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人性的悲剧
我是谁? 我叫刘道强,奶名叫刘志强,据说是外祖母给我起的;我的学名叫刘道利,但是户口本给弄错了,登记的时候被打成了刘道强。总的来说,在家里,父母兄弟都叫我志强,读小学的时候,因为不懂,就用了志强这个名字,所以, 小学的时候,老师和同学都叫我志强;初中的时候报名时我说我叫刘道利,因为我觉得,很多人都叫 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-08 01:08:06    阅读次数:176
.net中压缩和解压缩的处理
最近在网上查了一下在.net中进行压缩和解压缩的方法,方法有很多,我找到了以下几种: 1.利用.net自带的压缩和解压缩方法GZip 参考代码如下: 2.利用ICSharpCode的压缩和解压缩方法,需引用ICSharpCode.SharpZipLib.dll,这个类库是开源的,源码地址http:/ ...
分类:Web程序   时间:2019-04-07 09:16:09    阅读次数:144
Mysql的数据类型 6种
CHAR:定长字符串,大小固定,适合主键 , VARCHAR:变长字符串, FLOAT, 数值型 DOUBLE, 数值型 DATE , 日期型 INT 整型 ...
分类:数据库   时间:2019-04-06 22:48:56    阅读次数:199
vuex版购物车
本文将主要介绍如何使用vuex来实现购物车的逻辑,由于数据问题,暂时采用模拟数据,大家可以自行根据需求更改为真实数据 1、模拟购物车功能 创建store/cart.js export default { state:{ cartlist: [] }, getters: { }, actions: { ...
分类:其他好文   时间:2019-04-06 19:08:56    阅读次数:121
LeetCode-72.Edit Distance
Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 to word2. You have the following 3 operations permitt ...
分类:其他好文   时间:2019-04-06 15:34:06    阅读次数:117
C# 中 int、Convert.ToInt32()、int.Parse()的区别
1. int适合简单数据类型之间的转换,C 的默认整型是int32(不支持bool型); 2. int.Parse(string sParameter)是个构造函数,参数类型只支持string类型; 3. Convert.ToInt32()适合将Object类型转换为int型; 4. Convert ...
分类:Windows程序   时间:2019-04-06 14:12:11    阅读次数:165
C#中(int)、int.Parse()、int.TryParse()和Convert.ToInt32()的区别
C#中(int)、int.Parse()、int.TryParse()和Convert.ToInt32()的区别 在编程过程中,数据转换是经常要用到的,C#中数据转换的方法很多,拿将目标对象转换为整型(int)来讲,有四种方法:分别为(int)、int.Parse()、int.TryParse()和 ...
分类:Windows程序   时间:2019-04-06 09:17:56    阅读次数:134
Spring源码学习-容器BeanFactory(五) Bean的创建-探寻Bean的新生之路
写在前面 上面四篇文章讲了Spring是如何将配置文件一步一步转化为BeanDefinition的整个流程,下面就到了正式创建Bean对象实例的环节了,我们一起继续学习吧。 2.初始化Bean对象实例 仍然使用我们最开的一串代码来讲解,前四章我们说了那么多其实只是创建了BeanFactory这个容器 ...
分类:编程语言   时间:2019-04-05 22:43:46    阅读次数:198
ABAP ODATA 文字列からxstringへの変換およびその逆変換(UTF-8)
DATA(lv_str) = |Teststring|. TRY. * string -> xstring * default UTF-8 DATA(lv_xstr) = cl_abap_codepage=>convert_to( source = lv_str ). * xstring -> st... ...
分类:其他好文   时间:2019-04-05 10:45:06    阅读次数:156
LSTM(Long Short Term Memory)
长时依赖是这样的一个问题,当预测点与依赖的相关信息距离比较远的时候,就难以学到该相关信息。例如在句子”我出生在法国,……,我会说法语“中,若要预测末尾”法语“,我们需要用到上下文”法国“。理论上,递归神经网络是可以处理这样的问题的,但是实际上,常规的递归神经网络并不能很好地解决长时依赖,好的是LST ...
分类:其他好文   时间:2019-04-04 17:30:28    阅读次数:229
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