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还不秃顶的计科生
联邦学习学习
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同训练模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据,导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分:idea基于模型无关元学习(MAML)框架,提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型,让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
- 隐马尔可夫模型详解
DuHz
算法人工智能机器学习信号处理信息与通信概率论
目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型(HMM)简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题:前向-后向算法(Forward-Backward)前向算法(Forward)后向算法(Backward)前向-后向的更多推导解码问题:维特比算法(Viterbi)学习问题:Baum-Welch算法(EM算法)隐马尔可夫模型的具体种
- 机器学习模型创建的数学原理
HadesZ~
机器学习笔记机器学习算法人工智能
1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题,下午如未特殊指明,机器学习特指有监督学习机器学习。众所周知,监督学习模型是通过一定数学原理,根据输入特征数据计算出预测结果的函数映射,它由自变量、函数参数和因变量组成。其中,自变量是输入模型的特征数据,模型参数分普通参数和超参数两种,因变量是模型计算出的预测结果。超参数直接
- 因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力
樱花的浪漫
因果推断机器学习学习人工智能深度学习自然语言处理计算机视觉
近十年来,深度学习在多个领域取得了巨大成功,包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中,其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息,进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程,有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
- 一个经典机器学习案例——良/恶性乳腺癌肿瘤预测
曹文杰1519030112
python机器学习及实践人工智能机器学习
良/恶性乳腺癌肿瘤预测良/恶性乳腺癌肿瘤预测问题是一个十分经典的机器学习问题,简单来说我们需要利用肿块厚度和细胞尺寸这两个特征来判断肿瘤的类型(良性或者是恶性)。数据的下载网站如下:http://note.youdao.com/groupshare/?token=C6B145FA919F41F8ACAAC39EE775441C&gid=93772390我们首先来看一下部分数据ClumpThickn
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合DynamicHead,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要作者提出一种新的检测头,称为“动态头”,旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出(即检测头的输入)视为一个三维张量,其维度为级别×空间×通道,这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题,直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而,直接在所有维度上学习注意力函数过于困难,且计算成本过高。因此,作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制,即在级
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN
XLYcmy
漏洞挖掘物联网网络安全漏洞挖掘跨架构静态检测图神经网络项目报告
2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式:Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络(GraphNeuralNetworks-GNNs)是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题,提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间,并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
- 机器学习问题:AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘ 解决办法
零零鲎
机器学习人工智能
参考博客:本次博客参考http://t.csdnimg.cn/8E7eH。写下来主要是为了整理自己在学习过程中遇到的问题并把解决办法列出来。学习内容:如果运行出现:AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute'split’这样的问题。网上有很多解决办法是降级numpy到1.21.4。然后上面博客给出的解决方案是升级threadpoolctl。可以使用命
- 如何应对孩子提前进入青春期,这9条建议送给所有家长!
莱读教育
一位妈妈说:现在的孩子懂事太早了。我儿子才九岁,刚上四年级,就说班上好多同学都有老婆了,他们都背着老师亲嘴。这并不是个别现象,妈妈们都惊呼,现在孩子的青春期来的太早了,她们完全没有心理准备。有话说,四年级决定孩子的一生。所以,妈妈们从一年级担心适应问题,二三年级担心安全问题,到从四年级开始担心学习问题。可是学习问题还没抓好,就发现,出现了很多意想不到的问题。例如:男孩子开始出现暴力问题,女孩子开始
- 自动驾驶之心Carla-Autoware联合仿真实战
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自动驾驶人工智能机器学习
课程地址https://pan.baidu.com/s/19UXAB8xvSWKP19TmHDy2Zw?pwd=k7pu4、方法丰富:其实学习方法有很多,只是每个人适合的方法不同;通过网课可以找到更多有效的学习方法,帮助用户快速解决学习问题。3、方便交流:学习不交流,很容易遗留很多问题,无论是学习中还是学习后,合适的交流都是必要的。在网课中可以畅所欲言,让交流更加的方便,让问题无所遁形。2、提高效
- 本自同根生
龙女快跑
一天闲来无事翻看微博看到一个教育学家阐述了一个观点。“孩子的学习问题的背后是亲子关系的问题,亲子关系问题的背后是夫妻关系的问题,夫妻问题是两个人对人生对婚姻对亲子的心智模式问题,而心智模式问题是源于两人成长过程的问题。”看到这句话是应对了我自己最近的观点,“当自己还是个孩子时,怎么有能力去教育一个孩子。”一个孩子对于成人而言刚开始是他们自己的白画布,上面什么都没有,成为父母的成人教育孩子的过程如同
- JAVA-案例练习-基础进阶复习
W.KN
JAVA学习笔记java笔记
关于JAVA学习后的一些复习题目,提供一些解法和总结一下自己的学习问题。目录1.集合的灵活应用需求:代码实现2.数据分割转换和统计需求:代码实现3.休息日计算需求:代码实现4.数组模拟需求代码实现5.数组排列需求代码实现6.链表问题需求*7.问题总结1.集合的灵活应用需求:目前有100名囚犯,每个囚犯的编号是1~200之间的随机数。现在要求依次随机生成1~100名囚犯的编号,要求这些囚犯的编号是不
- 【机器学习第十二章——计算学习理论】
方寸星河yu
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机器学习第十二章——计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设(PAC)12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是:在什么样的条件下成功的学习是可能的?在什么条件下某个特定的学习算法可保证成功运行?机器学习理论的一些问题:是否可能独立于学习算法确
- 因材施教,帮助你的“稳稳”—保险箱型孩子发挥其优势!
爱心树A
这篇文章写给家长朋友们!亲爱的家长朋友,你家有学龄期孩子吗?你是不是在为孩子的学习问题烦恼?而孩子也在入学后渐渐丧失了自信了呢?你知道自己为什么如此烦恼而孩子却越来越不自信了吗?在看完《聪明的孩子是如何学习的》这本书之后,我明白了其中的原因,就是不了解自己的孩子,没有因材施教,摒弃了孩子天生的大脑优势而试图将其塑造成为别人。解决这个烦恼的方法,就是了解孩子天生的学习风格,帮助孩子扬长避短!风靡欧美
- 深度学习笔记1:神经网络端到端学习笔记
撒哈拉土狼
深度学习
许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题(sequencetosequencelearning),如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是,1)输入和输出都是序列(如连续值语音信号/特征、离散值的字符),2)序列长度都不固定,3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此,传统的神经网络模型(DNN,CNN,RNN)不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习,
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 总拖延,那可能是你没有找对方法
霞子小窝
你还记得自己第一次做什么事情而拖延吗?我记得那是在小学,我们第一次布置写一篇作文。然后纠结,害怕,不知道改写什么?我以前总是常常匆匆忙忙做完我的家庭作业,好早点出去玩。……我们的拖延大部分都是从学校做作业开始,那时候都以为在学校的一些学习问题是——阅读障碍,注意力涣散,信息处理有问题。其实不是这样的,这都是用拖延来掩盖自己弱项的手段。因为拖延给了你在教室里不会当众出丑的保护。你的老师最多只能说“我
- 【机器学习笔记】13 降维
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中,随着维数的增加,计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中,训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话,不仅会让训练非常缓慢,还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
- 【解决(几乎)任何机器学习问题】:超参数优化篇(超详细)
X.AI666
解决(几乎)任何机器学习问题机器学习人工智能
这篇文章相当长,您可以添加至收藏夹,以便在后续有空时候悠闲地阅读。有了优秀的模型,就有了优化超参数以获得最佳得分模型的难题。那么,什么是超参数优化呢?假设您的机器学习项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集,你直接应⽤⼀个模型,然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/拟合过程的参数。如果我们⽤SGD训练线性回归,模型的参数是斜率和偏差,超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤
- 【解决(几乎)任何机器学习问题】:处理分类变量篇(上篇)
X.AI666
解决(几乎)任何机器学习问题分类数据挖掘人工智能机器学习
这篇文章相当长,您可以添加至收藏夹,以便在后续有空时候悠闲地阅读。本章因太长所以分为上下篇来上传,请敬请期待很多⼈在处理分类变量时都会遇到很多困难,因此这值得⽤整整⼀章的篇幅来讨论。在本章中,我将讲述不同类型的分类数据,以及如何处理分类变量问题。什么是分类变量?分类变量/特征是指任何特征类型,可分为两⼤类:⽆序,有序⽆序变量是指有两个或两个以上类别的变量,这些类别没有任何相关顺序。例如,如果将性别
- 这就是“好妈妈”!
橙子妈聊育儿
我有一闺蜜3个孩子,大女儿14岁,二女儿12岁,小儿子10岁。老大憨厚,比较贴心,老二心眼较灵活,各种各样的好话,不要钱一样的说。老三,虽占据性别优势,集万千宠爱于一身,却不骄纵任性。三个孩子各有各的特点,但都一样的懂事。她在我眼中一直都是属于比较会管孩子的那种人。总想跟她学习下怎样教育孩子。但是当我询问她,孩子的学习问题时,却被她的话语震撼到了。老大学习比较好,我就建议闺蜜,好好培养下送孩子去师
- 学习新木桶效应,让孩子提升学习力
阿纯该瓦呐
朋友晓丽最近特别焦虑,她告诉我说,孩子从小到大,学习上不敢给他太大的压力。写作业、兴趣班都顺着他的意思来。但是孩子还是出现了很多学习问题。放学一回来,就想开电视开电脑,让他写作业怎么喊也喊不动。上一年级的时候感觉孩子成绩还行,晓丽以为孩子就按他的节奏也挺好的。没过一两年,孩子的成绩是逐步下滑、越来越差。孩子上小学以后,就喜欢玩溜溜球,还参加过比赛获奖。但是晓丽觉得孩子这个写得好也没用,纯粹耽误学习
- 生命体验日记 第255篇
艳平_9908
今天是我生命中最美好的一天今天主题:生命教育周末的时光是我特别期待也是特别纠结的时候期待可以回家和家人一块纠结是因为害怕因为孩子的学习问题闹矛盾。周五晚上无意之间看到志一老师讲课内容中的一句话:生命教育的三宝是尊重相信赞美幸福家庭的三宝是和颜爱语赞美。突然我知道自己怎么做了。关于教育孩子或许我们能够做的就是给予孩子足够的尊重全然的相信孩子可以把自己的人生经营的无比绽放精彩。不断的去肯定孩子无论谁批
- 2022-06-14
f62f7922e7c5
语文组复课后的复习安排接近两个月的居家网课,针对学生在网课期间出现的一系列学习问题,复学后要快速摸清每个孩子的情况,并且有针对性的查漏补缺,对在线讲授的课程进行系统梳理还要进行扎实有效的复习,帮学生理清知识,掌握重点、难点,理解所要把握的内容。一、学情分析1.网课没有面对面教授知识,学生没有时间观念和自觉性,孩子们居家学习的真实与否有待重新评估。2.学生听课效率和质量决定了成绩。学生们的学习态度不
- 好习惯成就孩子一生!
Dark温凉
这段时间有很多家长跟我聊一些孩子存在的问题。首先学习问题占据了首位,85%以上的孩子认为学习是给家长学习,做作业也是给家长做,只是完成任务而已,学没学会我就不管了。其实造成这个问题的主要原因是,孩子没有养成独立的习惯,什么事情都是由父母经手完成。每个年龄段的孩子都应该做在自己相应的年龄段该做的事情。比如说:小学一年级老师要求带的文具、书本等等,可以让孩子自己收拾书包,收拾完检查自己检查一下。从小养
- 第三次约练实操
我的简单旅程
昨晚上,咨询显示主要是围绕孩子学习问题的一场咨询!咨询师,整场设置做的很完善,老师言语温和简练,紧贴来访者,彰显咨询师的专业技术,咨询师,帮来访者疏导,梳理,提取,去获取重要信息,在点评的时候,王老师提出了一点,我认为确实很好,要找出一个亮点的问题,设置一个最重要的问题,设置目标,明确方向,这样不会偏航!这场咨询,又是一次收获满满的一次学习!
- 婚姻中的男女皆是一条鱼,你是哪一种鱼呢?
嫣然99
早几天跨区监考,每天早上五点多就起来了,天天处于睡眠不足的状态中。下午从考点回来的的士上,突然接到了老公的视频电话,他告诉我,他到苏州了,今天听了一天课,说着给我看了看他在宾馆的居住环境,然后闲聊了一会儿。我叮嘱他在外面多喝水,人多的地方记得戴口罩,完了就挂了电话。过了一会儿,的士师傅郑重其事地问我:“老师,我能请教您一个问题吗?”我有些诧异:“别说请教,您说……”心想大约又是咨询孩子学习问题,或
- 亲子日记51二年级一班王闻浩妈妈
李德红
2018.4.24星期二天气晴今天早上依旧早早起床,昨天晚上因为二宝的学习问题想了很久都没有想明白,一叫学习,就犯困睡觉,真的一点办法都没有啊!今天公司里活特别多,中午回家来晚了,回到家二宝已经帮忙干了不少活了。表扬一番,孩子非常高兴。下午我接二宝回家,路上看上去不高兴,也没怎么说话,到家后说卷子发下来了,但考的不好。才八十四分。我先看了卷子,多数是粗心错的。在就是字都不会写。叫他写字,学习,做数
- 工作室读书分享《用语文的方法教语文》
水墨青花_7e78
让语文课看得见成长之——追求意义实现的教学共生教学追求的看得见的学习成长,其内涵是多方面的,主要表现在以下三个方面:一是学习问题的发现和解决。首先要善于发现学生的问题,课堂上,要让学生暴露自己存在的问题,发现其需要纠正和完善的地方,引领他们走向正确的学习境地;其次,共生教学还要善于激发学生的问题,激发学生自己学会思考,学会发现问题,解决问题,进而学会学习是更有意义的学习成长;最后,共生教学更要和学
- Python数据分析从入门到进阶:模型评估和选择(含详细代码)
程序员老冉
python数据分析开发语言
引言之前我们介绍了机器学习的一些基础性工作,介绍了如何对数据进行预处理,接下来我们可以根据这些数据以及我们的研究目标建立模型。那么如何选择合适的模型呢?首先需要对这些模型的效果进行评估。本文介绍如何使用sklearn代码进行模型评估模型评估对模型评估的基本步骤如下:首先将要将数据集分为训练集和测试集对训练集进行模型拟合确定合适的评估指标计算在测试集上的评估指标1数据集划分在机器学习问题中,从理论上
- 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