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

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
【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断人类发明了工具 ML&DL学习分享机器学习概率论人工智能
1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子
AI驱动的代码重构与优化技术 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 ChatGPT java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化？AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本，识别出代码中的模式、问题和改进点，从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构（Refactoring）是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
Agent | 告别Token焦虑！LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型 SGG_CV paper agent python 人工智能
欢迎关注，获取最新人工智能动态和技术，有时会发布相关技术教程。也可留言想要跟踪哪些技术动态。往期Agent文章参考：Owl小白教程一键启动Manus开源|Owl最新版小白教程，一键启动，五大更新Owl技术解析：Manus开源复刻框架OWL，测评和使用教程来了！Manus核心技术：Manus|核心技术被曝光？你知道它使用了哪些工具吗？针对deepseek的api:Manus开源|owl针对使用dee
34个适合机械工程及自动化专业【论文选题】大数据蟒行探索者自动化运维
论文选题具有极其重要的意义，它直接关系到论文的质量、价值以及研究的可行性和顺利程度。选题明确了研究的具体领域和核心问题，就像给研究旅程设定了方向和目的地。例如，选择“人工智能在医疗影像诊断中的应用”这一选题，就确定了研究将聚焦于人工智能技术在医疗影像领域的应用问题，研究目标可能是提高影像诊断的准确性、效率等。清晰的方向和目标能让研究者在收集资料、设计研究方法等方面更具针对性，避免研究过程中的盲目性
人工智能技术篇*卷(三) code_stream #人工智能人工智能
接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。例如，在手写数字识别中，它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式，从而判断该数字是0-9中的哪一个；在房价预测中，根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例：以手写数字识别为例
STM32智能小车的设计与实现 a1666137 stm32 嵌入式硬件单片机
一、引言随着科技的飞速发展，智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具，已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。STM32作为一款高性能、低功耗的微控制器，凭借其强大的功能和灵活的编程方式，成为智能小车设计的首选平台。本文将对基于STM32的智能小车的设计与实现进行详细介绍。二、智能小车系统概述基于STM32的智能小车系统主要由STM32微控制器、电机驱动模
pandas 根据给定的条件动态筛选 Aa123456789_55 pandas pandas python
defdynamic_filter(df,conditions):"""根据给定的条件动态筛选DataFrame。:paramdf:pandasDataFrame:paramconditions:字典，键为列名，值为筛选条件（单个值、列表或其他布尔表达式）:return:筛选后的DataFrame"""mask=pd.Series(True,index=df.index)#初始化全True的mas
从Manus爆红到OpenAI反击：AI Agent技术架构与实战解析大F的智能小课大模型理论和实战 DeepSeek技术解析和实战人工智能架构
大家好，我是大F，深耕AI算法十余年，互联网大厂技术岗。知行合一，不写水文，喜欢可关注，分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！1.引：一夜爆红的Manus与OpenAI的反击2025年3月6日凌晨，中国团队Monica推出的通用人工智能代理产品Manus横空出世。这款被称作"Agent界的DeepSeek时刻"的产品，
基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战 zhz5214 AI ai 人工智能 AI写作 AI编程智能体
1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域，帮助学生更直观地理解AI技术；在智能家居场景中，也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索盼达思文体科创人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合，为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础（一）量子比特（Qubit）量子比特是量子计算的基本信息单位，与传统的比特不
AI 革命再提速：从 Manus 封停到 OpenAI 开源，技术竞赛与伦理博弈下的产业变局 zhz5214 AI 人工智能开源智能体 ai AI编程 AI写作
2025年3月，人工智能领域迎来戏剧性转折。继DeepSeek以开源策略搅动市场后，新兴AI公司Manus的官方X账号因涉嫌关联加密货币诈骗被平台封禁，引发轩然大波。而在封禁事件发酵不到一周，OpenAI连夜发布AgentSDK与ResponsesAPI，以开源姿态强势回应。这场技术竞赛与伦理博弈交织的产业变局，正将AI革命推向新的临界点。一、技术突围与平台博弈：Manus事件的双重隐喻Manus
RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型从零开始学习人工智能深度学习
RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角冰蓝蓝深度学习深度学习人工智能
在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术，它允许模型在处理大量信息时，能够动态地聚
自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊冰蓝蓝自然语言处理人工智能
在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一，由Associ
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frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南海棠AI实验室 “智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习 DeepSeek
目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一，不仅提供了强大的推理能力，同时也支持本地部署，使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3，涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU（支持
人工智能伦理与可持续发展 CarlowZJ 人工智能
前言人工智能（AI）技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从个性化推荐到自动化决策，AI的应用无处不在。然而，随着技术的快速发展，其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性，还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题，并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
机器学习中输入输出Tokens的概念详解爱吃土豆的程序员机器学习基础机器学习人工智能 Tokens
随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
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
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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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