- Java多线程与高并发专题——原子类和 volatile、synchronized 有什么异同?
黄雪超
技术基础java开发语言并发编程
原子类和volatile异同首先,通过我们对原子类和的了解,原子类和volatile都能保证多线程环境下的数据可见性。在多线程程序中,每个线程都有自己的工作内存,当多个线程访问共享变量时,可能会出现一个线程修改了共享变量的值,而其他线程不能及时看到最新值的情况。原子类和volatile关键字都能在一定程度上解决这个问题。例如,当一个变量被volatile修饰后,对该变量的写操作会立即刷新到主内存,
- 远程推送didReceiveRemoteNotification代理方法调用详细说明
Ethan. L
iOS开发UIApplication远程推送代理
前言最近工作中实现远程推送点击状态栏的提醒,直接进入相应地详细界面的功能。遇到了问题,解决之后整理出来!UIApplication有两个关于接收到远程推送的代理:-application:didReceiveRemoteNotification:fetchCompletionHandler:-application:didReceiveRemoteNotification:这两个是什么关系?点击远
- AI与SDN结合:智能网络的未来之路
不想加班的码小牛
人工智能网络ai
一、引言“网络正在从‘被动响应’走向‘主动思考’。”随着云计算、5G和物联网的爆发式增长,传统网络架构面临灵活性不足、运维成本高等挑战。SDN(软件定义网络)通过控制与转发分离革新了网络管理方式,而AI的引入让SDN从“自动化”迈向“智能化”。二、AI+SDN的技术背景1.1为什么需要AI赋能SDN?传统SDN痛点AI的解决能力流量策略依赖人工规则动态学习流量模式,实时优化策略故障定位耗时(如网络
- SDN技术解码:架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论
不想加班的码小牛
架构平面人工智能网络协议
一、引言:SDN如何重塑网络价值体系?在数字化浪潮下,传统网络架构的僵化性已成为制约业务创新的瓶颈。SDN(软件定义网络)通过解耦控制与转发平面,将网络从“黑盒设备”转变为“可编程服务”,为云计算、物联网等领域提供动态、智能的网络底座。例如,某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度,业务故障恢复时间缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构:控制-转发-应用的协同生态•控制层
- SDN架构解密:控制面如何“指挥”万亿级网络? ——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析
不想加班的码小牛
网络架构人工智能ai
摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构,揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化(如OpenFlow)与北向API开放能力,实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图,力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构,构建了网络控制的“中枢神经系统”:控制层(大脑):集中式控制器掌
- MCU详解:嵌入式系统的“智慧之心”
绿算技术
MCU架构介绍单片机嵌入式硬件
在现代电子设备中,MCU(MicrocontrollerUnit,微控制器)扮演着至关重要的角色。从智能家居到工业控制,从汽车电子到医疗设备,MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点,成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。MCU的功能:嵌入式系统的“全能选手”MCU是一种集成了处理器、存储器和外设接口的微型计算机系统,其核心功能包括:1.数据处理·算术与逻辑运算:MCU
- NPU的应用场景:从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:1.云计算与数据中心AI推理服务:在云端提供高效的AI推理服务,例如图像识别、语音识别。模型训练加速:在大规模训练任务中,NPU可以作为加速单元,提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头:在安防监控中,NPU可以实时处理视频流,实现目标检测和跟踪。智能音箱:在语音助手中,NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知:NPU可以加速自动驾
- DPU的架构:模块化与可扩展性
绿算技术
DPU架构介绍架构科技缓存算法
DPU的架构设计注重模块化和可扩展性,以下是其典型架构:1.网络接口模块支持高速网络接口,例如100GbE、200GbE,甚至更高带宽的接口。2.处理核心模块包括多个ARM核心和专用加速核心,用于处理控制平面和数据平面任务。3.硬件加速模块包括网络加速引擎、存储加速引擎、加密引擎等,用于加速特定任务。4.内存与缓存集成高速内存和缓存,用于存储临时数据和指令。5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高
- DPU的未来:技术趋势与挑战
绿算技术
DPU架构介绍科技gpu算力硬件工程缓存架构
随着数据中心的不断发展,DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战:1.更高性能·支持更高的网络带宽(如400GbE、800GbE)和更低的延迟。2.更广泛的应用·在AI、5G、物联网等领域,DPU的应用将进一步扩展。3.软件生态的完善·开源工具和开发框架的普及,将降低DPU的开发门槛。4.能效优化·在提升性能的同时,进一步降低功耗,满足绿色计算的需求。总结DPU作为一种新兴的数据处
- 数据处理的革命性引擎
绿算技术
DPU架构介绍硬件工程科技缓存
随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化,传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下,DPU(DataProcessingUnit,数据处理单元)应运而生。DPU是一种专为数据处理和网络加速设计的处理器,正在成为数据中心和云计算架构中的重要组成部分。接下来,由绿算技术与大家一起学习DPU有哪些功能、技术、原理等等内容。DPU的功能:数据处理的“全能选手”DP
- 计算机体系结构的五大流派,你知道几个?
绿算技术
计算机五大流派https信息与通信硬件工程缓存
在计算机的世界里,架构设计是决定性能和应用场景的关键。从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构,每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天,我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派,以及它们背后的厂商和应用领域。1.冯·诺依曼结构:现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础,几乎所有通用计算机系统都基于这一结构或其变体。它的核心特点是程序和数据共享同一存储空间,通过一条总线进行传
- 解锁数字世界的多样力量
绿算技术
芯片类型科普探索人工智能云计算html科技
数字科技蓬勃发展,芯片作为现代电子设备的核心驱动力,正以其多样化的类型和独特的功能,塑造着我们生活中的每一个角落。从智能手机的高效运作,到超级计算机的超强算力,芯片无处不在,默默推动着科技的进步与革新。绿算技术致力于数据“智慧加载、安全存取”的信息技术创新,自主研发多类芯片产品。今天,就让我们一同走进芯片的世界,揭开那些鲜为人知却至关重要的芯片类型,感受它们背后的科技魅力。功能视角下的芯片分类1.
- 警惕!Ollama大模型工具的安全风险及应对策略
码事漫谈
AI安全
文章目录**Ollama的安全隐患:不容忽视的风险****未授权访问:门户洞开的风险****数据泄露:敏感信息的外泄****漏洞利用:历史遗留的隐患****安全加固:守护数据与服务的防线****限制监听范围:内网隔离的保护****配置防火墙规则:双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制:密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口:限制权限的策略****修复历史漏洞:及时更新的重要性****
- 孪生网络模型,当训练集与测试集共用一个数据集时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)pytorch机器学习
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述【问题】孪生网络模型,测试效果异常:当训练集与测试集共用一个数据集(样本、标签完全相同)时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动(正常来说测试的都
- 基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码
max500600
机器人机器人
以下是基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码:1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。在6自由度搬运机器人中,每个关节通常由伺服电机驱动,通过反馈传感器(如编码器)获取关节的实际位置,然后控制器根据期望位置与实际位置的误差来调整电机的输出,以实现精确控制。2.硬件准备6自由度搬运机器人:包含6个可独立运动的关节,每个关节由伺服电机驱
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0深度学习环境搭建
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门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
从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
- Android插件化和组件化面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
组件化插件化宿主模块通信classloaderandroid面试安卓面经
目录如何使用Gradle来管理Android项目中的模块依赖?Android中的Gradle插件开发如何辅助组件化开发?如何在Gradle中进行组件化项目的构建?在Android项目中,如何实现不同模块间的解耦?什么是组件化开发?组件化开发的主要优势有哪些?如何将Android应用拆分为多个组件?在Android中如何实现组件化?请描述具体的实现步骤。在组件化架构中,如何实现组件的独立运行与集成?
- 外呼系统破局电话管控:AI电销机器人合规运营实战指南
ai_vx_3307623172
WX_3307623172AI机器人外呼中心人工智能机器人云计算语音识别服务器开源软件
随着运营商对电话卡管控日趋严格,某金融科技公司曾因单日外呼超限导致80%号码被封——这一案例暴露出AI电销机器人在效率与合规间的矛盾。但数据显示,采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上,关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线,这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后,日均外呼量稳定
- BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕 树立显示产业绿色转型新标杆
资讯分享周
人工智能大数据
2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。通过实地观摩与技术交流,BOE(京东方)全方位展示了其在绿色制造领域的突破性成果——从100%可再生能源覆盖到全流程碳足迹管理,从技术创新驱动减排到低碳模式行业复制,见证了公司多年来在可持续发展领域的持续投入与引领作
- 焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程
自动化专业爱好者
机器人opencv人工智能
以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程,包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容,结合工业应用场景进行系统化总结。一、系统硬件配置与视觉系统搭建1.硬件组成焊接机器人系统通常由以下模块构成:线激光视觉传感器:用于发射线激光并采集焊缝图像(如英莱科技PF系列传感器,支持4K视频监控与微间隙焊缝检测)。机器人本体与焊枪:需支持外部轴控制,传感器通过夹具安装
- Python 爬虫实战:国际航班数据抓取与全球航班网络分析
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言随着全球化的加速,国际航班网络已成为现代交通体系的重要组成部分。通过分析国际航班数据,我们可以深入了解全球航空枢纽、热门航线以及航班流量的变化趋势。本文将介绍如何通过爬取国际航班数据,分析全球航班网络的情况,并给出实现爬虫和数据分析的详细过程及代码。二、项目背景与目标2.1项目背景航空交通是全球经济和旅游业的核心部分,了解全球航班网络有助于掌握各大航空公司之间的竞争格局、全球机场的枢纽作用
- 《Python实战进阶》小技巧 1:一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法
带娃的IT创业者
Python实战进阶pythonphp网络
一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法摘要在网络速度较低的情况下,大量照片会导致网站加载缓慢。本文档详细介绍了优化家庭网站中照片加载速度的多种方法和技术。以下是主要的优化策略及其具体实现:1.图片压缩与优化自动压缩上传的图片:通过Python脚本使用PIL库压缩图片,调整大小、转换模式,并保存为优化的JPEG格式。批量优化现有图片:编写脚本对文件夹中的图片进行批量处理,包括创建备
- 【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇
xiaoli8748_软件开发
网络通信网络tcp/ip网络协议
1.1、OSI七层网络模型OSI七层网络模型中,每层的功能如下:应用层:人与计算机网络交互的窗口。表示层:负责数据格式的封装,如加密、压缩、编解码等。会话层:建立、终止、管理不同端间的会话连接。传输层:提供端到端(两台机器)之间的传输机制,以及提供流量控制、出错效验。网络层:逻辑寻址,IP地址,在下两层的基础上向资源子网提供服务。数据链路层:负责建立和管理节点间的链路,将数据封装成帧,进行可靠传输
- 如何快速开发一款AI小程序?基于微信云开发的实战指南
一键难忘
人工智能小程序微信
如何快速开发一款AI小程序?基于微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点,已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。通过微信云开发(CloudBase)与小程序结合,开发者可以实现从前端到后端的一站式AI应用开发。本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序,展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前,确保完成以下准备工作:
- 3D FFT在波束形成中的详细解释
DuHz
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3DFFT在波束形成中的详细解释1.引言在雷达、声呐和无线通信等领域,为了从空间中获取目标或信号的方向信息,通常需要用到波束形成(Beamforming)技术。波束形成可以理解为一种通过数字信号处理手段,将天线阵列(或传感器阵列)接收的多路信号进行加权和,形成对特定方向(或多个方向)的增强或抑制,从而实现对目标/信号的方位估计与检测的技术。1.11D,2D,和3D波束形成1D波束形成通常针对线阵(
- 【正则表达式】
lmk565
工具正则表达式
文章目录1元字符2重复3字符4分支条件5反义6分组6.1捕获分组6.2非捕获分组7零宽断言8注释9贪婪与懒惰10POSIX字符类(仅US-ASCII)11转义12匹配模式1元字符代码说明.匹配除换行符以外的任意字符\w匹配字母或数字或下划线或汉字\s匹配任意的空白符\d匹配数字^匹配字符串的开始$匹配字符串的结束\b匹配字符串的结束举例:8答案:\d2重复代码/语法说明*重复零次或更多次+重复一次
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机器学习python机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- Sass:深度解析与实战应用
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sass前端css
在前端开发的浪潮中,CSS预处理器因其强大的功能和灵活性而备受推崇。其中,Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用,并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么?Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)是一种CSS预处理器,它允许我们使用变量、嵌
- 模拟退火算法详解
琛哥的程序
算法模拟退火算法机器学习
一、引言模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种通用概率型优化算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
- 面向对象三大特性:封装、继承、多态深度解析
KBkongbaiKB
java
〇、引言:为什么需要理解OOP三大特性?在软件工程领域,封装、继承、多态被称为面向对象编程(OOP)的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码,更是构建复杂系统的关键能力。本文将通过理论解析+代码实战+设计思维,带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装(Encapsulation)1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定,对外隐藏实现细节。就像电视机用外壳包裹内部电路,用户只需通过按钮操作。1.2实现
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.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