- 未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?
cesske
软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?一、未来软件市场的发展趋势技术趋势:人工智能与机器学习:随着技术的不断成熟,人工智能将在更多领域得到应用,如智能客服、自动驾驶、智能制造等,这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据:云计算服务将继续普及,大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率,并
- 埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型
喜好儿网
人工智能AIGC马斯克
埃隆·马斯克近日在社交媒体上对《华尔街日报》的一篇报道进行了反驳。该报道指出,马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议,以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。据称,这些模型将被集成到特斯拉的全自动驾驶(FSD)软件中,并可能用于开发特斯拉汽车的语音助手以及人形机器人擎天柱的软件。喜好儿网然而,马斯克否认了这一说法,他在社交媒体平台上表示,尽管特斯拉确实与x
- 边缘计算在现代数据中心的应用
666IDCaaa
边缘计算人工智能
当今数字化时代,数据中心扮演着至关重要的角色,而边缘计算的出现为现代数据中心带来了新的机遇和挑战。一、边缘计算的概念与特点边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源或用户的分布式计算模式。与传统的集中式云计算相比,边缘计算具有以下特点:低延迟:由于数据处理在靠近数据源的地方进行,减少了数据传输的距离和时间,从而实现了更低的延迟。这对于实时性要求高的应用,如工业自动化、自动驾驶、虚拟现实等至关重要。高
- 一切皆是映射:AI的去中心化:区块链技术的融合
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
一切皆是映射:AI的去中心化:区块链技术的融合作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:AI,区块链,去中心化,智能合约,共识机制,数据安全,隐私保护,分布式账本技术,机器学习,数据隐私1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能(AI)技术的快速发展,其在各个领域的应用越来越广泛,从自动驾驶、智能医疗到金融服务,AI正在改变着我们的生活。
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- 端到端的自动驾驶论文与代码整理
大别山伧父
自动驾驶
LearningbyCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobotlearning最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork:WorldonRails(2020)Checkoutoursubmissiontothe2020CARLAChallenge!pass
- 机器学习与深度学习的区别
eqa11
机器学习
文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中,机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就,从自动驾驶汽车到
- GaN HEMT:未来功率半导体
David WangYang
硬件工程
硅基金属氧化物自1960年代以来,硅基金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)一直是电力电子应用的标准。尽管如此,各种技术的发展(尤其是在汽车和消费电子领域)给寻求以越来越小的外形尺寸提供更高效率和更大功率密度的开发人员带来了新的挑战。从大型数据中心和墙壁插座交流适配器到汽车车载充电站,各种用途的电源都需要高电压,同时尽可能少地占用宝贵的电路板空间。自动驾驶汽车还需要更高效的能量分配,以运行越
- Python编码系列—Python团队开发工作流:高效协作的艺术
学步_技术
Python编码python团队开发开发语言
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 大模型实战—Ollama 本地部署大模型
猫猫姐
大模型大模型
Ollama本地部署大模型在当今的科技时代,AI已经成为许多领域的关键技术。AI的应用范围广泛,从自动驾驶汽车到语音助手,再到智能家居系统,都有着AI的身影,而随着Facebook开源LLama2更让越来越多的人接触到了开源大模型。今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型,在GitHub超过22KStar的开源项目:ollama随着围绕着Ollama的生态走向前台,更多用户也可以方便地在自己电
- 信息安全国内外现状及技术要求示例(R155/R156)
mini积木
信息安全安全mcu
国际政策、法规的现状与趋势鉴于对交通安全、社会安全甚至国家安全的重要影响,汽车网络安全、数据安全得到各相关国家和地区的高度重视,纷纷出台相关法规、标准。信息安全法规R155法规适用范围覆盖了乘用车及商用车,适用于M类、N类车型,装备了至少一个ECU的O类车型,以及具备L3及以上自动驾驶功能的L6和L7类车型。此法规适合于1958协议国(包括欧洲、日本、俄罗斯、澳大利亚等)。根据欧盟要求,从2022
- 探秘3D UNet-PyTorch:高效三维图像分割利器
鲍凯印Fox
探秘3DUNet-PyTorch:高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域,三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展,其结构保持了卷积神经网络的对称性,采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
- 整车级SOA软件架构的革新
踏马潜行
智能驾驶-传感器SOASOA软件革新
在汽车行业,自动驾驶技术正成为创新的主要驱动力。为了满足日益增长的技术需求,整车级SOA(Service-OrientedArchitecture)软件架构正逐渐成为下一代自动驾驶系统的关键组成部分。SOA是一种设计方法论,它将系统划分为相互独立的服务,这些服务可以单独开发、部署和重复使用,从而实现软件的高内聚、低耦合。在传统的汽车软件架构中,软件通常被直接嵌入到硬件中,这导致了软件的可扩展性和可
- 论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor
入门打工人
笔记slam定位算法
论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中,自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求,并且是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分(即闭环检测)。本文提出了一种名为NDT-Transf
- 汽车智能驾驶算法汇总
芊言芊语
汽车算法
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
- 2023-08-15《苏东坡》纪录片1
每天坚持
20230815四点三十七星期二《苏东坡》纪录片1昨天上午把儿女妻送到龙门高铁站,我就回来了,开的是孩子姨家的油电混用的新能源车,电还没有用完,感觉新能源车真的是很省油,将来要是能自动驾驶能普及的话这个社会会有很大的进步。昨天中午在老城吃一碗凉皮,去对面吃了一点卤猪肉,下午睡到天黑,中间爹来,今天爸妈准备出院,晚上吃了油皮面和豆腐皮,油泼面现在涨价到八元了,吃过饭之后去领鸡蛋。昨天晚上我开的空调应
- 基于深度学习的动态场景理解
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用,通过深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、图神经网络(GNNs)等,对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络(CNNs)**卷积神经网络(CNNs)**擅长处理图像数据
- (游戏设计草稿) 《外卖员模拟器》 (3D 科幻 角色扮演 开放世界 AI VR)
穷人小水滴
游戏人工智能科幻vr元宇宙
游戏名称:外卖员模拟器.游戏类型:3D,科幻,角色扮演(RPG),开放世界,AI,VR.游戏的主要目的:技术测试/验证.1文案(超低空科幻流派)2030年,基于AI(人工智能)的自动驾驶和人形机器人技术已经大规模普及使用,但是AI的能力遭遇了瓶颈,AI只能解决99%的问题,而对于这最后1%的问题,却无论如何也解决不了,仍然需要人工处理.你是一个25岁的年轻人,居住在城市郊区破败的贫民窟.但是生活并
- 7. 深度强化学习:智能体的学习与决策
Network_Engineer
机器学习学习机器学习深度学习神经网络python算法
引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势,通过智能体与环境的交互,使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色,推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法(如DQN、策略梯度法),以及其在实际应用中的成功案例。1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支,专注于智能体在与环境的交互过程中,学习如何通过最大
- 【IT】软件行业发展的前瞻性和希望的广度
天若有情673
人工智能
我说一下我对程序应用的一个看法就是我其实个人不太建议自动驾驶技术的发展因为这个东西它说到底还是什么那么一点安全隐患,虽然我们平常考虑用同时实行各种各样的高级的自动作用,但是自动驾驶可能是个特例,其实我个人觉得程序可以在以下方面发展1.医学(包括诊断治疗手术等)因为现在也有很多的疾病是医学还没有能力去解决的,2.国防有的时候因为国家安全真的非常重要的,因为我们每个人都希望有一个国泰民安的和平环境.3
- 【关于车载测试的基础知识的认知详解】
@逝水流年轻染尘@
门控循环单元车载系统汽车51单片机
目录一、目前车企的趋势1.电动化:2.自动驾驶技术:3.车联网(ConnectedCars):4.智能化和数字化:5.安全性:6.轻量化:7.个性化和定制化:8.供应链和制造创新:9.法规和政策:10.竞争格局变化:二、汽车域控的介绍1.动力域(PowertrainDomain):2.底盘域(ChassisDomain):3.车身域(BodyDomain):4.座舱域(CockpitDomain)
- 车载测试| 汽车的五域架构 (含线控技术知识)
squirrel快乐敲码
汽车架构
汽车的五域架构是一种将汽车电子控制系统按照功能进行划分的架构模式,主要包括动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域和车身域。(汽车三域架构通常是指将汽车电子系统划分为三个主要领域:动力域、底盘域和智能座舱域(或车身舒适域))以下是对这五个域的详细介绍:1、**动力域**:**功能**:动力域控制器是智能化的动力总成管理单元,主要功能包括对多种动力系统单元(如内燃机、电动机/发电机、电池、变速箱等)进行计
- 第15篇 运用指挥家思维模型开发自动驾驶算法
墨客云开
如何带领一个团队共同开发一项自动驾驶功能,问题边界和指挥家问题边界是相似的,首先,各个算法工程师都是在有明确边界下的内部协作,共同开发一个新功能;其次,最终集成后呈现的功能是前期可调试测试的。第一,要抓住“功能应用边界”关键点和指挥家一样,算法团队的负责人无法做到精通每一个子技术领域的算法,但却需要把控好整个团队的工作方向。感知,决策,控制,每一个子领域的算法开发都有解决不完的问题,团队负责人要做
- 一文让你搞懂什么是AI大模型
码上飞扬
人工智能大模型AI
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,特别是大模型的出现,给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别,还是自动驾驶,AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么,什么是AI大模型?它们有哪些特点和应用场景?本文将带你一探究竟。目录AI大模型的定义AI大模型的发展历程AI大模型的特点AI大模型的应用场景如何训练和使用AI大模型AI大模型的挑战与未来1.AI大模型的定义AI大模型
- 数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法
皮皮冰燃
数据分析数据分析
参考时间序列异常值的分类及检测参考异常值数据预警分析1时间序列异常的类型时间序列异常检测是数据处理和分析的重要环节,广泛应用于量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备日常维护等领域。在时间序列数据中,异常通常指的是与正常数据模式显著不同的数据点,可能由系统故障、错误或外部干扰引起。异常数据,也称为离群点,是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为,可能
- 比亚迪方程豹携手华为乾崑智驾,开放合作,加速中国智驾技术向前
科技真优趣
汽车
在智能化领域,比亚迪很早就开始布局,在行业最早提出“上半场是电动化、下半场是智能化”。当前,比亚迪L2级智能驾驶搭载量已突破350万,智驾数据基座稳居全球第一梯队。同时,比亚迪是获得全国第一张高快速路段有条件自动驾驶(L3级)测试牌照,也是国内首批获得L3准入的车企。比亚迪拥有超四千名工程师的智驾研发队伍,构建起一套全栈自研的智驾研发体系,研发实力稳居行业第一梯队。比亚迪全栈自研的“天神之眼”高阶
- Python编码系列—Python项目架构的艺术:最佳实践与实战应用
学步_技术
Python编码python架构开发语言
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 你不开车,车可不会自己走
小斌哥ge
了解AI人工智能自动驾驶
你不开车,车可不会自己走前言《人工不智能:计算机如何误解世界》由美国人工智能专家、数据记者梅瑞狄斯·布鲁萨德著。我看这本书已有很长一段时间,当时书中对自动驾驶的分析让我印象深刻,如自动驾驶的分级、电车难题等。2024年5月份,我国某互联网公司在一座一线城市发布和上线了最新版的自动驾驶汽车,他们自称新发布的大模型支持L4级自动驾驶。这次上线确实为乘客提供了出行服务,不是“即将推出”、不是“将来会有一
- 支持萝卜快跑:AI能否颠覆出租车与外卖行业?
ai_xiaogui
人工智能
在人工智能技术快速发展的背景下,自动驾驶技术正在逐步渗透到各行各业,其中最为人瞩目的莫过于出行和餐饮配送领域。萝卜快跑作为一个代表性的自动驾驶项目,引发了广泛的讨论。本文将探讨AI技术在出租车和外卖送餐行业的应用前景,并邀请持不同意见的朋友提出他们的观点,以期达成共识。一、引言简述AI技术的发展及其在交通和餐饮配送领域的应用。引出文章主题——萝卜快跑项目及其对传统行业的潜在影响。二、萝卜快跑项目简
- 基于Frenet坐标系的无人车路径规划:ROS实现与Python程序详解
快撑死的鱼
算法杂谈python算法解析硬件算法实践python开发语言
基于Frenet坐标系的无人车路径规划:ROS实现与Python程序详解前言在自动驾驶和无人车技术快速发展的今天,路径规划是实现车辆自主行驶的核心技术之一。本文将详细介绍基于Frenet坐标系的无人车路径规划,并结合ROS(RobotOperatingSystem)和Python程序进行实现。通过系统的讲解和实例代码,帮助读者深入理解这一技术,并能够在实际项目中应用。Frenet坐标系简介什么是F
- 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