- LORA 微调大模型：从入门到入土
大模型.
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在当今人工智能领域，预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而，在实际项目中，我们往往会发现这些预训练模型虽然强大，但直接就去应用于一些特定的任务时，往往无法完全满足需求。这时，微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中，LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性，逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者，我深知在实际项目中高效的进行
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
- 二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁（含示例）
搏博
人工智能原理算法人工智能机器学习线性代数图像处理数据分析
二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁是一个逻辑体系不断拓展和深化的过程，反映了人们对复杂现象和不确定性问题认识的逐步深入。前文，我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑，了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。具体可以看我的CSDN文章：人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑（含示例）-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，第二类是泛指除经典逻辑之外的
- ollama下载的DeepSeek的模型(Model)文件在哪里？(C盘下)
神秘泣男子
常见AI大模型部署与应用Ollama部署LLM人工智能ollamallama自然语言处理机器学习
目录一、下载大模型（DeepSeek）2.安装Ollama3.检查安装是否成功二、拉取大模型（DeepSeek）1.打开命令行2.下载模型3.测试下载4.等待下载完成三.模型存放路径这个位置！！在人工智能快速发展的今天，大语言模型已经成为许多人探索和使用的热门技术。而Ollama作为一款轻量级的本地大模型运行工具，让我们能够在个人电脑上体验各种强大的AI模型，如DeepSeek系列。不少用户在安装
- AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能生成内容（AIGC）正在迅速改变我们的世界。从文本、代码到图像和音乐，AIGC正在各个领域展示其强大的能力，并开始挑战传统的创意产业。本篇文章将深入探讨AIGC的概念、技术原理、应用场景以及其对未来职业的影响，并为读者提供入门AIGC的实用指南。1.1AIGC的兴起AIGC的兴起得益于近年来人工智能技
- 内容创作者必备！Deepseek赋能，让创作更高效
小焱创作
AI改变未来人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络aichatgpt
内容创作者必备！DeepSeek赋能，让创作更高效在当今信息爆炸的时代，内容创作已成为自媒体博主们展现才华、吸引粉丝的重要途径。然而，面对日益增长的竞争压力和不断变化的用户需求，如何高效、高质量地产出内容成为了摆在我们面前的一大挑战。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，一款名为DeepSeek的智能工具应运而生，为内容创作者提供了强大的赋能。本文将深入探讨DeepSeek的基本概念、深层次解读、
- 开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用
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开源大语言模型-新手试炼深度学习AI编程AIGC
一、前言学习Qwen2-VL，为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野，更让我们站在科技发展的潮头，紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力，以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力，无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容，还是在实际工作中进行文档处理、解决
- ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来
一ge科研小菜菜
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个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。其中，ChatGPT（OpenAI）、DeepSeek（中国团队研发）和Grok（xAI，ElonMusk旗下公司）是当前三大具有代表性的AI语言模型。它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色，并针对不同的用户需
- 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？
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目录作者简介：问题抛出分析结论作者简介：高科，先后在IBMPlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
- 为什么转行大模型行业？深度解析职业变革与技术红利
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引言2023年ChatGPT的爆发式发展，标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界，更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者，越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因，并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径，为从业者提供系统性分析。一、行业变革：传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例，随着移动互联网流量
- DeepSeek 与云原生后端：AI 赋能现代应用架构
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个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今快速发展的互联网时代，云原生（CloudNative）架构已成为后端开发的主流趋势。云原生后端的核心目标是利用云计算的弹性、可扩展性和高可用性，为现代应用提供稳定可靠的后端支持。而人工智能（AI）技术的发展，使得智能化成为云原生后端的新趋势。DeepSeek作为新一代AI技术，在云原生后端的自动化运维、智能资源调度、安全增强和高效数
- AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构
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AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- 人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））
浪九天
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目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination,R2）机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）详细解释均方误差是回归问
- 国央企AI落地：以智能客服系统为突破口的详细实施方案探讨
数商云网络
B2B系统数字化电商平台人工智能大数据架构java微服务spring
一、引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展和广泛应用，国央企作为国民经济的重要支柱，正积极探索AI技术在企业管理、业务运营等方面的应用。智能客服系统作为AI技术的一个重要应用领域，具有提升服务效率、增强用户体验、降低运营成本等显著优势，成为国央企AI落地的重要突破口。本文将详细探讨国央企如何以智能客服系统为突破口，实施AI技术的落地应用，并结合数商云在智能客服系统领域的实践经验，为国央企提供一套切
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##引言在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支，自然语言处理（NLP）在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具，能够自动生成高质量的文章，极大地提高了内容创作的效率。然而，随着AI生成内容的普及，CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题：我们到底该不该
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什么是AI大模型？AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于
- AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】
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引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
- Python与Web 3.0：重新定义数字身份验证的未来
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Python与Web3.0：重新定义数字身份验证的未来随着Web3.0的迅猛发展，传统的身份验证方式正面临越来越大的挑战。从依赖中心化服务器存储用户数据，到如今去中心化、用户掌控数据的新时代，身份验证系统经历了前所未有的变革。而作为一个人工智能、区块链和Python技术的深度爱好者，我认为Python将成为构建Web3.0身份验证系统的重要工具。今天，我们就来聊聊如何结合Python与Web3.0
- 大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案
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大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案更多参考公众号：优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算、物联网等技术支持定制化解决方案设计
- 从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）
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文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
- 我们的AI人工智能，自动发布了一篇假新闻……
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今天这个故事，还得从一个事故开始说起。前些日子，我们被XX公司投诉，说我们的资讯发布了关于他们公司授信额度的不实报道：告诉我们这篇资讯与他们公司最新公开披露的数据不一致，相关内容并不属实，可能对广大网友们造成严重误导，并对他们公司造成了严重负面影响……balabala一堆指责，并要求我们3小时内删除全部相关信息。然后，他们丢了2篇公告附件过来。我们对照着仔细一看，还真是我们搞错了：由于数据错误，“
- 深入解析两大AI模型的架构与功能
草莓屁屁我不吃
人工智能chatgpt
在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini，顾名思义，意
- 建立高质量个人数据库：解锁DeepSeek的关键
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在人工智能飞速发展的时代，DeepSeek为普通人处理数据、提升工作效率带来了新的可能。然而，很多人在使用过程中存在误区，本文围绕如何正确利用DeepSeek搭建高质量个人数据库展开探讨，强调其对个人成长和发展的重要性，并通过具体实例展示其强大功能。重新理解DeepSeekDeepSeek的普及使普通人能够轻松搭建个人数据库，但不少人在使用时存在错误认知。他们将DeepSeek视为主角，把杂乱无章
- 如何减少跨团队交付摩擦？——基于 DevOps 与敏捷的最佳实践
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网罗开发（小红书、快手、视频号同名） 大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
- 展望 AIGC 前景：通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地
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喜欢可以到主页订阅专栏引言人工智能生成内容（AIGC）技术正在重塑内容创作、影视制作、广告设计等行业的底层逻辑。作为该领域的革命性技术代表，通义万相2.1凭借其开源特性、多模态生成能力和技术突破，成为全球视频生成模型的标杆。而蓝耘智算平台则通过高性能算力支持与分布式架构优化，为AIGC技术的规模化应用提供了基础设施保障。两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁，更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新
- Python编码系列—Python代码重构：提升代码质量
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Python编码python重构开发语言
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
- 【人工智能】Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，标准化了应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式
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013-AIGC人工智能大模型人工智能语言模型php
一、ModelContextProtocol(MCP)概述MCP，ModelContextProtocolMCP，是一个开放协议。MCP，标准化了应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式。MCP，旨在标准化应用程序如何为大型语言模型（LLM）提供上下文信息。MCP，提供了一个标准的接口，使得LLM可以无缝集成各种外部数据源和工具，从而扩展其能力和应用场景。二、MCP的定义和作用MCP定
- 从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装
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AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界
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深度学习pytorch人工智能
引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用，PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
- 【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）
屿小夏
pythonpippycharm
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
- 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
