TextBlock主要用来显示文字.比方: <TextBlock Name="txtBlockOutpuMessage"   Text="hello" /> TextBlock默认是不自己主动换行的,假设想TextBlock换行,能够设定属性TextWrapping="Wrap". TextBlock事实上能够加入非常多子元素,比方: [c-sharp] view plaincopy <TextBlock Name="

ORM的实体类和数据库的类是一一对应的,如果有多级的嵌套循环json返回到前台为了方便展示可以使用mobile easyui,但是mobile easyui又需要特定的属性才可以,比如id,text,attrubule这样的属性,这时候可以通过前端JS递归去重新赋予jSON数组新属性,例如: [{ "CC": "", "DeleteFlag": 0, "Id": "1", "Manager&quo

本示例代码的关键是利用.net库自带的DbProviderFactory来生产数据库操作对象. 从下图中,可以看到其的多个核心方法,这些方法将在我们的超级DBHelper中使用. 仔细研究,你会发现每个数据库的官方支持dll都有一个Instance对象,这个对象都是继承了DbProviderFactory了. 因此利用这点,我们就可以实现兼容多种数据的超级DBHelper了. 以下为示例代码,仅供参考学习,代码只是我的ORM框架中的一个片段(其中暂时支持了SQLSERVER.MySQL.SQLI

OSharp是什么? OSharp是个快速开发框架,但不是一个大而全的包罗万象的框架,严格的说,OSharp中什么都没有实现.与其他大而全的框架最大的不同点,就是OSharp只做抽象封装,不做实现.依赖注入.ORM.对象映射.日志.缓存等等功能,都只定义了一套最基础最通用的抽象封装,提供了一套统一的API.约定与规则,并定义了部分执行流程,主要是让项目在一定的规范下进行开发.所有的功能实现端,都是通过现有的成熟的第三方组件来实现的,除了EntityFramework之外,所有的第三方实现都可以轻

标准的w3c直接提供了XMLHttpRequest方法,我们主要站在设计的角度来理解,如何设计出低耦合高内聚的代码jquery对Ajax的处理主要体现在对浏览器兼容,数据的处理过滤以及各种事件的封装上,主要有几个部分的扩展 提供快捷接口,提供底层接口,提供数据序列化,提供全局Ajax事件处理 给document绑定ajaxStart,ajaxComplete回调事件,trgger绑定一个点击事件,通过click触发事件发送一个ajax请求,并且通过complete,done,ajaxStart,

KnownTypeAttribute 类概述 在数据到达接收终结点时,WCF 运行库尝试将数据反序列化为公共语言运行库 (CLR) 类型的实例.通过首先检查传入消息选择为反序列化而实例化的类型,以确定消息内容遵循的数据协定.然后反序列化引擎尝试查找实现与消息内容兼容的数据协定的 CLR 类型.反序列化引擎在此过程中允许的侯选类型集称为反序列化程序的“已知类型”集. 让反序列化引擎了解某个类型的一种方法是使用 KnownTypeAttribute.不能将属性应用于单个数据成员,只能将它应用于整个数

--前言 最近各种事忙的把之前的WCF学习给耽误了一些,今天抽时间把之前的学习内容给总结了一下,因为知识点比较细碎没有做太多的练习示例,只是对其中关键的知识点做了总结,希望可以对大家有所帮助. 第六章 数据协定 6.1 数据协定的概述 默认的情况下WCF使用称之为数据协定序列化程序的序列化引擎对数据进行序列化和反序列化,所有的.NET Framework基元类型,如整型.字符串型,以及某些被视为基元的类型,如DateTime.XmlElement不需要做其他工作就可以被序列化,并被视拥有默认的数

SQLite,是一款轻量级的关系型数据库,Android原生集成的一个数据库.具有轻量级.独立性.隔离性.安全性等特点.是Android做数据存储的必备知识之一. 在实际的项目中,我们常用于一些对象的存储以及检索.曾经做过一个餐饮点餐系统,就是需要把所有的菜谱.分类等基础数据做本地缓存,这个时候如果你用上章介绍的SharedPreferences,简直就疯掉了. 数据需要做排序.筛选.检索.分页获取等.这个时候就是Sqlite的长处了.跟上章一样,不会有介绍基础的api使用,直接介绍Base里面

Spark与Hadoop对比 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所示: Spark与Hadoop对比 S

报错: 没有安装与 Windows SharePoint Services 兼容的数据表组件 浏览器不支持 ActiveX 控件 或者禁用了对 ActiveX 控件的支持 第一反应,就是什么东西没装,应该是ActiveX控件吧,或者没启用,经过对环境的了解,大致有几个可能 1.IE浏览器的版本有问题 2.没有安装Office(客户确实没有) 3.没有安装Designer 查看加载项,发现Microsoft Office List 12.0的加载项禁用了,这个功能就不能使用了. 发现有些地方,还可

layui数据表格的工具栏自带导出Excel 会将身份证等 长整数的 自动变成E+并且 后面有000.从而导致数据不能完整导出. 解决方案: 1.先下载Excel的插件包.将压缩包内的两个js放到 layui的modules里面,如图 2.在自己的js里的加载这里 加入Excel的包 3.在Html加入数据表格用的工具栏 <script type="text/html" id="ReportTBtoolbar"> <div class="

ORACLE 数据泵 expdp/impdp 一.概念 Oracle Database 10g 引入了最新的数据泵(Data Dump)技术,数据泵导出导入 (EXPDP 和 IMPDP)的作用: 1)实现逻辑备份和逻辑恢复. 2)在数据库用户之间移动对象. 3)在数据库之间移动对象 4)实现表空间搬移. 1. 数据泵导出导入与传统导出导入的区别 在 10g 之前,传统的导出和导入分别使用 exp 工具和 imp 工具,从 10g 开始,不仅保留了原有的exp和imp工具,还提供了数据泵导出导入

pytorch.utils.data可兼容迭代数据训练处理,在dataloader中使用提高训练效率:借助迭代器避免内存溢出不足的现象.借助链式处理使得数据读取利用更高效(可类比操作系统的资源调控) 书接上文,使用迭代器链式处理数据,在Process类的__iter__方法中执行挂载的预处理方法,可以嵌套包裹多层处理方法,类似KoaJs洋葱模型,在for循环时,自动执行预处理方法返回处理后的数据 分析下述示例中输入数据依次执行顺序:travel -> deep -> shuffle ->

前言 我们每个猿都有一个搭建自己独立博客的梦,我也不例外.以前想 现在想 以后也想.之所以一直迟迟没有着手,是因为难以跨出第一步.每次心里想着,等我以后技术好了再说,然后就没有然后了.以前用过wordpress,虽然插件很多,不过有时候想改改自己想要的效果很难,因为 我压根就不会php.也看过.net的一些开源博客,代码量多,看得头晕,没那个耐心. 再说,别人的始终是别人的.得鱼不如得渔.与其花时间去研究php还不如自己写个.net版的.有人说博客园已经很好了啊,我承认确实,而且还可以后台定制自

资源描述框架(Resource Description Framework),一种用于描述Web资源的标记语言.RDF是一个处理元数据的XML(标准通用标记语言的子集)应用,所谓元数据,就是"描述数据的数据"或者"描述信息的信息".也许这样解释元数据有些令人难以理解,举个简单的例子,书的内容是书的数据,而作者的名字.出版社的地址或版权信息就是书的元数据.数据和元数据的划分不是绝对的,有些数据既可以作为数据处理,也可以作为元数据处理,例如可以将作者的名字作为数据而不是

URL路由模块 取代URL重写 路由请求 URL路由模块的内部结构 应用程序路由 URL模式和路由 定义应用程序路由 处理路由 路由处理程序 处理物理文件请求 防止路由定义的URL 属性路由 书接上回[译]Asp.net MVC 之 Contorllers(一) URL 路由HTTP模块通过获取 URL,然后调用合适的执行方法处理进来的请求.URL 路由 HTTP 模块取代了旧版本 ASP.NET 的 URL 重写功能.URL 重写的核心包括获取请求.解析原始 URL 以及指导 HTTP 运行时

开头引用一段 想起一句话:前端研究,研究个屁~ 的确如此呀.补充下联:前端设计,设计个屁~ 前端目前最大的困境是,如 HTML 一样,无论你承不承认,市场上并不太需要 HTML 高手 其实这里引发一个问题:前端的价值究竟是什么?未来应该如何发展? 我个人觉得还是一个核心价值的问题,前端在漂亮的东西都是需要后端的数据支撑的,而且前端的绝大部分问题,其实都需要后端才能解决,就如我开发了三年的混合项目,虽然前端代码有3万行,但是后端一个数据拷贝失败,整个项目都是白搭 当然这里我并非要深入这个话题,只是

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

Spring抽象的DAO体系兼容多种数据访问技术,它们各有特色,各有千秋.像Hibernate是非常优秀的ORM实现方案,但对底层SQL的控制不太方便:而iBatis则通过模板化技术让你方便地控制SQL,但没有Hibernate那样高的开发效率:自由度最高的当然是直接使用Spring JDBC了,但它也是底层的,灵活的代价是代码的繁复.很难说哪种数据访问技术是最优秀的,只有在某种特定的场景下才能给出答案.所以在一个应用中,往往采用多个数据访问技术:一般是两种,一种采用ORM技术框架,而另一种采用

  发现 话题 · · · 登录 注册 MesosDocker 回顾Java 发展,看 Docker 与Mesos 演讲嘉宾数人云COO 谢乐冰在德国工作十年,回国后加入惠普电信运营商部门,拥有多年项目经验和创业公司工作经验.在数人云负责产品售前和运营,专注行业的技术应用领域,为金融.电信.电商等行业提供服务. 回顾Java的发展轨迹看容器技术因为我自己写了十几年的Java,经常把容器和十年前的Java做比较.一个公司说自己是做"Java"的,实际上涵义是背后一整套企业IT基础架构.软

下载 http://www.confluent.io/download,打开后,显示最新版本3.0.0,然后在右边填写信息后,点击Download下载. 之后跳转到下载页面,选择zip 或者 tar都行, 下载完成后上传linux系统,解压即完成安装. zip and tar archives– 推荐OS X 和 Quickstart deb packages via apt – 推荐安装服务在 Debian/Ubuntu系统 rpm packages via yum – 推荐安装服务在 RHE