- 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
wxchyy
强化学习算法
目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法,还有蒙特卡洛算法,不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性,像动态规划,需要从最下面向上进行递推,而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值,有没有更直接的方法,智能体能边做动作,边估值一次,不断学习策略?答案是有的。这就是本期需要介绍的算法,时间差分法(TimeDi
- 华为OD机试 - 光伏场地建设规划 - 动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分)
哪 吒
华为od动态规划python
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述祖国西北部有一片大片荒地,其中零星的分布着一些湖泊,保护区,矿区
- 华为OD机试 - 核酸检测人员安排 - 动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分)
哪 吒
华为od动态规划python
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和志愿者对人群进行核酸检
- 论单调队列优化DP
VU-zFaith870
c++动态规划推荐算法
前情提要,参考资料:单调队列优化DP(超详细!!!)-endl\n-博客园【动态规划】选择数字(单调队列优化dp)_哔哩哔哩_bilibili背景:最近作者快被DP逼疯了,写篇博客做记录。以下是对各DP的原理阐释:单调队列通过队列元素的吸入与弹出,形成单调性的结构,使算法能够进行线性处理,大大优化了时间复杂度。接下来讲解单调队列在区间DP、背包DP、树形DP还有数位DP中的应用:1.单调队列优化区
- 数组中最长递增子序列问题的深入研究
cloudman08
算法
目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析6.2生物信息学6.3信号处理七、结论摘要在数组处理的算法领域,寻找最长递增子序列是一个经典且具有广泛应用的问题
- 贪心算法简介(greed)
神里流~霜灭
贪心算法精讲贪心算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
前言:贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略,通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略,不回溯已做选择。什么是贪心、如何来理解贪心(个人对贪心的理解)前言对贪心是一种概念的回答。接下来就了解一下自己对贪心的理解,如果学习算法的化建议优先学习动态规划,动态规划相对于其他算法来说很简单。但是,贪心算法跟动态规划不同,非常难,贪心讲究策略
- 数学建模之数学模型-3:动态规划
^ω^宇博
数学模型数学建模动态规划算法
文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素:以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
- 【动态规划1】
m0_46150269
动态规划算法
力扣509.斐波那契数链接:link思路这是一道经典的动态规划DP题,做动态有5步:1.确定dp[i]含义,表示第i个数的斐波那契数值是dp[i]2.dp数组初始化3.确定递推公式4.确定遍历顺序,从递推公式可以知道dp[i]是依赖dp[i-1]和dp[i-2],那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的5.举例推导,草稿完成classSolution{publicintfib(intn){if(n<=1
- 笔试刷题专题(一)
英雄不问出处~
动态规划贪心字符串栈用字符串模拟栈
文章目录最小花费爬楼梯(动态规划)题解代码数组中两个字符串的最小距离(贪心(dp))题解代码点击消除题解代码最小花费爬楼梯(动态规划)题目链接题解1.状态表示:以i位置为结尾的最小花费2.状态转移方程:dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1,dp[i-2]+cost[i-2])可以从i-1位置和i-2到达i位置注意dp[i]表示的是i位置之前的最小花费,还要加上该点的位置才是到达这个
- 【动态规划】任务分配问题
精神小猿
动态规划
题目来自贵大OJ题目描述:给定n个零件需要的加工时间,分配到两台机床上加工,使得两台机床完成加工的时间尽可能同步。设计一个穷举搜索算法求解该问题。例如,有3个零件,加工时间分别为2、5和3,那么把加工时间为2、3的两个零件分配到一台机床上加工,把加工时间为5的零件分配到另一台机床上加工,两台机床能同时完工。输入描述:每组数据的第一行是一个整数n(1#includeusingnamespacestd
- PCL 点云OBB包围盒(二)
大鱼BIGFISH
点云进阶C++PCL点云OBB包围盒
文章目录一、简介二、实现步骤二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法,基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体(称为包围盒)来近似地代替复杂的几何对象。(来源于百度)常用的求解包围盒的算法主要有AABB和OOB算法,但AABB算法容易受到物体朝向的影响,产生较大的空隙,因此本文将以OOB算法思想实现最小包围盒的求取。包围盒的应用有很多,如机械上的碰撞测试、物
- 代码随想录 Day 42 | 【第九章 动态规划 part 05】完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯 (进阶)
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动态规划算法
一、完全背包完全背包视频讲解:带你学透完全背包问题!和01背包有什么差别?遍历顺序上有什么讲究?_哔哩哔哩_bilibilihttps://programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%8C%E5%85%A8%E8%83%8C%E5%8C%85.ht
- 面试基础---面试刷题推荐 动态规划算法:背包问题与最长公共子序列
WeiLai1112
leetcode刷题算法面试动态规划java分布式
动态规划算法:背包问题与最长公共子序列引言:动态规划的核心思想动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的算法思想,通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,避免重复计算,从而提高效率。本文将详细讲解动态规划在背包问题和最长公共子序列中的应用,并提供易于记忆的代码模板。一、背包问题1.1问题描述给定n个物品,每个物品有一个重量w[i]和一个价值v[i]。现在有一个容量
- 【蓝桥】枚举
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QuantumCoffee算法c++枚举蓝桥杯
1、引言在算法领域中,枚举算法是一种基础且直观的解题思路。无论是新手入门还是复杂问题的简化处理,它都扮演着重要角色。本文将结合枚举算法的核心思想、解空间类型以及循环枚举的实践步骤,带大家深入理解这一经典算法。2、核心2.1算法思想枚举算法的核心是穷举所有可能的情况。它将问题解空间中的每个可能解逐一枚举,通过验证和比较,找到满足问题条件的最优解或所有解。例如,在寻找数字组合的问题中,枚举算法会遍历所
- 【LeetCode Python实现】300. 最长递增子序列(中等)动态规划
不太灵光的程序员
LeetCodePython实现leetcodePython机试华为
文章目录题目描述示例1:示例2:示例3:提示:参考代码题目描述给你一个整数数组nums,找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。示例1:输入:nums=[10,9,2,5,3,
- 笔记:代码随想录算法训练营第35天: 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
jingjingjing1111
算法leetcode数据结构动态规划笔记
学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
- 计算机考研408数据结构大题高频考点与真题解析
竹木有心
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一、线性表(顺序表与链表)1.1顺序表操作与算法设计高频考点:插入/删除操作的边界处理:检查下标越界与存储空间溢出子数组操作:合并、拆分、逆置等多数组综合问题:如寻找三元组最小距离真题示例:2020年408真题题目:给定三个升序数组S1、S2、S3,求所有可能的三元组(a,b,c)的最小距离D=|a−b|+|b−c|+|c−a|。解法:算法思想:三指针法遍历数组,每次移动当前最小元素的指针核心代码
- 代码随想录训练营算法第三十四天|动态规划|62.不同路径、63. 不同路径 II、343. 整数拆分、96.不同的二叉搜索树。
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62.不同路径62.不同路径-力扣(LeetCode)代码随想录还是不太熟悉怎么递推,用dp[i][j]代表走到第i行j列有多少路线,而i行j列可以通过[i-1][j]和[i][j-1]分别走一步得到。classSolution{public:intuniquePaths(intm,intn){vector>dp(m+1,vector(n+1,0));for(inti=1;i>&obstacleG
- 动态规划详解(方格拿金币最大)【C语言】-第一篇
fuill
算法详解算法c语言动态规划
我们先来看看题目吧有一个NxN的方格,每一个格子都有一些金币,只要站在格子里就能拿到里面的金币。你站在最左上角的格子里,每次可以从一个格子走到它右边或下边的格子里。请问如何走才能拿到最多的金币。输入格式第一行输入一个正整数n。以下n行描述该方格。金币数保证是不超过1000的正整数。输出格式最多能拿金币数量。样例输入3133222312样例输出11数据规模和约定nintt[1000][1000];i
- 每天一道算法题【蓝桥杯】【最小路径和】
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题解算法蓝桥杯c++leetcode
思路使用dp表解决问题使用DP表的思路分析在解决最小路径和问题时,动态规划(DP)是一种非常有效的方法。以下是使用DP表的详细思路分析:问题描述给定一个mxn的网格grid,其中每个单元格包含一个非负整数,表示从该单元格出发的路径成本。你需要找到从左上角(0,0)到右下角(m-1,n-1)的路径,使得路径上的成本总和最小。你每次只能向右或向下移动。DP表的定义定义一个二维数组dp,其中dp[i][
- DP 问题 -- LQR中的DP问题
BineHello
自动驾驶算法人工智能强化学习
深入地介绍线性二次调节问题(LinearQuadraticRegulator,LQR),并详细说明它作为动态规划(DP)的一个经典应用问题的求解过程。一、LQR问题定义(最优控制视角)LQR问题是一种特殊的最优控制问题,系统动力学为线性、代价函数为二次型的优化问题:离散时间线性系统:xt+1=Axt+Butx_{t+1}=Ax_t+Bu_txt+1=Axt+Butxt∈Rnx_t\in\mathb
- 归并排序(二叉树的后续遍历思想和数组的双指针技巧)
冰火同学
力扣算法排序算法数据结构
这次归并排序就只讲思路了,代码实现放到下次刷题再做首先确认一下归并排序的时间复杂度是NlogN的时间复杂度。实现归并排序的算法,我认为有几个困难需要克服掉1、首先就是要明确归并排序的算法思想,就是二叉数据的后序遍历,就是先从中间分割成两个子数组,然后继续分,直到只剩下一个元素,那么此时就是有序的,这个和构造二叉树时的分解思想十分相似,把子问题全部解决,那问题也就都解决了,至于我们只关注其中一个节点
- 动态规划双剑合璧:C++与Python征服洛谷三大经典DP问题
三流搬砖艺术家
动态规划c++python
动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题,通过C++与Python双语言对比实现,彻底掌握DP精髓!题目一:P1048采药(01背包模板)题目描述在限定时间T内采集草药,每株草药有采集时间time[i]和价值value[i],求最大总价值。解题思路状态定义:dp[j]表示时间j能获得的最大价值转移方程:dp[j]=max(dp[j],dp[j-t
- 简单区分 五大算法分析策略(分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界)
土味儿~
数据结构与算法数据结构与算法
一、分治法1、设计思想将一个难以直接解决的大问题,分割成k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立,且与原问题相同,然后各个击破,分而治之。2、递归算法分治法常常与递归结合使用:通过反复应用分治,可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小,最终使子问题缩小到很容易求出其解,由此自然导致递归算法。3、子问题规模根据分治法的分割原则,应把原问题分割成多少个子问题才比较适宜?每个子问题是否规模相同或怎样才
- 动态规划经典算法详解与C++实现
金外飞176
算法算法动态规划c++
动态规划经典算法详解与C++实现动态规划(DynamicProgramming)是解决复杂问题的重要方法,通过将问题分解为重叠子问题并记录中间结果实现高效计算。本文精选六大经典动态规划问题,提供详细的算法解析和C++实现代码。一、斐波那契数列(基础入门)算法原理通过存储已计算结果避免重复计算,时间复杂度从O(2^n)优化到O(n)状态转移方程dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]C++实现#i
- leetcode 2024春招冲刺百题计划——动态规划+数论
云深沐子兮
leetcode算法
不打算充钱第一次用java写,有点不熟悉。。。还是用c+stl爽。没写完,不定期更新。在忙八股,先发出来吧,万一有人需要呢先更数论和动态规划目录动态规划篇数论篇动态规划篇70.爬楼梯一眼斐波那契数列。想更进一步可以找一下矩阵写法。classSolution{publicintclimbStairs(intn){if(n==1)return1;elseif(n==2)return2;intsum=0
- KMP算法详解--C语言实现
爱钻的嵌小白
算法数据结构
1.KMP的工作原理在匹配主串之前,先计算出模式串每个字符的最长公共前后缀保存在next数组中。然后使用两个变量分别指向模式串与主串,依次进行比较,如果遇到不相等的情况,模式串前移到最长公共前后缀+1的位置继续与主串进行比较。2.KMP的算法思想通过记录下模式串每个字符的最长公共前后缀,在匹配失败后不必回溯至开始位置,而是回溯到最长公共前后缀位置继续比较,节省时间。我们把模式串的每个字符的最长公共
- LeetCode 动态规划 环形子数组的最大和
软行
LeetCode题目题解leetcode动态规划算法c语言
环形子数组的最大和给定一个长度为n的环形整数数组nums,返回nums的非空子数组的最大可能和。环形数组意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。形式上,nums[i]的下一个元素是nums[(i+1)%n],nums[i]的前一个元素是nums[(i-1+n)%n]。子数组最多只能包含固定缓冲区nums中的每个元素一次。形式上,对于子数组nums[i],nums[i+1],…,nums[j],不存在
- 动态规划-序列问题
祝余呀
动态规划算法c++蓝桥杯c语言
最长公共子序列//最长公共子序列#includeusingnamespacestd;constintN=1e3;//s1s2的最大长度strings1,s2;intdp[N][N];//表示s1的前i个字符和s2的前j个字符的最长公共子序列长度//常规方法,空间复杂度为o(s1.size()*s2.size())intmain(){cin>>s1;cin>>s2;for(inti=0;i最长递增子
- Manus使用指南(机不可失)
Real Man★
算法
Manus是一款功能强大的通用型AIAgent,能够通过自主任务分解、工具调用和动态规划,帮助用户高效完成复杂任务。以下是Manus的详细使用指南:一、注册与登录获取邀请码通过官网预约、社交媒体活动或合作伙伴渠道获取邀请码。访问Manus官网注册账号并输入邀请码。登录与设置使用邮箱或手机号登录。根据提示完成初始设置(如选择语言、绑定支付方式)。二、核心功能与使用场景任务分解与执行输入任务:在对话框
- 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
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- 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