DiskFileItemFactory类 将请求消息实体中的每一个项目封装成单独的DiskFileItem (FileItem接口的实现) 对象的任务由 org.apache.commons.fileupload.FileItemFactory 接口的默认实现 org.apache.commons.fileupload.disk.DiskFileItemFactory 来完成.当上传的文件项目比较小时,直接保存在内存中(速度比较快),比较大时,以临时文件的形式,保存在磁盘临时文件夹(虽然速度慢些…

之前SSH框架已经搭建完毕,现在进行实体类的分析和Base类的书写.Base类是抽象类,专门用于继承. 一.实体类关系分析 既然是数据采集系统,首先调查实体(Survey)是一定要有的,一个调查有多个页面(Page),一个页面有多个问题(Question),所以还要有页面和问题实体.参与完成调查之后一定还会生成若干个答案,所以还有答案实体(Answer),当然还有参与的用户(User),管理员是特殊的User,只需要登陆的时候进行判断即可. 分析实体类型是比较简单的,最重要的是设计,怎样设计才能…

上一篇分析了BeanFactory体系的2个类,SimpleAliasRegistry和DefaultSingletonBeanRegistry——Spring源码分析——BeanFactory体系之抽象类.类分析(一),今天继续分析. 一.工厂Bean注册支持——FactoryBeanRegistrySupport 废话不多说,直接看我注释的源码: /* * Copyright 2002-2012 the original author or authors. * * Licensed und…

Android的消息循环机制 Looper Handler类分析 Looper类说明   Looper 类用来为一个线程跑一个消息循环. 线程在默认情况下是没有消息循环与之关联的,Thread类在run()方法中的内容执行完之后就退出了,即线程做完自己的工作之后就结束了,没有循环的概念. 调用Looper类的 prepare() 方法可以为当前线程创建一个消息循环,调用loop() 方法使之处理信息,直到循环结束. 大多数和消息循环的交互是通过 Handler 类进行的. 下面是一个典型的实现:…

文件上传: ServletFileUpload负责处理上传的文件数据,并将表单中每个输入项封装成一个FileItem对象中, 在使用ServletFileUpload对象解析请求时需要根据DiskFileItemFactory对象的属性sizeThreshold(临界值)和repository(临时目录)来决定将解析得到的数据保存在内存还是临时文件中,如果是临时文件,保存在哪个临时目录中?.所以,我们需要在进行解析工作前构造好DiskFileItemFactory对象,通过ServletFile…

Android系统中的消息驱动工作原理: 1.有一个消息队列,可以往这个消息队列中投递消息; 2.有一个消息循环,不断的从消息队列中取得消息,然后处理. 工作流程: 1.事件源将待处理的消息加入到消息队列中,一般是加至队列尾部(优先级高的消息可以加至队列头),事件源提交的消息可以是按键.触摸等物理事件产生的消息,也可以是系统或应用程序发出的消息; 2.处理线程不断的从消息队列头中取出消息并处理. 在Android系统中,这些工作主要由Looper和Handler实现: Looper类,用于封装消…

针对课件中的例子自己实现k-means算法 调用R语言自带kmeans()对给定数据集表示的文档进行聚类. 给定数据集: a)         数据代表的是文本信息. b)        第一行代表词语,由于保密原因,词语已经被转意.第一列代表了文本的编号. c)         红框中的数字为对应词的词频. 共113个样本,用K-Means算法将样本分为8类. 1.针对课件中的例子自己实现k-means算法 rm(list=ls()) #导入数据 id<-c(1:8) x<-c(1,2,1,…

本文主要探讨能够触发performTraversals()执行的invalidate().postInvalidate()和requestLayout()方法的流程.在调用这三个方法到最后执行到performTraversals()方法,涉及到到通过Choroegrapher请求Vsync信号,实现按帧绘制的流程,所以还会介绍Choroegrapher类的工作流程. 一.requestLayout()流程 invalidate()和postInvalidate()能够触发View的重画,这两个方…

在之前的博文中我们已经将顶层的网络结构都介绍完毕,包括卷积层.下採样层.全连接层,在这篇博文中主要有两个任务.一是总体贯通一下卷积神经网络在对图像进行卷积处理的整个流程,二是继续我们的类分析.这次须要进行分析的是卷积层和下採样层的公共基类:partial_connected_layer. 一.卷积神经网络的工作流程 首先给出经典的5层模式的卷积神经网络LeNet-5结构模型: 这是一个典型的卷积层-下採样层-卷积层-下採样层-卷积层-全连接层模式的CNN结构.接下里观察在我们的程序实例中对网络的…

文件上传: ServletFileUpload负责处理上传的文件数据,并将表单中每个输入项封装成一个FileItem对象中, 在使用ServletFileUpload对象解析请求时需要根据DiskFileItemFactory对象的属性sizeThreshold(临界值)和repository(临时目录)来决定将解析得到的数据保存在内存还是临时文件中,如果是临时文件,保存在哪个临时目录中?.所以,我们需要在进行解析工作前构造好DiskFileItemFactory对象,通过ServletFile…