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CGRidCtrl控件 学习心得 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...。可以将其看做上是在CListCtrl基础上的定制和延伸。目 录
1 引言... 1
1.1 目的... 1
1.2 参考资料... 1
2 Grid控件介绍... 1
2.1 功能介绍... 1
2.2 框架介绍... 2
2.3 主要类介绍... 4
2.3.1 CGridCtrl类... 4
...
Git 工具 - 子模块(submodule)：一个仓库包含另一个仓库 - 开源 & Github -...
... 子模块允许你将一个 Git 仓库作为另一个 Git 仓库的子目录。 它能让你将另一个仓库克隆到自己的项目中，同时还保持提交的独立。
开始使用子模块
我们将要演示如何在一个被分成一个主项目与几个子项目的项目上开发...
Linux反编译全攻略 - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...名字可随便写，在程序中输入上面的注册码，成功！
补丁和注册机代码就不发作者了。
全文完 *转载请注明来自看雪论坛@PEdiy.comlinux 反编译 全攻略
C++并发编程（中文版） - 文档下载 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...并发… 1
1.1.1 计算机系统的并发… 1
1.1.2 并发的方法… 3
1.2 为什么使用并发… 4
1.2.1 因划分重点而使用并发… 5
1.2.2 为了提高性能而使用并发… 5
1.2.3 什么时候不使用并发… 6
1.3 在C++中使用并发和多线程… 7
1.3.1 多线程...
Objective-C 2.0 Mac和iOS开发实践指南 PDF扫描版 - 文档下载 - 清泛网 - ...
...C的基础
1.1. C程序的结构
1.1.1. main函数
1.1.2 格式化
1.1.3 注释
1.1.4 变量和函数名
1.1.5 命名惯例
1.1.6 文件
1.2 变量
1.2.1. 整数类型
1.2.2 浮点类型
1.2.3 真值
1.2.4 初始化
1.2.5 指针
1.2.6 数组
1.2.7 字符串
1.2.8 结构
1.2.9 typede...
How do I make a matrix from a list of vectors in R?
...ne option is to use do.call():
> do.call(rbind, a)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 1 1 2 3 4 5
[2,] 2 1 2 3 4 5
[3,] 3 1 2 3 4 5
[4,] 4 1 2 3 4 5
[5,] 5 1 2 3 4 5
[6,] 6 1 2 3 ...
Summarizing multiple columns with dplyr? [duplicate]
...df %>% group_by(grp) %>% summarise_all(list(mean))
#> # A tibble: 3 x 5
#> grp a b c d
#> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 3.08 2.98 2.98 2.91
#> 2 2 3.03 3.04 2.97 2.87
#> 3 3 2.85 2.95 2.95 3.06...
Linux下安装项目管理工具Redmine - 开源 & Github - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...
# wget http://rubyforge.org/frs/download.php/60718/rubygems-1.3.5.tgz
# tar zxvf rubygems-1.3.5.tgz
# cd rubygems-1.3.5
# ruby setup.rb
3、Rake安装
# gem install rake //直接使用gem命令安装rake.
//也可以下载安装地址：http://rubyforge.org/...
Calculate difference in keys contained in two Python dictionaries
...
234
You can use set operations on the keys:
diff = set(dictb.keys()) - set(dicta.keys())
Here is...
Determine the data types of a data frame's columns
...o use ?str(). To explore some examples, let's make some data:
set.seed(3221) # this makes the example exactly reproducible
my.data <- data.frame(y=rnorm(5),
x1=c(1:5),
x2=c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE),
X3=letters[1:5])
...