- 机器学习:scikit-learn 和 Jupyter Notebook(推荐初学者使用google colab)
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机器学习scikit-learnjupyter人工智能python
对于初学者来说,scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能,还通过一致的API设计,确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn,可以专注于理解和实践机器学习的核心概念,而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
- 一比一实现ChatGPT流式接口前端显示效果(打字机效果)【对比几种不同的流式实现方案】
吉吉安
前端javapythonGPTchatgpt
前端实现GPT或者其他大模型的流式推送的数据接收可以通过EventSource、Axios、或者基于EventSource实现的@microsoft/fetch-event-source插件库;GPT官方是基于原生EventSource实现的流式数据接收,我们作为个人开发使用可以使用Axios或者使用@microsoft/fetch-event-source插件库,后两种可以携带header并且操
- ovs实现lb负载均衡
阿狸的家
OVS云计算负载均衡运维云计算ovs
负载均衡定义负载均衡器的实现原理是通过硬件或软件设备将客户端访问流量根据转发策略分发到多个服务器或设备上,以确保系统的负载均衡。常见的实现方式包括:二层负载均衡:使用虚拟MAC地址方式,根据OSI模型的二层进行负载均衡。四层负载均衡:基于IP+端口的负载均衡,主要分析IP层及TCP/UDP层,实现四层负载均衡。七层负载均衡:从应用层开始,根据虚拟的URL或IP、主机名接收请求,再转向相应
- 大数据:数字时代的变革引擎
大数据
在当今这个数字化飞速发展的时代,大数据无疑是最为耀眼的存在,如同变革的引擎,驱动着各个领域的创新与发展。大数据的起源可追溯到信息技术发展的早期阶段。随着计算机的诞生和数据存储技术的逐步发展,人们开始积累越来越多的数据。然而,早期的数据量相对较小,处理和分析技术也较为有限。直到互联网的普及,数据的产生方式发生了根本性的变化。网站、搜索引擎、社交媒体等互联网应用的兴起,使得数据量呈爆炸式增长。每天,全
- FinOps之智能分账,助力企业全面透析和优化云成本
奇墨 ITQM
算法容器云原生云计算自动化
随着企业纷纷上云,云计算的按需付费、弹性扩展等优势为企业带来了极大的便利。然而,随之而来的云账单问题也逐渐浮出水面。本文将探讨企业上云后遇到的云账单问题,以及如何利用FinOps实现云账单的自动化分账对账,从而全面透析和优化云成本。一、企业上云后遇到的云账单问题随着企业业务规模的不断扩大,云资源消耗也持续增长,云账单的复杂性和管理难度相应上升。企业上云后,往往会遇到以下问题:1.云资源浪费:由于缺
- 宠物用品企业的智选之道:看板软件选品指南
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中国宠物市场规模持续扩大,预计到2024年,中国宠物消费市场规模将突破3000亿元大关,同比增长率达到5.5%。同时,全球宠物用品市场规模也在稳步增长,2024年达到1625.9亿元,预计未来几年将保持较高的增长率。宠物用品行业蓬勃向上,如何达到满足消费者的用品选择?宠物用品企业利用看板软件进行选品分析,可以系统地跟踪市场动态、评估产品性能、分析消费者需求,从而做出更加明智的选品决策。以下是一个详
- 数据飞轮:互联网企业降本增效的数智化新范式
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2024年末临近,回顾过去两年多的复杂市场环境,互联网全行业普遍遭遇了增长放缓的挑战。在这样的背景下,“降本增效”成为了整个行业的关键词。为了应对这一挑战,众多企业开始探索新的发展模式,其中,“数据飞轮”的数智化模式凭借其特性,正在为行业提供一条有效的降本增效路径。数据飞轮理念的核心在于通过数据消费,充分发挥企业数据资产的价值。该模式倡导以数据消费为核心驱动力,推动数据流与业务流的深度融合,从而激
- 火山引擎 VeDI 平台以 AIGC 技术,助力企业提效营销、快速增长
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当今市场竞争激烈的大环境下,企业要想在业绩方面有所突破,其首要增长点在哪里?带着这个问题,中欧国际工商学院等机构于今年年中,联合发布了《2023年中国首席营销官(CMO)调查报告》(下称“报告”)。在调研了167家企业的营销决策后,报告指开拓新市场、新产品、新服务的“拓新”策略,成为了企业在激烈市场竞争下的“心头好”。而在营销费用利用率上,报告显示,2023年中,企业在B2C产品、B2B服务、B2
- Docker 实战教程之从入门到提高 (五)
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑,中国缺乏的什么?
Ai17316391579
深度学习服务器人工智能
先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能,属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型,区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架:GAN(GenerativeAdversarialNetwork)和GPT(GenerativePre-trainedTransformer)。GAN目前广泛应
- 英伟达最新的算力芯片Blackwell芯片名为GB200
算力资源比较多
算力智算大模型人工智能gpu算力语言模型大数据推荐算法
英伟达最新的算力芯片相关信息如下:Blackwell芯片:英伟达在2024年6月2日由创始人兼CEO黄仁勋宣布,其Blackwell芯片已开始投产。第一款Blackwell芯片名为GB200,被宣称为目前“全球最强大的芯片”。Blackwell芯片基于新的BlackwellGPU架构,专为人工智能模型设计。每个B200GPU包含2080亿个晶体管,GB200由两个这样的GPU和一个GraceCPU
- 国家统计局湖北调查总队副总队长张小青一行调研珈和科技农业遥感调查智能化算法
珈和info
科技
1月15日上午,国家统计局湖北调查总队党组成员、副总队长张小青一行莅临珈和科技开展调研。调研期间,张小青一行实地了解了珈和科技在自动化作物分布提取技术领域的最新成果,深入探讨了作物自动化处理模型在农业调查上应用的创新价值及优化方向。双方就模型的区域适应性提升、精度优化等核心议题展开了深入交流。会上,张小青副总队长肯定了珈和作为高科技企业在农业遥感调查科技创新领域的探索,以及其数据算法模型在农业调查
- 李开复的理性选择:AI代码生成工具时代,初创公司如何避免盲目坚持?
前端
近日,零一万物创始人李开复对公司调整和转型做出了回应,引发了业内广泛关注。他强调“今年是商业化的决胜之年”,并选择与阿里云合作,将部分团队并入阿里云的“产业大模型联合实验室”。这引发了我们对初创公司发展策略,特别是如何在AI代码生成工具等高成本领域进行理性选择的思考。李开复的经验,为我们提供了宝贵的借鉴。李开复指出,初创公司第一年的打法未必适用于第二年,调整和转型是创业的必然。他坦言,大模型预训练
- 深度内容运营与开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序在打造种草社区中的应用研究
说私域
内容运营开源人工智能小程序
摘要:移动互联网的迅猛发展极大地改变了消费者的购物行为和消费习惯,传统的购物体验已难以满足用户日益增长的个性化需求。在这种背景下,深度内容运营和实时互动成为提升用户购物体验、影响用户购物行为的重要手段。同时,开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序作为一种新兴数字化工具,为品牌提供了强大的支持,有助于打造高转化率的“种草社区”。本文以“妖精的口袋”品牌为例,详细探讨了深度内容运营和开源A
- 构建知识图谱:从文本到结构化数据的转化
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技术背景介绍知识图谱是一种将信息表示为实体及其相互关系的结构化数据模型,广泛用于提高数据检索和决策支持的质量。特别是在基于知识的检索增强生成(RAG)应用中,通过将非结构化文本转化为知识图谱,可以显著提升系统对复杂关系的理解和导航能力。核心原理解析构建知识图谱的核心步骤包括:信息提取和数据库存储。从文本中提取结构化信息主要依赖于大语言模型(LLM),如OpenAI的GPT-4,其能力在于解析和分类
- AI未来趋势:AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来(技术变革)
用心去追梦
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在AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)浪潮下,AI训练师扮演着至关重要的角色,他们不仅推动了技术的发展,还在确保这些技术能够安全、高效地服务于社会方面发挥了重要作用。以下是AI训练师如何塑造智能未来的几个关键方面:1.技术变革与创新算法与模型训练预训练:通过大规模无标注数据的学习,构建具备基础语言理解和生成能力的基座模型。这一过程为后续更精细的任务打下了坚实的基础。指
- 人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构
用心去追梦
javaopencv架构
为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图,可以围绕项目的主要组成部分进行组织:环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。以下是一个结构化的建议框架,你可以根据这个框架使用任何思维导图软件来创建具体的图形化版本。Java+OpenCV人脸识别项目-思维导图1.环境搭建安装依赖安装Java开发工具包(JDK)。下载并配置OpenCV库及其Ja
- 软考 系统架构设计师系列知识点之面向服务架构设计理论与实践(5)
蓝天居士
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接前一篇文章:软考系统架构设计师系列知识点之面向服务架构设计理论与实践(4)所属章节:第15章.面向服务架构设计理论与实践第2节SOA的发展历史15.2SOA的发展历史15.2.3SOA的微服务化发展随着互联网技术的快速发展,为适应日益增长的用户访问量和产品的快速更新迭代,应用系统架构也经历了从简到繁、从单体架构到SOA架构再到微服务架构的演进过程。这导致了SOA架构向更细粒度、更通用化程度发展,
- 如何使用LangChain的`filter_messages`过滤消息
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langchainjava数据库python
在复杂的对话链和代理中,我们常常需要维护一个消息列表。这个列表可能会积累来自多个不同模型、讲述者、子链等的消息。为了确保每次模型调用时只处理所需的消息,我们可以使用filter_messages实用工具来按类型、ID或名称过滤消息。技术背景介绍在对话系统或智能代理的开发中,管理消息状态是一项重要任务。随着对话深度的增加,消息列表可能会变得庞杂。因此,仅传递消息列表的子集至每个模型调用成为必要。此时
- python分段线性插值_计算方法(3)——分段插值法(附Python程序)
weixin_39900206
python分段线性插值
在上一节计算方法(2)——插值法(附Python程序)当中,主要讲了插值法,介绍了龙格现象,并给出了插值法的代码。这一讲主要分段插值中的分段线性插值和分段Hermite插值,并给出分段插值的Python程序。在此之前需要注意一下,n为区间数,n+1为插值节点的个数。分段线性插值分段线性插值,需要两个列表,一个用于存放各点的x坐标,一个用于存放各点的y坐标。因为分段插值的算法需要x坐标按顺序增长,而
- 使用AI API生成生动比喻句的实践指南
wd48564awd
人工智能python
技术背景介绍在日常交流和表达中,比喻句能够使文字更生动、更具感染力。与其费力地构思,不如利用AIAPI来快速生成生动的比喻句。在这篇文章中,我们将探讨如何使用AIAPI来生成形象的比喻句。核心原理解析AI文本生成技术,尤其是基于大型语言模型的API,如Anthropic的Claude或OpenAI的GPT,以其理解和生成自然语言文本的能力,能够根据输入提示生成富有创意和感染力的比喻句。这是通过学习
- [使用Claude API构建回文检查应用的指南]
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easyui前端javascriptpython
技术背景介绍AnthropicAPI提供了对Claude的访问功能,Claude是一个强大的语言模型,能够回答各种文本相关的问题。通过该API,我们可以开发应用程序,比如让Claude帮助我们实现一个检查字符串是否为回文的Python函数。核心原理解析回文是指正读和反读都相同的字符串。通过ClaudeAPI,我们可以让Claude生成用于检查回文的Python代码。AnthropicAPI的最大优
- 构建一个针对SQL数据的问答系统
safHTEAHE
sqloracle数据库python
在如今的数据驱动时代,能够从结构化数据中提取信息并进行自然语言问答的能力是极其重要的。在这篇文章中,我们将探索如何使用大型语言模型(LLM)创建一个问答系统来查询SQL数据库中的表格数据。我们将通过对比链条和代理的实现来理解不同的建模策略。技术背景介绍结构化数据与非结构化数据的查询截然不同。对于结构化数据,我们往往通过创建和执行SQL查询来获取答案。通过这个指南,我们将展示如何使用链条和代理来开发
- AIGC - 深度洞察如何对大模型进行微调以满足特定需求
网罗开发
AI大模型人工智能AIGC
网罗开发(视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:COC上海社区主理
- 大模型推理:vllm多机多卡分布式本地部署
m0_74824755
面试学习路线阿里巴巴分布式
文章目录1、vLLM分布式部署docker镜像构建通信环境配置2、其他大模型部署工具3、问题记录参考文献单台机器GPU资源不足以执行推理任务时,一个方法是模型蒸馏量化,结果就是会牺牲些效果。另一种方式是采用多台机器多个GPU进行推理,资源不足就堆机器虽然暴力但也是个不错的解决方法。值得注意的是多机多卡部署的推理框架,也适用于单机多卡,单机单卡,这里不过多赘述。1、vLLM分布式部署我的需求是Ubu
- 如何正确学习软件工程
会振刀的程序员
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如何正确学习软件工程友友们,又是一破干货来袭。我觉得我可能会被批斗,但我还是要表达一下自己的观点。1、前言之前看到我一朋友用jupyter训练模型。我问他:“你训练完然后呢”。他说:‘‘调参’’。我说你最终的目的是什么呢,他就不说话了。我想说的是,不管你是练习也好、开发也好,做之前一定是有目的的。没有目的的话那便没有了意义,那就没有做的必要。2、目的指向不管做任何行业任何事,最终的目的一定是以人为
- AIGC视频生成国产之光:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC-视频补档AIGC计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
- 使用Amazon Bedrock API调用Anthropic的Claude模型
dwa46a56w4d
easyui前端javascriptpython
在AI模型应用领域,亚马逊的BedrockAPI提供了便捷的方式来访问诸如Anthropic的Claude这样强大的模型。通过AmazonBedrock,开发者可以在云端直接调用Claude进行各种自然语言处理任务。本指南将引导您如何在Python中通过Bedrock来使用Claude模型。技术背景介绍Claude是由Anthropic开发的AI模型,提供强大的自然语言处理能力。通过AmazonB
- 【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)
大橘科研工作室
毕设锂电池方向(MATLAB版)matlab
【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计3.2、数据来源与预处理3.3、特征提取与选择四、模型训练与验证4.1、训练过程4.2、模型验
- 使用AI工具链的实战指南
azzxcvhj
人工智能python
在这篇指南中,我们将深入探讨如何创建调用工具的链(Chains)和智能体(Agents)。工具可以是API、函数、数据库等等,它们能让模型的能力超越简单的文本或消息输出。使用模型与工具的关键在于如何正确地提示模型选择合适的工具并提供正确的输入。技术背景介绍在现代AI应用中,模型本身虽然强大,但通常需要结合其他工具来实现更复杂的功能。通过集成工具,我们可以扩展模型的能力,轻松实现如计算、数据查询和特
- 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