摘要：
2016-1-1最新版本的linphone-android在mac上顺利通过，同时建立了IDEA工程 阅读全文
posted @ 2016-01-04 10:42
devilteam2006
阅读(790)
评论(7)
推荐(0)
摘要：
LinphoneLauncherActivity 是APP的入口组件，在这个组件里，它会启动LinphoneService这个后台服务，然后不断地判断这个后台服务是否已经启动完毕，如果已经启动完毕后，才让APP进入直接的功能组件LinphoneActivity。 LinphoneService是标准 阅读全文
posted @ 2018-01-22 22:51
devilteam2006
阅读(1200)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Data often trickles in and is added to an existing data store for further usage, such as analytics, processing, and serving. Many HBase use cases fall in this category—using HBase as the data store th... 阅读全文
posted @ 2013-12-23 20:08
devilteam2006
阅读(556)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
这里的文描述了关于SQLAlchemy的的SQL渲染引擎的相关内容，包括数据库API的集成，事务的集成和数据架构描述服务。与以领域为中心的ORM使用模式相反，SQL表达式语言提供了一个数据构架为中心的使用模式。 首先请阅读: SQL表达语言指南 SQL内置的内容: SQL表达式API 引擎,连接,缓冲池: 引擎配置 |连接,事务 | 连接池 数据构架定义: 数据表和数据列... 阅读全文
posted @ 2013-12-23 19:58
devilteam2006
阅读(998)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
接下来，我们将会对对象关系映射器进行全面的介绍和描述。如果你想用它为你的应用程序构建更高层次的SQL操作模式，以及为你的Python对象提供自动化的持久性功能，那么首先进行下列教程的学习吧。 首先请看: 对象关系理论指南 ORM的基本配置: 映射器的配置 | 关联的配置 | 继承映射 | 对象集合的高级配置 配置的扩展: 声名式的扩展 |辅助代理 | 混合属性 | 可变标量 |... 阅读全文
posted @ 2013-12-23 19:57
devilteam2006
阅读(820)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
SQLAlchemy 阅读全文
posted @ 2013-12-23 19:55
devilteam2006
阅读(1557)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Search is the act of locating information you care about: for example, searching for pages in a textbook that contain the topic you want to read about, or for web pages that have the information you’r... 阅读全文
posted @ 2013-12-22 19:47
devilteam2006
阅读(294)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Sometimes the best way to understand a software product is to look at how it’s used. The kinds of problems it solves and how those solutions fit into a larger application architecture can tell you a l... 阅读全文
posted @ 2013-12-19 20:35
devilteam2006
阅读(262)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Pretend that you’re working on an open source project for searching the web by crawling websites and indexing them. You have an implementation that works on a small cluster of machines but requires a ... 阅读全文
posted @ 2013-12-17 21:42
devilteam2006
阅读(174)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
As we now know, many prominent internet companies, most notably Google, Amazon, Yahoo!, and Facebook, were on the forefront of this explosion of data. Some generated their own data, and others collect... 阅读全文
posted @ 2013-12-15 20:20
devilteam2006
阅读(190)
评论(0)
推荐(1)
浙公网安备 33010602011771号