稳扎稳打Silverlight(53) - 4.0通信之对WCF NetTcpBinding的支持, 在Socket通信中通过HTTP检索策略文件, HTTP请求中的ClientHttp和BrowserHttp

源码来自:https://pan.quark.cn/s/d16ee28ac6c2 ### 上线流程 Java Web平台在实施Java Web应用程序的发布过程时,通常包含以下几个关键阶段:应用程序归档、生产环境配置文件替换、系统部署(涉及原有应用备份、Tomcat服务关闭、缓存数据清除、新版本WAR包上传及服务重启测试)以及相关异常情况记录。以下将对各阶段进行深入说明。#### 一、应用程序归档1. **归档前的准备工作**: - 需要事先验证Java开发环境的变量配置是否正确。 - 一般情况下,归档操作会在项目开发工作结束后执行,此时应确认所有功能模块均已完成测试并符合发布标准。 2. **具体执行步骤**: - 采用`jar`指令执行归档操作。例如,在指定文件夹`D:\apache-tomcat-7.0.2\webapps\prsncre`下运行指令`jar –cvf prsncre.war`。 - 执行该指令后,会生成一个名为`prsncre.war`的Web应用归档文件,其中包含了项目的全部资源文件及编译后的程序代码。#### 二、生产环境配置文件调换1. **操作目标**:确保线上运行环境与开发或测试环境的参数设置存在差异,例如数据库连接参数、服务监听端口等信息。2. **执行手段**: - 将先前成功部署的WAR包中`xml-config`文件夹内的配置文件进行复制处理。 - 使用这些复制得到的配置文件对新生成的WAR包内的对应文件进行覆盖更新。 #### 三、系统部署1. **原版应用备份**: - 在发布新版本之前,必须对当前运行版本进行数据备份。例如,通过命令`cp -r prsncre ../templewebapps/`将旧版应用复...
源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 公路工程质量检验评定管理系统 软件简介:本系统是对公路工程检验及评定过程中常用到的报表、文书进行全面管理的系统。 包括 合同段管理用表(施工组织设计报审表、总体工程开工报批表、合同段质量检验评定表、标段工程检验汇总表); 单位管理用表(单位工程交工证书、单位工程检验汇总表、单位工程质量检验评定表); 分部管理用表(永久工程材料报验单、施工设备报验单、施工放样报验单、专项施工方案报审单、分部工程开工申请批复单、分部工程质量检验评定表、交工证书、分部工程检验汇总表); 分项管理用表(检验申请批复单、分项工程开工申请批复单、分项工程质量评定表、中间交工证书、专项施工方案报审单、永久工程材料报验单、施工设备报验单、分项工程质量检查表); 工程管理用表(工程汇总表、交工验收各合同段工程质量评定一览表、建设项目质量检验评定表); 质量管理用表(监理工程师通用通知、监理日报、工地会议纪要、工程暂时停工指令、复工指令、分包商资格审查申请批复表、承包单位通用申报表、承包单位每周工作计划、工程质量事故处理报告单、工程缺陷责任期终止证书); 工程表(工程变更令、工程变更申请表、工程延期索赔金额审批表、索赔申请表) 等施工过程中常用的42种表格。 使用此系统必为公路部门在施工过程中的监理带来极大的方便。 单机、网络应用方便,该系统集表格的制作、填写、存贮、查询、分析处理于一身,使表格更加规范,更加整洁。 该系统的应用必将给使用单位的工作质量信息化管理水平得到显著提高。 如何运行本系统? 本系统基于宏达数据库信息管理开发平台开发,下载后,双击文件夹中"dbimp.exe(或Hadp.exe)"文件即可完...
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/60e37fd9e85f Numpy作为Python编程语言中的一个核心组件,主要应用于科学计算领域,特别是在处理大型多维数组矩阵方面展现出卓越的性能。 该库提供了高效的数值计算能力,并且包含了丰富的数学逻辑运算功能。 以下是对Numpy的基础知识、高级应用以及统计功能的详尽阐述。 **Numpy基础部分**1. **数组对象(ndarray)**: Numpy的核心数据结构是`ndarray`,它本质上是一个同质性的多维数组。 数组中的所有元素类型必须保持一致,例如整数、浮点数或复数类型。 可以通过`numpy.array()`函数来构建数组。 ```pythonimport numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])```2. **维度形状**: 数组的维度指的是数组的轴的数量,而形状则表示每个轴上元素的总数。 通过`shape`属性可以获取数组的形状信息,使用`ndim`属性可以确定数组的维度。 ```pythonprint(arr.shape) # 输出结果为: (2, 3)print(arr.ndim) # 输出结果为: 2```3. **索引切片**: Numpy数组支持类似于Python列表的索引切片操作,同时支持多维操作。 ```pythonprint(arr[0, 1]) # 输出结果为: 2print(arr[:, 1]) # 输出结果为: [2 5]```4. **广播机制**: 当两个数组在形状上不完全匹配时,Numpy会尝试通过广播机制将较小的数组扩展到与较大数组相匹配的形状,以便进行相应的运算。 **Numpy高级应用**1. *...
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