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界面控件DevExpress发布v18.2.7，新版全新出发|附下载

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DevExpress Universal Subscription （又名DevExpress宇宙版或DXperience Universal Suite）是全球使用广泛的.NET用户界面控件套包，DevExpress广泛应用于企业内容管理、成本管控、进程监督、工业制造、生产调度，智能制造首选控件，帮助企业领跑工业4.0。它主要的特点是：高效率和高实用性，拥有大量丰富的示例和帮助文档，开发者能够快速上手。在国内，DevExpress也拥有大量用户，资料比较完善，相互交流方便。更多资源请查看【 DevExpress中文官方网站】【适用范围】：各种桌面、Web应用程序及移动开发，尤擅长Winforms、ASP.NET、WPF应用程序开发，广泛应用于ECM企业内容管理、成本管控、进程监督、生产调度，在企业/政务信息化管理中占据一席重要之地。【 DevExpress v18.2.7下载】这个列表包含了18.2.7中引入的所有重大更改。 XtraReports Suite BC4685 - Reporting - 'Restricted'脚本执行模式已经过时 BC4698 - ServiceKnownTypeProvider不再允许您在读取已知类型列表后注册新类型 UI BC4682 - 已禁用SOAP格式的反序列化 UI BC4699 - Report

bootstrap tab选项卡

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<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset= " utf-8 " > <title>个人中心2</title> <link rel= " stylesheet " type= " text/css " href= " css/bootstrap.min.css " /> <script src= " https://libs.baidu.com/jquery/2.0.0/jquery.min.js " ></script> <script src= " js/bootstrap.min.js " type= " text/javascript " charset= " utf-8 " ></script> </head> <body> <ul class = " nav nav-tabs " > <li role= " presentation " class = " active " ><a href= " #menu1 " data-toggle= " tab " >Home</a></li> <li role= " presentation " ><a href= " #menu2 " data-toggle= " tab " >Profile</a></li> <li role= " presentation " ><a href

django 发布会签到系统web开发

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　　引言　　最近学习了虫师的发布会签到系统demo，结合自己所学django知识，对demo重新塑造了一下。也是为了练练手，巩固知识。现在就分享一下成果~ 　　Django工作流　　学习django web开发，先来简单了解一下django的工作机制，请看下图：简单说明：用户通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8000/index，首先运行的是urlpatterns程序，通过url路由找到对应的视图函数views.py，视图函数处理所有逻辑和数据，并且将用户要的数据经过函数处理后通过index.html返回给浏览器前的用户看。　　详情流程　　从用户通过浏览器访问→函数处理→数据展示，整个形成一个闭关。　　MVC是众所周知的模式，即：将应用程序分解成三个组成部分:model(模型),view(视图),和 controller(控制器)。其中： M——管理应用程序的状态（通常存储到数据库中），并约束改变状态的行为（或者叫做“业务规则”）。 C——接受外部用户的操作，根据操作访问模型获取数据，并调用“视图”显示这些数据。控制器是将“模型”和“视图”隔离，并成为二者之间的联系纽带。 V——负责把数据格式化后呈现给用户。　　Django也是一个MVC框架。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理(C交给用户)，所以 Django

ASP.NET Core 2.0 MVC项目实战

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一、前言毕业后入职现在的公司快有一个月了，公司主要的产品用的是C/S架构，再加上自己现在还在学习维护很老的delphi项目，还是有很多不情愿的。之前实习时主要是做.NET的B/S架构的项目，主要还是用的那种传统的开发模式，只有一个项目用到了Web API，自己负责后端的接口功能实现。既然现在没办法改变现状，那就先改变自己吧。定了个计划，下班后慢慢的开始学习ASP.NET Core Web API和Vue，准备从前端到后端自己写一个小项目玩玩，毕竟代码这个东西，时间长了是会忘的。嗯，有点扯远了。这个MVC项目是我的毕业设计，虽然写的比较烂，而且当时为了赶紧写完，代码的冗余程度有点高，但还是希望能给一些准备入门ASP.NET Core MVC的童鞋提供些借鉴吧。代码我放到Github上了，源码地址https://github.com/Lanesra712/Danvic.PSU，欢迎大神们拍砖，指出不足处。二、项目介绍毕业论文的课题是一个大学生的一个报名系统，主要是为了完成大学生报名过程中的一些数据维护，当然最后因为实在来不及了，好多都没做。。。项目主要使用到的相关技术如下所示：项目框架：ASP.NET Core 2.0 MVC ORM：Entity Framework Core（使用Code First）数据库引擎：MySQL SERVER 5.7 权限验证

利用cronolog对Tomcat7 catalina.out 日志分割

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下载 Download 解压后安装 [root@ ~]# tar -xzvf cronolog-1.6.2.tar.gz [root@ ~]# cd cronolog-1.6.2 [root@ ~]# ./configure [root@ ~]# make && make install [root@ ~]# which cronolog /usr/local/sbin/cronolog 编辑catalina.sh 编辑前先备份一个 [root@ bin]# cp catalina.sh catalina.sh.bak 修改点 [root@ bin]# diff catalina.sh catalina.sh.bak 186c186 < CATALINA_OUT="$CATALINA_BASE"/logs/catalina.out.%Y-%m-%d --- > CATALINA_OUT="$CATALINA_BASE"/logs/catalina.out 371c371 < #touch "$CATALINA_OUT" --- > touch "$CATALINA_OUT" 384c384,385 < org.apache.catalina.startup.Bootstrap "$@" start 2>&1 | /usr/local/sbin/cronolog "$CATALINA

confluenceUnableToBootstrapApplication:failedToFindConfig at:/var/atlassian/...../confluence.cfg.xml

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confluence重启之后，浏览器访问发现出现Unable to bootstrap application: failed to find config at: /var/atlassian/application-data/confluence/confluence.cfg.xml，无法找到配置信息，请查看默认安装目录及confluence家目录权限是否正确，confluence默认是用confluence用户启动应用，所以如果权限不对的话，应用就无法启动，需要将confluence的home目录/var/atlassian/application-data/confluence设置属组及属组为confluence [root@localhost application-data]# cd /var/atlassian/application-data [root@localhost application-data]# ls confluence [root@localhost application-data]#chown -R confluence.confluence confluence [root@localhost application-data]#service confluence stop [root@localhost application-data

Bootstrap-Plugin：提示工具（Tooltip）插件

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ylbtech-Bootstrap-Plugin：提示工具（Tooltip）插件 1. 返回顶部 1、 Bootstrap 提示工具（Tooltip）插件当您想要描述一个链接的时候，提示工具（Tooltip）就显得非常有用。提示工具（Tooltip）插件是受 Jason Frame 写的 jQuery.tipsy 的启发。提示工具（Tooltip）插件做了很多改进，例如不需要依赖图像，而是改用 CSS 实现动画效果，用 data 属性存储标题信息。如果您想要单独引用该插件的功能，那么您需要引用 tooltip.js 。或者，正如 Bootstrap 插件概览一章中所提到，您可以引用 bootstrap.js 或压缩版的 bootstrap.min.js 。用法提示工具（Tooltip）插件根据需求生成内容和标记，默认情况下是把提示工具（tooltip）放在它们的触发元素后面。您可以有以下两种方式添加提示工具（tooltip）：通过 data 属性：如需添加一个提示工具（tooltip），只需向一个锚标签添加 data-toggle="tooltip" 即可。锚的 title 即为提示工具（tooltip）的文本。默认情况下，插件把提示工具（tooltip）设置在顶部。 < a href ="#" data-toggle ="tooltip" title =

Bootstrap Dialog 使用

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光是bootstrap.min.css 和bootstrap.min.js 还不够。因为Dialog 属于插件。还需要引入bootstrap-dialog.js 和bootstrap-dialog.css 前者到处都可以下载。后者网上不好找。找了半天nakupanda.github.io/bootstrap3-dialog/ 和 https://github.com/nakupanda/bootstrap3-dialog 这里两个地方可以下载到例子。里面包含了后面两个文件。然后具体怎么调用dialog就可以看这个网站： http://nakupanda.github.io/bootstrap3-dialog/ 下面是一个简单的例子： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>Bootstrap 实例 - 标签页（Tab）插件</title> <link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> <link href="css/bootstrap-dialog.css" rel="stylesheet" /> <script src="js/jquery.min.js"></script> <script src="js/bootstrap.min

IDEA jsp模板

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> File > Settings… > File and Code Templates > Other >Jsp files >Jsp File.jsp <% @ page contentType = " text/html;charset=UTF-8 " language = " java " %> <! DOCTYPE html > < html lang ="zh-CN" > < head > < meta charset ="utf-8" > < meta http-equiv ="X-UA-Compatible" content ="IE=edge" > < meta name ="viewport" content ="width=device-width, initial-scale=1" >  < title > #[[$Title$]]# </ title >  < link rel ="stylesheet" href ="//cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/css/bootstrap.min.css" > <!-- HTML5 shim and Respond.js for

机器学习之集成学习和随机森林

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一、集成学习集成学习就是合并多个分类器的预测。一般会在一个项目快结束的时候使用集成算法，一旦建立了一些好的分类器，就可以使用集成把它们合并成一个更好的分类器。著名的集成方法：投票分类、bogging、pasting、boosting、stacking、和一些其它算法。 1.1 投票分类（少数服从多数）令人惊奇的是这种投票分类器得出的结果经常会比集成中最好的一个分类器结果更好。事实上，即使每一个分类器都是一个弱学习器（意味着它们也就比瞎猜好点），集成后仍然是一个强学习器（高准确率），只要有足够数量的弱学习者，他们就足够多样化。如果每一个分类器都在同一个数据集上训练，会导致犯同一种类型的错误。相比较而言，每个分类器在不同的数据集上训练，集成后的结果会更好。下面使用moons数据集，训练三个分类器，使用集成算法。 from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.model_selection import train_test_split moons = make_moons(noise=0.3, random_state= 0) X, y = moons X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.4, random

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