大约有 1,600 项符合查询结果(耗时:0.0093秒) [XML]

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第一个Hello,OS World操作系统 - 操作系统(内核) - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...区 DB 2 ; 共有多少FAT表 DW 224 ; 根目录文件数最大 DW 2880 ; 扇区总数 DB 0xf0 ; 介质描述符 DW 9 ; 每FAT扇区数 DW 18 ; 每磁道扇区数 DW 2 ; 磁头数(面数) DD 0 ; 隐藏扇区数 DD 2880 ; 若上面“扇区总数...
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Memcached下一站:HandlerSocket! - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...rSocket!目前使用MySQL的网站,多半同时使用Memcached作为键缓存。虽然这样的架构极其流行,有众多的案例,但过于依赖Memcached,无形中让Memcach...目前使用MySQL的网站,多半同时使用Memcached作为键缓存。虽然这样的架构极其流...
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理解Python的 with 语句 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...是魔法,Python对with的处理还很聪明。基本思想是with所求的对象必须有一个__enter__()方法,一个__exit__()方法。 After the statement that follows with is evaluated, the __enter__() function on the resulting object is called. The value returned by this function is ...
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初窥InnoDB的Memcached插件 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...响较大,简单点说就是控制事务提交的频率,MySQL的缺省均为1,也就是说每次都提交,这主要是从安全性考虑的,大家可以依照自己的情况来调整。 差不多了,此时Memcached端口应该准备就绪了,你可以试试看: shell> echo "st...
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【最全】CSS响应式布局的5种实现方式 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...ss="box"></div> </body> 1、在实际开发中,常用的响应断点阈设定 (括号后面是样式的缩写) <576px (Extra small) >=576px (Small --- sm) >=769px (Medium --- md) >=992px (Large --- lg) >=1200px (X-Large --- xl) >=1400px (XX-Large ---- xxl)...
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从估5千万到一无所有 90后的他感觉梦境一场 - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++...

从估5千万到一无所有 90后的他感觉梦境一场从一家估达5000万的公司CEO到一无所有,夏军只用了一夜。如今,从零重新回到收支平衡,他也只用了三个月时间。A轮没谈成,天使撤资了 “创业就是一条艰苦之路,尤其对于90...
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VC窗口刷新InvalidateRect和UpdateWindow - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...,比如,第一次创建窗口,改变了窗口的大小,最大化,最小化等等(其实这些事件发生时会调用UpdateWindow函数,由该函数发送WM_PAINT消息),它会向用户程序发送一个WM_PAINT消息。窗口过程收到WM_PAINT消息后,并不代表整个客户...
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C++实现一款简单完整的聊天室服务器+客户端 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

... CDialog::OnSysCommand(nID, lParam); } } // 如果向对话框添加最小化按钮,则需要下面的代码 // 来绘制该图标。对于使用文档/视图模型的 MFC 应用程序, // 这将由框架自动完成。 void CClientDlg::OnPaint() { if (IsIconic()) { CPaintDC ...
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C#操作XML小结 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...Before(node,root.ChildeNodes[i]); //为指定节点的新建属性并赋 node.SetAttribute("id","11111"); //为指定节点添加子节点 root.AppendChild(node); //获取指定节点的指定属性 string id=node.Attributes["id"].Value; //获取指定节点中的文本 string ...
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从源代码剖析Mahout推荐引擎 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...利用欧式距离d定义的相似度s,s=1 / (1+d)。 范围:[0,1],越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似度越大。 说明:同皮尔森相似度一样,该相似度也没有考虑重叠数对结果的影响,同样地,Mahout通过增加一个枚举类型(Weig...