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kelo大橙子
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2016年5月11日
如何利用React.js开发出强大Web应用
摘要: 在开发强大的Web应用程序领域,React.js无疑可算当之无愧的赢家。首先,最令人振奋的就是它为开发人员带来了多年以来在Web开发框架当中始终无法找到的各类要素。很多Web开发人员之所以对其青眼有加,正是因为它能够帮助我们开发出不同于以往且极具交互特性的Web应用。它几乎无所不包,因此我们也应当对
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posted @ 2016-05-11 15:30 kelo大橙子
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2016年5月10日
关于啤酒和尿布故事的真相
摘要: 数据刚刚兴起时,常常听厂商或大数据倡导者说这个啤酒和尿片的故事,鲜活、形象地说明大数据分析给商业带来的无限商机。如果你没有听过的话,我们再讲一遍:“尿布和啤酒,听起来风马牛不相及,但这是对历史数据进行挖掘的结果,反映的是数据层面的规律。这种关系令人费解,这是一个真正的规律吗?经过跟踪调查, 研究人员
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posted @ 2016-05-10 15:59 kelo大橙子
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2016年5月9日
以生活例子说明单线程与多线程
摘要: 阅读目录 1. 程序设计的目标2. 单线程多任务无阻塞3. 单线程多任务IO阻塞4. 单线程多任务异步IO5. 单线程多任务,有耗时计算6. 多线程程序7. 多CPU8. 多线程与多进程9. 总结 1. 程序设计的目标 在我看来单从程序的角度来看,一个好的程序的目标应该是性能与用户体验的平衡。当然一
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posted @ 2016-05-09 15:57 kelo大橙子
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2016年5月5日
未来哪些领域WiFi将成为刚需?
摘要: 随着移动互联网的迅速发展,随时随地上网变成刚需,商业WiFi成为商家市场竞争的软实力。那么问题来了,未来哪些领域WiFi将成为刚需?下面小编带着大家一起来看看。 1、蓝领市场2.7亿人嗷嗷待哺工厂市场较为特殊,封闭式,一体化,上网需求成为痛点也是刚需,以电信运营商的前向收费模式做WiFi覆盖或许已成
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posted @ 2016-05-05 15:13 kelo大橙子
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2016年5月4日
CSS开发中的10个不要
摘要: 自我进入这个行业,我就发现开发人员一直在努力征服CSS。 理由也很充分,开发人员是用逻辑思考的生物。添加一个DIV元素导致所有代码都不得不往下移一行,而另一个DIV“浮”到左侧,感觉没有任何意义。 你也一定听到过开发人员的抱怨: “我们只需要向左边移动五个像素,但是…天哪!为什么整个都向下移动了一行
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posted @ 2016-05-04 16:05 kelo大橙子
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2016年5月3日
10年后编程还有意义吗?
摘要: 这个是 Quora 上提出的一个问题。随着 AI 在近年来成为热门话题,并且在 AlphaGo 自学围棋击败了人类近 10 年最好的围棋选手之后,有人开始提出这个问题。具体来说这个问题有三层意思:到 2025 年程序员还有没有用,到那个时候所谓的 “程序员” 是指什么?代码本身还有没有用,到那时候代
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posted @ 2016-05-03 18:29 kelo大橙子
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2016年4月29日
JavaEE中遗漏的10个最重要的安全控制
摘要: JavaEE有一些超赞的内置安全机制,但它们远远不能覆盖应用程序要面临的所有威胁。很多常见攻击,例如跨站点脚本攻击(XSS)、SQL注入、 跨站点伪造请求(CSRF),以及XML外部实体(XXE)丝毫没有涵盖。你可以阻止web应用程序和web服务暴露于这些攻击,但这需要一定量的工作和 测试。幸运的是
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posted @ 2016-04-29 14:07 kelo大橙子
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2016年4月28日
物联网、自动化的冲击下未来20年职场六大趋势
摘要: 您的行业,20年后还会在吗?在物联网、自动化的冲击下,许多人担心自己的工作即将不保,就算暂时幸免于难,也可能在5年、10年后发现走错行。 在快速变化的时代,要预测一个行业的存亡的确愈来愈困难,不过澳洲政府在2016年初公布了一份研究报告,未来的数字劳动力,指出未来20年职场的六大趋势,可供我们参考:
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posted @ 2016-04-28 14:50 kelo大橙子
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2016年4月27日
用数据告诉你关于手机app的15个有趣事实
摘要: 编者按:本文作者 Himanshu Mehra,他是手机应用开发公司 Nine Hertz 的线上营销人员和科技作者。他希望帮助更多公司提升他们线上的曝光和销售。本文中他为我们列出了 15 个关于手机应用的有趣事实。 手机应用已经彻底改变了我们的生活方式。App 为我们的世界提供了各种各样的可能性—
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posted @ 2016-04-27 15:38 kelo大橙子
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2016年4月26日
用机器学习来降低风险,这真是极好的
摘要: 如今企业开始部署机器学习。企业希望员工使用机器学习的三个主要原因包括:节省成本、更快处理海量数据以及更快发现新的漏洞。大型零售商使用机器学习应用来发现电子商务中的欺诈性交易,同时防止合法交易被阻止。他们利用机器学习来分析客户对产品的态度,并找出冒充长期客户的攻击者。金融机构利用机器学习应用或系统
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posted @ 2016-04-26 14:18 kelo大橙子
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