的创建格...
分类:编程语言   时间:2014-04-28 06:33:27    阅读次数:711
最牛叉的街机游戏合集 & 模拟器
亲爱的小伙伴们,是否还记得那年我们玩的疯狂的街机游戏吗,街机中心提供400多个街机游戏,让你爽到底。例如:拳皇96,拳皇97,恐龙新世纪、名将、快打旋风、惩罚者、魂斗罗、超级玛丽、雪山兄弟、忍者神龟、格斗之王系列、合金弹头系列、侍魂系列、龙虎之拳系列、街头霸王系列、西游释厄传系列和三国战纪系列等经典...
分类:其他好文   时间:2014-04-28 05:16:40    阅读次数:556
OpenCV入门
此系列文章只是OpenCV tutorials的学习和总结。网址:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/tutorials.html基础OpenCV入门包括以下内容:OpenCV介绍---------------------------------学习如何安装Op...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 22:34:28    阅读次数:503
输出函数
1.wsprintf系列函数无法正确处理浮点数sprintf 可以处理浮点数2.注意Unicode下,各种函数变体注:根据测试,实际编程中,当使用_vsntprintf函数时,会提示错误,用_vsntprintf_s替换即可
分类:其他好文   时间:2014-04-27 21:44:28    阅读次数:421
OBJ文件格式分析工具: objdump, nm,ar
首先简要阐述关于gcc、glibc和 binutils模块之间的关系 一、关于gcc、glibc和binutils模块之间的关系 1、gcc(gnu collect compiler)是一组编译工具的总称。它主要完成的工作任务是“预处理”和“编译”,以及提供了与编译器紧密相关的运行库的支持,如 libgcc_s.so、libstdc++.so等。 2、binutils提供了一系列用来...
分类:其他好文   时间:2014-04-27 19:51:53    阅读次数:640
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
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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