就相当于一个开关,当G>S的一定电压就导通,若没有达到就没有导通. 并且注意的是D脚不能直接接电压,中间要接一个电阻. 这用是G输入,S接地,D输出. 跟三极管差不多.分N和P

原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com SQL Server是我使用时间最长的数据库,算起来已经有10年了.上世纪90年代,微软在软件开发的所有领域高歌猛进,形成了操作系统.办公软件.企业开发.游戏制作.浏览器各领域的全线垄断.那曾经是微软发展的黄金时期,至到今天,它仍然在享受着当年的红利. 在SQL Server 2000那个年代,由其功能强大,使用方便,“国人免费”等特点迅速流行起来,成为企业开发的不二选择.早期的用友.管家婆的ERP也使用此作为

微软Azure 经典模式下创建内部负载均衡(ILB) 使用之前一定要注意自己的Azure的模式,老版的为cloud service模式,新版为ARM模式(资源组模式) 本文适用于cloud service模式 一个cloud service只能有一个ILB 创建ILB的基本思路 创建一个ILB实例,作为各进入流量的流入段 添加虚拟机的终结点作为流量的接入端 设置谁发送流量到ILB的IP地址 设置谁发送流量在某些情况下可以不设置 创建步骤 步骤一.创建ILB实例 $svc="<Cloud S

目录: 前言 一.Express?纳尼?! 二.开始前的准备工作 三.测试安装之经典的Hello World 四.使用express(1)来生成一个应用程序 五.说明 前言: 本篇文章是建立在Node.js基础之上的,所以读者需要有一点Node.js基础的了解. 演示我是按照Windows操作系统来的了.Linux的其实命令都差不多,大家应该也可以发现. 我也是刚学这个,所以很多东西都是我从各大网站上照的,然后附上了我的实践操作及自己的说明吧. 有什么错误,希望大家及时指明,也请大家见谅.. 一

赠书:HTML5 Canvas 2d 编程必读的两本经典 这两年多一直在和HTML5 Canvas 打交道,也带领团队开发了世界首款基于HTML5 Canvas 的演示文档工具---AxeSlide(斧子演示,www.axeslide.com).在这个领域也积累了一些 经验,希望有机会和大家分享.今天是要给大家推荐两本这方面的书,同时会送一本书给大家. 要介绍的第一本书是我学习Canvas开发的入门书——<HTML5 Canvas核心技术:图形.动画与游戏开发>. 此书作者David Gear

前两篇体验了 QEMU 和经过 KVM 加速的 QEMU,并体验了第三方虚拟机管理工具 virt-manager,让我们见识了开源社区的强大和开源虚拟机软件的高质量和高性能.这一篇,我来剖析一下 VirtualBox.VirtualBox 号称是目前开源界最强大的虚拟机产品,在 Linux 平台上,基本上都被大家选择为首选的虚拟机软件.VirtualBox 的强大不是盖的,毕竟其后台是超有钱的 Oracle 公司.VirtualBox 的任性也不是盖的,它硬是没有使用我前文所述的那些 qemu.

Atitit MATLAB 图像处理 经典书籍attilax总结 1.1. MATLAB数字图像处理1 1.2. <MATLAB实用教程(第二版)>((美)穆尔 著)[简介_书评_在线阅读] - 当当图书.html1 1.3. 数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)2 1.1. MATLAB数字图像处理 第1章 图像处理与MATLAB2007a简介 第2章 图像的编码和解码 第3章 图像复原 第4章 图像处理的相关操作 第5章 图像频域变换 第6章 图像处理中的代数运算及几何变

我们都知道,在Windows Server 2012系列的服务器版本中都已经引入了Modern的现代界面作为默认的用户交互界面,同时满足视觉一致化,新版的服务器管理程序也做成了扁平化.因此传统的计算机(我的电脑).我的文档这些经典图标默认是不会存在于传统的经典桌面上的. 为什么会有这样的开题,微软建议大家使用新得Modern模式,你还找原先的那些东西做什么? 那么场景来了,如果是一个需要给用户定制模板的模板提供方(用户有这方面的需求),或者是用户自行拿到了只有Modern的界面服务器如何自定义经

时隔一年,继续我们的Apworks框架之旅.在接下来的文章中,我将逐渐向大家介绍如何在Visual Studio中结合Apworks框架,使用ASP.NET Web API和MVC来开发面向经典分层架构的应用程序.在这一讲中,我们首先了解一下分层架构的各个"层",以及所涉及的Visual Studio项目,然后,我们从领域模型开始,在Visual Studio中开始我们的应用程序开发之旅. 说明:虽然现在微软已经发布了Visual Studio 2015,但为了照顾广大的老版本用户,本

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 极大似然 极大似然(Maximum Likelihood)估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法.比如,我们想了解抛硬币是正面(head)的概率分布\(\theta\):那么可以通过最大似然估计方法求得.假如我们抛硬币\(10\)次,其中\(8\)次正面.\(2\)次反面:极大似然估计参数\(\theta\)值: \[ \ha

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin

在Windows Server 2008 R2系统下,IIS 7.5 + .NET Framework 4.0的运行环境,以经典模式(Classic Mode)部署一个用.NET 4.0编译的 WebAPI 程序. 这是非常简易的一个Demo,只有一个TestController和WebApiConfig,并且已确保在Global.asax的Application_Start事件中调用WebApiConfig注册路由,大体如下: using System; using System.Web.Ht

最近在读<Node入门经典>, 之前没有做笔记, 今天开始把看过自己又写了的代码放这里以免忘记. express var express = require('express') var app = express() app.get('/', function (req, res) { res.send('Hello World') }) app.listen(3000) route var http = require('http'); var url = require('url');

js的简介: JavaScript是一种能让你的网页更加生动活泼的程式语言,也是目前网页中设计中最容易学又最方便的语言. 你可以利用JavaScript轻易的做出亲切的欢迎讯息.漂亮的数字钟.有广告效果的跑马灯及简易的选举,还可以显示浏览器停留的时间.让这些特殊效果提高网页的可观性. javascript现在可以再网页上做很多很多事情,网页特效,操作dom,html5游戏(基于html5和JavaScript的结合),动画等等特效,还可以实现拉去后台数据(通过ajax),不仅可以做前台还可以做后

soChange一款多很经典的幻灯片的jQuery插件. 实例预览 引入文件 <link rel="stylesheet" type="text/css" media="all" href="style.css" /> <script type="text/javascript" src="jquery1.4.2.min.js"></script> &

第一次写博,还蛮激动... 看到了三题经典题型,就我目前的认识对此题进行总结.如有错误,敬请指正 首先,我们先明确一下JS引擎的工作步骤: js引擎工作分为两步: 1.将这个js中的变量和函数声明保存到当前(注意,是当前)执行环境的变量对象中 2.再逐行解析执行js.当看到一个函数或一个变量时,js引擎就会去查询 这个函数或变量是在哪里定义的 查询的方式有两种: a.按作用域链查找:先在当前执行环境查询这个变量或程序,如果没有,就到父执行环境 中查找,还没有就继续向上查找,一直到window b

Java中的经典算法之冒泡排序(Bubble Sort) 神话丿小王子的博客主页 原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换至右端. 思路:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面.即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后.然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后.重复第一趟步骤,直至全部排序完成. 举例说明:要排序数组:int[] arr={6,3,8,2,9,1}; 第一趟排序: 比较,6大于3,交换位置

经典的Fibonacci数的问题 主要想展示一下迭代与递归,以及尾递归的三种写法,以及他们各自的时间性能. public class Fibonacci { /*迭代*/ public static int process_loop(int n) { if (n == 0 || n == 1) { return 1; } int a = 1, b = 1; int i = 1; while (i < n) { i++; int t = b; b = a + t; a = t; } return

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的