pandas使用replace函数将所有的无穷大值np.inf替换为缺失值np.nan、使用pandas的fillna函数用经验固定值填充缺失值np.nan

全网测评：2025年最值得中小企业入局的AI无人直播软件花落谁家？ V_13135861102 人工智能
全网测评：2025年最值得中小企业入局的AI无人直播软件花落谁家？在数字化时代，人工智能技术的快速发展为各行各业带来了深刻的变革。直播电商领域也迎来了前所未有的机遇，AI无人直播软件应运而生，逐步改变着传统电商和直播行业的运营模式。对于预算有限、希望实现高效营销的中小企业而言，选择一款合适的AI无人直播软件显得尤为重要。本文将测评几款热门的AI无人直播软件，帮助中小企业找到最适合自己的入局之选。一
【商城实战(39)】Spring Boot 携手微服务，商城架构焕新篇奔跑吧邓邓子商城实战架构 spring boot 微服务商城实战
【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战
大模型转型之路：必要性与未来前景，迎接智能时代的浪潮_转行大模型大模型入门学习人工智能语言模型 AI 大模型 AI大模型程序员转行
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大型语言模型（LLM,LargeLanguageModels）的崛起，各行各业正迎来一场前所未有的技术革命。对于普通程序员而言，转行进入大模型领域不仅是对个人职业发展的战略性投资，也是顺应时代潮流、把握未来机遇的重要选择。本文将探讨转行大模型的必然性和该领域的未来发展前景。一、转行大模型的必然性技术普及化与学习资源丰富互联网的发展极大地降低了知识获取的成本
7招教你掌握用DeepSeek辅助论文写作的提示词技巧学境思源AcademicIdeas 学境思源 AI写作 ChatGPT 人工智能
随着人工智能技术的快速发展，大模型（如DeepSeek、ChatGPT等）已经成为论文写作的重要辅助工具。合理运用提示词（Prompt），不仅能极大提高写作效率，还能辅助生成高质量的学术内容。今天的内容将分享如何利用DeepSeek的提示词技巧，助力论文写作。1.明确写作目标，让AI理解你的需求在使用大模型时，清晰的写作目标至关重要。一个好的提示词应当包括：写作主题、内容范围、格式要求、风格倾向等
首款折叠iPhone或定价2300美元；百川智能两位联合创始人被曝离职；Manus启用.cn域名 | 极客头条极客日报 iphone ios
「极客头条」——技术人员的新闻圈！CSDN的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|郑丽媛出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！华为诺亚方舟实验室主任换帅，90后王云鹤接班姚骏百川智能两位联合创始人被曝离职，均开启AI领域创业蝴蝶效应公司正式备案manus.cn域名传刘强东现身香港科技大学参观人工智能，此前有消息称其重回业务一线A
李开复：AI 2.0 时代的价值 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复，作为一位享誉全球的人工智能专家，在《AI2.0时代的价值》一文中，深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战，以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统，例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
李开复：AI 2.0 时代的机遇 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，推动了AI技术的飞速发展。然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
DeepSeek重构产业生态：餐饮、金融与短视频的智能跃迁放逐者-保持本心，方可放逐其他重构金融
引言：智能时代的产业共振在数字技术浪潮席卷全球的当下，DeepSeek作为人工智能领域的重要参与者，正以其强大的算法能力和多模态交互特性，深度渗透至餐饮、金融、短视频等民生关键领域。从长江之畔的烟火气到陆家嘴的金融脉搏，从市井小店的智能排班到跨国银行的风险定价，从美食博主的AI替身到探店经济的虚实融合，DeepSeek不仅重塑了传统行业的运营逻辑，更在消费升级与技术创新的交汇处，催生出新的商业范式
2025 职业革命：AI 重构就业图谱的生存法则 RPAdaren 人工智能重构
一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天，全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》，大模型技术已渗透至83%的行业领域。以医疗行业为例，IBMWatson的诊断准确率已达98.7%，超越资深医师平均水平；金融领域，摩根大通的AI交易系统每日处理超2000万笔订单，效率提升400%。这些数据背后，是AI技术从单一功能向通用智能的跨越式发展。二、职业版图的重构逻
llama.cpp 和 LLM（大语言模型）这个懒人 llama 语言模型人工智能
llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
运维Tips | Ubuntu 24.04 安装配置 samba 文件共享全栈工程师修炼指南企业IT运维实践运维 ubuntu linux 服务器
[知识是人生的灯塔，只有不断学习，才能照亮前行的道路]Ubuntu24.04安装配置samba文件共享描述：我们将Ubuntu24.04作为机器学习的工作站，往往需要将Ubuntu24.04中的数据或者代码共享给我们其他使用Windows系统的小伙伴，此时我们可以使用SAMBA，开辟出一个文件共享目录供大家进行数据交换使用。SAMBA是什么?在Linux中，SAMBA是一个开源的软件套件，它提供了
AI在项目中的应用酒江人工智能
AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率。情感分析：在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
智能汽车：驶向未来的革命智能设备
一、引言汽车，作为现代文明的标志，正经历着一场前所未有的变革。人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车，作为这场变革的主角，正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。二、智能汽车的定义与发展现状智能汽车，是指搭载先进传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能
人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
云原生架构设计理论与实践（14）系统架构
1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革，降本增效的需求企业实现数字孪生，数字资产的必然需求企业外部环境，如人工智能发展、安全合规等大环境的要求2.云原生架构的设计原则服务化原则（拆分为微服务、小服务，非功能特性委托）弹性原则（可伸可缩）可观测原则（基于sla，slo，在log，trace，metric三个维度
构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术 2401_85761003 mojo 架构
构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里，模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。Mojo模型，作为一个假想中的高级机器学习框架，允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。本文将深入探讨如何在Mojo模型中实现自定义模型架构，并提供详细的步骤和代码示例，以帮助读者掌握这一强大的技术。自定义模型架构的重要性灵活性自定义模型架构提供了设计适合特定问题需求的模型的灵活
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AI API：快速集成智能化功能的开发利器桂花饼 AIGC AI API 人工智能 AIGC 语言模型 AI作画
AIAPI（ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface，人工智能应用程序接口）是应用程序接口的一种，专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务，将这些功能集成到自己的应用程序中，并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关，比如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音处理、机
蓝耘智算|从静态到动态：探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力小馒头学python 资讯人工智能 python 学习 AIGC 算法
文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展，视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。最近，我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品，它不仅是一个强大的AI视频处理工具，更是一个为用户带来极致体验的智能平台。在这篇博客中，我将详细分享我在使用Maas平海螺AI视频平台时的体验与测评，帮助大家更好地了解它的优势与不足。一、技术介绍图片生成视频（
智能未来，程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布 DSP数字化服务平台科技人工智能
在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从智能客服到医疗诊断，AI的应用场景日益广泛，其背后的技术支撑也变得越来越重要。在这个背景下，程易科技专注于企业数字化、高性能计算、前后处理、AI技术研究与应用等领域的创新企业，2024年6月正式推出其最新的人工智能平台V5.0产品，云智AI人工智能平台，旨在为企业和开发者提供一站式的AI解决
如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer 红豆和绿豆杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
KVM 内核优化全攻略：全方位释放服务器性能 TechStack 创行者 KVM Linux 服务器运维 KVM
KVM内核优化全攻略：全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下，服务器性能面临着前所未有的挑战。KVM（Kernel-basedVirtualMachine）作为开源虚拟化解决方案，凭借高效稳定的特性，广泛应用于企业数据中心。要充分发挥KVM性能优势，对其内核进行全面优化势在必行。本文将为你详细介绍一套涵盖通用优化及其他关键优化点的完整KVM内核优化方案，并结合实际案
AI替代趋势加剧！揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代小焱创作人工智能人工智能写作 ai写作深度学习神经网络 ai chatgpt
AI替代趋势加剧！揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，职场变革的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。AI以其高效、精准的特性，正在逐步替代传统行业中大量依赖重复性劳动和标准化流程的岗位。本文将深入探讨AI替代趋势加剧的背景下，哪些岗位上的员工最容易被取代，以及这一趋势对现代生活的影响。一、AI替代趋势的基本概念AI替代，是指人工智能技术通过自动化、智能化手段，逐
关于非线性优化小记文弱_书生乱七八糟算法
非线性优化（NonlinearOptimization）1.什么是非线性优化？非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。非线性优化通常可以表示为以下数学形式：min⁡xf(x)或max⁡xf(x)\min_{x}f(x)\quad\text{或}\quad\max_{x}f(x)xminf(x)或xmax
数据挖掘：第二章、认识数据 initial- - - 数据挖掘数据挖掘人工智能
第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成，每个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，数据对象可以是客户、商品、销售额等；在医疗数据库中，数据对象可以是患者、治疗信息等；在大学数据库中，数据对象可以是学生、教授、课程信息等。数据对象也被称为样品、示例、实例、数据点、对象、元组。数据对象所描述的属性即数据集中的列，而数据对象则是数据库中的行。属性属性是数
数据挖掘导论——第七章：聚类 Wis4e 数据挖掘聚类人工智能
什么是聚类？数据间的相似性和距离的测量方式有哪些？数据标准化如何进行距离计算？层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。Jaccard和余弦相似性度量。以下内容由AI生成：余弦相似度（CosineSimilarity）是一种衡量两个向量在方向上相似
大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系技术流 Gavin AIoT python 语言模型 ai
近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎” 短剧萌算法安全
《我跑江湖那些年》以慕青青的复仇与蜕变为主线，展现了分布式系统中的信任崩塌与对抗性博弈的模型优化。本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes）对果
学习pytorch 阿什么名字不会重复呢学习 pytorch 人工智能
学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。任务：学习Python基础（数据类型、控制流、函数、类）。资源
数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析阿什么名字不会重复呢数据挖掘人工智能
数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析在数据挖掘中，数据预处理是非常重要的一步。现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。本文将介绍数据预处理中的两种常见填充方法（01填充和均值填充），以及一种用于降维的技术——主成分分析（PCA）。一、数据填充数据填充是处理缺失值的常见方法。在实际场景中，数据集可能会因为各种原因出现缺失
LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind java LeetCode 题解 Algorithm Math
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$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScript jsonp jquery Ajax json
url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和 delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVM JConsole Webphere
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 JavaScript array prototype
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 UIWebView https Objective-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 oracle sql 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 olap BI
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 html Flex Flash
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 PHP android html5
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
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