数码天地 今日: 0|主题: 4759|排名: 42 

最后发表： decei
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有没有 没有月费 没有接通费 credit不容易过期 网内免费的啊？

最后发表： kevenliang
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Italkbb是要30元月租的。

最后发表： hm40419
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推荐 TT-durab，双LED双涡轮的，比这个好用也好看

最后发表： dcxg
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再重装啊，，

最后发表： 四香油饼
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真的是中国发明的？很不错啊

最后发表： chubbycat
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辐射最强的20款手机 瞧瞧有没有你在用的 赛迪网

　　据国外媒体报道，CNET网站周二评出了20款辐射量最高的手机，摩托罗拉共有5款产品上榜，且包揽前三名。

手机辐射使用SAR值来定量，是指辐射被人类头部软组织吸收的比率，单位是W/kg(瓦/千克)。按照国际非电离性辐射保护委员会(ICNIRP)和欧洲的相关规定，手机的SAR值上限标准为2W/kg，而美国规定必须低于1.6W/kg。

以下为辐射量最高的20款手机(排名由低至高)：

20. T-Mobile Dash 3G

SAR: 1.47

19. Palm Pixi Plus

SAR: 1.47

18. 诺基亚2320 GoPhone

SAR: 1.47

17. LG Chocolate Touch

SAR: 1.47

16. 索尼爱立信W350a

SAR: 1.48

15.摩托罗拉Droid

SAR: 1.49

14. HTC SMT5800

SAR: 1.49

13. 黑莓Bold

SAR: 1.51

12. LG Rumor 2

SAR: 1.51

11. 诺基亚E71x

SAR: 1.53

10. Pantech Matrix

SAR: 1.52

9.摩托罗拉Crush

SAR: 1.53

8. 黑莓Curve 8330 (Sprint)

SAR: 1.54

7. 黑莓Curve 8330 (U.S. Cellular)

SAR: 1.54

6. 黑莓Curve 8330 (Verizon)

SAR: 1.54

5. 摩托罗拉Motorola VU204

SAR: 1.54

4. Kyocera Jax S1300

SAR: 1.55

3. 摩托罗拉Rival

SAR: 1.59

2. 摩托罗拉Zine ZN5

SAR: 1.59

1. 摩托罗拉V195

SAR: 1.6

最后发表： bg1pdq
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最后发表： alphabeta
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那就是白名单时代了，好啊

最后发表： 四香油饼
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路漫漫其修远兮。。。。

最后发表： kaile
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linux的vps对站长的linux技术要求比较高。

高手一般是选择vps.  价格也不高，一般的， 10美元多一点一个月，自由度比较大

最后发表： coredump
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油饼很好学

最后发表： rayki
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硬盘太小了。 用了默认的20G。 装win7和ub。 现在真想给它缩小一下。

最后发表： boatzo
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人类对信息的需求无止境，不等于所有行业。农业和房地产的发展并不像it业

最后发表： szdma
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准备长登南澳，想买个笔记本电脑，在国内还是在澳洲买划算？谢谢！

最后发表： catchmeifucan
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样子倒是次要的，关键是玩起来的感觉究竟如何？

最后发表： kaile
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澳洲都是跟美国， 搜索用google.com.au ， 电子商务 ebay.com.au ， 百科用维基，社交用facebook 。 人家不提自主产权， 不提澳洲特色。

最后发表： Hardthinking
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幽灵怕光明，哈哈

最后发表： cloud226
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最近这么热的事情

大家居然都没有想到楼主是为了什么吗？？

很明显的google黑客攻击事件嘛

现在是时候毁尸灭迹了

最后发表： GTA
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我前两天碰到的问题是：

现在juniper的vpn client已经不公开销售了，只能用windows自带的vpn client 。但是关于这方面的资料很少，大部分人都是用netscreen 的 remote-access vpn software来做的，基本上没有人使用windows vpn client。

我现在已经搞定了L2TP。
我打电话给juniper美国的技术支持，得知如果要IPSec over L2TP 的话，需要CA。

如果哪位朋友需要这方面的文档，可以站内短信联系我。

[ 本帖最后由 GTA 于 13-3-2010 23:18 编辑 ]

最后发表： alee79
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7.0版本，windows2008,64bit。

有经验的同学指点一下步骤，或者有没有详细一点的文档？

最后发表： gz177
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最近回国一趟,发现近年做电子商务正是如火如荼,不知在澳洲,有没有这类较为成功的例子,希望freeoz有这样的精英!请出来说说!
谢谢!

最后发表： xblues
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  不过Star用起来也很方便啊！

最后发表： dongbotang
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试试hotspot shield吧 100% free VPN 需要下载安装 hotspotshield.com 我用的过最好的

最后发表： xblues
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SSAS中Cube的结构
　　在SSAS(SQL Server Analysis Services)中构建Cube和编写MDX的时候，我们很容易被一些名词弄糊涂，比如：Dimension(维度)，Measures Dimension(度量维度)，Measure(度量)，Hierarchy(层次结构)，Attribute hierarchy(属性层次结构)，Level(级别)，Cell(单元)，Member(成员)，Member Property(成员属性)，Set(集)，Turple(元组)等等。要想弄清楚这些名词，就必须理解Cube的结构。
　　上述名词的解释详见：http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/ms144884.aspx
　　Cube、Dimension和Measure
　　Cube就象一个坐标系，每一个Dimension代表一个坐标轴，要想得到一个点，就必须在每一个坐标轴上取的一个值，而这个点就是Cube中的Cell。见下图(来源于http://msdn2.microsoft.com/zh-cn/library/ms144884.aspx)：
　　

                               
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　　上图很好的说明了Cube、Dimension、Measure之间的关系。这里需要注意的是：其实Measure也属于一个维度，即Measures Dimension。所有的Measure构成了Measures Dimension，这个维度的只有一个Hierarchy，而且这个Hierarchy只有一个层次(Level)。
Hierarchy、Level和Memeber
　　在上节的图中，每个Dimension只有一个Hierarchy，而在实际的环境中，一个Dimension往往有很多Hierarchy。因此，上一小节中关于“Cube就象一个坐标系，每一个Dimension代表一个坐标轴”这句话其实不够准确，准确的说应该是每一个Hierarchy代表了一个坐标轴，而Hierarchy中每一个Member代表了坐标轴上的一个值。下图以时间维度为例展示了Dimension的内部结构。
　　

                               
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　　此外，我们需要说明的是：
　　1) 上图中说明的是一般Dimension的结构，在实际的模型中，其实可以做很多自定义的工作。比如：我们可以修改Hierarchy的默认Member。
　　2) 一般情况下，SSAS中Hierarchy的默认Member是All(在你的模型中，可能叫其他名称)。换句话说在MDX中[时间].[财政]等价于[时间].[财政].[All]，[时间].[财政].Children等价于[时间].[财政].[All].Children。
　　3) Dimension_Name.Hierarchy_Name.Level_Name等价于Dimension_Name.Hierarchy_Name.Level_Name.Members。比如：[时间].[财政].[半年]等价于[时间].[财政].[半年].Members。Level的Members是该级别的所有元素(对于[时间].[财政].[半年].Members={[上半年]，[下半年]，[上半年]，[下半年]}，其中前两个是2001年下的，后两个属于2002年)，而Hierarchy的Members包含了该Hierarchy下所有的内容。
　　4) 当且仅当一个Dimension下只有一个Hierarchy，则Dimension_Name等价于Dimension_Name.Hierarchy_Name纬度。比方说：时间维度只有一个财务Hierarchy，则[时间]等价[时间].[财务]。
　　5) Attribute Hierarchy中Members的层次是两层(MSDN的说法更加准确，这里简化了一些)：第一层：All，第二层：叶子节点。也就是说它和多层的Hierarchy相比，两者结构完全相同，这是统一维度模型(Unified Dimensional Model)一个方面的体现。

注意：采用Attribute Hierarchy能够使编写MDX更加容易，但同时也增加了Cube的容量，加大了Cells的个数，对性能有负面影响。因此，在建模的时候，我们可以把一些Attribute Hierarchy的AttributeHierarchyEnabled属性设置成False，同时在编写MDX时，以Member Property的方式来引用，这样可以在满足需求的前提下提高性能。
　　6) Measures Dimension是一个特殊的维度，它的Members中没有All这个成员，它的默认Member可以在建模时指定。
　　7)对于一般的维度，其第一层Level的默认是“(All)”。
　　Turple和Set
　　如果说Cube好像一个坐标系，那么Turple、Set的关系就好比点和面的关系。Turple由Cube中每个Hierarchy的一个Member组成。由于Hierarchy的个数非常多，所以一般不可能在Turple表达式中把所有的Member都明确指定，故此，为了简化开发，所有没有明确指定Member的Hierarchy，用该Hierarchy的默认Member代替。也就是说：([时间].[财政].[2001].[上半年]) 等价于([时间].[财政].[2001].[上半年]，[时间].[日历].[All])。另外我们需要注意的：
　　1) 有的说法认为：Turple是“Cube 上的一个子集(不断开的子Cube)，这个看法是不准确的，因为Turple只是一个点，不是面，它仅仅由每个Hierarchy的一个Member组成的。
　　2) 外面()起来的表达式不一定是Turple。比如：([时间].[财政].[半年].Members，[时间].[日历].[2001].[上半年])就不是一个Turple，而是一个Set，其原因在于，Turple是点，它仅仅由每个Hierarchy的一个Member组成，如果在任何一个Hierarchy上有两个成员，则其就变成Set了。
　　注意：([时间].[财政].[半年].Members，[时间].[日历].[2001].[上半年])等价于Crossjoin([时间].[财政].[半年].Members，[时间].[日历].[2001].[上半年])或{[时间].[财政].[半年].Members}*{[时间].[日历].[2001].[上半年]}，在SSAS的MDX中，我们可以在()中定义多个用逗号分隔开的表达式，编译器会进行分析，如果发现是Set的话，就把它转化成多个Set相乘的形式。
　　3) Set中的Turple可以重复。比如：{[时间].[日历].[2001].[上半年]，[时间].[日历].[2001].[上半年]}并不等于{[时间].[日历].[2001].[上半年]}，因为前者有两个Turple，后者只有一个。
　　4) SSAS能够根据上下文的需要，自动把Turple变成Set，单个Member变成Turple，多个Member变成Set。这也是我们常常混淆Turple和Set的原因。详细的例子如下：
　　a)上下文需要Set时，([时间].[日历].[2001].[上半年])自动转化成{[时间].[日历].[2001].[上半年]}。
　　b)上下文需要Turple时，[时间].[日历].[2001].[上半年]自动转化成([时间].[日历].[2001].[上半年])。
　　c)上下文需要Set时，[时间].[日历].[2001].Children自动转化成{[时间].[日历].[2001].Children}。
　　总结
　　总体来看，SSAS中的Cube的内部结构非常的清晰，在实际开发中，只要多注意一下默认的一些转化，使用起来是很容易的。

最后发表： dongbotang
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我一直想用Java做个QQ那种麻将游戏　多人在线玩的　但比较犹豫　一方面是时间精力　一方面是就业考虑
这几年我没少折腾　开过网店　炒过外汇　做过网站　用了很多时间精力　太费心了　还不如一周五天上班班　剩下两天享受享受生活　看看书　逛逛街　学做几道菜...
我看澳洲大部分跟Java相关的职位都是J2EE的　 金融物流类软件居多　但我真是提不起兴趣做J2EE 太商业化了　还是喜欢生活一点休闲一点的　但做QQ那种游戏对就业可能没多大用处...
菜青虫有啥建议呢

最后发表： coredump
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FROM:http://homepage.yesky.com/284/11167784.shtml


　　美国当地时间3月9日，Google第三方软件销售平台Google Apps Marketplace正式上线，此项服务可收纳并销售第三方开发的企业应用软件。
　　此前，Google已有以自己的软件开发人员为基础的企业应用软件销售商店Google Apps。而新推出的Google Apps Marketplace将允许大量外部开发者为Google Apps开发应用程序，用户可以直接购买这些应用程序。
　　但前提是，第三方应用开发者需要向Google一次性支付100美元的注册费用，且每销售一个应用软件，需分给谷歌20%的销售额。
　　目前，Google Apps的商业用户量已达200万家，已经无法满足所有用户的需求，而第三方开发者则可以填补这一空白。
　　据悉，将有逾50个Google Apps的合作伙伴加入该商店，包括图像编辑网站Aviary公司、信用卡交易数据网站Expensify和财务软件公司Intuit等。

最后发表： coredump
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OAuth-Authentication-Flow

最后发表： Microhard
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telstra定制的hd2是无法显示和输入中文的。
这在浏览网页和应用某些软件是很不方便，比如字典软件。
有两种方法可以实现中文显示。
1 解锁、刷中文rom。但是保修可能就没了。
2 装中文字库和输入法。
推荐第二种方法，应为目前貌似英文的rom比较稳定。
1 用数据线连接电脑。选择ACTIVESYNC 如果没有装 可以去下载一个安装上。
2 接着双击SETUP文件夹里的SETUP.EXE 根据步骤点继续。
3 选项不用去动 除非你需要多选几个输入法和字库。
4 不要勾选安装到存储卡 一切完成后继续直到安装完成 然后点结束退出。
5 手机屏幕上会出现提示框 根据提示选择RESTART。
6 接着 拔掉数据线 再重新插上 这回选择Disk那个选项 把解压的文件夹里的3个CAB文件全都复制到STORAGE CARD里。
7 接着去手机的FILE EXPLORER，找到STORAGE CARD目录 双击Crack_R3c.cab安装 其中安装位置选择DEVICE，不要选STORAGE CARD
8 等到安装完毕 再双击RickyMSYH6.0Full.cab安装 步骤同上 就记住撞到DEVICE，最后再同样方法安装PlumSIP Pro VGA V6.0.0012.CAB。 期间如果安装结束时提示重启 那就重启
9 所有步骤完成后 你的手机就成功安装好字库跟点讯输入法了。

安装包下载地址：http://www.megaupload.com/?d=QBXUU97A

最后发表： coredump
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http://decentralyze.com/2010/03/09/rdf-meets-nosql/
March 9, 2010
On Thursday, I have 20 minutes to address 200 people (plus a video audience) at [url=]NoSQL Live … from Boston[/url]. My self-appointed mission is to start building bridges between theNoSQL community and the Linked Data/RDF/W3C community. These are two sets of people working on different problems, but it’s pretty clear to me they are heading in the same direction, in similar spirit, and could gain a lot from working together.
I’m organizing my talk around the question of standardization for NoSQL, and I’ll talk about W3C process and such, but the interesting part is where NoSQL touches RDF. So here are some of my thoughts on that, written for an audience already familiar with RDF. I’d love to get some feedback on the basic ideas now, to make my talk better.

• While they both want to move beyond SQL, their reasons are different. I understand the key for NoSQL is:
  
  • SQL doesn’t scale big enough. Once your read-write dataset gets too big for a single machine, you have to develop and maintain a messy sharding system. (But see below.) Sometimes it’s an economy/efficiency thing; if you don’t need ACID, a NoSQL solution might give you better performance on cheaper hardware.
  Meanwhile, I see two big motivation for the RDF folks:
  
  • Decentralization. On the open Web, data comes from many different sources, mostly beyond your control. Everyone might be providing data to everyone, and no one has the authority to run a central database, ever if they had the technology and the iron.
  • Inference. Some people find formal semantics and well defined inference to be very useful. (How is this different from triggers and views? Good questions.)
    
• There’s a freedom, a joy, and in some case enormous practicality to not having to pre-create your database schema. Nearly all NoSQL and RDF systems are schemaless or allow a fully dynamic schema. (But I understand most bigtable systems have fixed column families. That could be a problem in using a bigtable as an RDF store.)
• Both tend follow Web Architecture, using HTTP and often using REST.
• Reading about CouchDB and MongoDB (JSON document databases), as well as Neo4j (a graph database), I noticed an undercurrent about SQL being awkward to program against. I guess this is theO/R Impedance Mismatch, especially thestructural differences. RDF’s design is very close to the relational model, so it doesn’t help on this front. Within the RDF community, however, there are some systems which attempt to partly bridge this gap, including node-centric APIs (which I happen to prefer, myself). I would also argue that duck typing closes the gap from the programming-language side.
• I don’t see NoSQL going anywhere near linked data or having a vocabulary ecosystem. I expect it will want to, someday. Decentralization is a key difference in requirements.
• I only see RDF dealing with inference. Why is this? My first thought is that the RDF community has a lot of AI roots, and the NoSQL community doesn’t. But maybe it’s about economics and motivations: formalizing the notion of inference makes it possible, in theory, to easily deploy very sophisticated data transformation (and making them complete before the sun goes out). At NoSQL scale, folks are much more concerned about techniques for being able to run even simple transformations (and making them complete before the power bill comes due). I note that AllegroGraph manages to be in both communities, with a very practical, high-performance Prolog element; I don’t know how parallel it is. A few RDF folks are working on using map/reduce. Presumably, with the rise of multi-core systems, even single-user inference engines will want to be made parallel.
• How many of the reasons for NoSQL rejecting SQL also apply to SPARQL? Does the scaling issue apply? Actually, does the scaling issue really apply to SQL? Michael Stonebraker (more or less the Voice of God) claims automatic sharding can and should be done while still using SQL. Some people reply: Perhaps, but in Enterprise-Grade Open Source? Also, maybe “SQL” is a euphemism for ACID, and that’s really what doesn’t scale and/or is too expensive. Perhaps that issue needs to be settled before considering SPARQL? Actually, the state of ACID in SPARQL is an [url=]open issue[/url] right now; maybe NoSQL can inform that decision.
• RDF is standardized. Some would argue it’s more standardized than SQL; that case will be stronger when SPARQL 1.1 is done. Here’s a diagram Steve Harris made, which I reformatted. “KV” refers to key-value stores, the simplest, most scalable kind of NoSQL database.
  
  
                                 
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So… What does that all boil down to?
Bottom line: RDF could learn a lot from NoSQL about scaling and ease-of-programming; NoSQL could learn a lot from RDF about decentralization and inference.
Some closing questions, ideas….
Can someone make a SPARQL endpoint with Cassandra’s performance and scaling properties? I haven’t studied this idea much, but I’m afraid the static column families will make it impossible to get much performance without building the store for a particular set of SPARQL queries. But it could still be useful, even with that drawback. Or maybe some SPARQL endpoint is already there; has anyone really tried a comparative benchmark?
How does the SPARQL endpoint description and aggregation work compare to database sharding. Are there designs for doing it automatically?

最后发表： 四香油饼
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haha, 谢谢ub和浴霸，成功了。现在不光能在公司电脑上设置路由器，还能在手机上设置。

最后发表： ubuntuhk
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强悍的Google

最后发表： chenlocus
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嗯，看来就在inputBox里搞个编辑框就行了，不需要radio, checkbox那么多东西了。

现在就是对grid控件的小格子定位搞不太明白，好像需要用xml文件读取方式去取x,y 的coordinate的。

最后发表： kaile
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livedrive是英国的一家IDC公司，他们提供的免费不限制空间的网络存储非常有名， 并不需要信用卡，paypal即可注册，只需一个email地址即可， 可试用30天，满意后才付费成为正式会员。

他们的备份功能非常强大，提供一键备份，以及任何时间任何地点，任何智能设备，如电脑，笔记本，手机访问存储数据的功能。

现在访问官方网站注册： www.livedrive.com

最后发表： someonehappy
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我过年时候在玩，不过还没有到80呢。普通游戏店都有卖cdkey的，比如ebgame。游戏还是挺贵的，3个版本买全了，要100多。

最后发表： wellhome
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马克一下

最后发表： bubblejenny
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如果您使用MSN免费即时消息服务的话，可以用MSN免费即时消息给ze_chuai9932@hotmail.com 发一个短信，很快就会收到一个IP，10分钟内不要重复索取ip。
然后去那个ip看看，有没有什么称手的兵器
good luck

最后发表： geyanlei
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nice!, thanks~

最后发表： C.D.
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这个是不是从UTC上有reference， 不然这个一丝不苟有点画蛇添足， 也不确定其他的implication

最后发表： 骷髅
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既没有国防也没有情报。只是公司做规矩。

最后发表： someonehappy
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iphone最大的问题就是不开放，要是和wm手机一样，那些功能不足的地方，一个月内就有无数人用N多的方法把它解决掉。