c#基础 第六讲】的更多相关文章

转自:https://i.cnblogs.com/posts?categoryid=1121494 上一讲,讲了关于<控制表格及其表项的对齐方式>,在这里我要讲讲表格及其属性 ,然后大家在复习一下上一节的内容,这样就会有事半功倍的感觉. 表格,一般的用于对网页的内容进行排版,比如文字放在页面的某个位置,你就可以做个表格,然后设置一下表格的属性,它文字放在表格的某个单元个里,就行了:其实用过word的朋友应该非常明白的.除了页面的排版外,表格还可以制作出非常好看的效果,比如按钮.变色.边线等等.…
烧开水 先询问:“是否要烧开水(Y/N)” 是的话执行--0°--100°(30°---水温了,50°---水热了,80°---水快开了,100°---水已经开了, 结束.) 判断 循环 选择 跳转 闹钟服务定义需要提醒的时间(2015-03-04 18:30)看新闻联播..... 获取当前时间,时间以分钟为单位循环增加,直到判断与定义闹钟时间相等时选择提醒是否关闭闹钟,否的话,定义时间增加五分钟后再次提醒. using System;using System.Collections.Gener…
目录 Linux基础知识第六讲,远程管理ssh操作 一丶什么是SSH 1.什么是SSH 2.了解域名跟端口 二丶SSH命令以及远程连接linux进行维护 1.ssh命令格式 2.scp远程终端拷贝文件 3.ssh高级用法 4.ssh别名配置 Linux基础知识第六讲,远程管理ssh操作 一丶什么是SSH 1.什么是SSH 在 Linux 中 SSH 是 非常常用 的工具,通过 SSH 客户端 我们可以连接到运行了 SSH 服务器 的远程机器上 SSH简单来说就是 一个客户端 一个服务器. 中间的…
[C++自我精讲]基础系列六 PIMPL模式 0 前言 很实用的一种基础模式. 1 PIMPL解释 PIMPL(Private Implementation 或 Pointer to Implementation)是通过一个私有的成员指针,将指针所指向的类的内部实现数据进行隐藏. 2 PIMPL优点 举例: //x.h class X { public: void Fun(); private: int i; //add int i; }; //c.h #include <x.h> class…
Java语言基础(六) 前一章提到的, BigDecimal, DecimalFormat等具体用法,这里就不在说了,网上有许多 一.下面让我们看一个例子(自由落体运动位移) 说明: (1).公式是 h=(g*t^2)/2 (2).注意这里的变量类型都是double类型的 写上面的代码,想起来一些其他的,看下面的 考虑一下的结果是多少 ? 上面的输出结果是0 为什么? 原因是这样的,除号,乘号的优先级是同级别的,如果是同级别的,  那么就从左向右运算:2/3整除得0,然后再乘6,依然是0: 上面…
32位汇编第六讲,OllyDbg逆向植物大战僵尸,快速定位阳光基址 一丶基址,随机基址的理解 首先,全局变量的地址,我们都知道是固定的,是在PE文件中有保存的 但是高版本有了随机基址,那么要怎么解决这个问题,不解决这个问题,那么如果以后逆向分析的时候,找不到基址,那么就不能进行下一层的操作 首先看下固定基址,和随机基址 ①丶新建工程 (这里使用VS2013 ,VC++6.0不支持随机基址) 自己新建一个程序,添加个CPP文件 编写如下代码 #include <stdio.h> #include…
课程介绍(第一讲) linux介绍安装(第二讲) linux的基础操作(第三讲) ROS中语言c++与python介绍(第四讲) 安装ROS系统(第五讲) 第一个: sudo sh -c echo deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list第二个: sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver…
Bootstrap 提供的用于定义导航元素的一些选项.它们使用相同的标记和基类 .nav.Bootstrap 也提供了一个用于共享标记和状态的帮助器类.改变修饰的 class,可以在不同的样式间进行切换. 表格导航或标签 创建一个标签式的导航菜单: 以一个带有 class .nav 的无序列表开始. 添加 class .nav-tabs. 下面的实例演示了这点: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实…
原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…
第六讲 第五讲主要讲了机器学习可能性,两个问题,(1)\(E_{in} 要和 E_{out}\) 有很接近,(2)\(E_{in}\)要足够小. 对于第一个假设,根据Hoefding's Inequality 可以得到,\( P[|E_{in} - E_{out}| > \epsilon] < 2Mexp(-2\epsilon^2N)\) 对于上述的\(M\)来说,如果 \(M < \infty\),则当\(N\)足够大时,\(P\)会比较小,也就是坏事情出现的概率比较小,机器学习是可能…