- C/C++ 字面常量的注意事项
林罗
c语言c++开发语言
在C/C++中使用字面常量时,有几个重要的注意事项需要考虑,以确保代码的准确性和可移植性。下面是一些关键要点:整数字面量:默认情况下,整数字面量是int类型。如果字面量的值超出了int的范围,它将被视为longint或longlongint,这取决于它的值和编译器。可以在整数字面量后添加L或l后缀来明确指定它为long类型,或使用LL或ll后缀指定为longlong类型。使用U或u后缀表示无符号类
- C++字面量总结
arong-xu
ModernC++c++开发语言字面量
在现代编程中,代码的可读性和类型安全变得越来越重要.C++自C++11开始引入了一系列新特性,使开发者能够以更加直观的方式表示数据,从而减少隐式转换错误并提升代码可维护性.环境要求本文中的代码需要编译器支持C++23标准才能通过.数值二进制、八进制、十六进制字面量符号类型样例0b或0B二进制0b11110八进制0170x或0X十六进制0xF//不同进制字面量constexprintbase2=0b
- 别再重复造轮子!火语言 RPA 开发神器来了
在软件开发与运维过程中,重复性工作总是占据大量时间和精力,有没有一款工具能让开发者从这些繁琐事务中解脱出来?火语言RPA就是这样一款专为开发者打造的开发神器,助你告别重复劳动,高效完成任务。一、开箱即用的开发环境,降低开发门槛对于开发者来说,搭建开发环境往往是一件耗时耗力的事情。火语言RPA提供了开箱即用的开发环境,无需复杂的配置和安装过程,下载安装后即可快速进入开发状态。其内置丰富的组件库,涵盖
- 华为OD机试 2025B卷 - 字符串加密 (C++ & Python & JAVA & JS & C语言)
YOLO大师
华为od华为OD机试2025B卷华为OD2025B卷华为OD机考2025B卷
2025B卷目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解2025B卷100分题型题目描述给你一串未加密的字符串str,通过对字符串的每一个字母进行改变来实现加密,加密方式是在每一个字母str[i]偏移特定数组元素a[i]的量,数组a前三位已经赋值:a[0]=1,a[1]=2,a[2]=4。当i>=3时,数组元素a[i]=a[i-1]+a[i-2]+a[i-3]。例如:
- 【面试题】为什么kafka的吞吐量这么高
oraen
面试系列kafka分布式
我们总结一下为什么kafka的吞吐量高核心:顺序写+零拷贝+批处理一数据模型简单+顺序读写磁盘1kafka的数据存储本质上使用的是Append-only日志模型,数据写入和读取是顺序的,不需要复杂索引或随机写,大大简化了写路径,2消息以顺序追加方式写入磁盘,避免了随机写,而且顺序写入能够更高效地配合操作系统的页缓存,进一步提升写的性能。3消息的消费也是顺序读取的,顺序读取硬盘数据再配合内存映射大大
- 从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱
程序化交易助手
量化软件Python程序化交易Python量化炒股PTradeQMT量化交易量化软件deepseek
从亏损到盈利:用Python实现WVAD策略,量价结合更靠谱那个让我夜不能寐的亏损账户去年有个客户老张来找我,50万本金半年亏了15万。他红着眼睛问我:"为什么我跟着大V买卖还是亏?"我看了他的交易记录就明白了——全是凭感觉操作,涨了追,跌了割,完全被市场情绪牵着鼻子走。这让我想起自己刚入行时,盯着分时图眼睛发酸的日子。直到有天看到营业部老总桌上那本《量化交易入门》,才恍然大悟:原来职业玩家都在用
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
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特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
- php协程处理报表,php 协程 yield
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php协程处理报表
什么是协程理解协程之前最好要理解进程和线程,这里不过多解释,简单来说,进程是资源分配的最小单位,线程是进程中一个单一的执行流,线程共享进程资源,每个线程都有自己独立的栈空间。线程相对于进程而言更加轻量,操作系统调度进程切换的代价很大,需要保存当前进程的各种信息,PCB进程控制块。线程切换相对更加容易,线程同属于一个进程,只需要切换栈空间。多线程更能利用多核的cpu,发挥性能。协程呢,可以说是断点,
- 【前端开发】Uniapp分页器:新增输入框跳转功能
基于UniApp官方扩展组件库uni-ui中的uni-pagination分页器组件,针对大数据量场景进行优化主要优化以下内容:新增输入框跳转功能:在原有分页器基础上,新增了一个输入框区域,允许用户直接输入目标页码进行跳转双向页码绑定优化:实现了输入框与当前页码的双向绑定机制。当用户通过其他方式(如点击上一页、下一页、页码按钮)切换页面时,输入框会自动更新显示当前页码。同时,当用户在输入框中输入页
- 基于python+flask框架的某图书馆书籍推荐系统的设计与实现(开题+程序+论文) 计算机毕设
zhihao502
pythonflask课程设计
本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容研究背景在数字化时代,图书馆作为知识传播与积累的重要场所,面临着如何更有效地服务于广大读者的挑战。随着信息量的爆炸式增长,读者在浩瀚的书海中寻找符合个人兴趣和需求的书籍变得日益困难。传统的图书检索方式已难以满足读者快速、精准获取推荐书籍的需求。因此,开发一套智能化的图书馆
- 如何在YashanDB中实现灵活的数据建模?
数据库
随着信息技术的不断发展,数据量的快速增长使得数据建模成为数据库设计中的一个核心问题。尤其是在面对复杂的业务需求时,合理的数据模型能够有效支撑数据的存储、查询和管理。在这样的背景下,如何在YashanDB中实现灵活的数据建模,成为开发者和数据库管理员亟需解决的技术挑战。核心技术点分析支持多种存储结构YashanDB提供了多种存储结构的支持,包括行存(HEAP)、B树存储(BTREE)以及列存储(MC
- 如何制定YashanDB数据库的维护与管理计划
数据库
数据库在现代应用程序中扮演着至关重要的角色。然而,随着数据量的不断增加和复杂性的加剧,数据库的性能瓶颈、数据一致性问题、存储的高可用性等正成为技术管理者面临的共同挑战。为了确保数据库的高效运营,制定一份全面的数据库维护与管理计划是必要的。本文旨在帮助技术团队理清YashanDB的维护与管理步骤,为提升数据库的可用性和性能提供指导,目标读者包括DBA、系统管理员和IT管理人员。了解YashanDB架
- 量化策略进阶:事件驱动与另类数据挖掘实战
前面的章节,我们已经详细探讨了量化系统的基础架构:从数据的获取与管理(数据层),到策略的研发与验证(回测层),再到指令的高速执行(交易执行层),以及确保资金安全的防线(风控与监控运维层),我们共同构建了一套完整的量化交易体系。今天,我们将深入探讨量化策略的更高维度:事件驱动型策略和另类数据挖掘。这不仅仅是技术栈的扩展,更是对市场洞察力和信息处理能力的全面提升,旨在帮助您的策略在传统量价数据之外,捕
- Redis之缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级
俺是农村的
Redisredisjava缓存
Redis之缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级1、缓存雪崩发生场景:当Redis服务器重启或者大量缓存在同一时期失效时,此时大量的流量会全部冲击到数据库上面,数据库有可能会因为承受不住而宕机解决办法:1)缓存数据的过期时间设置随机,防止同一时间大量数据过期现象发生。2)给每一个缓存数据增加相应的缓存标记,记录缓存的是否失效,如果缓存标记失效,则更新数据缓存。3)一般并发量不是特别多的
- 什么是bigkey
BigKey(大键)是Redis中的一种潜在性能问题,通常指的是占用大量内存或者元素数量过多的键。它可能导致Redis性能下降,甚至阻塞其他请求,因此在使用Redis时需要特别关注。一、什么是BigKey?在Redis中,BigKey并不是指某个特定的Redis数据类型,而是指那些在内存中占用较多空间的键。具体来说,BigKey是指以下两种情况:一个键的数据量非常大:例如,一个非常大的字符串(几M
- 【iSAQB软件架构】模板型视图描述
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iSAQB软件架构架构分布式云计算系统架构
在描述软件架构,特别是架构视图时,使用标准结构或布局是有意义的。这为读者提供了很高的识别价值。将描述与相应的目标群体相匹配也很重要。询问您的利益相关者,对于他们自己的特定任务,需要描述哪些方面。在描述架构视图时,经验法则是尽可能少地使用形式主义,但要使用必要的量。一个项目不应该仅仅因为只有在处理了每个小细节时架构图才被接受而大幅偏离计划。作为架构师,您应该抵制教条主义行事的诱惑。对于文档范围的一个
- 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长
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数字化转型人工智能数据集
AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进,人工智能三大基本要素之一数据,面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉,目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集,需求集中于头部企业行业知识底座构建,人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增,已成为数据流通最活跃的领域。不过,高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题,目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
- 如何在YashanDB中实现数据分区管理
数据库
在现代数据库系统中,随着数据量的持续增长以及业务需求的不断演变,如何高效、灵活地管理数据成为了重要的技术挑战。数据分区管理作为应对大规模数据存储的有效策略,能够显著提升数据库的性能和可管理性。数据分区技术通过将大型表拆分成smallermanageableunits(即分区),为查询、更新和维护提供了更高效的操作机制。本文将深入探讨如何在YashanDB数据库中实现有效的数据分区管理。分区管理的核
- 工业相机和镜头选型标准
金蝶软件小李
OpenCV与机器视觉Halcon机器视觉C#程序设计语言基础数码相机计算机视觉算法人工智能深度学习
工业相机和镜头选型标准包括以下几点:相机选型标准分辨率:根据目标物的大小和检测精度来确定。分辨率越高,能捕捉到的细节越丰富,但也会增加数据处理量和成本。帧率:根据目标物或相机的运动速度来选择。高帧率相机适用于快速运动物体的捕捉和分析。传感器类型:CCD或CMOS。CCD在成像质量、色彩还原和信噪比方面更具优势,适用于对成像质量要求很高的场景;CMOS图像采集速度快,功耗低,集成度高,制造成本低,适
- Redis——Redis性能优化与技术选型原理
庄小焱
缓存域redis
摘要redis的拥有众多优点,但是的技术有利有弊,所以只有在redis最擅长的场景中才能让redis的作用发挥到最大的作用。同样的redis一样存在很多优化和改进的点。一、Redis的性能测试技术选型,比如测试Memcached和Redis;对比单机Redis和集群Redis的吞吐量;评估不同类型的存储性能,例如集合和有序集合;对比开启持久化和关闭持久化的吞吐量;对比调优和未调优的吞吐量;对比不同
- Redis性能优化:全网最全的一篇
上海第一深情Alan
#精通Redisredis性能优化
硬件CPU选择高性能的多核CPU:Redis是单线程处理请求的,性能取决于单个核心的处理能力。选择高主频(3GHz以上)的CPU能有效提高Redis的单实例性能。然而,多个Redis实例可以并行运行在不同的CPU核心上,因此多核CPU仍然有助于提高整体的吞吐量。避免超线程(Hyper-Threading):在高负载下,超线程技术可能会导致CPU争用和缓存冲突,从而影响性能。在BIOS中禁用超线程,
- 【5.1.6 漫画JUC并发包】
漫画JUC并发包学习目标掌握JUC包核心工具类的原理和使用理解并发编程的底层机制掌握高频面试考察点能够在实际项目中正确使用并发工具故事开始小明:“老王,我在面试中总是被JUC包的问题难住,什么CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore,听起来就头疼!”架构师老王:“哈哈,JUC包确实是Java并发编程的核心,但别担心,我用漫画的方式给你讲解,保证你能轻松掌握!”小
- 如何在YashanDB数据库中实现数据查询优化
数据库
在现代信息技术环境中,数据量的快速增长使得数据库的性能优化成为重要课题。如何提升查询速度,降低资源消耗,成为了数据库管理人员和开发者必须面对的挑战。有效的数据查询优化不仅能提高响应时间,还能显著提升用户体验与系统效率。在YashanDB数据库中,优化数据查询需从多个技术角度进行综合考量与实际应用。利用索引技术优化查询索引是提升数据库查询性能的常用手段。在YashanDB中,主要支持BTree索引、
- 如何确保YashanDB数据库的性能稳定?
数据库
在当今数据量激增的背景下,数据库的性能稳定性成为企业技术架构成功的关键因素之一。数据库面临的挑战包括性能瓶颈、数据一致性问题及并发访问的影响。为了应对这些问题,YashanDB作为一种新兴的数据库管理系统,提供了先进的架构和功能,旨在为高性能和高可用性提供保障。本文将详细探讨确保YashanDB数据库性能稳定性的方法,旨在为数据库管理员、系统架构师及IT技术负责人提供实用建议,实现企业数据处理的高
- 如何设计基于YashanDB数据库的高效查询
数据库
在当今数据驱动的业务环境中,提高数据库查询性能已经成为各类企业面临的重大挑战。随着数据量的快速增长,许多机构遭遇了性能瓶颈、数据一致性问题和查询响应延迟等一系列问题。在这样的背景下,优化数据库架构、提高查询效率迫在眉睫。本文将集中在YashanDB数据库的查询设计上,提供技术分析和操作指导,以帮助开发人员设计高效的查询策略,实现优越的性能。YashanDB的体系架构YashanDB支持多种部署形态
- 深度模型训练,加速数据读取遇到显卡跑不满的问题
不是吧这都有重名
遇到的问题llama人工智能LLMpython
实测在pytorch的dataloader中使用prefetch_factor参数的时候,如果数据在机械硬盘上显卡始终是跑不满的,瓶颈在数据预加载速度上,当数据放在固态硬盘的时候就可以跑满。问题排查过程:一直在跑模型,但是数据量比较大,之前有段时间还是比较头疼显卡跑不满的。后来直接用钞能力,加了内存条,将数据缓存后一次性读到内存中终于可以跑满了,然后后面就一直没管这个了,唯一的缺点就是每次开始训练
- SQLite和MySQL数据库的区别与应用
坚持学习的小菜鸟
数据库
简单来说,SQLITE功能简约,小型化,追求最大磁盘效率;MYSQL功能全面,综合化,追求最大并发效率。如果只是单机上用的,数据量不是很大,需要方便移植或者需要频繁读/写磁盘文件的话,就用SQLite比较合适;如果是要满足多用户同时访问,或者是网站访问量比较大是使用MYSQL比较合适。下面详细介绍两者的区别和应用:SQLiteSQLite是非凡的数据库,他可以进程在使用它的应用中。作为一个自包含、
- 如何解决ubuntu 中DNS无法修改导致无法联网的问题
BTU_YC
linuxubuntuubuntulinux服务器
写在前面:在刚开始遇到这个问题的时候,在网上搜了很多资料,都无法解决DNS总是无法修改,一些文章中提到过,直接修改的/etc/resolv.conf,之后确实能够通过pingwww.baidu.com的方式解决,但是当重启电脑的时候,网络有无法使用了。之前的方法就不提了,直接介绍一下我这解决的方法吧如何解决:先使用这个命令进入编辑页面vim/etc/systemd/resolved.conf输入命
- 两步移动搜索法(2SFCA)python
我在北京coding
pythonpython开发语言
实现两步移动搜索法(Two-StepFloatingCatchmentAreaMethod,2SFCA)是一种广泛应用于地理信息系统(GIS)领域的方法,用于评估设施的空间可达性。以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。准备工作为了实现2SFCA方法,需要准备以下数据集:供给点:表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点:表示潜在使用者的位置及其需求量。距离矩阵:描述供给点与需求点
- RocksDB深度指南:从LSM树原理到时序键优化
涵树_fx
Rust实战架构设计rust后端时序数据库
RocksDB确实很适合这种中等规模的配置数据存储场景,它比文件存储更高效,又比独立数据库更轻量。除此之外,它还具有下面这些优点:支持原子写入操作,避免文件存储可能出现的写入中断问题读操作支持无锁并发,效率非常高支持列式存储,带来了更加丰富的数据管理和查询能力内置压缩功能,可以节省存储空间支持快照功能,方便配置回滚当然,我选择RocksDB的原因是我不希望因为存储配置相关的数据而依赖传统意义上的数
- 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