首先非常感谢百度，感谢网络的搜索引擎技术，也非常感谢学习资源的贡献者和组织！ 1：http://billie66.github.io/TLCL/book/zh/ 2：http://www.ha97.com/book/vbird_linux/linux_basic/index.htm&nb...

   现在学习的成本是越来越低啦！只要有网络有一台电脑有一颗热爱学习的心，想了解什么、研究什么、应用什么，基本上都可以尽情的畅游在网络的知识海洋之中去淘宝。自从今年六月份换了公司之后，便进一步进入了比较忙碌的工作时光（上下班路程比较远，每天不是在上班就是在上下班的路上），在原来的公司中也积...

Linux命令手册之grep查询error.log文件中的exception关键字，并且不区分大小写，给查到的关键字标注颜色，此关键字后面的1000行信息也显示出来grep-i-A1000"exception"error.log--color=auto 示例如下：...

声明：本文图片均来自网络，我只是进行了选择，利用一图胜千言的力量来帮助自己快速的回忆相关的知识点 1：先看一下Java类文件的转换过程，如下所示，Java字节码文件是通过类加载子系统来放入JVM的内存空间的 2：字节码文件的生命周期如下所示 3：类加载的双亲委派模式如下所示 &n...

如果网络编程像调用本地方法一样就好了，这样编程就会变得简单了起来，那网络编程的痛点在哪里呢？按照我的理解，总结为如下几点：...

一：测试环境与log4j（一）——为什么要使用log4j？一样，这里不再重述 二：老规矩，先来个栗子，然后再聊聊感受importorg.apache.log4j.*;//bygodtruepublicclassUseLog4j{//日志记录器privatestaticLoggerLOGGER=LogManag...

一：测试环境与log4j（一）——为什么要使用log4j？一样，这里不再重述 二：老规矩，先来个栗子，然后再聊聊感受importorg.apache.log4j.*;//bygodtruepublicclassUseLog4j{//日志记录器privatestaticLoggerLOGGER=LogManag...

一：测试环境与log4j（一）——为什么要使用log4j？一样，这里不再重述 二：先看栗子再来下结论importorg.apache.log4j.*;importtest.log4j.bean.Person;//bygodtruepublicclassUseLog4j{//日志记录器privatestatic...

由于Linux的发行版本比较多，并且有些差异性，所以，分析问题时我们常常需要知道自己的Linux系统的版本信息，以下是我搜集到的一些方法1：显示电脑以及操作系统的相关信息qian@ubuntu:~$uname-aLinuxubuntu3.13.0-32-generic#57-UbuntuSMPTueJul1503:51...

https://www.cnblogs.com/softidea/p/5962568.html...

一、java读取txt文件内容importjava.io.BufferedInputStream;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.InputStreamReader;i...

学生信息管理系统已经完工，第一次验收的时候有点草率了，第二次的时候对学生信息管理系统进行了改进，下面分享一下我认为不错的地方。1、界面的简化上图是原来的登陆界面，根据飞信的登陆界面我进行了一下简化，当鼠标的焦点放在第一个text中的时候，“请输入账号”这几个字就没了，当text中没有字且焦点不在text中的时候，这几个...

错误一：“实时错误’3021’，BOF或EOF中有一个是“真“，或者当前的记录已被删除，所需的操作要求一个当前的记录。”学生信息管理系统中一点击修改信息都会出现这个错误：产生这种错误的原因是因为没有数据可以进行修改，为了避免他在使用过程中出现这种提示对源代码进行了一下改进：PrivateSubForm_Load()'添...

学生信息管理系统已经接近尾声了，总结一下遇到的问题和解决方法。问题一：实时错误'453'，找不到DLL入口点出现这种错误的原因可能有一下几种情况：1、在声明系统调用中的语句的词出错（比如把函数名拼写错了，这时候需要你重新检查一下你调用的函数名是否正确），用exescope、depend等工具，甚至记事本打开，搜索一下函...

PSENetV2昨日刚出，今天翻译学习一下。　　场景文本检测是场景文本阅读系统的重要一步，随着卷积神经网络的快速发展，场景文字检测也取得了巨大的进步。尽管如此，仍存在两个主要挑战，它们阻碍文字检测部署到现实世界的应用中。第一个问题是速度和准确性之间的平衡。第二个是对任意形状的文本实例进行建模。最近，已经提出了一些方法来...