要让Java程序能够运行，就得让Java类被Java虚拟机加载。Java类如果不被Java虚拟机加载就不能正常运行。正常情况下，我们运行的所有的程序在编译期时候就已经把那个类被加载了。

Java 流在处理上分为字符流和字节流。字符流处理的单元为 2 个字节的 Unicode 字符，分别操作字符、字符数组或字符串，而字节流处理单元为 1 个字节，操作字节和字节数组。

屏幕方向是对Activity而言的，所以你可以在AndroidManifest.xml文件中.

appender.appenderName.layout.OptionN = valueN 二、配置详解 在实际应用中，要使Log4j在系统中运行须事先设定配置文件。配置文件事实上也就是对Log

JQuery中$.ajax()方法参数详解

List 接口的大小可变数组的实现。实现了所有可选列表操作，并允许包括 null 在内的所有元素。除了实现 List 接口外，此类还提供一些方法来操作内部用来存储列表的数组的大小。（此类大致上等同于 Vector 类，除了此类是不同步的。）

1.一个quartz表达式至少有6个（或是7个），有空格分隔的时间元素 2.表达式从左到右顺序依次表示：秒 分钟 小时 日 月 星期 年

python urllib模块详解及实例 先看一个例子，这个例子把Google首页的html抓取下来并显示在控制台上： import urllib print urllib.urlopen( 'http://www

MySQL支持单向、异步复制，复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个其它服务器充当从服务器。MySQL复制基于主服务器在二进制日志中跟踪所有对数据库的更改(更新、删除等等)。因此，要进行复制，必须在主服务器上启用二进制日志。每个从服务器从主服务器接收主服务器上已经记录到其二进制日志的保存的更新。当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器定位到从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新，并在本机上执行相同的更新。然后封锁并等待主服务器通知新的更新。从服务器执行备份不会干扰主服务器，在备份过程中主服务器可以继续处理更新。

Java Heap分为3个区，Young，Old和Permanent。Young区保存绝大多数刚实例化的对象，当该区被填满时，触发局部GC，局部GC会将Young区清空，仍被引用的对象将被移到Old区。当Old区再被塞满，就会触发Full GC，回收最后能回收的空间。Permanent区全称是Permanent Generation space，永久区,用于存放Class和Method等Meta信息，例如Class在被Load的时候被放入该区域。另外它还负责保存反射对象，因为本质上反射对象会生成一些元数据不能被回收，以便下次反射重复利用。

fragment做为宿主activity UI的一部分, 被作为activity整个view hierarchy的一部分被嵌入. 有2种方法你可以添加一个fragment到activity layout

github.io/flatbuffers/md__benchmarks.html 《protobuf详解》 http://www.cnblogs.com/cobbliu/archive/2013/03/02/2940074

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

本文作者介绍了通过Java如何去调用SQL Server的存储过程，详解了5种不同的存储。详细请看下文 1、使用不带参数的存储过程 使用 JDBC 驱动程序调用不带参数的存储过程时，必须使用 call

虽然JavaScript是一种解释型编程语言，数据类型也并不多，但是作为Web开发者，一些基本的JavaScript数据类型还是需要掌握的。本文就主要介绍了JavaScript中所有的数据类型以及它们之间的互相转换。

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我们可以在log4j.properies配置文件看到以下属性： #定义输出级别和输出平台 log4j.rootLogger=INFO,stdout,fileout

RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组 的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要 处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。

readwrite , retain ) UIView *backgroundView; 三、常用方法详解 重载tableView - ( void )reloadData;