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搜索资源列表

  1. my base 日报、周报、计划工具

  2. Mybase [图片] 如果一个用户需要尽可能多的工具/功能来处理笔记，Mybase就是首选。在我看来，Mybase是进化为现代风格的 Keynote。它们两者，无论在视觉还是感觉上都颇有类似。其界面精简而高效，通过多tab、多面板有效扩展了其功能，具备处理笔记的多项工具。我用 Keynote 很长时间，再过渡到 Mybase 非常顺利。（补充一下，KeyNote 在处理笔记方面也是功能极丰富的）。 Mybase组织笔记的形式也是最简单的树状结构，这也是大多数同类软件的标准思路。也就是说，在这

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-04-18
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：bhltweb

  1. C#23种设计模式示例源代码

  2. 创建型模式 1、 FACTORY —追 MM 少不了请吃饭了， 麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是 MM 爱吃的东西， 虽然口味有所不同， 但不管你带 MM 去麦当劳或肯德基， 只管向服务员说“来四个鸡翅”就行 了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的 Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消 工厂模式 费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如 何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER — MM 最爱听的

  3. 所属分类：C#

  1. C#23种设计模式_示例源代码及PDF

  2. 1、 FACTORY —追 MM 少不了请吃饭了， 麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是 MM 爱吃的东西， 虽然口味有所不同， 但不管你带 MM 去麦当劳或肯德基， 只管向服务员说“来四个鸡翅”就行 了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的 Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消 工厂模式 费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如 何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER — MM 最爱听的就是“我爱你

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-07-14
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：fiozhao

  1. C#23种设计模式示例源代码

  2. 创建型模式 1、 FACTORY —追 MM 少不了请吃饭了， 麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是 MM 爱吃的东西， 虽然口味有所不同， 但不管你带 MM 去麦当劳或肯德基， 只管向服务员说“来四个鸡翅”就行 了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的 Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消 工厂模式 费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如 何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER — MM 最爱听的

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2017-07-07
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：zhgx85

  1. 多线程面试题

  2. 详细讲解的多线程中遇到或者存在的问题，对各类多线程问题进行分析解读，为求职者提供了良好的资源ConcutrentHash Map 采用分段锁技术、同步容器中,是一个容晷一个嶺,但在 Concurrenthushm中,会将hush麦的数组部分分成干段,每段维 护一个钡,以达到高效的并发访 13.什么是多线程的上下文切换? 1、多线程:是从软件或者硬件上实现多个线程的并发技术。 2、多线程的好处 便用多线程可以把程序中占据时间长的任务放到后台去处理,如图片、视屏的下载 ⅱ.发挥多核处珪器的优势,并发

  3. 所属分类：Java

  1. IPFS白皮书中文版

  2. 星际文件系统是一种点对点的分布式文件系统, 旨在连接所有有相同的文 件系统的计算机设备。在某些方面, IPFS 类似于 web, 但 web 是中心化的,而 IPFS 是一个单一的 Bittorrent 群集, 用 git 仓库分布式存储。换句话说, IPFS 提供了高吞吐量的内容寻址块存储模型, 具有内容寻址的超链接。这形成了一 个广义的 Merkle DAG 数据结构,可以用这个数据结构构建版本文件系统,区块 链,甚至是永久性网站。。 IPFS 结合了分布式哈希表, 带有激励机制的块交换和

  3. 所属分类：Dapp

    • 发布日期：2019-09-04
    • 文件大小：626kb
    • 提供者：rongswjtu

  1. 树状结构大数据类型的高效支持

  2. 传统的关系数据模型难以满足大数据应用日益丰富的数据表达和处理的需求，因此实践中涌现了多种非传统的大数据类型。其中，以JSON为代表的树状结构大数据类型被广泛应用，具有重要的理论意义和实用价值。系统介绍了树状结构大数据类型，并探讨如何高效支持树状结构大数据的分析运算。

  3. 所属分类：其它