通過共享文件夾，你可以方便的在虛擬機和宿主機之間共享文件。如果你想用共享文件夾，你必須在客戶機中安裝與VMworkstation版本相同的vm-tools并且在你的虛擬機設置中指定共享目錄。

網絡設置：理解虛擬網絡的類型很多朋友都用vmware來測試不同的系統，我結合自己的經驗談一下對網絡設置的理解，不對的地方請指正。?

這三個函數都是把m*n*3的矩陣中的數值當做RGB值來顯示的。

CentOS（CommunityENTerpriseOperatingSystem）是Linux發行版之一，它是來自于RedHatEnterpriseLinux依照開放源代碼規定釋出的源代碼所編譯而成。由于出自同樣的源代碼，因此有些要求高度穩定性的服務器以CentOS替代商業版的RedHatEnterpriseLinux使用。兩者的不同，在于CentOS并不包含封閉源代碼軟件。

Sed Sed Sed (Stream EDitor) 為 UNIX 系統上提供將編輯工作自動化的編輯器 , 使用者無需直接編輯數據。使用者可利用 sed sed sed 所提供 20 多種不同的函數參數 , 組合 ( 批注 [1]) 它們完成不同的編輯動作。此外 , 由于 sed sed sed 都以行為單位編輯文件 , 故其亦是行編輯器 (line editor) 。

系統目標是對開發系統的展望。超市倉庫管理是一項復雜、繁瑣的工作。項目的建設目標是根據業務概況，在結合先進的網絡技術和流行的軟件開發的技術基礎上，設計一套功能完善、性能優良、使用方便并適合企業實際情況的倉儲管理系統，是企業手工和紙張文件倉儲管理方式由計算機信息化管理方式替代。

如何編寫程序文件主要內容名詞解釋編寫程序文件的意義編寫程序文件項目團隊組成方法編寫程序文件過程程序文件標準要求程序文件要素名詞解釋文件定義：信息及承載媒體。信息：文字、數據、表格、圖案、聲音等載體：紙張、磁盤、光盤、照片、樣件等案例

數字圖像處理技術與理論是計算機應用的一個重要領域，許多工程應用都涉及到圖像處理，一直有一個強烈的愿望，想系統的寫一個關于數字圖像處理的講座，由于工作學習很忙，時至今日才得以實現。

簡單的Transact-SQL查詢只包括選擇列表、FROM子句和WHERE子句。它們分別說明所查詢列、查詢的 表或視圖、以及搜索條件等。

因為JAVA是面向對象的，JDBC沒有做到使數據能夠面向對象的編程，使程序員的思考仍停留在SQL語句上。

Openfire 采用Java開發，開源的實時協作（RTC）服務器基于XMPP（Jabber）協議。Openfire并非簡單實現xmpp協議（rfc3920）,而是在這之上實現了xmpp-im(rfc-3921),該協議對實施協作的各種場景有較全面的考慮和解決方案，例如用戶狀態切換，消息訂閱和通知等等。

其實理論上現在這樣就可以直接安裝服務了，但是因為是默認配置，我們使用的時候會出現很多問題。比如里面的漢字全是亂碼之類的，所以建議你先配置一下默認文件。在mysql根據自己的情況）目錄下，新建個my.ini。復制下面的代碼保存就ok了。my.ini會替換掉下面的my-default.ini文件。.ini文件是window里面的配置文件。保存里面各種默認的數據。

IDEA比較驚艷的一些快捷鍵我都高亮了，想了解其中的神奇，就裝一個IDEA親自嘗試下吧！

在eclipse下Java程序的編寫和運行，及java運行環境的配置。

PythonBeautifulSoupBeautifulSoup是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫.它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航,查找,修改文檔的方式.BeautifulSoup提供一些簡單的、python式的函數用來處理導航、搜索、修改分析樹等功能。它是一個工具箱，通過解析文檔為用戶提供需要抓取的數據，因為簡單，所以不需要多少代碼就可以寫出一個完整的應用程序。

Python錯誤和異常異常的描述程序出現了錯誤而在正常控制流以外采取的行為。這個行為分為兩個階段：第一個階段，發生了一個異常條件，只要檢測到錯誤，并且意識到異常條件，解釋器引發一個異常（程序員自己也可以引發）第二個階段，對異常的處理，當前流將被打斷，用來處理這個錯誤并采取相應的操作。

隨著應用系統規模的不斷擴大，對數據的安全性和可靠性也提出的更好的要求，rsync在高端業務系統中也逐漸暴露出了很多不足，首先，rsync同步數據時，需要掃描所有文件后進行比對，進行差量傳輸。如果文件數量達到了百萬甚至千萬量級，掃描所有文件將是非常耗時的。而且正在發生變化的往往是其中很少的一部分，這是非常低效的方式。其次，rsync不能實時的去監測、同步數據，雖然它可以通過linux守護進程的方式進行觸發同步，但是兩次觸發動作一定會有時間差，這樣就導致了服務端和客戶端數據可能出現不一致，無法在應用故障時完全的恢復數據。基于以上原因，rsync+inotify組合出現