Sublimetext为什么按F12不能在浏览器里面预览呢？

最近在做listview时发现OnItemClickListener失效的问题，经过查找发现是因为button的原因。不仅listitem中存在button会影响OnItemClickListener事件的失效，还会导致单击后listview每个item的背景改变，使得item中的所有有关焦点的事件都失效。本文给出了一个范例来说明这种情况，并提供了解决方法。 ... [详细]

本文介绍了如何使用php限制数据库插入的条数并显示每次插入数据库之间的数据数目，以及避免重复提交的方法。同时还介绍了如何限制某一个数据库用户的并发连接数，以及设置数据库的连接数和连接超时时间的方法。最后提供了一些关于浏览器在线用户数和数据库连接数量比例的参考值。 ... [详细]

1.点击查看隐藏当前按钮和这个内容，显示另一个内容能。 ... [详细]

本文介绍了使用PHP实现断点续传乱序合并文件的方法和源码。由于网络原因，文件需要分割成多个部分发送，因此无法按顺序接收。文章中提供了merge2.php的源码，通过使用shuffle函数打乱文件读取顺序，实现了乱序合并文件的功能。同时，还介绍了filesize、glob、unlink、fopen等相关函数的使用。阅读本文可以了解如何使用PHP实现断点续传乱序合并文件的具体步骤。 ... [详细]

本文讨论了在Spring 3.1中，数据源未能自动连接到@Configuration类的错误原因，并提供了解决方法。作者发现了错误的原因，并在代码中手动定义了PersistenceAnnotationBeanPostProcessor。作者删除了该定义后，问题得到解决。此外，作者还指出了默认的PersistenceAnnotationBeanPostProcessor的注册方式，并提供了自定义该bean定义的方法。 ... [详细]

本文详细介绍了如何使用Spring特性实现接口多类的动态调用。通过对Spring IoC容器的基础类BeanFactory和ApplicationContext的介绍，以及getBeansOfType方法的应用，解决了在实际工作中遇到的接口及多个实现类的问题。同时，文章还提到了SPI使用的不便之处，并介绍了借助ApplicationContext实现需求的方法。阅读本文，你将了解到Spring特性的实现原理和实际应用方式。 ... [详细]

本文讨论了一个关于cuowu类的问题，作者在使用cuowu类时遇到了错误提示和使用AdjustmentListener的问题。文章提供了16个解决方案，并给出了两个可能导致错误的原因。 ... [详细]

本文介绍了一款名为Voicewo的在线语音识别转换jQuery插件，该插件具有快速、架构、风格、扩展和兼容等特点，适合在互联网应用中使用。同时还提供了一个快速示例供开发人员参考。 ... [详细]

1，关于死锁的理解死锁，我们可以简单的理解为是两个线程同时使用同一资源，两个线程又得不到相应的资源而造成永无相互等待的情况。 2，模拟死锁背景介绍：我们创建一个朋友 ... [详细]

本文介绍了PHP中的单例模式与静态变量的区别及使用方法。在PHP中，静态变量的存活周期仅仅是每次PHP的会话周期，与Java、C++不同。静态变量在PHP中的作用域仅限于当前文件内，在函数或类中可以传递变量。本文还通过示例代码解释了静态变量在函数和类中的使用方法，并说明了静态变量的生命周期与结构体的生命周期相关联。同时，本文还介绍了静态变量在类中的使用方法，并通过示例代码展示了如何在类中使用静态变量。 ... [详细]

1.帮助类后台获取视图对应的字符串publicclassViewHelper{将View输出为字符串(注：不会执行对应的ac ... [详细]

本文介绍了XML的基本概念和用途，包括XML的可扩展性和标签的自定义特性。同时还详细解释了XML标签的规则，包括标签的尖括号和合法标识符的组成，标签必须成对出现的原则以及特殊标签的使用方法。通过本文的阅读，读者可以对XML的基本知识有一个全面的了解。 ... [详细]

本文介绍了Web学习历程记录中关于Tomcat的基本概念和配置。首先解释了Web静态Web资源和动态Web资源的概念，以及C/S架构和B/S架构的区别。然后介绍了常见的Web服务器，包括Weblogic、WebSphere和Tomcat。接着详细讲解了Tomcat的虚拟主机、web应用和虚拟路径映射的概念和配置过程。最后简要介绍了http协议的作用。本文内容详实，适合初学者了解Tomcat的基础知识。 ... [详细]

本文介绍了使用SRILM平滑Katz回退方法训练语言模型的步骤，包括测试文件的使用、模型训练过程以及困惑度的重新计算。平滑Katz回退方法通过将次数较少的N-gram组的概率减少，并将减少的概率分配给训练集中未出现的N-gram组。详细的条件概率计算过程可参考附录中的Excel表格。通过重新计算困惑度，可以评估训练得到的语言模型的质量。 ... [详细]

展开全部下面的代码是创建一个立方体Thisexamplescreatesanddisplaysasimplebox.#Thefirstlineloadstheinit_disp ... [详细]