总结:网格布局.很简单,首先要new一个   this.setlayout(new GriedLayout(3,5));里面是行数和列数 package clientFrame; //网格布局练习 import java.awt.BorderLayout; import java.awt.GridLayout; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JButton; public class Wang extends JFrame { JBu

2014 年 3 月 20 日到 4 月 25 日期间,CSDN 通过在线问卷渠道进行了中国软件开发者调查,本次调查问卷得到了近万名开发者踊跃支持.日前这份调查报告已经出炉,CSDN 将就调查结果连续撰稿,为大家解读当前中国软件开发者形势. 首先需要指出的是,本次调查中,受访者男性占 9 成以上,年龄主要集中在 21-35 岁,学历以本科为主(为 64.09%),开发经验在 5 年以内的占大多数. 从调查数据来看,从业时间越长的人群中,女性比例开始走低,其中从业 15 年以上的女性开发者在样本中

1.GUI设计 Java使用AWT和Swing类完成图形用户界面编程,AWT全称是Abstract Window Toolkit,即抽象窗口工具集,它是Sun最早提供的GUI库,只是这个库功能比较有限,后来又提供了Swing库.通过使用AWT和Swing提供的图形界面组件库,就可以基于图形界面的程序.只有界面是不够的,为了实现图形用户界面与用户交互操作,Java提供了事件处理,用于响应用户的操作. GUI Graphics User Interface 简称GUI,图形用户界面,Java提供了基

Grid是什么? Grid 翻译成中文是格栅系统,不过还是不好理解,理解为一行12个格子可能更容易些.Grid可以把一行内容最多分成12个格子,而且可以根据需要来合并这12个格子中的其中某些格子.下面是一个示意图.这样做有什么好处呢?最大的好处就是方便排版. 举个例子,我现在要在每一行设置三个元素,我想让这三个元素在页面中占据相同的宽度,也就是把页面三等分,那么,我们就可以用 Grid 系统来处理,三个元素都设置为 span 4即可以. Grid 的基础用法: 四个层级: Grid系统有四个层级

学习要点 关于AWT AWT容器 布局管理器 AWT组件 事件处理 关于AWT java.awt包与子包 AWT软件包 说明 import  java.awt.*; 基本组件使用工具 import  java.awt.color.*; 颜色空间 import  java.awt.datatransfer.*; 剪贴板和数据传输 import  java.awt.dnd.*; 拖放 import  java.awt.event.*; 事件类型和监听器 import  java.awt.font.*

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分 从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的

我们生活在一个纷繁复杂的数字世界中,每天都在信息海洋中遨游.如果不想被其淹没,继而成为别人思想的傀儡,就有必要对你接受的信息进行批判.筛选,自己决定该相信什么不该相信什么,进而形成自己的观点,而不是一味听信教科书.报纸.因特网.某专家.某主持人.某作家的说辞.这个时候我们迫切希望学会的一项技能应该就是——批判性思维. 那么什么是批判性思维?批判性思维包括一系列提出相关批判性问题的意识,以及在适当的时机对这些问题回答的能力和意愿. 在学习批判性思维之前先介绍两个相关的概念:海绵式思维和淘金式思维.

前段时间我在办公网搭建了一套mesos平台,用于docker 集群相关的调研和测试,mesos + marathon + docker 架构运行正常.但是在启用了chronos后,marathon无法再部署新的app. 查看 http://master1:5050/#/frameworks,发现 chronos 把所有资源都占用了.判断是此原因造成 marathon 无法部署新app. 通过查询参考文档,我按照如下设置把系统资源按比例分配给marathon和chronos,之后marathon又

原文转自:http://www.w3cplus.com/css3/flexbox-basics.html 简介 在很多方面HTML和CSS是一个强大的内容发布机制——易学.灵活和强大.但复杂的布局是他不擅长的.如果你想创建一个简单的图片与文本的布局,那么还算简单,但是制作一个复杂的多列布局,要做的众多浏览器的兼容一致那还是很复杂的.我们通常都是使用浮动或者其他方法来实现这个目的,而其中出现的bug和浏览器的差异性使用对布局失去兴趣. 为了应对这种情况,CSS3包含了许多模块,使用不同的布局更加容

继上周五放出第一篇中国软件开发者调查报告后,很多初学者和开发者翘首以盼第二篇.第三篇报告--希望这些调查报告能够给他们带来指导,解决他们的疑惑.确定他们的学习和使用信心.经过笔者在周末的努力,内容更加丰富的中国软件开发者第二篇调查报告来了. 在开头要指出的是,一些调查"前情"就不再赘述了,有需要的同学可以去看第一篇文章<2014 中国软件开发者调查:Java 最受欢迎第二语言 JS 使用比例最高>. 笔者在调查报告的第一篇文章中指出了,Java 是最受欢迎的编程语言,而 J

功能测试,简单的理解就是黑盒测试,就是检测黑盒子,找到里面存在的缺陷. 功能测试新人学习计划: 1. 对于产品的学习---站在客户的角度学习产品.看待问题 测试人员不是简单地按照开发人员的设计文档去撰写测试相关文档,对于设计文档的准确性同样负有责任.测试人员需要认真学习需求说明书,审核设计文档.同时,要站在客户的角度去理解功能设计是否合理. 2. 熟悉各种测试文档:对比自己的测试角度与思维,一边提高自己对功能测试的认识,也一边提升自己的测试能力. 3. 了解功能测试的流程:瀑布模型与敏捷开发模式

Flexbox通常能让我们更好的操作他的子元素布局,例如: 如果元素容器没有足够的空间,我们无需计算每个元素的宽度,就可以设置他们在同一行: 可以快速让他们布局在一列: 可以方便让他们对齐容器的左.右.中间等: 无需修改结构就可以改变他们的显示顺序: 如果元素容器设置百分比和视窗大小改变,不用提心未指定元素的确切宽度而破坏布局,因为容器中的每个子元素都可以自动分配容器的宽度或高度的比例. 听起来相当有用,不是吗?接下来让我们更详细的探索它. 注:这篇文章使用的是Flexbox最后语法,目前支持浏

题意 给出n个杯子与初始其中有多少水 “同时”进行如下指令 将其中的水同时分入所指定的杯子 进行x次后 输出杯子剩余水量 队友想出应该是一道快速幂 但并不是过去的用初始杯子的水组成的矩阵乘某个矩阵 可以假想 我们同时拿出所有的水 然后按照要求以一个比例分入要求的杯子 那么 设置基数矩阵c[i][k] 那么beizi[i]=初始杯子[k]*c[i][k] i:1~n k:1~n 等式中的c矩阵是经过快速幂乘后的矩阵 然而..很幸福的wa了.. 后来队友重打 发现了一个错误:当轮到设置某个杯子的指令

App Store Review Guidelines APP审核指南:https://developer.apple.com/app-store/review/guidelines/ 本文是自主翻译,如有不妥之处,还请查看英文原版. Table of Contents Terms and conditions Functionality Metadata Location Push Notifications Game Center Advertising Trademarks and tra

在详细阅读这篇文章之前,我们很有必要先了解flexbox的几个常用术语,这样有助于大家对后文的理解. 伸缩容器:一个设有“display:flex”或“display:inline-flex”的元素 伸缩项目:伸缩容器的子元素 主轴.主轴方向:用户代理沿着一个伸缩容器的主轴配置伸缩项目,主轴是主轴方向的延伸. 主轴起点.主轴终点:伸缩项目的配置从容器的主轴起点边开始,往主轴终点边结束. 主轴长度.主轴长度属性:伸缩项目的在主轴方向的宽度或高度就是项目的主轴长度,伸缩项目的主轴长度属性是width

弹性框布局 (flexbox) 添加了级联样式表级别 2 修订版 1 (CSS2.1) 中定义的四个基本布局模式:块布局.内联布局.表格布局和定位布局.使用弹性框布局功能,你可以更加轻松地设计复杂网页布局,并且可以在屏幕和浏览器窗口大小发生变化时进行调整以保持元素的相对位置和大小. 弹性框可减少对浮动和表格布局(难以正确定位和调节大小)的依赖. 弹性框布局的好处,例如: 构建这样一种布局—即使屏幕和浏览器窗口大小发生改变也可灵活调整—,但包含彼此的相对位置和大小保持不变的元素(如图像或控件).

最大似然估计: 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:“模型已定,参数未知”.简单而言,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的均值与方差未知.我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高,但是可以通过采样,获取部分人的身高,然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差. 最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设,就是所有的采样都是独立同分布的.下面我们具体描述一下最大似然估计: 首先,假设为独立同分布的采样,θ为模型参数,f为

最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计.与最大似然估计类似,但是最大的不同时,最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中.故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计. 首先,我们回顾上篇文章中的最大似然估计,假设x为独立同分布的采样,θ为模型参数,f为我们所使用的模型.那么最大似然估计可以表示为: 现在,假设θ的先验分布为g.通过贝叶斯理论,对于θ的后验分布如下式所示: 最后验分布的目标为: 注:最大后验估计可以看做贝叶斯估计的一种特定形式. 举例来说: 假设有五个袋子,各袋中都

源地址:http://sheepxxyz.blog.163.com/blog/static/61116213201022003513530/ 随着2.6内核对epoll的完全支持,网络上很多的文章和示例代码都提供了这样一个信息:使用epoll代替传统的poll能给网络服务应用带来性能上的提升.但大多文章里关于性能提升的原因解释的较少,这里我将试分析一下内核(2.6.21.1)代码中poll与epoll的工作原理,然后再通过一些测试数据来对比具体效果. POLL: 先说poll,poll或sele

描述 http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1024 给出一个\(x*y\)的距形,要求平行于边切,最终切成\(n\)个面积相等的小距形,求长边与短边比值的最大值的最小值, 分析 注意到一个性质,如果把一个距形分成\(x\)份,由于这\(x\)份面积相等,所以第一刀一定是按比例分的,而不是随便切.所以dfs就可以了. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n,x,y; dou

Google GFS文件系统深入分析 现在云计算渐成潮流,对大规模数据应用.可伸缩.高容错的分布式文件系统的需求日渐增长.Google根据自身的经验打造的这套针对大量廉价客户机的Google GFS文件系统已经广泛的在Google内部进行部署,对于有类似需求的企业而言有相当的参考价值. AD:51CTO移动APP安全沙龙!马上要爆满,手慢没座位! 51CTO编辑注:本文是一篇论文,英文原文标题为The Google File System,在Google Labs上公布,由blademaster