Jaichg
Jaichg

RuntimeWarning -- 记EM算法踩的坑

在实现Baum_Welch算法过程中，能够训练小数据量参数，但是如果数据量增加时，多次迭代后会出现nan的数据。并且会报以下错误：

RuntimeWarning: invalid value encountered in reduce
RuntimeWarning: overflow encountered in true_divide
RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply
RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars

产生这个原因时因为计算溢出。
初步认为可能是存在除数为0。
调试发现，首先出现了inf，接着出现nan。

在宗成庆老师的NLP课上，提及容易出现小数溢出的问题。

你可能感兴趣的:(问题解决,自然语言处理)

  • When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches UnknownBody LLMDailySurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
    主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成：通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式，利用文本作为LLMs的输入和输出，处理语音相关任务，但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成：
  • 大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？ 大模型入门教程 学习人工智能AI大模型大模型学习大模型教程AI大模型
    随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前，需要先掌握一些基础知识，这些知识将为后续的学
  • 大模型Agent 和 RAG 的关系 大数据追光猿 大模型语言模型人工智能学习方法transformer
    Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义（1）Agent定义：Agent是一种智能体，能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域，Agent通常指一个基于大语言模型（LLM）的
  • AI大模型训练教程 Small踢倒coffee_氕氘氚 python自学经验分享笔记
    1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
  • 大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 人工智能深度学习deepseek机器学习算法
    大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型？微调大型语言模型是指取一个已经预训练
  • 景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展 景联文科技 科技人工智能
    文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
  • 景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展 景联文科技 科技人工智能数据标注
    在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
  • 端到端的NLP框架（Haystack） deepdata_cn NLP自然语言处理人工智能
    Haystack是一个端到端的NLP框架，专门用于构建基于文档的问答系统，是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件，支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面，方便用户进行配置和调试；支持多模态数据，可处理文本、图像等多种类型的数据；具有可扩展性，可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展，对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
  • 客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？ 玩人工智能的辣条哥 AI面试机器人客服机器人
    环境：客服机器人问题描述：客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？解决方案：客服机器人要精准回答用户问题，需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对
  • DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析 云策量化 Deepseekchatgptdeepseekgrok
    前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析，以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
  • pip设置国内源 pip设置国内镜像 程序员leon Linux系列pippython
    以下是配置pip国内镜像源的完整方法及注意事项，综合主流配置方案和常见问题解决方案：一、临时使用国内源（单次有效）安装时通过-i参数指定镜像源：pipinstall包名-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple--trusted-hostpypi.tuna.tsinghua.edu.cn-推荐源地址*：清华大学：https://pypi.tuna.tsin
  • 自然语言处理（5）—— 中文分词 隐私无忧 人工智能#自然语言处理自然语言处理中文分词人工智能
    中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势：多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。汉语词汇是语言中能够独立运用的最小的语言单位，是语言中的原子结构。由于中文缺乏类似英文的空格分隔，分词的准确性直接影响后续任务（如机器翻译、情感分析）的效果。因此，对中文进行分词就显得至关重要。中文分词（Chine
  • 如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出 vaidfl json语言模型easyuipython
    在现代AI应用中，让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力，特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。技术背景介绍随着语言模型的普及，许多应用场景需要从自然语言处理任务中获取结构化的输出。针对这一需求，输出解析器应运而生，它能够帮助我们定义JSON模式，通过提示语言模型生成符合该模式的输出，并将其解析为JSON格式。核
  • Python最佳实践项目Cookiecutter常见问题解决方案 柯茵沙
    Python最佳实践项目Cookiecutter常见问题解决方案python-best-practices-cookiecutterPythonbestpracticesprojectcookiecutter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-best-practices-cookiecutter项目基础介绍本项目是一个Python最佳实践的
  • 使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南 bavDHAUO python
    技术背景介绍文本嵌入是一种将文本片段转换为高维向量的技术，可以用于自然语言处理任务中的相似性计算、信息检索等应用。LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案，允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务，您可以避免依赖外部API，享受更快的响应速度和更好的数据隐私。核心原理解析LocalAIEmbedding类主要负责与本地运行的LocalAI服务通信，进行文本嵌入
  • LLM：软件测试的颠覆性力量 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步，特别是大语言模型（LargeLanguageModels，简称LLM）的出现，软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备，正在重塑我们对
  • 深入了解盘古大模型：技术、应用与未来 Hardess-god Literaturereview人工智能
    随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来，中国自主研发的大模型之一——盘古模型（PanGuModel）逐渐进入公众视野，凭借其强大的性能和广泛的应用前景，引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型？盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技
  • 知识图谱中NLP新技术 魔王阿卡纳兹 知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
    知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入（KE）和语言建模目标，将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程，显著提
  • openwrt路由器禁止某台设备上网操作失败问题解决 无级程序员 智能路由openwrtrax3000m智能路由
    家有一台移动RAX3000M，改造成了多功能服务器，同时，还能限制小孩上网，但时间长了就发现移除可添加限制上网设备时无法操作。到处搜索也没找到它是怎么限制的，于是用mac地址在/etc目录下搜索，搜索命令：grep-r"62:19"/etc上面的“62:19”是被限制了上网的一个设备mac地址中的一部分。终于发现了是配置在/etc/config/security里面，内容如下：configfire
  • Linux下文件名中文乱码导致无法访问的问题解决方法 无级程序员 linux文件名乱码
    一个基于openwrt路由器做文件服务器，硬盘里面有些文件的中文名乱码了，导致无法打开，也无法复制，想改名也无法操作，怎么办呢，网上搜了一大圈，都是说如何转换乱码，但文件都无法访问了，怎么转换？比如其中一个文件名是：“IVItripsummaryV1.0❁´◡`❁.xlsx"，我试着如下命令发现能唯一的找到它：ls"IVItripsummaryV1.0"*于是，试着改名：mv"IVItripsum
  • Python报错解决：img2pdf.AlphaChannelError: Refusing to work on images with alpha channel 定星照空 python人工智能
    img2pdf.AlphaChannelError:Refusingtoworkonimageswithalphachannel-solved解决img2pdf模块不能上传含alpha通道透明度的图片的问题解决img2pdf模块PNG图片转PDF文件因alpha通道报错问题文章目录前言一、AlphaChannelError为什么出现？二、该种报错解决方法1.方法一：转化其他格式图片2.方法二：去除
  • 使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇 DASA13 pytorchtransformer神经网络
    1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
  • Python 向量检索库Faiss使用 懒大王爱吃狼 pythonpython开发语言自动化Python基础python教程
    Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个由FacebookAIResearch开发的库，它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例：1.安装Faiss首先，你需要安装Faiss。你可
  • 【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置 m0_74825074 面试学习路线阿里巴巴rabbitmqwindows分布式
    RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件，广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议，易于扩展，功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ，包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ？安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
  • 使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南 m0_57781768 pythonlangchain搜索引擎
    使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）是一种技术，通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力，使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据，还可以处理私有数据和模
  • 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾 防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
    第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
  • 一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！ 小城哇哇 人工智能语言模型AI大模型大模型微调预训练agiLLM
    前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调，成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助
  • 文章去除AI味的指令 wirepuller_king AIword技巧人工智能
    去AI味指令-1Role:AI文章人性化优化专家Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家Background:你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家。你的任务是将AI生成的文章转化为更自然、更有人情味的文章,去除机械化和公式化的痕迹,增加文章的可读性和亲和力
  • anythingLLM 使用教程 惟贤箬溪 穷玩AiAIGC人工智能
    一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
  • GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目 惟贤箬溪 穷玩Aigithub爬虫
    以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介：这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具，利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
  • LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind javaLeetCode题解AlgorithmMath
    原题链接：#66 Plus One   要求： 给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。 注意： 1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239 2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9   难度：简单   分析： 题目比较简单，只须从数组
  • JQuery中$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
    url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和    delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
  • JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVMJConsoleWebphere
        JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。 　　使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。 　　首先我们看WAS服务器端的配置. 　　1、登录was控制台https://10.4.119.18
  • 自定义annotation 120153216 annotation
    Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释      说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
  • CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源 2002wmj centos
    CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
  • 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL 357029540 SQL Server
    --缺失的索引 SELECT  avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,          last_user_seek ,    
  • Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化 7454103 Spring3 MVC
    接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！                          其实也是一些个人的学习笔记  呵呵！
  • 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^ adminjun java“\替换”
    发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...   在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常   public class Main {          /*
  • POJ 1035 Spell checker(哈希表) aijuans 暴力求解--哈希表
    /* 题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词 要求按照输入时候的排名输出 题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重 */ #include <iostream> //#define using namespace std; const int HASH =
  • 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值 ayaoxinchao JavaScriptarrayprototype
    用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。 实现代码如下：   <script type="text/javascript"> Array.prototype.unique = function() { var a = {}; var le
  • UIWebView实现https双向认证请求 bewithme UIWebViewhttpsObjective-C
              什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求 中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存) bijian1013 redis数据库NoSQL
    3.事务处理         Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
  • 各数据库分页sql备忘 bingyingao oraclesql分页
    ORACLE 下面这个效率很低 SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20; 下面这个效率很高 SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
  • 【Scala七】Scala核心一：函数 bit1129 scala
    1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如 def print(x: Int) = println(x) 一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如   def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"   上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
  • 了解GHC的factorial编译过程 bookjovi haskell
    GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。 关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
  • Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap BrokenDreams LinkedHashMap
            前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。       
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory bylijinnan abstract
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * Abstract Factory Pattern * 抽象工厂模式的目的是： * 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇” * 这些接口是相关或者相依赖的
  • 压暗面部高光 cherishLC PS
    方法一、压暗高光&重新着色 当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。 下面讲一下我今天处理高光区域的心得： 皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。 处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。 如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
  • Java VisualVM监控远程JVM crabdave visualvm
    Java VisualVM监控远程JVM    JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具. 这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面   通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置: 1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).    
  • Saiku去掉登录模块 daizj saiku登录olapBI
    1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml <security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />  <security:intercept-url pattern=&qu
  • 浅析 Flex中的Focus dsjt htmlFlexFlash
    关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent 焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件 一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件 原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
  • Yii全局函数使用 dcj3sjt126com yii
    由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址) 我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
  • 设计模式之单例模式二（解决无序写入的问题） come_for_dream 单例模式volatile乱序执行双重检验锁
                    在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
  • 程序员从初级到高级的蜕变 gcq511120594 框架工作PHPandroidhtml5
    软件开发是一个奇怪的行业，市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题，而且随着时间的流逝，愈演愈烈。 我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题，当然这些方法常常不管用，于是，唯一能做的就是不断地尝试，逐个看看是否奏效”。 现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
  • Reverse Linked List hcx2013 list
    Reverse a singly linked list.   /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { val = x; } * } */ p
  • Spring4.1新特性——数据库集成测试 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo) liyonghui160com
        1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。（jquery + c# ashx）         2.C#位图处理  System.Drawing。         3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
  • Java list三种遍历方法性能比较 pda158 java
    从c/c++语言转向java开发，学习java语言list遍历的三种方法，顺便测试各种遍历方法的性能，测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录，然后遍历ArrayList，发现了一个奇怪的现象，测试代码例如以下： package com.hisense.tiger.list; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator;
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（上）——商业与市场篇 shoothao seo商业与市场IT资源免费资源
    A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成 HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。 Bootswatch:免费的Bootstrap主题。 Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。 Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。 Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
  • localStorage、sessionStorage uule localStorage
    W3School 例子   HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法： localStorage - 没有时间限制的数据存储 sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储   之前，这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储，因为它们由每个对服务器的请求来传递，这使得 cookie 速度很慢而且效率也不
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他