歡迎點擊此處訂閱本Blog
系統 2019-08-29 22:35:10 1619
昨天集團架構委員會（虛擬組織）作了第二次交流，各個子公司都說了當前的一些進度，問題和想法，我也大致講了一下阿里軟件的服務集成平臺的一些進展和自己的一些思考，這里先貼一下PPT的圖片，后面想整理以下關于當前OpenAPI的一些想法以及對OpenAPIFramework的一些思路。SIP交流PPT
系統 2019-08-29 22:25:42 1619
通過使用Gmail,進一步理解軟件設計模式中的代理模式(Proxypattern).Gmail郵箱的使用需求：一直使用的郵箱A，所有的郵件進出的直接使用郵箱；大量的團隊郵箱C1,C2,C3,...,Cn；以前被廢棄的郵箱D1,D2,D3,...,Dm。為了使用的方便，我們希望所有的團隊郵箱中的郵件能夠自動轉發到A，被廢棄的郵箱能夠自動轉發郵件到A。一般情況下，我們可以簡單的通過讓C系、D系郵箱自動轉發到A,不支持轉發的可以通過Gmail自帶的郵件提取功能去
系統 2019-08-29 22:17:11 1619
刊號#79-Nov05,2009項目新聞社區語言可供下載NetBeans6.8測試版您的母語是什么？有一個很好的機會讓NetBeansIDE使用它！除了將NetBeansIDE6.8測試版整個本地化到Sun支持的語言（英語，日語，巴西-葡萄牙文和簡體中文）外，還可在一些社區翻譯語言中選擇發布的可用模塊。Kenai.com中的新功能：刪除測試項目你是否在Kenai.com上開始嘗試使用一些“測試”項目，是否正準備開始有意義的正式項目？Kenai.com上的新
系統 2019-08-29 22:06:57 1619
年年月月，都有無數發明狂人在忙碌。他們可能無法治愈白血病或者送宇航員上火星，但其作品對現實的影響一樣深遠。美國《大眾科學》雜志據此評選出2009年度十大發明，包括使用整形技術不會污染水質的魚餌、隔熱防火的蘑菇墻板、世界上速度最快的坦克、利用汽車顛簸發電的減震器、幫助截癱患者重新行走的“機器腿”、讓護士不再為尋找靜脈苦惱的新式導管……01摩天大樓逃生輪名稱：RescueReel研發成本：33.5萬美元耗時：6年“9·11”發生后，凱文·斯通(KevinSto
系統 2019-08-29 22:03:35 1619
終于到了該說說領域驅動設計的時候了。我們在這場關于代碼質量的討論中，從代碼可讀性開始，討論了代碼復用性、設計模式，然后探討了職責驅動設計。代碼可讀性是對代碼質量最基本的要求，可惜我們仍有做得不夠的（即使那些開發程序很多年的老程序員）。代碼復用是提高代碼質量的最初級階段，但是在一個多人開發的項目團隊中，圍繞代碼復用值得討論的問題依然非常多，它依然是一個非常復雜的問題，甚至有時它不再僅僅是一個技術問題，而是一個管理問題。唉，提高代碼質量的道理漫漫兮同志們要上下
系統 2019-08-29 21:58:55 1619
這個軟件架構使用的mvc架構包括使用自身一套頁面邏輯，標簽類型比較簡單，包括邏輯判斷標簽、頁面賦值標簽和循環list對象取值標簽。在執行完頁面請求返回的頁面沒有規定，可以是jsp，也可以是html頁面，使用上一篇提到的Common對象跳轉頁面，方法為：common.showPage("page")方法，因為沒有該框架的這部分源代碼，只能大概推測，這個方法是讀入頁面，并將執行頁面含有的邏輯標簽和賦值，一個方法可以多次使用該方法，最后的執行結果是多個頁面順次顯
系統 2019-08-12 09:29:58 1619
背景由于工作性質，經常面對不同的問題，某些場景下SQL+Excel、常用辦公軟件不能處理，這時到網上找一些案例，自己動手用python處理。后續，借此博客記錄比較典型的處理過程。后續，陸續實際處理的問題，如1.合并PDF2.拆分PDF3.敏感字段MD5脫敏4.從非架構化的大文本文件中提取指定條件的記錄需求工作和生活中有時會遇到將多個pdf文件，合并成一個大文件的情況。例如，掃描時，普通掃描儀或打印機一頁生成一個PDF，而一份資料實際多頁。Adobe的收費版
系統 2019-09-27 17:57:30 1618
今天，我實現了一個很有趣的demo，它可以在視頻里找到并解析二維碼，然后把解析的內容實時在屏幕上顯示出來。然后我們直入主題，首先你得確保你裝了opencv,python,zbar等環境。然后這個教程對于學過opencv的人可能更好理解，但是沒學過也無妨，到時候也可以直接用。比如我的電腦上的環境是opencv2.4.x,python2.7,和最新的zbar,在Ubuntu12.12的系統下運行的假設你的opencv已經安裝好了，那么我們就可以安裝zbar你可
系統 2019-09-27 17:57:00 1618
前言在K近鄰的原始算法中，沒有對K近鄰的方法進行優化，還是遍歷訓練集，找到與輸入實例最近的K個訓練實例，統計他們的類別，以此作為輸入實例類別的判斷。具體的模型理論見：統計學習方法——K近鄰法（原始方法）1.K近鄰算法的實現在算法實現的過程中，利用的是歐氏距離進行點與點之間的距離度量。在進行數據運算的時候，沒有利用numpy，而是利用Python中自帶的list來進行數據的計算。defknn(x,dataSet,labels,k):distanceMemor
系統 2019-09-27 17:56:59 1618
