昨天讲了Openfire的搭建和配置，今天来讲一下Smack。如果对如何搭建和配置Openfire的，可以参考Openfire/XMPP学习之——Openfire的安装、配置。　　Smack是一个开源，易于使用的XMPP客户端类库。SmackAPI,是一个Java的XMPPClientLibrary,也是由Jive...

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（1）这里栗子有一点特别呀！给出了包名唉！想必有用，是的，配置文件中要特别说明一下的packagetest.log4j.test8;importorg.apache.log4j.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（1）使用配文件的方式，是不是感觉非常的清爽，如果不在程序中读取配置文件就更加的清爽啦！这里为了简便，就是单单使用一个Java类来做实验了。importorg.apache.log4j.*;/*...

目录系列目录一、引子1.1背景2.springboot对jta的支持二、简单样例2.1业务场景2.2简单样例2.3 测试验证 正文回到顶部1.1背景鉴于springboot满天飞的大环境，本节样例使用SpringBoot+Atomikos(TM)+Mybatis(ORM)+Mysql(DB)的架构。...

 基本的ER模型包含三类元素：实体、关系、属性。实体（Entities）：实体是首要的数据对象，常用于表示一个人、地方、某样事物或某个事件。一个特定的实体被称为实体实例（entityinstance或entityoccurrence）。实体用长方形框表示，实体的名称标识在框内。一般名称单词的首字母大写。　　关...

Pthreadbarrier的简单使用演示样例：C++代码例如以下：//ThreadingLoadImages.cpp:定义控制台应用程序的入口点。//#include"stdafx.h"#include<pthread.h>#include<opencv2/opencv.hpp&...

10.3.1一个CONNECTBY的样例正在更新内容，请稍后...

近期在做开放查询应用的时候，因为数据两天特别多，两千多万条呢，用户訪问需求也比較大，所以就用nginx做了负载均衡，以下是改动之后的相关内容。http://www.cnblogs.com/xiaogangqq123/archive/2011/03/02/1969006.html在此记录下Nginxservernginx...

使用AppCan平台进行移动开发。你所须要具备的是Html5+CSS+JS前端语言基础。此外。Hybrid混合模式应用还需结合原生语言对功能模块进行封装，对于没有原生基础的开发人员，怎样实现App里包含支付、界面布局、地图导航、IM等功能呢?这里列出9个AppCan新插件，在使用AppCan平台进行移动...

前面七篇文章分析了Thrfit的方方面面，看到这里时应该对Thrift有了深入的理解。Thrift源代码分析（一）--基本概念Thrift源代码分析（二）--协议和编解码Thrift源代码分析（三）--IDL和生成代码分析Thrift源代码分析（四）--方法调用模型分析Thrift源代码分析（五）--FrameBuff...

画三角形列的样例程序#pragmaonce#pragmacomment(lib,"d3d9.lib")#pragmacomment(lib,"d3dx9.lib")#include<d3d9.h>#include<d3dx9.h>//TODO:-1cust...

如题所看到的,看以下的演示样例(能够使用Chrome浏览器,然后F12/或者右键,审查元素.调出开发人员工具,进入控制台console输入)(使用技巧:控制台输入时Shift+Enter能够中途代码换行)varname="xiaoming";(function(){varname=name||&qu...

一、文件上传的原理   1、文件上传的前提：      a、form表单的method必须是post      b、form表单的enctype必须是multipart/...

#Inthenextrecipe,we'lllookathowtotunetherandomforestclassifier.#Let'sstartbyimportingdatasets:fromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.make_classification(1000)#X(...

目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为：首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成...