一.定时器  在cocos2d-x中, 类似定时器的操作,不需要额外的写Timer,实际上,在Node元素中,已经添加了定时执行的功能: 先来看看在Node中的定义 // ... bool Node::isScheduled(SEL_SCHEDULE selector) { return _scheduler->isScheduled(selector, this); } void Node::scheduleUpdate() { scheduleUpdateWithPriority(0); }

Django 链接MySQL Django创建的项目自带的数据库是SQLite3,我们想要链接MySQL的话,需要更改settings.py中的配置 1.在MySQL中创建好数据库,Django项目不会创建数据库,只会根据models.py中的模型类创建对应的表 2.在项目文件下的settings.py文件中,找到 DATABASES属性,配置MySQL相关参数 DATABASES = { 'default': { # 将数据库引擎修改成 mysql 'ENGINE': 'django.db.b

今天讲解的是UIPath的数据操作 一.UIPath的数据类型有一下四种 1) Scalar Variables标量:字符,布尔值,数字或者日期类型 2) Collections集合:数组,列表,序列,字符串,字典(从Orchestrator队列中提取数据时使用的) 3) Tables表:是二维结构,用于按行和列索引存储的数据 4) Generic Value变量:可以表示基本类型的数据,包括文本,数字和日期/时间,优点是开发人员不需要知道正在处理的数据类型,缺点是无法访问特定的默认变量类型的方

打开数据库    sqlite3 * db = [Database openDB];        sqlite3_stmt * stmt = nil;    NSString * sqlString = [NSString stringWithFormat:@"select * from Student where id = %d" , aID];    int result = sqlite3_prepare_v2(db, [sqlString UTF8String], -1, &

queryset 数据类型介绍 QuerySet与惰性机制 所谓惰性机制:表名.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet(查询结果集对象),它并不会马上执行sql,而是当调用QuerySet的时候才执行. QuerySet特点: <1>  可迭代的 <2>  可切片 <3>  惰性计算和缓存机制 例: info=models.table_name.objects.all()[0:5] #切片 info= models.table

创建完Model之后, Django 自动为你提供一套数据库抽象层的API,利用它可以完成创建,提取,更新,删除对象的操作. 以下面的Model为例: class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline = models.TextField() # On Python 3: def __str__(self): def __unicode__(self): return self.name class

1.操作汇总 # 增 # # models.Tb1.objects.create(c1='xx', c2='oo') 增加一条数据,可以接受字典类型数据 **kwargs # obj = models.Tb1(c1='xx', c2='oo') # obj.save() # 查 # # models.Tb1.objects.get(id=123) # 获取单条数据,不存在则报错(不建议) # models.Tb1.objects.all() # 获取全部 # models.Tb1.objects

一.目录 一.目录 二.EasyUI复杂布局 三.EasyUI动态工具栏 四.EasyUI增删改操作 五.开源说明 系列导航 二.EasyUI复杂布局 接上篇,前面我们已经定义了一个 datagrid父视图 _DataGridLayout.cshtml,实现一个表格是相当的容易.但是,实际业务中,并非所有的数据列表并非只是单一的datagrid列表,还可能需要把datagrid与其他组件配合使用,比如角色信息是来源于各个组织机构的,就需要增加一个组织机构的分类,来更好的管理各种角色.最终效果图如

1 ###################R语言中apply类型问题 2 data<-data.frame(x=c(1,2,3,4),y=c(2,3,4,5),z=c(5,6,7,8)) 3 apply(data,2,mean)##apply针对数据框 4 lapply(data,mean)##lapply针对list,当然对dataframe也有效 5 data1<-list(a=1:10,b=exp(-3:3),c=c(FALSE,FALSE,FALSE)) 6 lapply(data1,