- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- DL参考资源(二)
antkillerfarm
深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- 【基础算法】双指针算法
TT哇
基础算法算法
双指针算法1.内容2.模板3.例题1.内容双指针并不是一种数据结构,也不是指C这种语言中的指针,而是一种经典的算法思想,可以用来求链表的中点、链表是否成环、移除数组中多余的元素、归并排序等,核心思想是:设计不同速度、不同间距、或不同方向的两个指针对目标集合操作,解决我们的问题。理论基础双指针是一种通过设置两个指针不断进行单向移动来解决问题的算法思想。一般包含两种形式:一、两个指针指向同一个序列。二
- python调用pyd文件_python的py文件生成pyd文件,pycharm直接调用pyd文件
weixin_39799561
python调用pyd文件
这段时间做接口自动化测试,用python直接调用接口,sign值是经过系列复杂算法加密后生成的字符串,保密级别高,不能直接以py文件供大家调用~~pyc文件呢,很容易就被反编译了,pyd文件和一般dll类似,不容易被反编译。生成pyd很容易,网上百度一堆堆,但是调用pyd文件会遇到好多错误。在此贴一下生成pyd到调用pyd文件的方法供参考:1.新建一个setup.py文件:#用cpython生成p
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- pandas/numpy数据结构算法(之行列变换)(二) (tag:行列转换,迪卡尔积,内置函数,数据结构)
MrStubborn_aebe
目录:****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize()**在这**里插入图片描述前言最近遇到很多需要迭代和归并数据的情况,一直以来的做法,都是循环主要的键,去进行后续操作。这是最典型的Python操作,然而还是上次提到的效率问题。记得之前朋友和我讲
- 【C-查找算法】哈希查找
轩轶子
#C语言算法实现哈希算法c语言散列表
原理建哈希表(哈希表下标是原数组元素经过哈希函数处理后的哈希值,哈希表值是原数组元素的下标或地址)将待查找值,经过哈希函数处理后,在哈希表中查询有可能会触发哈希冲突哈希冲突:两个不同数组元素,对应的哈希值是一样的,在哈希表的同一位置上解决哈希冲突:开放寻址法、链表法性能时间复杂度:建哈希表O(n),查询O(1)代码1.0哈希表在查找函数内输入:数组地址,数组长度,待查找的目标输出:找到就返回目标值
- 说说百度大模型算法工程师二面经历
AI小白熊
百度算法人工智能大模型面试ai自然语言处理
百度大模型算法工程师面试题应聘岗位:百度大模型算法工程师面试轮数:第二轮整体面试感觉:偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节,我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长,展示了自信和沟通能力。2.Leetcode题具体题意记不清了,但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie(发音类似“try”)或者说前缀树是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- CCF-CSP认证考试准备第十二天 201903-3 损坏的RAID5(大模拟)
爱coding的橙子
CCF-CSP认证算法c++开发语言
今天开始第3题大模拟,加油!###Day12:1.201903-3####1.201903-3:损坏的RAID5(大模拟)(1)本题的难点为理解题意(**比较难**)然后找规律和异或运算题目可以这样理解:1.先介绍**RAID5基本算法**,基本原理是异或运算,即在p与a1…an这(n+1)个数中,由任意n个可以推知其余的一个2.介绍硬盘的基本单位为**块**3.介绍条带:**条带**是指连续、等
- 微机原理第七周笔记
遥控老爷
5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题,建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下,逐步细化”结构化编码方法✓顺序、分支、循环三种基本结构顺序程序设计指令指针IP值线性增加,IP=IP+1条件程序设计IP值受标志位的影响而跳变,影响标志的指令CMP、TEST、JXX循环程序设计IP值受计数器CX中的值不为零而循环
- 2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
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matlab工程应用matlab人工智能计算机视觉全聚焦图像加权焦点测量方法四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合,的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中,使用一种新的加权焦点测量方法(名为加权修正拉普拉斯之和)来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来,并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法,因此所提出的算法简单而有效。程序已调通,可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
- 2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计
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matlab工程应用matlab人工智能算法一维插值峰值搜索方式二维峰值搜索算法下时变幅度LFM信号参数估计FrFT
基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计,输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义),采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度,输出LFM信号参数估计结果。程序已调通,可直接运行。2-85一维插值峰值搜索方式-小红书(xiaohongshu.com)
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
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文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
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针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,
- r语言做绘制精美pcoa图_R语言高级绘图 — ggplot2
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2)PCA的作图PCA主成分分析,可以将高维数据进行降维处理。我们的OTU表格就是典型的高维数据,可以对其进行降维处理得到主成分PC1和PC2,然后将所有样品都分解到这两个成分方向,进行散点绘图,可以直观的看出样品间的差异。首先需要一系列的统计处理,然后用ggplot2进行绘图,过程如下:#加载需要的三个包(需要先下载,再加载)>library(ade4)>library(ggplot2)>lib
- 萱仔求职系列——3.2 力扣面试150题目——数组&字符串第二弹
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122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。解法1:贪心算法贪心算法的思想是通过局部最优解来寻找全局最优解。我个人理解的是只要今天的价格比昨天的价格高,我们就可以选择在昨天买入,今天卖出,classS
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
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推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- http、https、https原理
Vivqst
httphttps网络协议
1.HTTP是超文本传输协议,明文传输,在传输的过程中可以对数据进行篡改或拦截2.HTTPS是超文本传输安全协议,协议的主要功能都依赖于SSL/TLS协议实现的,SSL/TLS的功能实现主要涉及到三种算法:摘要算法、对称加密和非对称加密。3.https中包含3种加密方法,对称加密、非对称加密、散列函数4.由于对称加密的计算量小、加密解密速度快,适合处理大量数据,因此客户端与服务端通信时传输数据使用
- 《问题解决的策略》刘姗姗 坚持分享第854天
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好的策略有助于问题解决。1.算法:在问题空间内随机搜索所有可能解决问题的方法,直到找到一种有效的解决问题的方法。这种方法是把解决问题的方法进行一一尝试,最终找到解决问题的答案。优点:能够保证问题的解决。缺点:费时费力,难以解决问题空间较大的问题。有的问题没有算法,或者尚未发现算法。2.启发法:人们根据一定的知识经验,在问题空间内进行较少的搜索,以达到问题解决的方法。这种方法不能保证问题解决,但比较
- Nginx 负载均衡详解
大家都说我身材好
Java高级LinuxNginxnginx负载均衡运维
Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,拥有丰富的功能和模块,负载均衡就是其中之一。负载均衡是一种技术,用于在多台服务器之间分配工作负载,以确保高可用性和可靠性。本文将详细介绍Nginx的负载均衡算法、工作原理、配置方法和实际应用。一、负载均衡概述负载均衡是指将用户的请求分配到多个后端服务器上进行处理,以达到优化资源利用率、提高响应速度和增加系统的可靠性的目的。负载均衡器通常位于用户和服
- 关于深度森林的一点理解
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2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
- Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列) #200 岛屿数量
三年买房不是梦
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Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列)PS:刷题两周了,每周天会专门抽出一段时间来刷Leetcode,这学期在学算法设计与分析,根据课程内容,第一周刷动态规划题目,第二周刷的贪心算法。打算从这周开始刷数据结构。数据结构是大二上学期学的了,过去了一年,当时学的也不扎实,现在通过Leetcode理论+实践重新学习一下。我刷Leetcode会先看一下优质解答,肚里没货硬刚也刚不出来,主要是学习
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这篇博客主要讲解二分模板,具体的二分原理可以去搜二分法原理博客整数二分可以分为两个模板,注释有解释模板一:intl=0;intr=1e6+10//一个比较大的数就行voidcheck(intmiddle){//具体代码看题}while(l>1//除以二的意思if(check(mid)){//满足check函数的值都控制在[l,mid]r=mid;//缩小搜索范围}elsel=mid+1//取不到m
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汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
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算法算法
当一系列数据经过四舍五入后,总和不再等于100%时,这通常是由于四舍五入过程中产生的累积误差所导致的。为了处理这个问题,我们可以采用以下几种方法:1.重新分配误差步骤:计算四舍五入后总和与100%的差值。确定一个或多个需要调整的数据点,这些点可以是原始数据中相对不那么重要的,或者是对最终结果影响较小的。将差值按比例或根据其他逻辑分配到这些选定的数据点上。示例:假设有三个数据点,四舍五入后分别为33
- 一文告诉你程序员该掌握和应用大模型
大耳朵爱学习
语言模型人工智能自然语言处理AI大模型大模型程序员大模型入门
训练大模型:场景:自训练大模型人才需求:算法工程师门槛:极高机会:较高特点:这个方向需要深厚的算法和机器学习知识,适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。微调大模型:场景:垂直大模型人才需求:算法工程师门槛:高机会:高特点:专注于特定领域的大模型优化,适合有一定领域知识且希望在细分市场深耕的工程师。AIAgent:场景:工作流人才需求:懂业务和大模型的研发工程师门槛:较高机会:一般特点:需要结合业务
- [排序算法]-拿捏堆排序法
芫荽_
DataStructure&Algorithms二叉树算法数据结构排序算法堆排序
彻底搞懂堆排序法基本介绍核心思想实例讲解主要思路图示演示代码实现基本介绍建堆-交换,往复进行至有序。——爱因斯坦核心思想堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆,注意:没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。
- 2021-03-26 每日打卡
来多喜
昨日完成情况:1.3k跑,没有做帕梅拉。感觉早上醒来的太早,一整天人都有一点昏昏沉沉,感觉荒废了一天。2.其他两项全部没完成,感觉想做的事情太多,反而容易什么都不做。本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习,然后就在纠结中什么都没做。感想:冲劲十足的周一周二,慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。今日打卡:1.排球2.去他妈家3.整理房间4.填完合同
- 理性拥抱机器学习热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
「已注销」
来源:雷锋网作者:杨晓凡本文共3484字,建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按:上个月,全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向
- 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
AILIKES
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
Kai_Ge
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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spring 4.1
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
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。
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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
thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>