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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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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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Google放弃MapReduce转向新型超大规模分析系统

Urs Hölzle, senior vice president of technical infrastructure at Google, announced a new cloud analytics system at the 2014 Google I/O conference in San Francisco.

    Google已经放弃使用MapReduce,转而去支持一个称为“云数据流”的全新的云分析系统。MapReduce系统起初由Google研发,随后开放源码,用于在许多台服务器上运行数据分析作业。

    ...

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