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  • “ databene commons”是一个开放源代码Java库,它通过实用程序类,抽象概念和具体实现为Java核心库提供了扩展
  • ExtCore:用于F#的扩展核心库
  • 2014年csdc核心库

    2014-03-13 09:19:31
    cscd核心库 扩展库 期刊查询 2014年最全
  • 在目录中,有一些纯 javascript 。 在目录中,有一些基于jquery的插件。 依赖 关于“下划线”,它是一个提供一些函数式方法的, 使用它可以简化某些设置操作。 关于“/bootstrap”“/bootstrap-...
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  • 原文:http://blog.csdn.net/zsp_1111/article/details/7471050 dojo.hitch 是在 Dojo 中直接或间接被广泛使用的函数. hitch 的中文意思是: 钩住,拴住....在 Dojo 中, dojo.hitch 函数非常重要....

    原文:http://blog.csdn.net/zsp_1111/article/details/7471050

    dojo.hitch 是在 Dojo 中直接或间接被广泛使用的函数.

    hitch 的中文意思是: 钩住,拴住. 在 Dojo 中, dojo.hitch() 的作用是给一个方法绑定其执行上下文.


    在 Dojo 中, dojo.hitch 函数非常重要. 原因有两点: 

    1. Javascript 中, 函数不与定义它们的上下文即作用域绑定

    2. 在 Dojo 中, 很多函数都用 hitch 的参数传递方式: 第一个参数是上下文对象, 第二个参数是一个函数


    例 (函数不与定义它们的上下文即作用域绑定) :

    [javascript] view plaincopy
    1. <span style="font-family:Verdana;">var Student = {  
    2.     college: "MIT",  
    3.     getCollege: function() {  
    4.         return this.college;  
    5.     }  
    6. }  
    7.   
    8. function printCollege(foo) {  
    9.     alert("College: " + foo());  
    10. }  
    11.   
    12. printCollege(Student.getCollege); // "College: undefined", 即 this 的值为 GLOBAL</span>  

    正确的方法:
    [javascript] view plaincopy
    1. <span style="font-family:Verdana;">printCollege(function() {  
    2.     return Student.getCollege();  
    3. }); // "College: MIT", this 的值被显示的指定为 Student</span>  

    函数上下文中 this 的确定规则如下:
    函数上下文中this的值是函数调用者提供并且由当前调用表达式的形式而定的。 如果在调用括号()的左边,有引用类型的值,
    那么this的值就会设置为该引用类型值的base对象。 所有其他情况下(非引用类型),this的值总是null。然而,由于null对

    于this来说没有任何意义,因此会隐式转换为全局对象。


    用 dojo.hitch 再次改写上面的正确方法(有两种方式, 如下), 代码看上去简洁清晰了一些:

    [javascript] view plaincopy
    1. <span style="font-family:Verdana;">printCollege(dojo.hitch(Student, Student.getCollege));  
    2. // hitch 返回 function() {return Student.getCollege.apply(Student, arguments);}  
    3. printCollege(dojo.hitch(Student, "getCollege"));  
    4. // hitch 返回 function() {return getCollege.apply(Student, arguments);}</span>  

    当 dojo.hitch 的第一个参数省略的时候, 相当于把第一个参数设置为 null , 这时 this 的值指的是 global 全局上下文.

    当 dojo.hitch 有3个及以上参数的时候, 第三个开始往后的参数被用做 dojo.hitch 返回的匿名函数的参数传入

    [javascript] view plaincopy
    1. <span style="font-family:Verdana;">function printsth(x, y, z) {  
    2.     alert(x + y + z);  
    3. }  
    4.   
    5. var printArg = dojo.hitch(null"printsth""我是参数1""我是参数2");  
    6. // 返回 function() {return printsth.apply(  
    7. //                  null, ["我是参数1", "我是参数2"].concat(arguments))}  
    8.   
    9. printArg("这里的参数");  
    10. //相当于: printsth("我是参数1", "我是参数2", "这里的参数");</span>  

    如果 dojo.hitch 的第一个参数 上下文 指定为 null, dojo 还提供了另外一个函数:
    [javascript] view plaincopy
    1. <span style="font-family:Verdana;">dojo.hitch(null, handler, args)  
    2. dojo.partial(handler, args)  
    3. //这两者是等价的</span>  

    为函数绑定上下文并返回函数是函数式编程的基础.
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  • Javascript 1.6 定义了一些新的数组方法, 但是并不是所有浏览器都实现了 Javascript 1.6 , Dojo 为没有实现的浏览器提供扩展来实现它们. -- dojo.indexOf 返回数组中匹配元素首次出现的位置, 未找到返回 -1 -- ...

    Javascript 1.6 定义了一些新的数组方法, 但是并不是所有浏览器都实现了 Javascript 1.6 , Dojo 为没有实现的浏览器提供扩展来实现它们.

    -- dojo.indexOf 返回数组中匹配元素首次出现的位置, 未找到返回 -1

    -- dojo.lastIndexOf 返回数组中匹配元素最后一次出现的位置, 未找到返回 -1

    -- dojo.every 测试是否数组中所有元素都使测试函数返回 true

    -- dojo.some 测试是否数组中存在元素使得测试函数返回 true

    -- dojo.filter 返回一个新数组, 其元素是原数组中通过 filter 函数的元素

    -- dojo.map 创建返回一个新数组, 其元素是用原数组每个元素调用传入函数的返回值

    -- dojo.forEach 将数组中的每一个元素传给一个函数

    除了前两个函数, 其它所有函数都有相同的函数签名, 如: dojo.every(array, func, context). array 是要操作的数组, func 是应用在每个数组项上的函数, 最后一个 context 则是执行 func 的上下文, 是可选参数.

    如果传入了上下文参数, 获得回调函数可以用 dojo.hitch(context, func) 来获得.

    例:

    var arr = [1, 2, 3];
    
    var doubleArray = dojo.map(arr, function(x) { return x *= 2 });
    
    dojo.forEach(doubleArray, function(x) { console.log(x) });
    // Output: 2, 4, 6

    对于第二个参数函数有个有趣儿的用法, 当第二个参数是一个字符串的时候, item & index & array 这三个字符串就有了特殊的意义

    -- item: 当前正在操作的某一个数组元素.

    -- index: 当前正在操作的数组元素的索引

    -- array: 数组对象

    例:

    var arr = [1, 2, 3];
    
    var doubleArray = dojo.map(arr, "return item * 2");
    
    dojo.forEach(doubleArray, "console.log(index + ' = ' + item)");
    // Output: 
    // 0 = 2
    // 1 = 4
    // 2 = 6


    (访问 https://developer.mozilla.org/en/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array 查看详细 Javascript 1.6 Array)



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  • 扩展库scipy

    2019-09-28 16:25:44
    文章目录扩展库`SciPy``NumPy``Matplotlib``pandas``ndarray`数据结构 扩展库SciPy ...核心库:Numpy SciPy library Matplotlib IPython Sympy pandas 官网:scipy.org 资源丰富 SCIPy中的数据结构 n...

    扩展库SciPy

    • 特征
      • 基于Python的软件生态系统
      • 开源第三方
      • 主要为数学,科学和工程服务
    • 核心库:Numpy SciPy library Matplotlib IPython Sympy pandas
    • 官网:scipy.org 资源丰富
    • SCIPy中的数据结构
      1. ndarray N维数组
      2. Series 变长字典
      3. DataFrame 数据框

    NumPy

    1. 特征

      • 强大的ndarray对象和ufunc函数

      • 精巧的函数

      • 适合线性代数和随机数处理等科学计算

      • 有效的通用多维数据 可定义为任意数据类型

      • 无缝对接数据库

        import numpy as np
        
        aArray=np.ones((4,4))
        
        aArray
        Out[3]: 
        array([[1., 1., 1., 1.],
               [1., 1., 1., 1.],
               [1., 1., 1., 1.],
               [1., 1., 1., 1.]])
        
        from scipy import linalg  #导入scipy核心库中和线性代数有关模块
        
        arr=np.array([[1,2],[3,4]])
        
        linalg.det(arr)  #计算行列式
        Out[6]: -2.0
        
        linalg.det(aArray)
        Out[7]: 0.0
        

    Matplotlib

    1. 特征
      • 基于NumPy
      • 二维绘图库 简单快速地生成曲线图 直方图和散点图等形式的图
      • 常用的pyplot是一个简单提供类似MATLAB接口的模块

    pandas

    1. 特征
      • 基于SciPy NumPy
      • 高效的SeriesDataFrame数据结构
      • 强大的可扩展数据操作与分析的Python
      • 高效处理大数据集的切片等功能
      • 提供优化库功能读写多种文件格式 如CVS HDF5

    ndarray数据结构

    1. python中的数组

      1. 形式
        1. listtuple等序列数据结构结构表示的数组
        2. array模块 (非内置模块 不支持多维)
          • 通过array函数创建数组 ,array.array('B',range(5))
          • 提供append insert read等方法
    2. ndarray

      • 特点

        • N维数组
        • NumPy中基本的数据结构
        • 所有元素是同一种类型 不像列表那样包含多类但存大量指针和空间
        • 别名为array
        • 利于节省内存和提高CPU计算时间
        • 有丰富的函数
      • 基本概念

        • 维度 成为轴 轴的个数称为秩
        • 基本属性
          • ndarray.ndim
          • ndiarray.shape 维度
          • ndarray.size 元素总个数
          • ndarray.dtype 元素类型
          • ndarray.itemsize 元素字节大小
      • 创建与使用

        import numpy as np
        
        aArray=np.array([1,2,3])
        
        aArray
        Out[3]: array([1, 2, 3])
        
        bArray=np.array([(1,2,3),(4,5,6)])
        
        bArray
        Out[5]: 
        array([[1, 2, 3],
               [4, 5, 6]])
        
        np.arange(1,5,0.6)
        Out[7]: array([1. , 1.6, 2.2, 2.8, 3.4, 4. , 4.6])
        
        np.random.random((2,2))
        Out[8]: 
        array([[0.52820866, 0.42113216],
               [0.48049641, 0.5325641 ]])
        
        np.linspace(1,2,10,endpoint=False)
        Out[9]: array([1. , 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9])
        
        np.ones([2,3])
        Out[10]: 
        array([[1., 1., 1.],
               [1., 1., 1.]])
        
        np.zeros([2,3])
        Out[11]: 
        array([[0., 0., 0.],
               [0., 0., 0.]])
        
        np.fromfunction(lambda i,j:(i+1)*(j+1),(9,9))
        Out[12]: 
        array([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.],
               [ 2.,  4.,  6.,  8., 10., 12., 14., 16., 18.],
               [ 3.,  6.,  9., 12., 15., 18., 21., 24., 27.],
               [ 4.,  8., 12., 16., 20., 24., 28., 32., 36.],
               [ 5., 10., 15., 20., 25., 30., 35., 40., 45.],
               [ 6., 12., 18., 24., 30., 36., 42., 48., 54.],
               [ 7., 14., 21., 28., 35., 42., 49., 56., 63.],
               [ 8., 16., 24., 32., 40., 48., 56., 64., 72.],
               [ 9., 18., 27., 36., 45., 54., 63., 72., 81.]])
        
        x=np.fromfunction(lambda i,j:(i+1)*(j+1),(9,9))
        
        x.ndim
        Out[14]: 2
        
        x.shape
        Out[15]: (9, 9)
        
        x.size
        Out[16]: 81
        
        bArray
        Out[18]: 
        array([[1, 2, 3],
               [4, 5, 6]])
        
        print(bArray[1])
        [4 5 6]
        
        print(bArray[0:2])  #切片 选择0和1行
        [[1 2 3]
         [4 5 6]]
        
        print(bArray[:,[0,1]]) #选择第0和1列
        [[1 2]
         [4 5]]
        
        print(bArray[1,[0,1]])  #选择第1行 第0和1列
        [4 5]
        
        for row in bArray:
            print(row)
            
        [1 2 3]
        [4 5 6]
        
        print(bArray.reshape(3,2))  #原多维数组不改变
        [[1 2]
         [3 4]
         [5 6]]
        
        bArray.resize(3,2)   #改变多维数组本身
        
        bArray
        Out[27]: 
        array([[1, 2],
               [3, 4],
               [5, 6]])
        
        bArray=np.array([1,2,3])
        
        cArray=np.array([4,5,6])
        
        np.vstack((bArray,cArray))   #在垂直方向拼接
        Out[30]: 
        array([[1, 2, 3],
               [4, 5, 6]])
        
        np.hstack((bArray,cArray))         #在水平方向拼接
        Out[31]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
        
      • ndarray的运算

        aArray=np.array([(5,5,5),(2,2,2)])
        
        bArray=np.array([(5,5,5),(1,2,3)])
        
        cArray=aArray*bArray
        cArray
        Out[36]: 
        array([[25, 25, 25],
               [ 2,  4,  6]])
        
        aArray+=bArray
        
        aArray
        Out[38]: 
        array([[10, 10, 10],
               [ 3,  4,  5]])
        a=np.array([1,2,3])
        
        b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
        
        a+b  #广播
        Out[42]: 
        array([[2, 4, 6],
               [5, 7, 9]])
        
        b.sum()
        Out[45]: 21
        
        b.sum(axis=0)
        Out[46]: array([5, 7, 9])
        
        b.sum(axis=1)
        Out[47]: array([ 6, 15])
        
        b.mean() #平均值
        Out[48]: 3.5
        
        b.var() #方差
        Out[49]: 2.9166666666666665
        
        b.std()  #标准差
        Out[50]: 1.707825127659933
        
      • naarray的专门应用 - 线性代数

        • dot矩阵内积 linalg.det行列式 linalg.inv逆矩阵 linalg.solve多元一次方程求根 linalg.eig求特征值和特征向量

          import numpy as np
          x=np.array([[1,2],[3,4]])
          
          r1=np.linalg.det(x)
          
          r1
          Out[53]: -2.0000000000000004
          
          r2=np.linalg.inv(x)
          
          r2
          Out[55]: 
          array([[-2. ,  1. ],
                 [ 1.5, -0.5]])
          
          r3=np.dot(x,x)
          
          r3
          Out[57]: 
          array([[ 7, 10],
                 [15, 22]])
          
      • ndarrayufunc函数

        • 一种可以对数组的每个元素进行操作的函数 很多是基于C语言级别实现 计算速度很快
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  • 写 Javascript 程序的时候, 可能会经常把一个对象的属性复制到另一个对象中, Dojo 定义了一些简化这些操作 1. 混合对象 dojo.mixin(destinationObj, srcObj1, srcObj2, ...) 这种复制是通过赋值操作来完成的...

    写 Javascript 程序的时候, 可能会经常把一个对象的属性复制到另一个对象中, Dojo 定义了一些简化这些操作


    1. 混合对象

    dojo.mixin(destinationObj, srcObj1, srcObj2, ...)

    这种复制是通过赋值操作来完成的( = ), 因此对于数字, 布尔, 字符串基本数据类型是按值复制, 其它类型则是按引用复制.

    如果 srcObj 中的属性名与 destinationObj 中的属性名重复, 则 srcObj 中属性的值会覆盖 destinationObj 对应的属性值, 

    如果多个srcObj 中有相同的一个属性, 其值取最右边的 srcObj.prop 的值.

    例1:

    var destinationObj = {
    	name: "javascript"
    };
    dojo.mixin(destinationObj, {name: "dojo"});
    console.log(destinationObj.name); // Output: dojo
    
    dojo.mixin(destinationObj, {name: "dojo"}, {name: "dojo 1.7"});
    console.log(destinationObj.name); // Output: dojo 1.7
    

    例2( dojo.mixin 会把 srcObj prototype chain 中所有对象的属性都混合到 destinationObj 中, Object.protoytpe 中属性除外 ):
    function SrcObj() {} // constructor
    
    var protoObj = {
    	name: "prototype's prop"
    };
    
    SrcObj.prototype = protoObj;
    
    var destinationObj = {
    	name: "javascript"
    };
    
    dojo.mixin(destinationObj, new SrcObj());
    console.log(destinationObj.name); // Output: prototype's prop
    可以看到把 SrcObj.prototype.name 混合到 destinationObj 中, 并覆盖了 name


    2. 复制对象

    上面的方法只有 数字, 布尔, 字符串这种基本数据类型是按值复制的, 其它类型都复制的引用, 如果想要把所有类型都按值复制, 就要用到下面的方法.

    dojo.clone( srcObj )

    例:

    var kingdomsOfDiscovery = {
    	city: "Dalian",
    	country: "China"
    };
    var attraction = {
    	name: "Dalian Discoveryland Theme Park",
    	location: kingdomsOfDiscovery
    };
    
    var testClone = dojo.clone(attraction);
    

    上面的代码把 attraction 克隆到 testClone 变量中, testClone 中有一个新的, 独立的, 但是是匿名的 kingdomsOfDiscovery 对象.

    不是像 dojo.mixin 方法一样, 只是复制了对 kingdomsOfDiscovery 引用, 而是完全新创建了一个一模一样的对象.



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  • 扩展库SciPy

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  • JSTL学习之核心库

    2009-08-30 18:28:00
    以c开头的核心库;2.以fmt开头的国际化库,也可以称为格式化库;3.以fn开头的函数库,函数库可以扩展,jstl提供的函数有时候可能不够用;4.以sql开头的操作数据库的标签,但不常用;5.以x开头的操作xml的库。 今天...
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  • JSTL 核心标签

    2020-02-20 14:35:22
    jsp诞生之初,程序员在HTML代码中嵌入过多的Java代码,这非常不利于JSP的维护和扩展...核心标签 基本输入输出、流程控制、迭代操作和URL操作。负责Web应用的常见工作,如:循环、表达式赋值、基本输入输出等 I18N...
  • kotlin 核心库 collections

    千次阅读 2018-03-01 16:16:37
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  • ASP.NET MVC扩展库

    2018-02-18 11:36:00
    很多同学都读过这篇文章吧 ASP.NET MVC中你必须知道的13个扩展点,今天给大家介绍一个ASP.NET MVC的扩展库,主要就是针对这些扩展点进行。这个项目的核心是IOC容器,包括Ninject, StructureMap, Unity ,Windsor和...
  • APICloud 开发工具核心库,支持新建页面模板,新建应用模板,WiFi同步等核心功能。开发者可基于此核心库,定制各种编辑器插件或者将 APICloud 的开发调试功能与已有的自动化业务流程结合,提升开发效率。特点轻量: ...
  • 它在后台使用SlickGrid(更具体地说是分支)(无需重写核心库)。 该库的主要目的是创建一个公共存储库,其中包括可被任何框架使用的所有编辑器,过滤器,扩展和服务(与框架无关)。 这也是一个很好的机会,可以将...
  • Logback日志扩展主要适用于针对Amazon Web Services的附加程序,包括CloudWatch Logs,DynamoDB,Kinesis,SNS和SQS附加程序。 还包含基于LMAX Disrupotr的高性能异步附加器和某些实用程序,例如Jackson JSON...
  • ActionScript 3.0 扩展库

    2010-04-09 13:54:39
     昨天随ActionScript 3.0规范一同推出的 [url=...corelib:核心库,提供MD5,JSON,高级字符串和数据解析。等等。。 FlexUnit:为A...
  • 模板扩展规范 标题:模板 标识符: : 字段名称前缀:模板 范围:项目,集合 扩展:提案 所有者:@ your-gh-handles @ person2 本文档介绍了(STAC)规范的模板扩展。 这是添加简短介绍的地方。 例子: :显示...
  • Lu是一个可对字符串表达式进行动态编译和运行的动态链接库(dll),是一种易于扩展的轻量级嵌入式脚本,提供自动内存管理,也可以... Lu核心库中主要包含一个编译器LuCom、一个执行器LuCal和一个键树用以保存各种数据。

空空如也

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