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摘要: 原创作品,出自 “深蓝的blog” 博客。欢迎转载,转载时请务必注明出处。否则有权追究版权法律责任。深蓝的blog:http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/46340515 【背景】 做数据抽取时,源端遇到多用户訪问不同所属表情况,须要使用 阅读全文
posted @ 2017-08-15 09:27 gccbuaa 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Boring count Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 360 Accepted Submission(s): 140 Pro 阅读全文
posted @ 2017-08-15 08:43 gccbuaa 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 或许你会觉得python不适合做图形界面的开发,的确如此。可是python却有一个非常美丽的图标模块:pycha,废话少说,先上图,各位看一下。 是不是效果还不错呢,当然这仅仅是一小部分图表,还有其它非常多的样例。以下我来看一下如何安装这个模块。 一、安装Pycairo 由于pycha依赖于pyca 阅读全文
posted @ 2017-08-14 21:03 gccbuaa 阅读(1862) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 0x00 本文仅解释说明蒸米大神一步一步学ROP之linux_x86篇。读者应先阅读这篇文章,遇到问题再来看我这篇文章。 阅读完这两篇文章后,我们会理解ROP(返回导向编程),DEP(堆栈不可运行),ASLR(内存地址随机化)。Stack Protector(栈保护),Memory Leak。 0x 阅读全文
posted @ 2017-08-14 20:33 gccbuaa 阅读(611) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 事件分发机制 新事件分发机制:在2.x 版本号事件处理时。将要触发的事件交给代理(delegate)处理,再通过实现代理里面的onTouchBegan等方法接收事件。最后完毕事件的响应。而在新的事件分发机制中。仅仅需通过创建一个事件监听器-用来实现各种触发后的逻辑。然后加入到事件分发器_eventD 阅读全文
posted @ 2017-08-14 19:04 gccbuaa 阅读(200) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 开心麻花: 创作灵活的喜剧团队, 长处能对各种舞台剧进行喜剧包装, 包袱不断, 笑料不会腻, 他们不全用悲情牌, 善于把喜剧填补的有血有肉, 是国内实力派的喜剧团队不容置疑. 从官方的优酷视频来看, 里面有各种喜剧的尝试, 有好有差, 他们更倾向于表达, 而不是主动去迎合观众的胃口. 小宝团队: 从 阅读全文
posted @ 2017-08-14 18:23 gccbuaa 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 对于linux系统的使用者来说怎样正确的来进行系统的分区,怎样当初对系统评估不准确的话,那么一旦系统分区不够用了。那么不得不备份,删除相关数据。重要的时候被迫还得又一次规划分区并装系统来满足需求。今天我们来写一下怎样在linux下进行LVM逻辑卷的使用,让我们自由调整分区容量。 一. LVM逻辑卷管 阅读全文
posted @ 2017-08-14 17:19 gccbuaa 阅读(472) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Traveler Nobita Time Limit: 2 Seconds Memory Limit: 65536 KB One day, Nobita used a time machine and went back to 1000 AD. He found that there are N c 阅读全文
posted @ 2017-08-14 15:49 gccbuaa 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Write a function for retrieving the total number of substring palindromes. For example the input is 'abba' then the possible palindromes= a, b, b, a, 阅读全文
posted @ 2017-08-14 14:12 gccbuaa 阅读(157) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在浏览本篇博客之前,最好先查看一下我写的还有一篇文章机器学习之初识SVM(点击可查阅哦)。这样能够更好地为了结以下内容做铺垫! 支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型:线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时。通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持 阅读全文
posted @ 2017-08-14 12:38 gccbuaa 阅读(377) 评论(0) 推荐(0)
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