錘子最近很低調啊，能看到的新聞就只有所謂的“可能是史上第一部一千多元的非屌絲機”（據說不叫小錘子），還有一些對錘子 2 代的猜想。不過這家公司也不是什么都不干，除了這兩臺手機以外，他們似乎準備在游戲市場大干一場。

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其實還有更多的新特性，在使用之中大家可以慢慢品味。新的Ide新的特性會非常吸引人，這也是更換新的IDE的一個重要原因。 技巧 1. 在不新建TAB的情況下快速查看、編輯一個函數的代碼 。以前要看一個函數的實現，需要在使

有網路和查號臺可以使用），你必須得翻開電話黃頁一個個找。若是這本黃頁好死不死沒有做任何排序的話，你可能需要從頭到尾一個個查看，當然故事的結局很可能是等你找到電話時你已經疼死在家裡了。所以說選擇合適的排

用自己熟悉的方式來看JSF。 · 入門 藉由以下的幾個主題，可以大致瞭解JSF的輪廓與特性，我們來看看網頁設計人員與應用程式設計人員各負責什麼。 o 簡介JSF o 第一個JSF程式 o 簡單的導航 Navigation

以指定的組態執行一個Android應用程式專案 3-8 在實體手機上執行一個Android應用程式專案 3-9 打包一個Android應用程式專案成為.APK檔 3-9-1 滙出封裝檔 3-9-2 以USB線連結電腦及手機模擬從Market下載封裝檔

在知乎上回答了個問題，覺得寫得甚好，便也將內容復制了出來。造輪子是一種快速的學習方式，而還有一種進階則可以是從Github中生成輪子。 并且要記得在最后要寫幾篇文章總結一下，總的來說就是： 查看很多Github項目的源碼及提交歷史

child, ViewGroup.LayoutParams params)?把一個具有指定配置參數的子視覺物件(child view)加入到線性配置畫面中。Activity類別9public void addContentView

無法預見會發展成什麼樣子，因為IT的變化實在太快速了。」 近幾年來，越來越多企業採用雲端服務，可見雲端服務帶來不小的助益。由雲端機房服務商RackSpace和美國太空總署NASA共同成立的開源

當然順便砍掉之前做問卷所寄來每天上百封的垃圾信。在我還不懂事的時候，有透過JavaMail[1]寫GMail與北科信箱的自動寄信程式(當時純粹是為了惡搞)，而在我Google大法後，有文章提及到hot

?6c243772809c956a34b8bde95b7b0dc8.doc nagios全攻略(一)----準備階段 一. 準備階段: 1.實驗環境 包含3臺主機,詳細信息如下 主機名 操作系統 IP

vim的學習曲線相當的大（參看各種文本編輯器的學習曲線），所以，如果你一開始看到的是一大堆VIM的命令分類，你一定會對這個編輯器失去興趣的。下面的文章翻譯自《Learn Vim Progressively》，我覺得這是給新手最好的VIM的升級教程了，沒有列舉所有的命令，只是列舉了那些最有用的命令。非常不錯。

這是WatchKitStoryboard攻略的第三篇，重點自然是Notification（通知）視圖這一部分的內容。 首先轉述一下有關概念及原理：AppleWatch應用的通知內容是與iPhone

net/qq_17766199/article/details/50606011 Dagger2使用攻略 Dagger 2 是 Square 的 Dagger 分支，是一種依賴注入框架。目前由 Google

。這是最費系統性能的事了，無論是strcpy, strcat還是strlen，最需要注意的是字符串子串匹配。所以，能用整型最好用整型。舉幾個例子，第一個例子是N年前做銀行的時候，我的同事喜歡把 日期存成字符串（如：2012-05-29

主要寫到了WatchKit里對于Main入口界面設置Storyboard的一些要點和技巧，沒想到被轉載讓那么多小伙伴們看到，因此我也會繼續講解這一部分的后續內容。本篇主要針對第二類視圖界面也就是Gla

Vim的學習曲線相當的大，所以，如果你一開始看到的是一大堆Vim的命令分類，你一定會對這個編輯器失去興趣的。下面的文章我覺得這是給新手最好的Vim的升級教程了，沒有列舉所有的命令，只是列舉了那些最有用的命令。

。這是最費系統性能的事了，無論是strcpy, strcat還是strlen，最需要注意的是字符串子串匹配。所以，能用整型最好用整型。舉幾個例子，第一個例子是N年前做銀行的時候，我的同事喜歡把日期存成字符串（如：2012-05-29

目前的WatchKit只有用戶界面的渲染是靠AppleWatch進行，本文的目的主要在于探索WatchKit界面部分的功能開發與小技巧，內容層次上偏基礎。 我們現階段能用到的WatchKit是不完全體，能定制的界面元素都在唯一的

Spark的5大優勢： 1.更高的性能，因為數據被加載到集群主機的分布式內存中。數據可以被快速的轉換迭代，并緩存用以后續的頻繁訪問需求。很多對Spark感 興趣的朋友可能也會聽過這樣一句話——在數據全部加