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2017年8月14日
条件锁
摘要: ReentrantLock类有一个方法newCondition用来生成这个锁对象的一个条件(ConditionObject)对象,它实现了Condition接口。Condition提供了线程通讯的一套机制await和signal等线程间进行通讯的方法。。 1、适用场景 当某线程获取了锁对象,但由于某
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posted @ 2017-08-14 21:05 liguangsunls
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OCiOS开发:音频播放器 AVAudioPlayer
摘要: 简单介绍 AVAudioPlayer音频播放器可以提供简单的音频播放功能。其头文件包括在AVFoudation.framework中。 AVAudioPlayer未提供可视化界面,须要通过其提供的播放控制接口自行实现。 AVAudioPlayer仅能播放本地音频文件,并支持以下格式文件:.mp3、.
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posted @ 2017-08-14 19:21 liguangsunls
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Android7.0 Doze模式分析(一)Doze介绍 & DeviceIdleController
摘要: 參考:http://blog.csdn.net/gaugamela/article/details/52981984 在Android M中。Google就引入了Doze模式。它定义了一种全新的、低能耗的状态。 在该状态,后台仅仅有部分任务被同意执行,其他任务都被强制停止。 在之前的博客中分析
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posted @ 2017-08-14 18:22 liguangsunls
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最短路径(一)——多源最短路径
摘要: 引出问题:多源最短路径的问题 暑假,小文准备去一些城市旅游。为了节省经费以及方便计划旅程,小文希望知道随意两个城市之间的最短路径。假如有四个城市八条公路。 我们这时怎么做? 首先用一个数据结构来存储图的信息,由于是四个城市就能够选择4*4的矩阵: 距离 1 2 3 4 1 0 2 6 4 2 ∞ 0
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posted @ 2017-08-14 17:12 liguangsunls
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使用FineReport打造考试分析系统
摘要: 本系统的优点: 1、报表内容丰富:系统中包含总分分析、小分分析、作答错因分析、试卷命题分析和各类用户报告单五类报表。涵盖学校须要的各项分析数据,并提供丰富的图表,使分析数据更直观表现。 2、操作灵活简便:能够依据学生类别、科目(科目组合)、班级类别任意组合查看报表。 3、贴近学校实际:充分考虑学校实
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posted @ 2017-08-14 15:35 liguangsunls
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Python Garbage Collection 与 Objective-C ARC
摘要: 转载请注明出处 http://blog.csdn.net/u014205968/article/details/69389363 Python GC 与 Objective-C ARC 提起GC(Garbage Collector)我们首先想到的应该是JVM的GC,可是作者水平有限,Java使用的不
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posted @ 2017-08-14 14:21 liguangsunls
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BlocksKit初见:一个支持将delegate转换成block的Cocoa库
摘要: 简单介绍 项目主页: https://github.com/zwaldowski/BlocksKit BlocksKit 是一个开源的框架,对 Cocoa 进行了扩展。将很多须要通过 delegate 调用的方法转换成了 block。在非常多情况下。blocks 比 delegate 要方便简单。由
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posted @ 2017-08-14 13:05 liguangsunls
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[leetcode]Minimum Depth of Binary Tree--二叉树层序遍历的应用
摘要: 题目: Given a binary tree, find its minimum depth. The minimum depth is the number of nodes along the shortest path from the root node down to the neare
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posted @ 2017-08-14 11:49 liguangsunls
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DevExpress控件安装和初次使用图解
摘要: 安装; 解压后包含这么多东东。执行选中的那个; 选择想安装的产品。 安装文件夹; 安装完毕; 启动示例。 看下asp.net的演示。 360警报;默认。阻止; 看下Grid控件的样例;自己主动在http://localhost:2011/上显示网页。 并没有安装IIS。打开http://127.0.
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posted @ 2017-08-14 11:22 liguangsunls
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TF-IDF词项权重计算
摘要: 一、TF-IDF 词项频率: df:term frequency。 term在文档中出现的频率.tf越大,词项越重要. 文档频率: tf:document frequecy。有多少文档包括此term,df越大词项越不重要. 词项权重计算公式: tf-idf=tf(t,d)*log(N/df(t))
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posted @ 2017-08-14 10:18 liguangsunls
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