- Python量化金融都需要用到哪些库?最全汇总
中年猿人
python金融开发语言
今天分享一篇Python量化金融最全汇总,推荐大家收藏~记得划到文末点赞呐~本文汇总了定量金融的大量三方库,按功能进行分类,覆盖数值运算,衍生品定价,回溯检验,风险管理,数据爬取,可视化等多个子领域,供每个Python程序员参考。不要重复造轮子,明确要解决的问题,然后寻找相应的工具。很多著名的包如Numpy,Pandas,Seaborn,backtrader等已经被证明高度有效,即便没有找到符合应
- Python快速使用jira模块调用Jira接口
小斌哥ge
Python/PYPIjira
Python快速使用jira模块调用Jira接口JIRA介绍:JIRA是Atlassian公司出品的项目与事务跟踪工具,被广泛应用于缺陷跟踪、需求收集、流程审批、任务跟踪、项目跟踪和敏捷管理等工作领域.在开发工作中,Jira通常用作BUG管理和任务跟踪管理等,项目经理,测试人员,开发人员等在Jira上进行提交BUG,提交任务,修改任务进度等操作.当项目逐渐多时,Jira上的BUG数量和任务数量也会
- 嵌入式轻量级uIP协议栈源码解析与应用
福建低调
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:uIP(microIP)是一个为资源受限的嵌入式设备设计的轻量级TCP/IP协议栈。本文深入解析了uIP协议栈的设计理念、架构、源码结构以及其在物联网和工业控制等领域的应用。uIP源码具有模块化设计、小型化内存管理、事件驱动等特点,为开发者提供了一个理解TCP/IP协议工作原理和实现资源受限网络通信的实践平台。1.uIP协议栈概述uIP,即微型IP协议栈,是一
- 招聘 | 具身智能机器人方向全职作者
量子位
关注前沿科技量子位未来同事你好。你知道“具身智能机器人”了吗?是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者?现在,我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职,工作地点base:北京中关村。工作职责:1、关注具身智能领域新动态新进展;2、持续挖掘撰写具身智能独家原创内容;3、与具身智能领域玩家建立良好联系;4、构建体系化认知和行业洞察。岗位要求:1、对具身智能、前沿科技等科技
- 第11篇:你知道ElasticSearch聚合分析能力有多强?
老王随聊
elasticsearch搜索引擎大数据
背景:目前国内有大量的公司都在使用Elasticsearch,包括阿里、京东、滴滴、今日头条、小米、vivo等诸多知名公司。除了搜索功能之外,Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、ElasticStack还被广泛运用在大数据近实时分析领域,包括日志分析、指标监控等多个领域。本节内容:ElasticSearch强悍聚合分析能力详解。目录1、ES的聚合Aggregations
- 招聘 | 具身智能机器人方向全职作者
量子位
关注前沿科技量子位未来同事你好。你知道“具身智能机器人”了吗?是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者?现在,我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职,工作地点base:北京中关村。工作职责:1、关注具身智能领域新动态新进展;2、持续挖掘撰写具身智能独家原创内容;3、与具身智能领域玩家建立良好联系;4、构建体系化认知和行业洞察。岗位要求:1、对具身智能、前沿科技等科技
- Python知识点:基于Python技术,如何使用AirSim进行无人机模拟
超哥同学
Python系列python无人机开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用Python和AirSim进行无人机模拟无人机技术的发展为许多行业带来了革命性的变化,尤其是在航拍、物流配送和农业监测等领域。然而,无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器,它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境,
- 企业级应用框架guns架构与开发实践
福建低调
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在IT领域,企业架构是组织信息和技术集成设计的关键。"guns"项目提供了一套高效、灵活且可扩展的企业管理架构设计框架。本文深入探讨guns项目的核心特性、应用场景和开发实践,以及如何使用不同的集成开发环境(IDE)进行项目开发。guns基于SpringBoot框架,集成MyBatis和Shiro,简化了微服务开发和权限控制,确保了数据安全。文章还详细介绍了g
- Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现
呵呵爱吃菜
kmeans聚类python
在机器学习领域,聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法,它们都基于划分的思想,但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点(centroid)。距离度量:通常
- LE Audio
百态老人
android
LEAudio是一种基于蓝牙5.2协议的全新音频技术标准。2020年,蓝牙技术联盟在CES上发表了蓝牙核心规范5.2版本,同年,新一代蓝牙音讯技术标准LEAudio低功耗音讯传输技术也随之问世。LEAudio有诸多亮点。首先是全新的编解码器LC3,它在低传输速率下仍能保持较高的音频质量,且具有更低的功耗和更短的延迟,其采样率可在8-48KHz浮动自行设置,LEAudio的延迟可以做到低至20ms,
- python机器学习
方安乐
pythonpython机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
surfirst
LLMai语言模型chatgpt
简介近年来,人工智能技术飞速发展,特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型,而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本,专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中,我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系,帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型,具备强大的生成和理解能力,适
- 喜讯!云起无垠获评“国家高新技术企业”认证
云起无垠
人工智能
近日,依据《高新技术企业认定管理办法》以及《高新技术企业认定管理工作指引》的相关规定,北京市认定机构对2024年认定报备的第二批高新技术企业展开备案公示,北京云起无垠科技有限公司成功斩获“国家高新技术企业”认定资质。“国家高新技术企业”堪称国家科技创新型企业的巅峰荣誉,它指那些于国家重点扶持的高新技术领域内,锲而不舍地进行研发工作并实现技术成果转化,进而构筑起企业核心自主知识产权,以之为根基开展经
- 第72期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.从孤立指令到互动鼓
- Coze,Dify,FastGPT,对比
云连山
AI编程AI编程
在当今AI技术迅速发展的背景下,AIAgent智能体成为了关键领域,Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者,各有千秋。平台介绍-FastGPT:由环界云计算公司发起,是基于大语言模型(LLM)的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排,在知识问答领域表现出色,拥有庞大用户群体,包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify:苏州语灵人
- Python并行计算:提高效率的利器
uote_e
pythonjavalinuxPython
在现代计算领域中,处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战,一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言,也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术,并提供一些示例代码。并行计算简介并行计算是指同时执行多个计算任务,以提高计算效率。在传统的串行计算中,任务是按顺序依次执行的,而并行计算可以将任务分解成多个子任务,
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:开启 C++ 深度探索之旅
秃头小饼干
jvm开发语言c++
在C++的学习道路上,侯捷老师的课程宛如一座明亮的灯塔,为无数学习者照亮前行的方向。经过一段时间对侯捷C++课程的深入学习,我收获颇丰,在此将自己的学习笔记和感悟分享给大家,希望能对正在学习C++或者准备踏入C++领域的朋友们有所帮助。一、课程初印象初次接触侯捷老师的课程,就被其深入浅出的讲解风格所吸引。老师不仅有着深厚的技术功底,更具备出色的教学能力,能够将复杂的C++知识以通俗易懂的方式呈现出
- 国外各领域专家学者的一些谏言:如何使AI代理架构变得成功
强哥之神
人工智能语言模型AI代理智能体大模型Agent
最近在研究AI代理架构为什么比较难落地,看到有一篇文章是关于各领域专家学者对AI代理架构的一些看法,值得关注。我将其整理成了中文,大家可一起细品各家观点,全文如下。代理型人工智能被寄予厚望,其潜力在于能够独立完成复杂任务。然而,目前该领域的炒作热潮远超实际成功案例,背后原因复杂多样。“2024年,AI代理已成为众多供应商的营销热词。但对于用户组织而言,代理技术还处于早期探索阶段,充满好奇心与实验性
- AI大模型提示工程(prompt)从入门到精通(非常详细),看这一篇就够了!!!
功城师
人工智能prompt深度学习大模型自然语言处理AI大模型提示词工程
在大模型领域,输入通常被称为“提示词”(prompt),它们是引导LLM(大语言模型)生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说,一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。提示工程(promptengineering)正是关于如何为特定任务构建能够充分发挥大模型能力的prompt技巧。本文将深入探讨提示工程,内容涵盖基本原理、一些重要概念以及常用的辅助工具。1.基本原理设计高
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- Vue 组件的概念与复用
2401_85969651
vue.js前端javascriptvisualstudiocode
目录一、引言二、什么是Vue组件三、组件的复用优势四、组件复用的实现方式五、组件通信六、总结一、引言在Vue.js的奇妙天地里,组件宛如熠熠生辉的基石,稳稳撑起用户界面构建的大厦。无论你是刚踏入Vue领域的新手,还是久经沙场的开发者,吃透组件的概念与复用窍门,都如同掌握了一把开启高效开发、优质代码大门的金钥匙,能让你的前端开发之旅畅行无阻。二、什么是Vue组件本质上,Vue组件就是一个被赋予独特魅
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- 车联网产业中网络安全与数据安全应该怎么做
securitypaper
白皮书学习web安全安全网络
说明非常看好车联网产业的发展,新的产业出现,必将出现新的安全问题,因此希望对车联网安全所有学习和研究,本文主要是学习关于加强车联网和数据安全工作的通知2021做的一些摘录,希望不断的深入学习车联网相关安全内容车联网介绍车联网是新一代网络通信技术与汽车、电子、道路交通运输等领域深度融合的新兴产业形态。智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与车、路、
- ECharts:数据可视化的魔法师,偶尔也会“皮”一下
Python私教
Web使用Vue3进行前端开发Vue信息可视化echarts前端
在数据爆炸的时代,如何从海量数据中提取有价值的信息,并将其清晰易懂地呈现出来,成为了各行各业面临的共同挑战。数据可视化作为一种有效的信息传递手段,应运而生,并逐渐成为数据分析领域不可或缺的一部分。而在众多数据可视化工具中,ECharts凭借其强大的功能、灵活的配置和丰富的图表类型,脱颖而出,成为了众多开发者的首选利器。一、ECharts:数据可视化的利器ECharts是一个由百度开源的可视化图表库
- 谁在告谁?移动专利混战图
di0808
移动领域激战正酣,同样是没有永远的朋友,只有永远的利益。苹果刚刚起诉三星的Galaxy手机和平板电脑山寨了苹果的产品,而此前两家并没有过节。再比如微软和亚马逊以及HTC之间的授权协议争端。移动领域的争端如此之多,以至于看客无法分辨到底谁在告谁,谁是谁的敌人,谁是谁的朋友。于是有人为了让人们吧这纷纷扰扰看得清清楚楚明明白白特意制作了一张移动专利诉讼图:几点说明:仅包括专利相关诉讼,不包括那些只围绕商
- 主管护师的备考方法有哪些?
Y9918520
笔记经验分享教育电商学习方法
这不就到我擅长的领域了吗,都让让让我来回答。本人三线城市二甲医院外科护士一枚,上上个月刚被聘任主管护师,工资也小涨了那么一些些,说实话我都没想到会这么顺利,因为科室里有的前辈考了三年都没考过,所以我一直觉得考试非常难,上考场的之前只敢跟别人说自己是裸考,没想到居然顺利地上岸了,后来我总结了一下,其实备考主管护师并不在于学了多长时间、而是在于有没有认真备考、能不能好好利用资源。下面我就简单总结一下我
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
DO_Community
技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- 【趋势】《2024—2026金融科技十大趋势预测》一览
学客汇
商业研究商业观察人工智能大数据金融科技科技洞察IT趋势金融行业预测
本白皮书基于新华三在金融行业的前沿实践和IDC的全球研究成果,深入分析了金融科技领域的十大关键趋势,旨在为金融机构提供前瞻性的战略指导和业务创新的参考。导言当前,在地缘政治冲突加剧、商业经济市场环境高度不确定、数字化业务加速发展的背景下,金融行业处于深度变革的潮流中,金融机构亟需重新思考其在技术支出、业务决策及业务创新发展等方面的投资重点。此外,金融机构也越来越需要借助大数据和AI技术来提升业务的
- 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