Retrofit 源码解读之离线缓存策略的实现 Retrofit 是square公司开发的一款网络框架，也是至今Android网络请求中最火的一个，配合Http+RxJava+Retrofit三剑

Retrofit 源码解读之离线缓存策略的实现 Retrofit 是square公司开发的一款网络框架，也是至今Android网络请求中最火的一个，配合Http+RxJava+Retrofit三剑

最为神奇的，莫过于导流（ pipe ）方法了。鉴于近期自己正在阅读 Node.js 中的部分源码，也来从源码层面分享下导流的具体实现。 正题 以下是一个关于导流的简单例子： 'use strict'

"[77, 97, 114, 105, 101]" 其他 API 可以阅读官方文档~ 下面进入源码阶段！ 源码阅读 << struct >> String String的结构体本身非常简单。 public

所以必然要对netty的机制，甚至源码了若指掌，于是，便催生了netty源码系列文章。后面，我会通过一系列的主题把我从netty源码里所学到的毫无保留地介绍给你，源码基于4.1.6.Final why

本篇的主要目标是通过实际问题来介绍 webpack 中容易被人忽略的细节, 以及源码分析( 以最新发布的 release 版本1.14.0的源码为例 ), 并且提供几种解决方案。 webpack from

想要写好Android的界面，解决View的滑动冲突是十分重要的，因此需要对Android的事件分发机制有一定了解和认识。之前校招面试的时候自己也被问过相关问题，加上自己最近在写一个小Demo遇到的一

拖动即可实现星级评定，思路清晰（上传者：18363973090） 仿iPad动态菜单(上传者：KongPro) 这个是菜单的第三版本了，增加了动态处理菜单项个数的功能。 iOS自定义视频播放器（avPlayer简易版） 自定义简单的支持横屏竖屏切换的Avplayer 项目地址： https://github.com/JarvisHot/JWAVPlayer iOS中一款高度可定制性商品计数按钮（上

排序算法是不稳定排序。 其实我们最疑惑的问题上，上面两行代码为什么会输出不同的结果。我们只能通过查看 V8 源码去找答案了。 V8 对数组排序是这样进行的： 如果没有定义 comparefn 参数，则生成一个（高能预警，有坑啊）：

也许也是基于安全考虑，在经过两周投票和讨论之后，PHP社区的David Soria Parra宣布PHP的源码也会托管转移到Git。 以下是David于9月7日发布在 php.internals 群组的文章：

开源的第一人称多人射击游戏 Cube 2: Sauerbraten 近日发布了新的版本。新版本的代码名称为“集合版（Collect Edition）”，包括 45 个新的地图，以及 3 个新的游戏模式：collect、insta collect 和 efficiency collect。

Yahoo! 奇摩宣布停止开发 Yahoo! 奇摩输入法，之后将转成开源计划，让有兴趣的开发者维护。

编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》

、按住鼠标左键选中旋转物体、或者按住鼠标滑轮放大或者缩小，有不同的效果，赶紧来体验一下。 源码下载 / 在线演示 2.  CSS3 学习 - 骰子动画效果（滚轮放大可以看骰子里的世界！）

NASA已宣布将VICAR核心应用程序集开源，以便国际社会都能访问到该机构的各款工具。VICAR 是“视频影像通讯和取回”（Video Image Communication And Retrieval）的缩写，其开发可追溯到1966年。其最初只是为了处理多维成像数据，并曾参与过老旅行者（Voyage）和新卡西尼·惠更斯 （Cassini-Huygens）的影像数据传输任务。

勒索软件CTB-Locker出现其Web演化版本，可感染网页站点。据分析，其编码为采用PHP编写，目前源码已被托管至GitHub上。 Web版勒索软件CTB-Locker的首次出现 就在今年西方情人节

真，你可能不会想到，这么给力的动画居然是用纯CSS3实现的，很可爱的大象，下载源码自己去研究吧。 在线演示 源码下载 2、纯CSS3实现苹果设备 iPhone iPad iMac及iWatch

2017 年，小米和谷歌合作了一款 Android One 产品 A1，其实就是小米 5X 的海外版。 不过，这款产品确实小米第一款没有预装 MIUI 的产品，而是按照谷歌的要求集成了原生系统。由此，其系统迭代的速度也是十分迅速。

 数据库连接池BONECP源码分析报告 1 1. 简述 2 1.1 官方主页 2 1.2 API文档 2 1.3 BoneCP简介（译自官方） 2 1.4 BoneCP特点（译自官方） 2 1.5 本次分析使用的版本

k-d tree是对多维数据的组织方法。<br> 假设现在又N个多维数据。k-d tree就是不断的将这些数据切分成一半再切分成一半，知道不能切分为止。通过这个过程最终会形成一个二叉树，所有数据都在这棵二叉树的叶子上。将数据切分的方法是：1.选择维度，有很多种选择方法，比如说x->y->z->x...； 2.在选定的维度使用中位数将所有数据点一分为二。<br> 基于k-tree数据结构和容易使用branch bound算法来快速搜索新给定的一个点和这颗树上哪一片叶子最接近。分支和定界的方法都是显而易见的。<br> 这种方法对于高位数据比较好使，一半来说如果数据数量和数据维数满足N >> 2D关系时，该算法才能真正降低计算成本。对于高维数据，提出sift算法的David Lowe在1997的一篇文章中提出一种近似算法best-bins-first。