小编NiV*_*VeR的帖子

是否有人成功将libjpeg包含在某些编译器中？我尝试了一切:Dev C++,VS10,CodeBlocks,手工复制头文件和lib,添加链接器但什么都没有.现在我真的很有问题,因为没有关于如何在任何编译器中编译它的官方指南.如果有人能提供关于如何在任何编译器中编译库的教程,我将非常高兴.先感谢您.

我在Eclipse中完成了Refactor - > Rename,并且该项目已在Eclipse中成功重命名.但是当我将它复制/粘贴到一个文件夹中时,它仍保留旧名称.

我怎样才能完全重命名呢？

我给出了纬度和经度的坐标,我想用那些制作一个位置对象.没有一个构造函数需要双倍来创建一个位置,所以我尝试这样:

 Location l = null;
 l.setLatitude(lat);
 l.setLongitude(lon);

但它崩溃了.任何不同的想法？

我想在VS10中配置libjpeg.我找到了这个指南 http://www.leptonica.org/vs2008doc/building-image-libraries.html并从同一个站点下载了该库的存档.问题是在指南中提到了一些文件jpeg.sln,但此文件不存在于下载的存档中.如果有人可以帮助我,我会很高兴.

对于Room来说还是新手,虽然我发现的大部分教程都与简单的表格和CRUD操作有关,但我仍然坚持不懈地进行改进.

我们来看看这个样本结构.

用户实体

@Entity(tableName = "users")

public class UsersEntity{
    @PrimaryKey(autoGenerate = true)
    private long id;

    @NonNull
    private String name;

    @NonNull
    private long roleId;
}

角色实体

  @Entity(tableName = "roles")

    public class RolesEntity{
        @PrimaryKey(autoGenerate = true)
        private long id;

        @NonNull
        private String name;
    }

第一个问题:是否应该Entity扩展对象以替换POJO？或者将实体和POJO作为单独的类？

从Room设置扩展,我看到User POJO的方式是:

public class User{
   private long id;
   private Role role;
}

基本上,如果用户将来自Web服务的json响应或用户在应用程序的输入字段中输入,则此设置应该都有效.

但是,这引出了第二个问题:如何插入和检索用户信息？插入似乎是可能的,因为可能有类似的东西

userDAO.insertRole(userId)

但是如何Role通过使用Room和userDAO来获取User 的对象？我发现不适合做以下事情:

user = userDao.getUser(userId)
user.setRole(roleDao.getRole(user.getRoleId)

第三个问题:将表列与_(例如role_id)表示似乎是一个好习惯,但在java roleId中建议使用类属性.如果的结果@Query,例如select role_id from... …

可能重复:
解析网页

我试图用C#解析网页的内容.这是我使用的代码:

WebRequest request = WebRequest.Create("URL");
WebResponse response = request.GetResponse();
Stream data = response.GetResponseStream();
string html = String.Empty;
using (StreamReader sr = new StreamReader(data))
{
    html = sr.ReadToEnd();
}

但问题是我得到了html包含的所有数据.

您对如何以"干净"方式获取有用数据有任何建议,或者我必须构建自己的解析器吗？例如:包含标题和与之相关的文本的帖子,类似博客的格式.

我有一个特别的问题,至少对我来说是如此.具体是因为经过相当多的搜索我找不到任何有用的东西.所以正如标题所说,我正在寻找一种算法,它可以找到输入中给出的两篇文章"匹配",但不是通常的字符串匹配意义,相反,我想找到的是,如果他们说同样的话论点.现在我预测,"匹配"应该与某个阈值进行比较,并使用某种权重来确定它们"匹配"多少,因此概念是模糊的,所以我们不能谈论完整的"匹配" ,但我们会谈论"匹配"的程度.

可悲的是,我没有更多.如果有人帮助我完成这个话题,我将非常感激,也欢迎理论思想.

谢谢.