- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息，并做出预测或决策，从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学
- 深度学习中超参数
fengbingchun
DeepLearninghyperparameter
深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的，而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数，需要事先设置。在深度学习中，模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而，训练模型的过程涉及选择最佳超参
- 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
梦想的初衷~
机器学习人工智能matlab机器学习深度学习
近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域，MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱，极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级
前端
深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。今天，我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本，这款标志着DeepSeekV2系列收官之作，为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。这篇文章将深入探讨DeepSeekV2.5-1210的各项改进，以及其开源带来的深远影响。DeepSeekV2系列的研发历程与V2.5-1
- ChatGPT搜索漏洞：AI代码生成器安全隐患及应对策略
前端
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各种AI代码生成器层出不穷，为程序员带来了极大的便利。然而，技术进步的同时也伴随着安全风险的提升。最近，OpenAI的ChatGPT搜索工具曝出重大安全漏洞，引发了业界广泛关注。本文将深入探讨该漏洞的细节、影响以及应对措施，并展望未来AI工具安全发展趋势。ChatGPT作为一款强大的AI工具，其搜索功能本意是帮助用户快速获取信息。然而，英国卫报近期报道揭露了Ch
- 深度学习学习笔记（第30周）
qq_51339898
深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是采用了U型网络结构，因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接（SkipConnections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
- 深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能tensorflowpython
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。随着硬件平台的多样化，如何将第三方深度学习框架中的算子适配到特定的硬件平台变得至关重要。本文将深入探讨如何在TensorFlow框架下开发适配昇腾AI处理器的算子插件，通过解析算子属性映射、数据排布
- 深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。然而，针对某些硬件平台（如华为昇腾AI处理器），算子库中的算子并非都已经适配了所有主流框架。为了解决这一问题，框架适配开发应运而生，它允许开发者将已存在于算子库中的算子适配到其他未支持的第三方框架上
- 深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）作为华为AscendAI处理器的开发平台，提供了两种类型的算子开发支持：TBE算子和AICPU算子。每种算子类型针对不同的计算任务和硬件架构，开发者需要根据具体场景选择
- 深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型人工智能
文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天3配置服务端3.1启动服务3.2支持的接口3.2.1列出当前加载的模型/v1/models3.2.2聊天补全/v1/chat/completions3.2.3文本补全/v1/completion
- Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
是Dream呀
python神经网络网络
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
- 解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘
倔强的石头_
AIGC人工智能架构
博客主页：倔强的石头的CSDN主页Gitee主页：倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练2.精准检测3.快速编程4.产业应用五、部署实操六
- 探秘IO分布式模块设计：让大数据处理更高效
清水湾落车
分布式
一、引言随着互联网的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成为时代的主流。在这个数据爆炸的时代，如何高效地处理海量数据成为企业面临的重大挑战。IO分布式模块设计作为一种有效的解决方案，越来越受到关注。本文将带您了解IO分布式模块设计的基本概念、原理及其在实际应用中的优势。二、什么是IO分布式模块设计？IO分布式模块设计，是指将数据存储、数据处理、数据传输等IO操作进行分布式处理的一种设计方法
- 【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
Python杂谈AI人工智能python学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力，还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- 以Python构建ONE FACE管理界面：从基础至进阶的实战探索
Allen_LVyingbo
pythonpythonpyqt
一、引言1.1研究背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，面部识别技术凭借其独特优势，于安防、金融、智能终端等众多领域广泛应用。在安防领域，可助力监控系统精准识别潜在威胁人员，提升公共安全保障水平；金融行业中，实现刷脸支付、远程开户等便捷服务，优化用户体验并强化交易安全。智能终端方面，为设备解锁、身份验证等功能提供支持，提升设备使用的便捷性与安全性。然而，现有面部识别系统在数据安全、检索效率及用户
- 明达云：赋能化工园区，智绘安全高效新蓝图
明达技术
物联网网络
在日新月异的科技浪潮中，数字化转型已成为各行各业转型升级的关键驱动力。尤其在化工这一关乎国家经济命脉与安全环保的重要领域，如何实现智能化管理、提升运营效率、确保生产安全，成为了摆在众多化工园区面前的重大课题。在此背景下，明达云平台以其卓越的技术实力与深厚的行业经验，正逐步成为化工园区智慧化升级的首选伙伴。智慧监管，安全先行化工生产，安全为先。明达云平台通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，为
- AI大模型：开启智能革命新纪元
洋洋科创星球
AI项目管理赋能实战人工智能
1.AI大模型技术：智能革命的新引擎自2022年11月30日OpenAI推出ChatGPT以来，这一大型语言模型（LLM）迅速走红，标志着AI领域进入了一个新的发展阶段，即AI大模型时代。这一时代预示着AI正朝着通用人工智能（AGI）的方向发展。尽管业界对大模型的定义尚未统一，但通常指的是基于Transformer框架的大型语言模型，广义上也包括了多模态大模型，如涉及语言、声音、图像、视频等，技术
- 比亚迪进军具身智能：未来实验室的战略布局与挑战
前端
比亚迪，这家以新能源汽车闻名全球的企业，正在悄然布局一个全新的领域——具身智能及机器人技术。近日，比亚迪成立未来实验室的消息引发广泛关注，其战略意义和未来发展前景值得我们深入探讨。在人工智能技术飞速发展的今天，选择合适的AI写代码工具对于项目的成功至关重要。比亚迪未来实验室的战略意义：汽车基因与智能融合比亚迪进军机器人领域并非偶然之举。其深厚的汽车制造经验和规模化生产能力，为其在机器人研发方面奠定
- 苹果携手腾讯字节跳动：AI代码生成器赋能iPhone，开启移动智能新时代？
前端
近年来，人工智能技术飞速发展，其在移动设备上的应用也日益普及。近日，路透社爆料称苹果公司正在与腾讯和字节跳动商谈，计划将它们的AI模型整合到在中国销售的iPhone中，这一消息迅速引发了业界广泛关注。这不仅预示着苹果在AI领域的战略布局进一步深化，也标志着AI技术在移动设备应用领域迈入了一个新的里程碑。这篇文章将深入探讨苹果此举的意义、挑战以及对整个AI产业的影响。整合AI模型：机遇与挑战并存苹果
- 关于2025年人工智能agent的5个预测
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2024年是人工智能agent走向主流的一年。从年初黑客们那些笨拙、昂贵且充满激情的项目开始，agent现在已经得到了科技巨头、SaaS公司、学术研究人员等更多人的接纳。与此同时，他们的形式也在不断增多，从文本扩展到多种模式，并在现实世界中执行行动的能力也变得更强大。在这里，我预测2025年agent领域的轨迹，因为它开始在人工智能社区之外产生影响力。1.对agent的兴趣持续激增今年，对人工智能
- 《AGI：开启智能新纪元的钥匙》
空云风语
人工智能深度学习神经网络agi人工智能深度学习AIGC
一、AGI：人工智能的进阶之路在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已逐渐渗透到我们生活的各个角落，从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，再到医疗领域的疾病诊断辅助，AI的身影无处不在。然而，在AI的宏大版图中，当前被广泛应用的大多属于狭义人工智能（NarrowAI），它专注于特定领域的任务执行，而通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，简称AGI）则代表着人工
- 零售业的AI赋能与前端开发效率革命：ScriptEcho 的助力
前端
零售业正经历着前所未有的数字化转型，但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题，严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能（AI）的兴起，为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析，零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而，构建这些AI赋能的零售应用，需要强大的前端开发能力，这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
- 人工智能时代，企业如何搭建自己的AI知识库
知识库知识库管理知识库软件
随着人工智能技术的迅猛发展，企业越来越意识到构建AI知识库的重要性。AI知识库不仅能够高效管理企业的海量知识资源，还能通过智能检索和推荐，提升员工的工作效率，促进企业的创新与发展。本文将详细探讨企业如何搭建自己的AI知识库，包括前期准备、技术选型、构建过程及后续维护等方面。一、前期准备在构建AI知识库之前，企业需要进行充分的前期准备，明确需求和目标。确定需求和目标企业首先需要明确知识库的服务对象、
- 科技早报｜OpenAI的人工智能模型销售收入超过微软类似业务；荣耀中国区CMO辟谣将采用麒麟芯片 | 最新快讯
最新科技快讯
科技人工智能microsoft
科大讯飞新模型在测试集结果中超越GPT-4Turbo6月27日，科大讯飞发布讯飞星火大模型V4.0。与此前的版本相比，新模型在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七大能力上都有提升。例如，讯飞星火可以根据用户的语言描述，结合空间和常识推断描述对象所在的位置。而在图文识别上，讯飞星火大模型V4.0能力也进一步升级，在科研、金融、医疗、司法、办公等场景的应用效果已领
- 中科曙光C/C++研发工程师二面
TrustZone_
ARM/Linux嵌入式面试c语言c++开发语言
自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说，CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据，并将其转换为
- 产生式系统实验头歌实验测试不通过解决（人工智能）
兜里没有一毛钱
人工智能pythonnumpy数据分析人工智能机器学习
任务描述本关任务：编写一个使用产生式方法识别动物的系统。编程要求根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成产生式系统——动物识别系统的操作，最后达到输入动物特征，输出动物类型的结果。特别说明在这个实验中，存在一个实验现象,就是你的自测运行输出结果与实验要求输出结果一模一样也不能通过，为什么呢？答：这个不知道算不算是头歌实验平台存在bug，一般我们在编写程序代码中，要求格式都是英文格式，但是在这个实验测试
- 改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉机器学习神经网络
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
- 智能体（AI Agent）全解析：概念、原理至应用深度探索
网安猫叔
人工智能语言模型自然语言处理AIGC机器学习
一、智能体概念的深度剖析1.1智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生，标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
- 改进yolov8缺陷检测+swin+transformer
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计算机视觉实战项目集锦YOLOtransformer深度学习人工智能计算机视觉opencv机器学习
使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
- 全网最全Stable diffusion保姆级教程「安装-配置-画图」，小白必收藏！！
AI想象家
stablediffusionAI作画midjourney人工智能深度学习
随着chatgpt爆火之后，越来越多的人开始关注人工智能，人工智能相关的其他应用如AI绘画，也再次得到人们的关注。AI绘画的确很上头，最近几天小编也研究一下，这里把研究的过程以及中间遇到的问题整理一下，我这里遇到的问题，相信新入门的小白也会遇到，希望本文对你能有一定的帮助。给大家带来了全新保姆级教程资料包（文末可获取）目前常用的AI绘画工具主要有两种：stablediffusion和midjour
- 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
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Spring4.1新特性——综述
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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)
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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
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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
