- 第一个问题:AI会威胁人类吗?
释迦呼呼
AI一千问人工智能
第一个问题:AI会威胁人类吗?对于这个问题,我的回答是:AI本身并不会威胁人类,但其是否构成威胁取决于人类如何设计、使用和监管它。下面我将从几个角度详细分析。AI的本质:人类的工具AI(人工智能)是由人类创造的工具,它的行为和决策完全基于人类设计的算法和输入的数据。换句话说,AI没有自己的意识、意图或独立的目标,因此它本身并不具备威胁人类的动机或能力。它的作用是由开发者、使用者和管理者决定的。AI
- 在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习
电子科技圈
SiliconLabs人工智能机器学习嵌入式硬件经验分享科技物联网mcu
作者:SiliconLabs人工智能(AI)和机器学习(ML)技术不仅正在快速发展,还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器(MCU)中,从而实现边缘AI/ML解决方案。这些MCU是许多嵌入式系统不可或缺的一部分,凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能,现在能够支持AI/ML应用。这种集成化在可穿戴电子产品、智能家居设备和工业自动化等应用领域中,从AI/ML功能中获得的效益尤为显著。具备AI优化功能的
- 《AI与NLP:开启元宇宙社交互动新纪元》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,元宇宙正从概念逐步走向现实,成为人们关注的焦点。而在元宇宙诸多令人瞩目的特性中,社交互动体验是其核心魅力之一。人工智能(AI)与自然语言处理(NLP)技术的迅猛发展,为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升,深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。自然语言交互,打破沟通壁垒在早期的元宇宙雏形中,用户与虚拟环境、其他用户的交互多依赖于简单的指令输入或有限的动作操作,这种
- 使用 pgvector 实现 PostgreSQL 语义搜索和 RAG:完整指南
llzwxh888
postgresql数据库python
使用pgvector实现PostgreSQL语义搜索和RAG:完整指南1.引言在当今的数据驱动世界中,能够高效地搜索和检索相关信息变得越来越重要。传统的关系型数据库虽然在结构化数据管理方面表现出色,但在处理非结构化数据和语义搜索时往往力不从心。本文将介绍如何使用pgvector扩展来增强PostgreSQL数据库,实现语义搜索和检索增强生成(RAG)功能,从而大大提升数据检索的效率和准确性。2.p
- 函数调用和 Java 与 Spring AI 模型的集成
算法资料吧!
javaspring人工智能
SpringAI是一个功能强大的SpringFramework项目,它为Java开发人员带来了人工智能(AI)功能。通过将AI模型集成到Java应用程序中,SpringAI简化了创建智能应用程序的过程,同时利用了Spring生态系统的稳健性。本文将指导您完成使用SpringAI将AI模型集成到Java应用程序中的步骤,特别关注允许AI模型与外部数据源和服务动态交互的函数调用机制。SpringAIS
- DeepSeek 到底是什么类型的应用,其核心功能是什么?
AndrewHZ
python生活算法深度学习人工智能语言模型deepseek
DeepSeek是一款多用途的人工智能工具,其核心功能基于大模型技术,覆盖内容生成、数据分析、个性化服务及复杂任务处理等多个领域。以下从应用类型和核心功能两方面展开分析:一、DeepSeek的应用类型通用型人工智能助手DeepSeek被设计为跨行业的通用型AI,适用于生活、学习、工作等场景。例如:生活场景:提供旅游推荐(如黔南的景点、美食)、诗歌创作、儿童故事生成等。专业场景:在金融、保险等领域,
- 使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南
llzwxh888
自然语言处理人工智能python
在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)任务中,理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。这篇文章将介绍如何使用LlamaIndex库来进行Token计数,并提供一些实用的代码示例,以便你在自己的项目中应用这些技术。环境设置首先,我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置,我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API
- 一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器-FreeAskInternet
星霜笔记
开源关注简介免费源码笔记
什么是FreeAskInternetFreeAskInternet是一个完全免费、私有且本地运行的搜索聚合器,使用LLM生成答案,无需GPU。用户可以提出一个问题,系统将使用searxng进行多引擎搜索,并将搜索结果组合到ChatGPT3.5LLM中,并根据搜索结果生成答案。所有进程都在本地运行,不需要GPU或OpenAI或GoogleAPI密钥。特征️完全免费(不需要任何API密钥)完全本地化(
- 大模型入门指南:非常详细,从零基础到精通,收藏这一篇就够了!
程序员辣条
人工智能语言模型大模型学习AI大模型入门AI大模型
前言随着ChatGPT的到来,大模型[1](LargeLanguageModel,简称LLM)成了新时代的buzzword,各种GPT产品百花齐放。大多数人直接用现有产品就可以了,但对于喜欢刨根问底的程序员来说,能够在本地运行会更有意思。但由于没有相关背景,笔者一开始在接触时,很多GitHub上的搭建教程看得是云里雾里,而且这方面的介绍文章要不就是太晦涩难懂,要不就是太大众小白,于是就有了这篇文章
- 清华大学第5弹: 《DeepSeek与AI幻觉》 - 清华大学DeepSeek全套资料完整版 - 持续更新 - PDF免费下载
jiswordsman
人工智能pdf
由清华大学新闻与传播学院与人工智能学院双聘教授沈阳教授团队倾力打造的《DeepSeek与AI幻觉》,全面呈现,共计38页。《DeepSeek与AI幻觉》报告探讨了AI幻觉的成因、评测方法及其影响,并以DeepSeek模型为例,分析数据偏差、知识固化等问题如何导致幻觉现象。报告还提出缓解策略,如联网搜索、提示词优化,并探讨AI幻觉在科学创新和艺术创作中的潜在价值。点击链接免费下载《DeepSeek与
- 无法保存IP设置问题过程 - 心酸
moqiyong666
tcp/ip网络协议网络
在做一个特别重要的项目时,出现了下面截图的问题,真是让人着急,处理的过程让人真心酸,不过最后还好,算是弄好不用重装系统了。【整个过程的操作都用管理员】AI:deepseek、文心一言、通义千问共搞了四次:第一次:直接百度、各种AI1、下面这种情况不存在2、下面这种情况,我点属性,页面一直闪退就打不开3、。。。停止、先工作第二次:重复第一次:直接百度、各种AI-周日搞到晚上十二点:第二天要上班,网络
- 人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践人工智能架构机器学习深度学习
人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,渗透到各行各业,改变着我们的生活方式和工作模式。从自动驾驶到语音助手,从推荐系统到智能制造,人工智能技术无处不在。然而,许多人对于人工智能的了解仍停留在表面,甚至对其中的一些核心概念感到陌生。本文将围绕人工智能的基础概念、发展历程及核心技术进行详细讲解。我们将通过代码示例和表格对比,帮助大家深入理
- 【Rust】——使用Drop Trait 运行清理代码和Rc<T> 引用计数智能指针
Y小夜
Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客目录使用DropTrait运行清理代码通过std::mem::drop提早丢弃值
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
大道归简
人工智能AIGC
一、AI辅助编程对程序员工作的影响AI辅助编程工具正在迅速改变程序员的日常工作实践。这些工具提供了强大的功能,如智能代码补全、自动代码生成和代码重构等,极大地提高了编程效率。例如,GitHubCopilot可以根据上下文自动生成代码片段,而Tabnine则能提供智能代码补全建议。这些工具不仅加快了编码速度,还能帮助程序员减少常见错误,提高代码质量。然而,过度依赖AI工具也可能带来一些潜在风险:编程
- 数字人源码源头搭建技术全攻略,支持OEM
余18538162800)
python
引言在人工智能与多媒体技术迅猛发展的当下,数字人已从概念构想逐步走进现实应用,广泛渗透于娱乐、教育、医疗、金融等多个领域。搭建数字人源码系统是一项综合性的技术工程,融合了计算机图形学、人工智能、语音处理等多学科前沿技术。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术细节,为开发者提供详尽的技术开发指南。技术选型与架构设计图形渲染技术实时渲染引擎:Unity:作为一款跨平台的实时渲染引擎,Unity在数字人开发
- 一文带你了解三大开源关系型数据库:SQLite、MySQL和PostgreSQL
dvlinker
C/C++实战专栏C/C++软件开发从入门到实战数据库开源SQLiteMySQLPostgreSQL
目录1、概述2、SQLite数据库2.1、SQLite简介2.2、SQLite优缺点2.3、SQLite应用场景3、MySQL数据库3.1、MySQL简介3.2、MySQL优缺点3.3、MySQL应用场景4、PostgreSQL数据库4.1、PostgreSQL简介4.2、PostgreSQL优势4.3、PostgreSQL应用场景5、在实际系统中的选择VC++常用功能开发汇总(专栏文章列表,欢迎
- Python机器学习库之scikit-llm使用详解
Rocky006
python开发语言
概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具,它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能,可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。安装可以使用pip工具来安装Pythonscikit-llm库:pip install scikit-llm安装完成后,就可以开始使用scikit-llm库进行机器学习任务了。特性支持多种机器学习算法,如线性回归、逻
- 数据飞轮:激活数据中台的数据驱动引擎
Earth explosion
kafka
在数字化转型的浪潮中,企业面临着如何有效利用海量数据驱动业务增长的挑战。数据中台,作为企业数据集成和分析的关键基础设施,往往未能充分发挥其潜力,成为数据的沉睡之地。数据飞轮作为一种新兴的数据驱动模型,提供了唤醒数据中台并实现数据流动的新思路。本文将探讨数据飞轮的概念、构建方法以及如何通过数据飞轮实现数据中台的活力焕发。随着人工智能和大数据技术的发展,企业拥有了收集和处理前所未有的数据量的能力。然而
- 大语言模型基础
MatrixSparse
大模型人工智能语言模型自然语言处理人工智能
简介AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称,包含了“预训练”和“大模型”两层含义,二者结合产生了一种新的人工智能模式,即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调,或仅需要少量数据的微调,就能直接支撑各类应用。AI大模型主要分为三类:大语言模型、CV大模型和多模态大模型,我将分别介绍它们的背景知识、关键技术、演进路线和挑战。什么是大语言模型大语言模型(LargeLanguageModel,LL
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
江湖人称麻花滕
人工智能架构chatgpt开源语言模型
1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
- 鸿蒙5.0实战案例:基于measure实现的文本测量
敢嗣先锋
鸿蒙开发移动开发HarmonyOSharmonyos鸿蒙开发移动开发ArkUI
往期推文全新看点(文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录)✏️鸿蒙(HarmonyOS)北向开发知识点记录~✏️鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?✏️鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
- AI训练师团队管理运营思路
姚瑞南
意图识别训练流程及规范智能客服AI项目管理人工智能AIGC语言模型自然语言处理
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录目录大纲1.团队定位2.业务概览3.团队分工4.运营全流程5.衡量目标一、团队定位二、业务概览三、业务分配四、运营流程及步骤1.运营流程2.运营步骤五、指标观测目录大纲1.团队定
- DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化:告别拥堵的未来
人工智能专属驿站
计算机视觉人工智能
DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化:告别拥堵的未来在城市化快速发展的今天,交通拥堵已成为全球大中城市的“通病”,严重影响人们的出行效率和生活质量。然而,随着人工智能技术的不断进步,特别是DeepSeek这样的先进模型的出现,交通流量预测与优化迎来了新的曙光。DeepSeek凭借其强大的时空预测模型和强化学习框架,为交通流量预测和信号优化提供了全新的解决方案。它能够整合多源数据,包括地磁传感
- AIGC训练效率与模型优化的深入探讨
DARLING Zero two♡
话题AIGC
文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展,人工智能生成内容(AIGC)越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容,但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率,与模型优化的相
- 【零基础保姆级教程】DeepSeek小白速成指南:从入门到实战,1小时掌握AI神器!
emmm形成中
人工智能python
【零基础保姆级教程】DeepSeek小白速成指南:从入门到实战,1小时掌握AI神器!date:2025-02-2220:00:00tags:人工智能新手教程效率工具categories:技术实战前言你是否羡慕别人用AI工具高效产出文案、代码甚至数据分析报告?是否因英语不好或技术门槛而对DeepSeek望而却步?本文将手把手教你零代码基础1小时玩转DeepSeek,覆盖注册、提问技巧、API配置到实
- 2025年普通人转向人工智能运维(AIOps)学习建议(附最新技术实践与资源)
emmm形成中
人工智能运维学习
2025年普通人转向人工智能运维(AIOps)学习建议(附最新技术实践与资源)一、学习路径规划:分阶段掌握核心技能1.基础能力构建(3-6个月)传统运维技能Linux与Shell脚本:掌握Linux系统管理、性能调优及常用命令(如awk、sed处理日志)。监控工具:学习Prometheus、Zabbix等工具,理解指标采集与告警规则配置。自动化运维:熟悉Ansible、Jenkins等工具,编写自
- 基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词:深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性1.3深度学习在安全领域的应用前景2.核心概念与联系2.1入侵检测系统(IDS)概述2.2深度学习基础2.3深度学习在入侵检测中的应用3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概
- 【机器学习基础】第六课:线性回归
x-jeff
机器学习基础机器学习线性回归人工智能
【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。1.线性模型基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd)\mathbfx=(x_1;x_2;...;x_d)x=(x1;x2;...;xd),那么线性模型的基本形式可写为:f(x)=w1x1+w2x2+w3x3+...+wdxd+bf(\mathbfx)=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3
- 机器学习库
Welosthesightof
笔记
机器学习一個很棒的機器學習框架、庫和軟件的精選列表(按語言)。靈感來自於awesome-php。计算机视觉Scikit-Image-Python中图像处理算法的集合。Scikit-Opt-Python中的群智能(Python中的遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法、人工鱼群算法)SimpleCV-一个开源计算机视觉框架,可以访问多个高性能计算机视觉库,例如OpenCV。用Python
- 【Llama3:8b】手把手教你如何在本地部署 自己的 LLM大模型
AI大模型..
langchainllama人工智能大模型LLMai大模型大模型部署
一、为什么需要本地部署属于自己的大模型?趋势:我们正处于AI人工智能时代,各行各业的公司和产品都在向AI靠拢。打造垂直领域的AI模型将成为每个公司未来的发展趋势。数据安全:在无法掌握核心算法的情况下,许多公司选择使用大公司的成熟方案。然而,这涉及到数据安全的问题。训练垂直定制化的大模型需要大量数据,而数据是公司的核心资产和基石。没有公司愿意将这些关键数据上传到外部服务器,这是公司的命脉所在。本地部
- 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