编译型语言和解释型语言的优缺点对比

编程语言可以分为:完全的编译型,纯粹的解释型或者两者相互混合的编程语言。实际上,大部分现有的编程语言都同时拥有其编译型和解释型版本。
编译型语言和解释型语言分别有其各自的优势和不足。下面从编译型语言开始介绍。

编译型语言:

  1. 编译型语言最大的优势之一就是其执行速度。用C/C++编写的程序运行速度要比用Java编写的相同程序快30%-70%。
  2. 编译型程序比解释型程序消耗的内存更少。
  3. 不利的一面——编译器比解释器要难写得多。
  4. 编译器在调试程序时提供不了多少帮助——有多少次在你的C语言代码中遇到一个“空指针异常”时,需要花费好几个小时来明确错误到底在代码中的什么位置。
  5. 可执行的编译型代码要比相同的解释型代码大许多。例如,C/C++的.exe文件要比同样功能的Java的.class文件大很多。
  6. 编译型程序是面向特定平台的因而是平台依赖的。
  7. 编译型程序不支持代码中实现安全性——例如,一个编译型的程序可以访问内存的任何区域,并且可以对你的PC做它想做的任何事情(大部分病毒是使用编译型语言编写的)
  8. 由于松散的安全性和平台依赖性,编译型语言不太适合开发因特网或者基于Web的应用。

解释型语言:

  1. 解释型语言提供了极佳的调试支持。一名Java程序员只需要几分钟就可以定位并修复一个“空指针异常”,因为Java运行环境不仅指明了异常的性质,而且给出了异常发生位置具体的行号和函数调用顺序(著名的堆栈跟踪信息)。这样的便利是编译型语言所无法提供的。
  2. 另一个优势是解释器比编译器容易实现
  3. 解释型语言最大的优势之一是其平台独立性 ...

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IE浏览器select标签绑定click事件修改自身属性点击异常

IE浏览器select标签绑定click事件,修改自身属性时,点击select弹出下拉列表时会出现异常行为。

例如下面的select标签,绑定click事件,在使用IE浏览器访问时,点击select标签弹出下拉列表后会迅速隐去。使用chrome,firefox等浏览器时正常。

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my97DatePicker时间控件使用方法简介

My97DatePicker是一款十分不错的日期时间控件。

将My97DatePicker整个目录包,放入项目的相应目录下

My97DatePicker目录下各文件的作用:

 My97DatePicker目录是一个整体,不可破坏里面的目录结构,也不可对里面的文件改名,可以改目录名

各目录及文件的用途:

  • WdatePicker.js 配置文件,在调用的地方仅需使用该文件,可多个共存,以xx_WdatePicker.js方式命名
  • calendar.js 日期库主文件,无需引入
  • 目录lang 存放语言文件,可以根据需要清理或添加语言文件
  • 目录skin 存放皮肤的相关文件,可以根据需要清理或添加皮肤文件包

 可以根据自己的需要,删除不必要的皮肤和语言文件

该控件的使用方法相对比较简单,引用WdatePicker.js之后,通过WdatePicker()即可弹出日期控件,效果如下所示。

<- 点我弹出日期控件

上例代码如下:

<input class ...

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AWS Zocalo可能标志着云存储市场的消亡

AWS Zocalo may signal the death of cloud storage as a market

    每当亚马逊挺进任何一个市场之时,其目标都是压低价格、赶走竞争对手。这也是其新型文件共享和协作解决方案Zocalo的目的所在。

    今天的早些时候,华盛顿西雅图的科技巨头公布了亚马逊Zocalo,一个面向企业的文档存储和共享服务。Zocalo使得用户可以跨设备存储和同步文档,跟踪审计等等。人们也可以为同事提供关于内容的反馈信息,比如可以在共享PDF或者网页的特定区域上添加批注。

    亚马逊的新服务主要可能会对云存储市场造成影响,该市场已经走上了商业化的道路。下面是亚马逊关于Zocalo对云存储和协作产业影响的说明。

云存储市场将会消亡

    亚马逊的竞争优势在于其能够提供比其他厂商更加廉价的存储和计算资源。亚马逊热衷于进入具有明显需求的市场并且将它们商业化。首先是托管,下一步是存储。

    Zocalo标志着云存储商业化最后阶段的到来。亚马逊与谷歌(后者在Google I/O声明了无限存储),都在驱使着存储价格的归零化。

    所以,是的,云存储市场正在消亡 ...

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国外典型图书馆推荐系统简介

library-recommender-system

    由于起步较早,目前国外的图书馆信息化程度整体上优于国内,推荐系统也已经开始应用在数字化图书馆领域,为读者提供个性化的图书推荐服务。其中,BibTip,ExLibris bX,Foxtrot,TechLens,Fab和LIBRA是几个比较有代表性的图书馆推荐系统解决方案。

    德国卡尔斯鲁厄大学的BibTip推荐系统从2009年开始作为一项独立的付费服务对用户开放。BibTip是一个基于行为的推荐系统,通过对用户行为的匿名监控与评估提供推荐服务。该系统在服务器上进行推荐的数据分析及管理,图书馆无需过多的技术投入即可使用BibTip的服务。BibTip的体系结构包含3层,自底向上分别为数据层、代理层和用户界面层。BibTip的理论基础是Andrew Ehrenberg提出的重复购买理论,该理论对消费者的行为进行了分析[1]。Ehrenberg证明人们在做出商品支付决定后会重复他们的选择,并且在下一次购物时会倾向于选择同一个品牌。BibTip使用了这一理论。通过用户的初始行为可得出用户的兴趣和喜好。例如,假设某用户对刊物X感兴趣,则该用户很可能对同一作者的刊物Y也感兴趣。BibTip需要大约几个月的时间收集和分析用户的初始行为数据。如果用户的访问频率较高,初始阶段可以缩短一些,但是推荐系统仍然面临着冷启动的问题。由于是基于用户行为的推荐系统,BibTip的适用范围比较广泛 ...

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年度归档