原文来自:http://www.cnblogs.com/lancidie/archive/2010/12/03/1895161.html C++引入了ostringstream.istringstream.stringstream这三个类,要使用他们创建对象就必须包含sstream.h头文件.可方便用于类型间转换,以及通过空格将字符串分割获得分割的每部分. istringstream类用于执行C++风格的串流的输入操作.  ostringstream类用于执行C++风格的串流的输出操作.  st…

IPC介绍——10个ipcs例子 semaphorearrays2010performancesystemaccess ipcs是一个uinx/linux的命令.用于报告系统的消息队列.信号量.共享内存等 .列出所有的ipcs参数: -a 他是默认选项及ipcs等效于ipcs -a [root@test ~]# ipcs -a ------ Shared Memory Segments -------- key shmid owner perms bytes nattch status root…

介绍array_multisort方法 array_multisort — 对多个数组或多维数组进行排序.其php 手册中的说明如下:  代码如下: bool array_multisort ( array &$arr [, mixed $arg = SORT_ASC [, mixed $arg = SORT_REGULAR [, mixed $... ]]] ) 参数 arr 要排序的一个 array. arg 接下来的每个参数可以是另一个 array 或者是为之前 array 排序标志选项参…

python每个文件都需要顶部注释,那今天介绍一个方法,只需要设置一次,下次新建python文件后,注释自动出现在顶部的方法 只需要在file -----settings------file and code templats----python file,空白服复制以下代码粘贴进去即可 ,下次新建文件时 会自动带出来 #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : ${DATE} ${TIME}# @Author : XXX# @Si…

From: http://www.usidcbbs.com/read-htm-tid-1898.html C++引入了ostringstream.istringstream.stringstream这三个类,要使用他们创建对象就必须包含sstream.h头文件. istringstream类用于执行C++风格的串流的输入操作. ostringstream类用于执行C风格的串流的输出操作. strstream类同时可以支持C风格的串流的输入输出操作. istringstream类是从istream…

IOS中获取各种文件的目录路径的方法 技术交流新QQ群:414971585 iphone沙箱模型的有四个文件夹,分别是什么,永久数据存储一般放在什么位置,得到模拟器的路径的简单方式是什么. documents,tmp,app,Library. (NSHomeDirectory()), 手动保存的文件在documents文件里 Nsuserdefaults保存的文件在tmp文件夹里 1.Documents 目录:您应该将所有de应用程序数据文件写入到这个目录下.这个目录用于存储用户数据或其它应该定…

前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的.不过,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了.例如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是任何高级的分类器,只要它是线性的,就没法处理,SVM 也不行.因为这样的数据本身就是线性不可分的. 对于这个数据集,我可以悄悄透露一下:我生成它的时候就是用两个半径不同的圆圈加上了少量的噪音得到的,所以,一个理想的分界应该是一个“圆圈”而不是一条线(超平面).如果用 X1 和 X2 来表示这个二维…

使用Ajax框架 1. 简化JavaScript的开发难度 2. 解决浏览器的兼容性问题 3. 简化开发流程 常用Ajax框架 Prototype 一个纯粹的JavaScript函数库,对Ajax提供良好支持 jQuery 1．非常优秀的JavaScript库,对Ajax提供了良好的支持 2．与Prototype设计思想不同的是在使用jQuery之后,开发者操作的不再是DOM对象而是jQuery对象 DWR 1.        非常专业的Java Ajax框架 2.        通过DWR框架…

依据机器学习算法如何学习数据可分为3类:有监督学习:从有标签的数据学习,得到模型参数,对测试数据正确分类:无监督学习:没有标签,计算机自己寻找输入数据可能的模型:强化学习(reinforcement learning):计算机与动态环境交互,学习错误反馈达到更优的目的. 依据机器学习期望结果来分类:分类:输入被分为N个类别的一种:回归:输出是连续值:如依据房子的大小,时间,位置来预测房子的价格:聚类:使用无监督学习将输入聚为N类:密度估计(density estimation):找到输入可能的分…

BOM介绍和window对象的方法 一.BOM对象 (浏览器对象模型 BOM) 1.window alert() confirm() prompt() setInterval() ​ setTimeout() 2.location ​ herf ​ hash ​ url ​ ... 3.screen 4.history ​ go() 二.window方法 1.alert() alert('派大星'); 2.confirm() var a = window.confirm('你确定要离开网站吗?'…