我想禁用当触摸listView行时出现的橙色高亮。到目前为止,在我的xml我已经尝试了以下:
android:focusable="false"
android:focusableInTouchMode="false"
android:clickable="false"
更多信息:我希望当用户在这个listView对象上触摸屏幕时,没有任何差异。
我想禁用当触摸listView行时出现的橙色高亮。到目前为止,在我的xml我已经尝试了以下:
android:focusable="false"
android:focusableInTouchMode="false"
android:clickable="false"
更多信息:我希望当用户在这个listView对象上触摸屏幕时,没有任何差异。
我在读c++老师的课堂笔记,他是这样写的:
使用缩进// OK 永远不要依赖运算符优先级-总是使用括号// OK 总是使用{}块-即使是单行//不可以,为什么?? Const对象在比较的左边// OK 对>= 0的变量使用unsigned,这是个不错的技巧 删除后将指针设置为NULL -双重删除保护//不错
第三种方法我不清楚:放一行进去能得到什么 A{…} ?
例如,下面这段奇怪的代码:
int j = 0;
for (int i = 0 ; i < 100 ; ++i)
{
if (i % 2 == 0)
{
j++;
}
}
将其替换为:
int j = 0;
for (int i = 0 ; i < 100 ; ++i)
if (i % 2 == 0)
j++;
使用第一个版本的好处是什么?
受Raymond Chen帖子的启发,假设你有一个4x4二维数组,写一个函数使它旋转90度。Raymond链接到伪代码中的解决方案,但我想看到一些真实的东西。
[1][2][3][4]
[5][6][7][8]
[9][0][1][2]
[3][4][5][6]
就变成:
[3][9][5][1]
[4][0][6][2]
[5][1][7][3]
[6][2][8][4]
更新:Nick的答案是最直接的,但是有没有比n²更好的方法呢?如果矩阵是10000x10000呢?
我想在数据库中存储一个散列密码(使用BCrypt)。什么样的类型比较好,什么样的长度比较正确?密码哈希与BCrypt总是相同的长度?
EDIT
示例散列:
2a美元,10美元KssILxWNR6k62B7yiX0GAe2Q7wwHlrzhF3LqtVvpyvHZf0MwvNfVu美元
在哈希一些密码之后,BCrypt似乎总是生成60个字符的哈希。
编辑2
抱歉没有提到实现。我正在使用jBCrypt。
根据问题的标题,AWS EFS、EBS和S3之间的实际区别是什么?
我对每一个的理解:
S3是一种在任何地方都可以访问的存储设施 EBS是可以挂载到EC2上的设备 EFS是一个可以挂载到EC2上的文件系统
为什么要用EBS而不是EFS呢?看起来他们有相同的用例,但有轻微的语义差异?尽管EFS是跨az复制的,因为EBS只是一个挂载设备。我想我对EBS的理解不足,所以我无法区分。
为什么选择S3而不是EFS?它们都可以存储文件、缩放和复制。我想S3必须使用SDK,而EFS是文件系统,您可以使用您选择的编程语言中的标准I/O方法来创建文件。但这是唯一真正的区别吗?
例如,如果我想读取magic(5)的中间值,我可以这样做:
M = magic(5);
value = M(3,3);
得到value == 13。我希望能够做一些像这样的事情:
value = magic(5)(3,3);
value = (magic(5))(3,3);
省略中间变量。然而,MATLAB抱怨不平衡或意外的圆括号或括号在第一个圆括号在3之前。
是否有可能从数组/矩阵读取值,而不首先分配给一个变量?
文档说CharField()应该用于较小的字符串和TextField()应该用于较大的字符串。
好吧,但“小”和“大”之间的界限在哪里?这里面到底发生了什么?
在Eclipse中跳转到作用域的右大括号的键盘快捷方式是什么?
在numpy中,有些操作以形状(R, 1)返回,但有些返回(R,)。这将使矩阵乘法更加繁琐,因为需要显式重塑。例如,给定一个矩阵M,如果我们想要numpy。点(M [: 0], numpy。ones((1, R))),其中R是行数(当然,列方面也存在同样的问题)。我们将得到矩阵不是对齐错误,因为M[:,0]是在形状(R,),而是numpy。ones((1, R))的形状是(1,R)。
所以我的问题是:
形状(R, 1)和(R,)的区别是什么?我知道字面上它是一个数字的列表和列表的列表所有的列表都只包含一个数字。只是想知道为什么不设计numpy,使它更喜欢形状(R, 1)而不是(R,),以便于矩阵乘法。 对于上面的例子有没有更好的方法?不需要像这样显式地重塑:numpy.dot(M[:,0]。重塑(R, 1), numpy。((R)))
所以我用的是一个在数据库中大量存储图像的应用程序。你对此有什么看法?我更倾向于将位置存储在文件系统中,而不是直接存储在DB中。
你认为优点和缺点是什么?