- AR 地产互动沙盘:为地产沙盘带来变革
广州华锐视点
ar
在科技飞速发展的今天,AR(增强现实)技术应运而生,为解决传统地产沙盘的困境提供了全新的思路和方法。AR技术,简单来说,是一种将计算机生成的虚拟信息与真实环境相融合的技术。它通过摄像头、传感器等设备获取真实场景的信息,再利用计算机图形学技术将虚拟内容与真实场景进行融合,最终通过显示器将合成图像呈现给用户,使用户在观察真实世界的同时,获得额外的信息和视觉体验。当AR技术与地产沙盘相结合,便产生了令人
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-3
在未来等你
大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
【LangChain4j在Java企业应用中的实战指南】文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型(LLM)的广泛应用,企业对智能应用的需求日益增长。LangChain4j作为一款专为Java生态打造的LLM集成框架,正在成为构建RAG(检索增强生成)系统和智能应用的重要工具
- 关于java通过背景图生成图片
a未来永远是个未知数
#java的图片处理javajavaintellij-ideamavenspringboot图像处理
目录对接部分(碎碎念,可跳过)引入本地jar包文件路径错误尝试解决方案开发部分获取字体的方法关于二维码的生成关于在背景图上添加内容关于在背景图上写字关于在背景图上叠加图片关于保存图片第一次尝试第二次尝试第三次尝试最终方案关于文件读取为MultipartFile类型关于BufferedImage转MultipartFile最近用到了需要生成图片的开发,作为一个没有接触过这个的后端,实在头秃,记录一下
- AI浪潮下编程范式革命:从智能工具到生态重构的全维度变革
欧阳天羲
人工智能重构python
一、智能代码生成:从辅助工具到全流程开发伙伴1.1对话式编程成为主流2025年,对话式编程已从概念变为现实。GitHubCopilotX最新版本实现了自然语言到完整功能模块的直接转换,开发者只需通过语音或文本描述需求,即可获得生产级代码。以下是通过自然语言生成电商结算模块的示例:#用户输入:"创建一个支持优惠券核销的电商结算系统,包含购物车管理、价格计算和支付接口"importdatetimefr
- 重构未来开发范式:如何引领 AIGS 时代的技术革命
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重构
一、AIGS革命:AI重塑企业软件系统的三大趋势行业灵魂拷问:当所有企业系统都需要实时调用大模型能力时,您的开发框架能否支撑百万级并发?在数据安全成为刚需的时代,如何实现AI功能的合规化、私有化部署?JBoltAI的未来宣言:技术演进路径:从AIGC到AIGS的跃迁图谱技术代际核心特征JBoltAI实践成果行业价值AIGC1.0单点内容生成支持文本/代码/图像生成,提供智能客服对话模板效率提升30
- 如何用Python实现基础的文生视频AI模型
AI学长带你学AI
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如何用Python实现基础的文生视频AI模型关键词:文生视频、AI生成、扩散模型、多模态对齐、视频生成算法、Python实现、时间一致性摘要:本文系统讲解基于扩散模型的文生视频(Text-to-Video,T2V)AI模型的核心原理与Python实现方法。从技术背景到数学模型,从算法设计到项目实战,逐步拆解文本-视频跨模态对齐、时间序列建模、扩散生成等关键技术。通过PyTorch实现一个基础版文生
- 【Linux】写时拷贝——干货解析
代码程序猿RIP
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、写时拷贝核心概念1.什么是写时拷贝?2.COW解决的问题二、写时拷贝工作原理1.内存管理基础结构2.COW工作流程3.页表状态变化图示初始状态(共享只读)子进程写入后(写时拷贝)三、写时拷贝的优势分析1.性能优势对比2.实际性能数据3.资源利用率提升四、内核实现深度解析1.COW核心代码逻辑2.关键数据结构五、应用场景与最
- 【Linux】环境变量——干货讲解
代码程序猿RIP
Linuxlinux
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、环境变量核心概念1.什么是环境变量?2.环境变量的存储结构3.常见环境变量及作用二、环境变量管理命令1.查看环境变量2.设置环境变量3.删除环境变量4.变量操作技巧三、环境变量在编程中的应用1.C语言获取环境变量的三种方式方法1:main函数参数方法2:extern声明environ方法3:getenv获取特定变量2.环境
- 【大模型学习 | BLIP原理】
九年义务漏网鲨鱼
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BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- 报告下载丨北京大学:2025年DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例(上)报告下载丨德勤:2025年生成式AI档案报告下载丨SuperCLUE 中文大模型基准测评 2025
智能计算研究中心
人工智能
该报告全面探讨了DeepSeek在教育和学术领域的应用。DeepSeek在2024-2025年推出的模型引发国际关注,其通过提升推理能力、全量开源、降低成本及国产自主研发等优势,在教育行业推动了范式革命。报告涵盖了从学前教育到特殊教育的各个阶段,列举了高校如北京大学的学科专业问答工具、北大青鸟的实训平台等应用案例。为教育工作者提供了系统指导,有助于推动教育创新,培养适应AI时代的各类人才。
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记7: Encoder-Decoder PLM
lxltom
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大模型学习(Datawhale_Happy-LLM)笔记7:Encoder-DecoderPLM1.Encoder-Decoder架构概述1.1架构基础Encoder-DecoderPLM是基于原始Transformer架构的完整实现,它同时保留了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个核心组件。这种设计使得模型能够兼具文本理解和生成的双重能力,特别适合处理序列到序列(Seq2Seq
- WPF 之 exe 单文件打包工具:LibZ
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桌面软件WPFC#
▪前言在VS开发过程中我们需要不断的编译软件并进行测试,同时VS会自动在项目跟目录的\bin\Debug文件夹里生成一系列文件(包括程序执行的主exe文件)。对于简单WPF程序,我们通常可以直接拷贝[ProjectSub]\bin\Debug下程序主exe文件就可以到其他机子使用了,当然前提是机子要已经装了对应的.NetFormework版本库但是有时候我们会在项目引入其他第三方库(非.Net框架
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
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一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
- 成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT在遥感领域中的应用
科研的力量
人工智能ChatGPTchatgpt人工智能
课程将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合,提供不仅是理论上的,而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者,本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法,使你的工作更具影响力和前沿性。遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面
- QT中翻译文件生成步骤
小小码农Come on
Qtqt
1、配置工具环境变量设置path:D:\Qt\Qt5.15\5.15.2\msvc2019_64\binD:\Qt\Qt5.15\5.15.2\msvc2019\bin主要使用工具:lupdate、linguist、lrelease都在如上路径的bin目录下2、提取翻译字符串(lupdate)用来生成/更新.ts翻译文件进入目录D:\Code\ds-cmifinaldetect\plugins\p
- 提示技术系列——主动提示
AIGC包拥它
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什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型(LLM)的提示(Prompt),系统性提升模型输出质量(如相关性、准确性、可控性)的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论,包括:明确目标任务(如生成教学内容、问答、翻译);设计提示结构(如指令、上下文、示例);选择模型与参数(如温度、top_p);
- Python中filter()函数详解
有奇妙能力吗
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什么是filter()?filter()是Python内置的一个函数,它的作用是:从一个可迭代对象(如列表、元组等)中筛选出符合条件的元素,生成一个新的迭代器。你可以把它理解成一个“过滤器”:你给它一堆数据和一个筛选条件,它会帮你把符合这个条件的数据挑出来。基本语法filter(函数,可迭代对象)第一个参数是一个函数,它用来判断每个元素是否符合条件。第二个参数是一个可迭代对象,比如列表、元组、字符
- 深入探索 Pdfium.Net:在 .NET 中处理和渲染 PDF 文件
在现代软件开发中,PDF文件的处理变得愈加重要,尤其是在文档管理、报表生成和在线内容展示等领域。为了高效地处理和渲染PDF文件,开发者通常会选择一些强大的PDF处理库。而Pdfium.Net,作为PDFium库的.NET封装,提供了一个高效且易于使用的解决方案,能够帮助开发者在.NET环境中轻松地处理和渲染PDF文件。本文将详细介绍如何在.NET中使用Pdfium.Net进行PDF文件渲染、文本提
- 嵌入模型 vs 大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景
chenkangck50
AI大模型语言模型人工智能机器学习
嵌入模型vs大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景(实战视角)一句话总结嵌入模型的“理解”是向量表示和相似性匹配,适合做召回;大语言模型的“理解”是上下文+逻辑+世界知识综合判断,适合做分析与生成。重点是可以结合prompt和本身具有的知识两类模型的本质区别能力项嵌入模型(如BGE、SBERT)大语言模型(如GPT、GLM、DeepSeek)输出形式向量(如768维)自然语言文本(如答案、解
- 无需多卡集群,单卡运行扩散模型的技术突破与实践
源客z
stablediffusion
近年来,扩散模型(DiffusionModels)在图像、视频、3D生成等领域取得巨大进展。然而,传统扩散模型往往依赖多卡集群(如8×A100)进行高效训练与推理,这使得个人开发者和中小团队的应用受限。幸运的是,随着模型架构优化、量化技术、推理加速方案的发展,越来越多的开源扩散模型可以在单张消费级显卡(如RTX4090、T4、A6000)上运行,并且性能接近或超越原生大规模模型。本文整理了当前可在
- 分布式 ID 生成方案对比:Snowflake、UUID、KSUID 该怎么选?
田猿笔记
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分布式ID生成方案对比:Snowflake、UUID、KSUID该怎么选?在分布式系统中,如何生成全局唯一ID是一个常见问题。不同的ID生成方案各有优缺点,本文将对比Snowflake、Sonyflake、UUIDv1/v4、XID、KSUID以及自定义ID,并给出Node.js实现示例,帮助你选择最适合的方案。1.为什么需要分布式ID?在单机系统中,可以使用数据库自增ID(如MySQL的AUTO
- WIN11+VSCODE搭建的c/c++环境调试报错解决
xtmatao
C语言编程vscodec语言c++
解决调试报错前面win11+vscode搭建的c/c++环境,ctrl+shift+B生成正常,cttl+F5运行正常。今天打断点逐步调试时报错,提示找不到库文件。解决方案如下:下载mingw-w64源码库:(两种途径)通过MSYS2UCRT64终端下载pacman-Sgit#安装gitgitclonehttps://git.code.sf.net/p/mingw-w64/mingw-w64#下载
- 易语言实现钉钉PC端高频率链接批量打开系统
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开发语言开发工具网络钉钉matlab开发语言算法信息可视化机器学习
易语言实现钉钉PC端高频率链接批量打开系统一、需求分析与技术方案核心需求:在钉钉PC端私聊消息中嵌入特殊格式链接用户点击后通过自定义协议唤醒本地程序支持每分钟处理10万次请求的批量操作实现链接的批量生成和管理技术方案:发送加密链接钉钉客户端协议拦截器链接解析引擎批量处理队列线程池控制器浏览器操作模块
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也无风雨晴
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文章目录1.什么是唯一ID2.UUID2.1优点2.2缺点3.数据库自增ID3.1优点3.2缺点4.利用redis来实现自增id4.1优点4.2缺点5.雪花算法5.1优点5.2缺点6.数据库号段6.1优点6.2缺点7.小结1.什么是唯一ID分布式ID是指在分布式系统中需要生成的全局唯一的标识符。比如在电商、物流等行业,每笔订单都需要一个唯一的订单ID。通过这个ID,商家可以跟踪订单的状态,包括下单
- 在Flutter中生成App Bundle并上架Google Play
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Rantool要在Flutter中生成AppBundle并上架GooglePlay,请按照以下步骤操作:1.准备签名密钥首先需要创建一个密钥库用于签名:keytool-genkey-v-keystoreupload-keystore.jks-keyalgRSA-keysize2048-validity10000-aliasupload2.配置签名在项目的android目录下创建key.proper
- AI工作流平台对比分析
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以下是和「扣子工作流」(KoFlow)类似的AI工作流平台对比分析,涵盖主流工具的核心特点、使用方式、优缺点及区别:一、主流工作流平台分类平台类型核心定位代表用户扣子(KoFlow)低代码AI流程中文场景优化,深度集成大模型中文开发者/企业LangChain代码框架开发者灵活构建AI链Python开发者/AI工程师LlamaIndex数据增强框架企业级RAG(检索增强生成)数据工程师/知识库应用M
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好的,我们来详细解释一下扣子工作流(KoFlow)的功能、优势以及与单纯使用提示词调用大模型的区别。核心概念:单纯提示词调用大模型:用户直接编写一段文本(提示词)发送给大模型,大模型根据这个提示词一次性生成回复。整个过程是“单次交互”。扣子工作流:用户构建一个可视化或代码化的流程。这个流程可以包含多个步骤,每个步骤可以执行不同的任务(调用大模型、调用API、执行代码、判断条件、循环等),步骤之间可
- C语言教学大变革!DeepSeek如何改变高职院校编程课堂?
武汉唯众智创
c语言开发语言程序设计Deepseek
一、引言在当今数字化转型的浪潮中,程序设计与分析能力已成为高职教育中不可或缺的核心竞争力。作为编程语言的基础,C语言不仅训练学生的计算思维,还培养其算法实现能力。然而,当前高职院校的C语言教学面临诸多挑战,如实践环节薄弱、学生创新能力不足等。DeepSeek等新一代智能编码支持系统的出现,为这一现状带来了转机。该系统融合了深度神经网络与语义解析技术,能够智能生成代码、优化缺陷检测、解构程序逻辑,并
- 图论算法的大家庭——c++中的图论算法
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图论算法是处理图结构问题的核心工具,广泛应用于路径规划、社交网络分析、计算机网络等领域。以下从基础概念、经典算法及其代码实现展开详细介绍,涵盖DFS、BFS、最短路径、最小生成树等核心内容,并附C++代码示例及注释。一、图的基础概念图的定义:由顶点(Vertex)集合V和边(Edge)集合E组成,记作G=(V,E)。分类:无向图:边无方向(如社交网络中的朋友关系)。有向图:边有方向(如网页链接关系
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>