- 初识linux
贩卖纯净水.
Linuxlinux
Linux从哪里来?(东土大唐)它是怎么发展的?(一个筋斗云翻身)历史沿革我是程序猿,你是运动员,我们都有缘。作为一个码农,有一些计算机界的“常识”是需要了解的。计算机是在什么时候诞生的呢?又是在一个怎样的背景下,计算机诞生了呢?计算机的发明其实早期的计算机是为了给军事提供支持才被发明出来的,被用于计算导弹弹道轨迹。在美苏冷战时期,军备竞赛转变为科技竞赛,计算机于对抗中产生,首先应用于军事。计算机
- 基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化
神经网络15044
深度学习算法仿真模型生成对抗网络学习人工智能
复现论文:基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化我将使用Python复现这篇关于使用生成对抗网络(GAN)增强主动学习来优化超高温陶瓷(UHTC)硬度的研究论文。以下是完整的实现代码和解释。1.环境准备和数据加载首先,我们需要准备必要的Python库并加载数据。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimpor
- 虽败犹胜
依way
人生这么长,你总会遇到一个人,让你弃械投降,虽败犹胜。你是那个我遇到的人,而我不是你的遇见。所以,我只能隔着屏幕光明正大地悄悄喜欢你。天地之间,常感自己的渺小和无助,想勇敢一次,却害怕连朋友都不是。我害怕。但你让我放下所有对抗世界的箭戟,拥抱了世界。谢谢你。图片发自App
- 我相信自己会更好
送你一片海_1e33
我现在是一名抑郁症患者,因为经历了感情的曲折和对生活的失望和迷茫,半年时间内,活生生把自己折磨成了现在这个模样,现在在积极吃药,积极对抗者这个病,也许只是我没有病,只是心态还没有调整过来,我现在这个状况和我自己原有的原生家庭也脱离不了干系,虽然睡眠没有以前好,但是8个小时也足够了,早起,好好吃个早餐,隔三差五去健身,也算是一个好的开始了,对于未来我依旧迷茫,科学家曾经说过,其实没有从前,现在和未来
- 听歌学婚姻之道:对抗婚姻不幸的根本办法,藏在了许飞的这首歌里
李弯湾
文|李弯湾;“听歌学夫妻之道第一期”。我喜欢听歌——当然,相信每个人都喜欢。很多歌,除了诸如旋律、节奏、编曲等等这些音乐方面的东西吸引人之外,它的歌词,也是很讲究的。从个人角度而言,我认为华语乐坛歌词写得好、而又紧扣生活、并反映一定现实的的创作者,比如黄家驹、林夕、黄伟文、李宗盛、李焯雄、姚若龙、汪峰、许巍等等——他们这些人的词,虽然风格不同,但都在写生活,但又上升到了生命的高度。抛开厚古薄今的偏
- 2022-09-17
元素瑜伽若涵
今晚早睡我要用优质的睡眠来对抗感冒君……感恩宇宙赐予我的无限能量❤️感恩我最最亲爱的爸爸妈妈❤️感恩所有的小姐姐❤️感恩小伙伴的相扶相持❤️感恩依旧美好的自己❤️目标打卡200W200W200W200W200W200W200W200W200W200W200W200W
- RocketMQ 基础教程-应用篇-死信队列
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作者简介:大家好,我是smart哥,前中兴通讯、美团架构师,现某互联网公司CTO联系qq:184480602,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖,挖的越深,基础越扎实!阶段1、深入多线程阶段2、深入多线程设计模式阶段3、深入juc源码解析阶段4、深入jdk其余源码解析
- Python 爬虫实战:视频平台播放量实时监控(含反爬对抗与数据趋势预测)
西攻城狮北
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一、引言在数字内容蓬勃发展的当下,视频平台的播放量数据已成为内容创作者、营销人员以及行业分析师手中极为关键的情报资源。它不仅能够实时反映内容的受欢迎程度,更能在竞争分析、营销策略制定以及内容优化等方面发挥不可估量的作用。然而,视频平台为了保护自身数据和用户隐私,往往会设置一系列反爬虫机制,对数据爬取行为进行限制。这就向我们发起了挑战:如何巧妙地突破这些限制,同时精准地捕捉并预测播放量的动态变化趋势
- android沙箱逃逸漏洞,【技术分享】沙盒逃逸技术详解(一)
weixin_40004051
android沙箱逃逸漏洞
预估稿费:170RMB投稿方式:发送邮件至linwei#360.cn,或登陆网页版在线投稿写在前面的话在过去的十多年里,针对恶意软件沙盒逃逸技术的分析已经成为了对抗高级持续性威胁的银弹,虽然这种技术变得越来越热门,但是恶意软件的开发者们似乎也找到了一种基于静态分析的方法(例如加密、混淆处理和反逆向保护等技术)来躲避传统反病毒安全工具的检测。因此,针对恶意软件沙盒逃逸技术的分析与研究已经成为了我们抵
- 【osgEarth】在osgEarth中实现的一些模型效果:雷达波、通信链路、爆炸、尾焰、轨迹、文字标牌等
bailang_zhizun
OSGosgEarthQTqtc++
学习osgEarth也有一段时间了,记录一下最近一段时间的学习成果。主要是在osgEarth三维场景中实现了一些模型效果,部分模型参考借鉴了西安恒歌的一些显示效果(当然是不能和他们比的doge),期间也从杨总(freesouths)的一些资料、文章中学到了很多,在此也感谢杨总他们的无私奉献。1、简单的仿真小场景简单的仿真小场景,感兴趣的可以看看。基于osgEarth制作的一个简单的飞机对抗仿真小场
- SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集人工智能生成对抗网络计算机视觉深度学习神经网络算法
简介简介:该论文针对传统GANs中鉴别器采用硬边际分类导致的误分类问题,提出了基于Siameseprojection网络的SPGAN方法。主要创新点包括:(1)设计Siameseprojection网络来测量特征相似性;(2)提出相似特征对抗学习框架,将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数;(3)通过相似特征对抗学习,鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性,生成器能合成包含更多真实图像特征
- 网络安全核心技术解析:权限提升(Privilege Escalation)攻防全景
引言在网络安全攻防对抗中,权限提升(PrivilegeEscalation)是攻击链条中关键的「破局点」。攻击者通过突破系统权限壁垒,往往能以有限权限为跳板,最终掌控整个系统控制权。本文将从攻击原理、技术路径、实战案例到防御体系,全方位解析这一网络空间的「钥匙窃取」艺术。一、权限提升的本质与分类1.1核心定义权限提升指攻击者通过技术手段,将当前运行进程或用户的权限等级突破系统预设的访问控制机制,获
- 标题:2025传统制造业护网实战指南:从合规防御到智能免疫的体系化进阶
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引言2025年,随着《工业互联网企业网络安全》三项国家标准全面实施,护网行动已从“合规检查”升级为“能力对抗”。传统制造业在数字化转型浪潮中,面临设备老旧、人才短缺、供应链风险激增等挑战,41.5%的企业计划年内增加安全预算。本文将结合新规要求与行业最佳实践,深度解析传统制造业如何构建“技术-管理-运营”三位一体的护网防御体系。一、传统制造业的护网困境:三大核心矛盾1.设备老旧化vs安全新标准历史
- 【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
1989
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本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐(可大幅加速训练)前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN?GAN就像
- 黑客攻防演练之:红队攻击の常见战术及案例
黑客飓风
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HVV和HW最近大家看到的比较多,一般指的攻防演练。“攻防演练”通常是指在网络安全领域中,通过模拟攻击和防御的对抗过程,来检验和提升系统安全性、人员技能水平以及应对突发事件能力的一种实践性活动。什么是红队攻防演练,也常被称为“网络安全攻防演练”或“红蓝对抗演练”,是一种通过模拟网络攻击和防御过程,来评估和提升网络安全防护能力的实践活动。它广泛应用于网络安全领域,以及军事、企业、政府机构等多个行业,
- 三星半导体重大改变,启动价格战!
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在半导体这个拼技术、拼资金、拼时间的赛道上,三星最近做出了一个颇为务实的决定——不再一味追求最先进的工艺,而是把重心转向4-7nm这个"甜蜜区间",用30%的价格优势来对抗台积电的技术领先。三星之前的路线很激进,想要在1.4nm工艺上超越台积电,抢占技术制高点。但现实给了它一记重锤——与英伟达和高通的初步合作评估结果不尽人意,3nm以下工艺虽然良率达到了40%,但大客户的订单却迟迟拿不到手。于是三
- AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践
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AI原生应用开发AIGCAI作画ai
AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践关键词:AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。我们将从技术原理、算法实现到实际案例,全面解析AI如何赋能传统数字雕塑创作流程。文章首先介绍AIGC在艺术创作中的背景和发展现状,然后详细讲解核心算法原理和数学模型,接着通过实际项目案例展示AI作画
- AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革
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AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革关键词:AIGC、空间智能、服装设计、数字孪生、生成式AI、3D人体建模、智能设计系统摘要:本文深入探讨AIGC(人工智能生成内容)与空间智能技术在服装设计领域的融合创新,揭示其如何通过三维人体建模、场景模拟、智能生成算法重构传统设计流程。从技术原理层解析空间智能的核心模块,结合生成对抗网络(GAN)、Transformer模型等前沿算法,展示从创意生成到
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)
盼小辉丶
生成对抗网络神经网络深度学习生成式人工智能pytorch
生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一,能够生成逼真的图像、音频甚至文本。然而,传统的G
- Python训练营打卡 Day53
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python自学打卡python开发语言
对抗生成网络知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象对抗生成网络(GAN)知识点回顾对抗生成网络的思想思想:就像在餐厅中,有一个厨师(生成器)负责制作假菜,一个评论家(判别器)负责区分真菜和假菜。厨师的目标是制作出评论家无法区分的假菜,而评论家的目标是找
- 攻防对抗的工作原理和架构
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!**攻防对抗(CyberKillChainDefense)**是网络安全领域的动态博弈过程,攻击方通过**入侵链**突破防御,防御方则构建**纵深的检测响应体系**进行拦截反制。其本质是**攻击成本与防御效能的持续对抗升级**。以下从工作原理到架构的深度解析:---###一、攻防对抗核心工作原理####**攻击链(CyberKillChain)vs防御链(De
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嵌入式硬件
近期印巴冲突再度升级,这场自1971年以来最严重的军事对抗在2025年5月全面爆发,印度与巴基斯坦在克什米尔地区展开激烈交火。这场冲突不仅搅动南亚地缘格局,更意外成为中国高科技装备的实战检验场——中国援巴战机搭载的新型雷达系统凭借卓越性能,使导弹精准度与射程大幅提升,令印度空军措手不及。在此背景下,雷达系统的供电稳定性成为决定战场胜负的关键要素。作为雷达系统的"动力心脏",电源管理模块的性能直接影
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Unity、UnrealEngine等10款主流游戏开发软件的安全防护机制,揭示其对抗DDoS攻击、数据泄露等网络威胁的核心能力。基于NIST网络安全框架与OWASP标准,构建覆盖开发环境安全、实时通信加密、云服务防护的三维评估体系,为游戏开发者提供兼顾功能与安全的技术选型指南。游戏开发环境的安全基线构建开发工具链的完整性验证是安全基线的第一道防线。Unity的PackageManager采用SH
- 深度探索:机器学习中的 条件生成对抗网络(Conditional GAN, CGAN)算法原理及其应用
目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点:缺点:6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)作为一种深度学习框架,在无监督学习领域展现出强大的能力,特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而,原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
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PyTorch实战(13)——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1数据加载与处理3.2模型构建3.3模型训练小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)模型训练过程通常会面临一些问题,如模式崩溃(生
- AI绘画与时尚设计:用AI创造前卫服装设计
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AI绘画与时尚设计:用AI创造前卫服装设计关键词:AI绘画、时尚设计、生成对抗网络、创意辅助、服装设计流程、风格迁移、3D服装建模摘要:本文将探讨AI如何革新时尚设计领域,从创意构思到成品展示的全流程。我们将了解AI绘画技术在服装设计中的应用原理,分析实际案例,并展望这一技术对未来时尚产业的影响。文章将用通俗易懂的方式解释复杂的技术概念,帮助读者理解AI如何成为设计师的"数字创意伙伴"。背景介绍目
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- 第G1周:生成对抗网络(GAN)入门
本文为365天深度学习训练营原作者:K同学啊基础任务:1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码,并跑通代码进阶任务:调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是近年来深度学习领域的一个热点方向。GAN并不指代某一个具体的神经网络,而是指一类基于博弈思想而设计的神经网络。GAN由两个分别被称
- 对抗同质化竞争的差异化突围方案
在产品同质化严重的市场环境下,商家想要脱颖而出愈发困难。推客系统为商家提供了差异化竞争的有效策略,助力商家打破僵局。系统支持商家打造个性化的推广体系,通过定制专属的推客激励政策,吸引具备特殊资源和能力的推客加入。例如,一家主打国潮风格的服饰商家,针对汉服爱好者社群群主、国风博主等推客,推出“国潮推广勋章计划”,推客累计推广达到一定销售额,不仅能获得高额佣金,还可解锁限量版国潮周边礼品、参与品牌新品
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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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
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发