界面开发小八哥
界面开发小八哥

界面控件DevExpress WPF数据编辑器组件，让数据处理更灵活！（一）

界面控件DevExpress WPF编辑器库可以帮助用户提供直观的用户体验，具有无与伦比的运行时选项和灵活性。WPF数据编辑器提供了全面的掩码和数据验证支持，可以独立使用，也可以作为容器控件(如DevExpress WPF Grid和WPF TreeList)中的单元格编辑器使用。

DevExpress WPF拥有120+个控件和库，将帮助您交付满足甚至超出企业需求的高性能业务应用程序。通过DevExpress WPF能创建有着强大互动功能的XAML基础应用程序，这些应用程序专注于当代客户的需求和构建未来新一代支持触摸的解决方案。

DevExpress WPF v23.1正式版下载(Q技术交流：523159565）

WPF数据表单
创建直观的输入表单

DevExpress WPF数据编辑库附带了一组全面的文本、日期-时间、布尔和数字数据编辑器，该库包括以下自定义选项，因此用户可以构建最佳并提供直观（且易于使用）的用户体验！

  • 输入掩码和自动完成选项
  • 值格式化和值解析
  • 错误检测设置
  • 剪贴板操作和快捷方式支持
  • 完全可定制的UI外观和操作
  • 嵌入式按钮，上下文菜单，工具提示，以及更多…

界面控件DevExpress WPF数据编辑器组件，让数据处理更灵活！（一）_第1张图片

高性能编辑
具有众多UI选项的超快速数据查找

为了最大限度地提高灵活性和UI性能，DevExpress WPF数据查找使用嵌入式网格向最终用户显示查找信息。通过多种数据加载选项，WPF查找控件允许用户以极快的速度在数十万行中显示和可视化地塑造查找数据。在WPF查找中使用的嵌入式Data Grid控件允许您按需加载数据，并在适当的时候将耗时的数据塑造操作移动到服务器(服务器模式)。

我们的WPF查找控件是强大的UI元素，有许多UI选项，包括：

  • 多列显示选项
  • 自动完成/自动建议/自动过滤
  • 自动搜索和区分大小写搜索
  • 排序，分组，过滤，数据聚合
  • Token模式

界面控件DevExpress WPF数据编辑器组件，让数据处理更灵活！（一）_第2张图片

WPF Dropdowns & Lists
数据输入和方便的记录选择

从多选择列表组件到弹出式图库和多用途下拉控件，WPF数据编辑器库包含了创建优质用户体验所需的功能。该库包括以下基于下拉/列表的WPF UI组件：

  • WPF Combobox, Checked/Radio Combobox, Token Combobox
  • WPF Listbox, Checked Listbox, Radio Listbox
  • WPF Popup Gallery 和 Popup Container
  • WPF Font Editor

界面控件DevExpress WPF数据编辑器组件，让数据处理更灵活！（一）_第3张图片

WPF图像和颜色编辑器
轻松加载、保存和选择图像

使用以下WPF UI控件，您可以显示图像、选择颜色并从相机捕获图像来进行进一步的图像处理。

  • 图像&弹出图像编辑与网络摄像头的支持
  • 颜色和弹出颜色选择器
  • 刷新和弹出式刷编辑器
  • 相机控件

您可以加载/保存BMP, JPEG, GIF或PNG格式的图像。

界面控件DevExpress WPF数据编辑器组件，让数据处理更灵活！（一）_第4张图片

WPF进度指标器和迷你图
沟通应用状态和可视化数据

为了帮助沟通应用程序状态并为数据密集型操作提供反馈，DevExpress WPF数据编辑器库提供了两个不同的进度指示器组件(进度条和Marquee/Indeterminate进度条)。

为了帮助可视化WPF应用程序中的数据趋势，DevExpress WPF数据编辑器库包括一个Sparkline控件，具有数十个外观选项和以下图表类型：

  • Area
  • Bar
  • Area
  • Win/Loss

界面控件DevExpress WPF数据编辑器组件，让数据处理更灵活！（一）_第5张图片

你可能感兴趣的:(wpf,信息可视化,devexpress,界面开发)

  • JavaScript 树形菜单总结 Auscy microsoft
    树形菜单是前端开发中常见的交互组件，用于展示具有层级关系的数据（如文件目录、分类列表、组织架构等）。以下从核心概念、实现方式、常见功能及优化方向等方面进行总结。一、核心概念层级结构：数据以父子嵌套形式存在，如{id:1,children:[{id:2}]}。节点：树形结构的基本单元，包含自身信息及子节点（若有）。展开/折叠：子节点的显示与隐藏切换，是树形菜单的核心交互。递归渲染：因数据层级不固定，
  • 全面触摸屏输入法设计与实现 长野君
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：触摸屏输入法是针对触摸设备优化的文字输入方案，包括虚拟键盘、手写、语音识别和手势等多种输入方式。本方案通过提供主程序文件、用户手册、界面截图、示例图、说明文本和音效文件，旨在为用户提供一个完整的、多样的文字输入体验。开发者通过持续优化算法和用户界面，使用户在无物理键盘环境下也能高效准确地进行文字输入。1.触摸屏输入法概述简介在现代信息技术飞速发展的今天，触摸屏
  • 高效批量单词翻译工具的设计与应用
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在信息技术飞速发展的今天，批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力，大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件，并运行翻译程序，即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎，利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译，并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解
  • ARM嵌入式可编程控制器技术开发 拉勾科研工作室 arm开发
    PLC自动化设计|毕业设计指导|工业自动化解决方案✨专业领域：PLC程序设计与调试工业自动化控制系统HMI人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具：西门子S7系列PLC编程三菱/欧姆龙PLC应用触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容：PLC控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图绘制控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计✅具体问题可以
  • 基于链家网的二手房数据采集清洗与可视化分析 Mint_Datazzh 项目selenium网络爬虫
    个人学习内容笔记，仅供参考。项目链接：https://gitee.com/rongwu651/lianjia原文链接：基于链家网的二手房数据采集清洗与可视化分析–笔墨云烟研究内容该课题的主要目的是通过将二手房网站上的存量与已销售房源，构建一个二手房市场行情情况与房源特点的可视化平台。该平台通过HTML架构和Echarts完成可视化的搭建。因此，该课题的主要研究内容就是如何利用相关技术设计并实现这样
  • npm proxy setting kjndppl [Node.jsJavaScriptnpmhttpsproxypassword
    清理npmconfigdeletehttp-proxynpmconfigdeletehttps-proxy具体设置步骤如下：1.执行npmconfig后，将看到下一行提示信息npmconfigls-ltoshowalldefaults.2.执行npmconfigls-l后，在一大长串的settign中找出userconfig项(大概位于倒数第4项)[b]userconfig[/b]="C:\\Us
  • 前端 NPM 包的依赖可视化分析工具推荐 前端视界 前端艺匠馆前端npmarcgisai
    前端NPM包的依赖可视化分析工具推荐关键词：NPM、依赖管理、可视化分析、前端工程、包管理、依赖冲突、性能优化摘要：本文将深入探讨前端开发中NPM包依赖可视化分析的重要性，介绍5款主流工具的使用方法和特点，并通过实际案例展示如何利用这些工具优化项目依赖结构、解决版本冲突问题以及提升构建性能。文章将帮助开发者更好地理解和掌控项目依赖关系，提高开发效率和项目可维护性。背景介绍目的和范围本文旨在为前端开
  • cesium添加原生MVT矢量瓦片方案 zhu_zhu_xia cesiumvuearcgiscesiumwebgljavascript
    项目中需要基于cesium接入mvt格式的服务并支持属性拾取查询，通过一系列预研测试，最后选择cesium-mvt-imagery-provider开源插件完成，关键源码信息如下：npmicesiumcesium-mvt-imagery-provider//安装依赖包//加载图层importCesiumMVTImageryProviderfrom"cesium-mvt-imagery-provid
  • 小林渗透入门：burpsuite+proxifier抓取小程序流量 ξ流ぁ星ぷ132 小程序web安全安全性测试网络安全安全
    目录前提：代理：proxifier：步骤：bp证书安装bp设置代理端口：proxifier设置规则：proxifier应用规则：结果：前提：在介绍这两个工具具体实现方法之前，有个很重要的技术必须要大概了解才行---代理。代理：个人觉得代理，简而言之，就是在你和服务器中间的一个中间人，来转达信息。那为什么要代理呢，因为这里的burpsuite要抓包，burpsuite只有做为中间代理人才可以进行拦截
  • 玩转Docker | 使用Docker部署gopeed下载工具 心随_风动 玩转Dockerdocker容器运维
    玩转Docker|使用Docker部署gopeed下载工具前言一、gopeed介绍Gopeed简介主要特点二、系统要求环境要求环境检查Docker版本检查检查操作系统版本三、部署gopeed服务下载镜像创建容器检查容器状态检查服务端口安全设置四、访问gopeed应用五、测试与下载六、总结前言在当今信息爆炸的时代，高效地获取和管理网络资源变得尤为重要。无论是下载大型文件还是进行日常的数据传输，一个稳
  • android查看so路径
    之前遇到过一个问题，apk中有一个so无法确定其路径，是由哪个依赖引入的，网上查询一番后这里记录一下。build.gradle中添加如下任务//列出所有包含有so文件的库信息tasks.whenTaskAdded{task->if(task.name=='mergeDebugNativeLibs'){//如果是有多个flavor，则用mergeFlavorDebugNativeLibs的形式tas
  • Docker指定网桥和指定网桥IP
    $dockernetworklsNETWORKIDNAMEDRIVER7fca4eb8c647bridgebridge9f904ee27bf5nonenullcf03ee007fb4hosthostBridge默认bridge网络,我们可以使用dockernetworkinspect命令查看返回的网络信息，我们使用dockerrun命令是将网络自动应用到新的容器Host如果是hosts模式，启动容
  • NGS测序基础梳理01-文库构建（Library Preparation） qq_21478261 #生物信息生物学
    本文介绍Illumina测序平台文库构建（LibraryPreparation）步骤，文库结构。写作时间：2020.05。推荐阅读：10W字《Python可视化教程1.0》来了！一份由公众号「pythonic生物人」精心制作的PythonMatplotlib可视化系统教程，105页PDFhttps://mp.weixin.qq.com/s/QaSmucuVsS_DR-klfpE3-Q10W字《Rg
  • Linux中LVM逻辑卷扩容
    在Linux系统中对根目录所在的LVM逻辑卷进行扩容，需要依次完成物理卷扩容➔卷组扩容➔逻辑卷扩容➔文件系统扩容四个步骤。以下是详细操作流程：一、确认当前磁盘和LVM状态#1.查看磁盘空间使用情况df-h/#2.查看块设备及LVM层级关系lsblk#3.查看LVM详细信息（物理卷PV、卷组VG、逻辑卷LV）pvdisplayvgdisplaylvdisplay二、扩容物理卷（PV）场景1：已有未分
  • 什么是OA系统？使用OA系统对企业有哪些好处？
    OA系统（OfficeAutomationSystem），即办公自动化系统，是将现代化办公和计算机网络功能结合起来的一种新型的办公方式。是现代企业管理中一种重要的信息化工具，它通过计算机技术、网络技术和数据库技术等手段，实现企业内部办公流程的自动化和信息化管理。使企业的信息交流更加顺畅，办公流程更加高效，从而提高企业的运营效率和管理水平。一、主要功能1.文档管理文档存储与检索：OA系统可以集中存储
  • .NET中的强名称和签名机制
    .NET中的强名称（StrongName）和签名机制是.NETFramework引入的一种安全性和版本控制机制。以下是关于.NET中强名称和签名机制的详细解释：强名称定义：强名称是由程序集的标识加上公钥和数字签名组成的。程序集的标识包括简单文本名称、版本号和区域性信息（如果提供的话）。作用：强名称主要用于确保程序集的唯一性和完整性。通过签发具有强名称的程序集，可以确保名称的全局唯一性，防止名称冲突
  • LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
    LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • .NET中的安全性之数字签名、数字证书、强签名程序集、反编译 hezudao25 NET.netassembly加密算法referenceheader
    本文将探讨数字签名、数字证书、强签名程序集、反编译等以及它们在.NET中的运用（一些概念并不局限于.NET在其它技术、平台中也存在）。1.数字签名数字签名又称为公钥数字签名，或者电子签章等，它借助公钥加密技术实现。数字签名技术主要涉及公钥、私钥、非对称加密算法。1.1公钥与私钥公钥是公开的钥匙，私钥则是与公钥匹配的严格保护的私有密钥；私钥加密的信息只有公钥可以解开，反之亦然。在VisualStud
  • GoView 强势入驻 GitCode：拖拽低代码，打造高颜值数据大屏 GitCode 代码君 gitcode低代码开源
    信息可视化时代，数字大屏日益成为展示核心KPI、运营状态、监控预警的主流形式。然而，用传统方式开发一个定制化数字大屏需要解决多少问题？1.繁复的数据源集成，各种不同的协议和格式……2.让人晕头转向的可视化逻辑，调动艰难的样式、布局、动画，和往往难以统一的风格3.牵一发而动全身的代码结构，就想换个主题色结果开启的全局CSS大冒险……现在，一个开源项目即可搞定上述问题——拖拽式低代码数字可视化平台Go
  • 为Layui Table组件添加前端搜索功能 caifox菜狐狸 JavaScript学习之旅：从新手到专家前端layuijavascripttable前端搜索表格搜索前端框架
    在现代Web开发中，数据展示和交互功能是构建高效、用户友好界面的关键要素之一。Layui作为一款广受欢迎的前端UI框架，以其简洁的代码、丰富的组件和强大的功能，为开发者提供了极大的便利。其中，Layui的Table组件更是以其强大的数据展示能力和灵活的配置选项，成为了许多项目中不可或缺的部分。然而，在实际应用中，仅仅展示数据往往是不够的。用户通常需要根据自己的需求快速查找特定信息，这就需要为表格添
  • .NET 一款基于BGInfo的红队内网渗透工具 dot.Net安全矩阵 网络.net安全.netcoreweb安全矩阵
    01阅读须知此文所提供的信息只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等（包括但不限于）进行检测或维护参考，未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他方面02基本介绍在内网渗透过程中，白名单绕过是红队常见的技术需求。Sharp4Bginfo.exe是一款基于微软签名工具
  • LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
    LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
  • Java Web 之 Session 详解 艾伦~耶格尔 java开发语言后端前端session
    在JavaWeb开发中，Session就像网站的专属记忆管家，为每个用户保管着重要的信息和状态，确保用户在网站的旅程顺畅无阻。场景一：想象你去一家大型超市购物，推着购物车挑选商品。这个购物车就如同Session，它记录了你的购物信息，方便你在结账时一次性结算。场景二：你在玩一个在线游戏，登录账号后，你的游戏进度、等级、装备等信息都会被保存在Session中，即使你中途关闭游戏，下次登录时依然可以继
  • 视频分析：让AI看懂动态画面 随机森林404 计算机视觉音视频人工智能microsoft
    引言：动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代，视频已成为最主要的媒介形式。据统计，每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台，而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容，传统的人工处理方式已无法满足需求，这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力，使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容，这一突破正在彻底改变我们与视
  • iOS 获取Wifi信息
    背景智能硬件入网的时候，硬件端通常需要通过WiFi入网，这种情况，可能需要App获取WiFi信息，来做WiFi匹配，同时也可以减少用户填写的信息。智能硬件WiFi入网方式利用HomeKit流程入网，然后利用Boujour绑定设备App连接硬件WiFi,将有网WiFi的信息通过http或者蓝牙方式发送给硬件（需要用户选择wifi，且可能有网WiFi是硬件不支持的，比如部分硬件不支持5GWiFi）部分
  • 2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43（题目+回答） 独行soc 2025年护网面试职场和发展linux科技渗透测试安全护网
    安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)431.自我介绍与职业规划2.Webshell源码级检测方案3.2025年新型Web漏洞TOP54.渗透中的高价值攻击点5.智能Fuzz平台架构设计6.堆栈溢出攻防演进7.插桩技术实战应用8.二进制安全能力矩阵9.C语言内存管理精要10.Pyth
  • Python爬虫实战：利用最新技术爬取B站直播数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言html百度
    1.B站直播数据爬取概述B站(哔哩哔哩)是中国最大的年轻人文化社区和视频平台之一，其直播业务近年来发展迅速。爬取B站直播数据可以帮助我们分析直播市场趋势、热门主播排行、观众喜好等有价值的信息。常见的B站直播数据类型包括：直播间基本信息(标题、分类、主播信息)实时观看人数与弹幕数据礼物打赏数据直播历史记录分区热门直播数据本文将重点介绍如何获取直播间基本信息和分区热门直播数据。2.环境准备与工具选择2
  • 基于Python的智能公示信息监控爬虫系统开发实战 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言音视频搜索引擎scrapy
    摘要本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的公示信息监控爬虫系统。系统采用最新技术栈，包括异步爬取、智能解析、反反爬策略等，能够自动监控各类政府网站、企业公示平台的更新信息。文章从系统设计到具体实现，提供了完整的代码示例和详细的技术解析，帮助读者掌握大规模公示信息采集的核心技术。关键词：Python爬虫、公示监控、信息采集、异步爬取、智能解析1.引言在数字化时代，各类公示信息（如政府采购、
  • 基于Python的Google Scholar学术论文爬虫实战：最新技术与完整代码解析 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言学习scrapy
    摘要本文详细介绍如何使用Python构建一个高效的GoogleScholar爬虫系统，包括代理设置、反反爬策略、数据解析与存储等核心技术。文章涵盖最新Python爬虫技术栈（如Playwright、异步IO等），提供完整可运行的代码示例，并讨论学术爬虫的伦理与法律问题。通过本教程，读者将掌握从GoogleScholar批量获取学术论文信息的高级爬虫技术。关键词：Python爬虫、GoogleSch
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他