- 全面触摸屏输入法设计与实现
长野君
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:触摸屏输入法是针对触摸设备优化的文字输入方案,包括虚拟键盘、手写、语音识别和手势等多种输入方式。本方案通过提供主程序文件、用户手册、界面截图、示例图、说明文本和音效文件,旨在为用户提供一个完整的、多样的文字输入体验。开发者通过持续优化算法和用户界面,使用户在无物理键盘环境下也能高效准确地进行文字输入。1.触摸屏输入法概述简介在现代信息技术飞速发展的今天,触摸屏
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- 基于 esp32-s3,结合私有化大模型,集asr语音识别、llm大模型、tts语音合成,设计一个技术方案,要求用websocket保持长链接,
以下方案演示了如何基于ESP32-S3,通过私有化大模型组合ASR(语音识别)、LLM(语言大模型)和TTS(语音合成)来构建一个语音交互系统,并且通过WebSocket保持与服务器的长连接通讯。整体方案分为以下几个部分:系统整体架构与数据流协议设计与消息格式服务器端实现示例ESP32-S3端实现示例运行流程与示例下面将对各部分进行详细说明。ESP32-S3没想到私有化大模型速度也能这么快ESP3
- Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节,其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量,以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段,这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面:时域特征提取:包括自相关函数、方差
- 如何获取微信公众号用户的个人信息(包括OpenId)
一杯冰美式_丶
Java相关知识
最近,对微信公众号有点兴趣,就自己研究了研究里面的一些内容,发现还挺有意思的,而且通过微信公众号可以调用一些比较有意思的接口,就比如百度开发服务平台点击进入里面的很有接口,就比较常见的翻译,语音识别,地理位置等等,都挺好的。好了,不多说,进入正题好了。我想,做微信公众号开发的,对于想获取关注了公众号的用户信息,或者说是当前与后台服务器进行交互的当前用户信息,这个功能是很重要的吧。因为,通过这个,可
- AI技术正在深度重构全球产业格局,其影响已超越工具属性,演变为推动行业变革的核心引擎。
一、AI如何重塑AI的工作与行业(AI助手领域)能力升级理解与生成:基于LLM(大语言模型),AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码,替代部分人类知识工作。个性化交互:通过用户历史对话分析,提供定制化建议(如学习计划、投资策略)。多模态扩展:结合图像/语音识别(如GPT-4V),实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业:AI客服处理70%+常规咨询(如阿里小蜜),人力转向复杂问题
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向
limingade
本地AI电话机器人手机提取电话的信令和声音智能手机FunASR离线识别Android做ASR手机断网离线ASRASR语音转文字识别语音识别
手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向--本地AI电话机器人上一篇:手机FunASR识别SIM卡通话占用内存和运行性能分析下一篇:编写中。一、前言前面的篇章中,我们尝试了将FunASR的ONNX模型文件加载到Android应用中,实现手机本地不依赖服务器和网络的离线ASR语音识别。并将这个ASR能力应用到了手机麦克风、手机本地的历史通话录音、手机实时的SIM卡电话通话内容的解析上。在实践中,我们
- 鸟类识别与分类相关数据集
Bryan Ding
分类数据挖掘人工智能
随着深度学习技术的快速发展,其在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。鸟类识别作为生态学研究的重要内容,对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别,有望提高识别的准确性和效率,为鸟类学研究提供有力支持。本文综述了近年来深度学习在鸟类识别中的应用进展,包括基于图像和声音的鸟类识别系统,分析了其技术框架、实现方法以及在实际应用中的效果。通过对相关文献的梳理,
- AI技术通过多模态应用(即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息)正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。
zzywxc787
人工智能音视频大数据javaspring开发语言
AI技术通过多模态应用(即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息)正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。以下从技术融合、行业变革、职业重构三个维度展开分析,并附具体案例:一、技术融合:多模态AI的核心突破跨模态理解引擎案例:Meta的AudiovisualNeuralNetwork(AV-Wav2Vec)实现语音-唇形-场景的联合建模,语音识别错误率降低40%技术指标:跨模态
- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别(年龄段识别)
weixin_39673184
说话人识别python
基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究,内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别,总结一下大致框架,基本思想是:获取语料库TIMIT提取数据特征,进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取,基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- QT的语音识别
heng6868
imx6ull嵌入式项目qthttpjava
难点:难点就是如何跟百度云的语音应用进行通信。首先,要获取应用的APIKey、SecretKey,并通过请求鉴权接口换取token。向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求(推荐使用POST),并在URL中带上以下参数:并在URL中带上以下参数:grant_type:必须参数,固定为client_credentials;client_i
- 19|Whisper+ChatGPT:请AI代你听播客
_Rye_
AI大模型whisperchatgpt
今天,我们的课程开始进入一个新的主题了,那就是语音识别。过去几周我们介绍的ChatGPT虽然很强大,但是只能接受文本的输入。而在现实生活中,很多时候我们并不方便停下来打字。很多内容比如像播客也没有文字版,所以这个时候,我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力。作为目前AI界的领导者,OpenAI自然也不会放过这个需求。他们不仅发表了一个通用的语音识别模型Whisper,还把对应的代码开源了。在
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
人工智能whisperxcodeai
剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- 智能家居-深耕10年原创合集(2025/06更新)
CYP_2015
智能家居xcodeiosmacoside
2025-06更新篇章2025年广州光亚展参展记录智能插座:技术与应用演进之路语音识别技术:全链路技术栈解析6000字干货长文,深度解读智能家居7大派系,谁能真正统一“江湖”?最近参与某智能家居项目的早期调研,再次感慨用户对我们所说的“便捷”实则是“无感”。用户原话:"你们总说'智能',我就想要个不用记按钮、不用掏手机的家伙。"我们说的"便捷",在用户那儿根本不是"多快多远",而是"不用刻意"。现
- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话
skywalk8163
人工智能xcodeidekaggleKimiAudio
KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型,能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。主要功能包括:通用功能:处理各种任务,如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话。最先进的性能:在众多音频基准测试中取得SOTA结果(见评估和技术报告)。大规模预训练:对超过1300万小时的各种音频数据
- HarmonyOS开发:使用语音识别的步骤演示
引言在当下的生活与工作场景中,语音识别技术早已渗透到方方面面——从手机上的语音助手快速拨打电话、发送消息,到智能音箱根据语音指令播放音乐、查询天气,再到办公场景里通过语音转文字功能高效记录会议纪要,其应用的广泛性不言而喻。而HarmonyOS在语音识别领域展现出了强大的技术实力,为用户带来了全方位的支持。它不仅能够精准识别普通话,满足大多数用户的日常需求,还兼容多种方言以及外语,极大地拓宽了使用范
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型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
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- AI人工智能 语音识别
马里亚纳海沟网
人工智能语音识别python学习运维笔记
AI人工智能构建语音识别器语音识别或自动语音识别(ASR)是AI机器人等AI项目的关注焦点。没有ASR,就不可能想象一个认知机器人与人进行交互。但是,构建语音识别器并不容易。开发语音识别系统的困难开发高质量的语音识别系统确实是一个难题。语音识别技术的困难可以广泛地表征为如下所讨论的许多维度-词汇大小词汇大小影响开发ASR的难易程度。考虑以下词汇量以便更好地理解。例如,在一个语音菜单系统中,一个小词
- 基于Python的智能语音识别系统设计
MATLAB算法工程师Y
python语音识别开发语言
引言语言是人类最原始直接的一种交流方式,通俗易懂、便于理解。随着科技的发展,语言交流不再只存在于人与人之间,如何让机器“听懂”人类的语言并做出反应成为人工智能的重要课题,语音智能交互技术应运而生。作为其中重要一环的语音识别技术近年来不断发展,走出了实验室,随着人工智能进入人们的日常生活中。当今市场上语音识别技术相关的软件、商品涉及人类生活的方方面面,语音识别的实用性已经得到充分的印证。如今语音识别
- 基于python的语音识别系统,Python语音识别技术路线
快乐的小肥熊
ai智能写作python语音识别开发语言cnn
如何用python调用百度语音识别1、首先需要打开百度AI语音系统,开始编写代码,如图所示,编写好回车。2、然后接下来再试一下的音频,开始编写成功回车,如图所示的编写。3、最后,查看音频c的属性,可以看到音频持续28秒,这样就是用python调用百度语音识别成功解决问题。谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创Python语音识别,调用的是哪个客户端接口函数调用腾讯云的语音识别(一句话识别)接口-Py
- Python 语音识别与语音合成的实现方法
加班不如去钓鱼
python语音识别xcode
```htmlPython语音识别与语音合成的实现方法Python语音识别与语音合成的实现方法随着人工智能技术的发展,语音处理在实际应用中变得越来越重要。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现语音识别和语音合成的功能。本文将详细介绍如何使用Python实现语音识别与语音合成。一、语音识别语音识别(SpeechRecognition)是将人类的语音转换为文本的过程。Pyt
- 阿里云一句话语音识别
前端:阿里云语音识别应用(一句话语音识别){{isRecording?'停止录音':'开始录音'}}识别结果:{{recognitionResult}}WebSocket状态:{{websocketStatus}}使用的音频格式:{{usedMimeType}}import{ref,onMounted,onUnmounted}from'vue'//状态管理constisRecording=ref(
- Unity使用讯飞语音模型(语音合成+语音识别+语音唤醒)Window端SDK
苏轼轼
语音识别人工智能
1.查看官方文档、登录并下载我们所需的SDK。语音唤醒需要我们设置唤醒词。讯飞智能语音SDK文档官网讯飞智能语音产品介绍官网在控制台下载对应SDK,由于讯飞官方只提供了C++/C语音版本,我们需要用C#调用下载SDK的dll库文件。2.将dll库拖进Unity项目中如果目标设备为64位,我们选择msc_x64.dll;如果是32位,我们选择msc.dll。另外我们如果要使用语音唤醒功能,还需要wa
- ESP32S3接入讯飞在线语音识别教程及配套源代码
2401_88800025
高级技术笔记高级笔记语音识别人工智能音视频嵌入式硬件单片机
1.准备工作1.1硬件准备ESP32-S3开发板(推荐ESP32-S3-WROOM-1)麦克风模块(如SPH0645LM4H或WM8978)MicroSD卡模块(可选,用于存储语音文件)扬声器模块(可选,用于播放识别结果)1.2软件准备安装ArduinoIDE(推荐2.0版本以上)安装ESP32-S3开发支持注册讯飞开放平台账号并创建应用获取讯飞语音识别API的AppID、APIKey和APISe
- 科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR(自动语音识别)、LLM(大语言模型)和TTS(文本转语音)三者结合的应用场景及开源方案:一、应用场景智能语音助手如百聆(Bailing),支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出,端到端延迟仅800ms,支持打断和记忆功能。车载语音交互系统(如蔚来、小鹏),结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询(如"找有充电桩的高评分餐厅")和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译(S2ST)阿里Fu
- android 多通道音频,支持多通道录音
虾仁芝麻卷
android多通道音频
原生Android只支持2channel的录音。可是偏偏会有多mic的需求,比如说语音识别。目前已知TDM协议可以将多mic数据从kernel送到hal,从内核空间搬运到用户空间中。可是原生AudioRecord接口是完全不支持多channel录音数据的采集的,怎么修改,才能让原生进行支持呢?我们就从AudioRecord的构造函数开始往下研究。无论行不行,都要研究出个所以然来!我们如果写个录音a
- 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