TITAN - 技术教程文章
java – 在多线程中使用titan图形的最佳实践是什么？
我用spring boot构建了一个Web服务.我使用titan graph作为跨Web服务访问的单例.因此,如果对Web服务有多个请求,Web服务器将生成线程来处理请求,并且将在这些线程中使用titan图.这种方法有什么问题吗？我使用titan graph 1.0.0和tinkerpop 3.0.1-incubating.所以titan图对我来说很新,我不知道在多线程中使用titan图是否有任何冲突.如果这种方法有问题,那么在多线程中使用titan图形的最佳做法是什么？谢谢你的帮助.解决方法:以这种方式...
javascript – Appcelerator Titanium Slider
我是整个Appcelerator世界的新手所以我有一个问题： 有人知道appcelerator钛是否提供类似于此截图的滑块功能？ 如果没有,那么第一批文档会是什么？ 不需要花哨的动画或任何东西,只需要最简单的过渡. 我只需要钛制的基本滑块,其滑动选择器看起来像小圆圈(或者我可以修改或调整到自定义需求的东西). 此外,是的,我会用它作为一个起点http://developer.appcelerator.com/apidoc/mobile/latest/Titanium.UI.Slider-object 但该页面没有滑...
javascript – Titanium移动开发平台
我听说过Titanium移动开发平台.它可能是使用JavaScript为Android和iPhone开发应用程序.所以朋友,如果你使用它,你对此有什么看法？解决方法:我前段时间用过2-3个项目 它不是没有错误的,有时你会遇到一些功能,它发生在我身上很多次.. 它适用于构建iPhone应用程序,但是,在我使用它的时候(几个月前),Android支持非常糟糕,较新的版本有本地化的样式和资源文件,这是一件好事,但我没试过他们 无论如何,当唯一的目标是iPhone和Android时,我...
Titanium android对特定应用程序的外部意图【代码】
我想用一个具有隐藏意图的Titanium打开一个Android应用程序并向其发送一个字符串. 我尝试了以下示例,但没有一个正常.var intent = Ti.Android.createIntent({action: Ti.Android.ACTION_DEFAULT,packageName:"com.example.new_pdf_reader"//url:"com.example.new_pdf_reader"});intent.addCategory(Ti.Android.CATEGORY_DEFAULT);Ti.Android.currentActivity.startActivity(intent);和var shareIntent = Ti.Android.createIntent({...
适用于Titanium Mobile的JavaScript库/框架
我刚刚在Titanium Mobile的移动开发中迈出了第一步.来自PHP和JavaScript的网络编程,我真的错过了两件事： >一个JavaScript库> MVC或类似的“框架”,以有效地分离逻辑和设计 1.我一直在谷歌上搜索,似乎找不到一个好的答案.我尝试从我想要的MooTools中获取部件,但这并没有真正起作用,因为这几乎所有JS库都失败了,即使是核心部件也需要窗口/导航器/ dom等等.我猜这可以手动完成,但这听起来不像是一种面向未来的方式. 有人知道一个好的...
ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件【代码】
硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡（12G） 软件环境 搜狗输入法 显卡驱动：LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56) https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx? CUDA：Cuda9.0 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux CUDNN：cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux) https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downlo...
菜鸟笔记——决策树（Titanic）【代码】
from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,export_graphviz def decision_tree():#获取数据data = pd.read_csv("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt")#特征值和目标值x = data[['pclass', 'age', 'sex', 'name', 'room']]y = data['survived']#处理缺...