Matlab 改进区域生长算法提取平面

深入理解AIGC背后的核心算法：GAN、Transformer与Diffusion Models 忘梓. 杂文 AIGC 算法生成对抗网络
深入理解AIGC背后的核心算法：GAN、Transformer与DiffusionModels前言随着人工智能技术的发展，AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）已经不再是科幻电影中的幻想，而成为了现实生活中的一种新兴力量。无论是自动生成文章、绘制图像、生成音乐还是创作视频，AIGC都在各个内容创作领域崭露头角。然而，这些“智能创作”的背后究竟依赖于哪些算法？今天，我们将
R语言的正则表达式编程小筑包罗万象 golang 开发语言后端
R语言中的正则表达式：深度解析与应用引言正则表达式（RegularExpression），简称正则，是一种用于描述字符串模式的工具。在数据科学、文本处理以及数据清理中，正则表达式都是一项不可或缺的技能。而R语言作为一种广泛应用于统计分析和数据科学的编程语言，内置了对正则表达式的强大支持。本文将深入探讨R语言中的正则表达式，包括基本语法、常用函数，以及在实际数据处理中如何应用正则表达式。正则表达式的
哈希算法篇——散落的秘密与精准的归宿，混沌中的秩序之美（上）诚丞成常用算法讲解哈希算法算法
文章目录引言：混沌中的秩序之美第一章：哈希的本质——化繁为简的魔法第二章：经典哈希函数——一座算法的博物馆第三章：哈希表的奇迹——从无序到有序的转变3.1哈希函数的基本实现3.2基本的哈希表实现3.3哈希算法的实际应用小结引言：混沌中的秩序之美在信息科学的星空下，有一种算法宛如一位洞悉混沌的智者，能够以其独特的规则，在无限的可能性中找到秩序。这便是哈希算法（HashingAlgorithm），一个
python分段线性插值_计算方法（3）——分段插值法（附Python程序） weixin_39900206 python分段线性插值
在上一节计算方法(2)——插值法(附Python程序)当中，主要讲了插值法，介绍了龙格现象，并给出了插值法的代码。这一讲主要分段插值中的分段线性插值和分段Hermite插值，并给出分段插值的Python程序。在此之前需要注意一下，n为区间数，n+1为插值节点的个数。分段线性插值分段线性插值，需要两个列表，一个用于存放各点的x坐标，一个用于存放各点的y坐标。因为分段插值的算法需要x坐标按顺序增长，而
配电网的自动化和智能化水平介绍贾贾乾杯配电运检自动化运维能源制造智能硬件笔记科技
一、配电网自动化水平配电自动化系统的建设：配电自动化系统通过集成计算机技术、通信技术和信息技术，实现了对配电网络的实时监测、控制和故障管理。系统能够自动采集配电设备的运行数据，进行远程监控和遥控操作，提高了配电网络的运行效率和可靠性。故障自动处理与恢复：配电自动化系统具备故障自动定位、隔离和恢复供电的能力。当发生故障时，系统能够迅速判断故障位置，自动隔离故障区域，并恢复非故障区域的供电。这不仅减少
ELK Stack学习笔记在线打码学习笔记 redis linux centos es elk
一、ELKStack简介1、Elasticsearch一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene(信息检索的工具jar包)基础上的搜索引擎，使用Java语言编写2、Logstash一个完全开源的工具，可以对日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用。是开源的服务器端数据处理管道，能够从多个来源收集数据、转换数据。并保存到
如何使用 Python 实现简单的算法与数据结构全栈探索者chen python python 算法数据结构开发语言 javascript 数据分析性能优化
如何使用Python实现简单的算法与数据结构算法和数据结构是计算机科学的基础，理解它们不仅有助于解决复杂问题，还能提高编程效率和代码质量。在Python中，由于其简洁和高效的语法，学习和实现算法与数据结构更加轻松。本文将从以下几个方面探讨如何用Python实现常见的数据结构和基本算法，帮助你从基础开始掌握核心概念。一、数据结构1.数组（Array）数组是一种线性数据结构，存储一组相同类型的元素。P
MATLAB 均方根误差MSE、两图像的信噪比SNR、峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM lingllllove 计算机视觉人工智能
今天的作业是求两幅图像的MSE、SNR、PSNR、SSIM.代码如下：clc;closeall;X=imread('q1.tif');%读取图像Y=imread('q2.tif');figure;%展示图像subplot(1,3,1);imshow(X);title('q1');subplot(1,3,2);imshow(Y);title('q2');%使得图像每个像素值为浮点型X=double(
AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型好评笔记 AIGC-视频补档 AIGC 计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab) 大橘科研工作室毕设锂电池方向（MATLAB版）matlab
【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计3.2、数据来源与预处理3.3、特征提取与选择四、模型训练与验证4.1、训练过程4.2、模型验
基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割 python 图像算法打怪图像分割算法 python 开发语言
基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python文章目录基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python1.最小交叉熵阈值分割原理2.基于纵横交叉优化的多阈值分割3.算法结果：4.参考文献：5.Python代码摘要：本文介绍基于最小交叉熵的图像分割，并且应用纵横交叉算法进行阈值寻优。1.最小交叉熵阈值分割原理1993年，Li等人将交叉熵的概念引入到图像处理领域，提出了基于一维灰
设计模式-策略模式夏旭泽设计模式策略模式
背景有各种鸭子，野鸭、北京鸭、玩具鸭，有各个行为，比如飞、叫传统思路创建一个Duck父类，在这个父类中声明鸭子的共同行为与属性，所有鸭子继承自这个父类。问题：继承时，一些子类可能修改父类的大部分行为与属性，会有溢出效应。基本介绍定义一些算法族，分别封装起来，让他们之间可以相互替换。把算法封装成接口，聚合到使用类中把变化的代码从不变的代码中分离出来。用聚合和组合的方式代替继承。将使用层和算法实现层分
路径规划：环境适应性路径规划_（7）.路径规划的不确定性处理 zhubeibei168 机器人（二）机器人计算机视觉机器人导航人工智能数码相机
路径规划的不确定性处理在路径规划中，不确定性是一个常见的问题，尤其是在动态和复杂的环境中。不确定性可以来源于多种因素，包括传感器误差、环境变化、动态障碍物等。处理不确定性是确保路径规划算法在实际应用中能够稳定、可靠运行的关键。本节将详细探讨路径规划中的不确定性处理方法，包括概率模型、鲁棒优化、重规划策略等。1.不确定性的来源在路径规划中，不确定性主要来源于以下几个方面：1.1传感器误差传感器是路径
LeetCode：455.分发饼干 xiaoshiguang3 代码随想录-跟着Carl学算法 leetcode 算法 java
跟着carl学算法，本系列博客仅做个人记录，建议大家都去看carl本人的博客，写的真的很好的！代码随想录假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干j，都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i]，我们可以将这个饼干j分配给孩子i，这个孩子会得到满足。你的目标是满足
day_03_查找算法、排序算法幻影maple 数据结构与算法查找算法排序算法
六算法的概念和评价1基本概念2评定标准3描述方式七常用的查找算法1线性查找算法顺序查找算法1算法流程2算法评价2二分查找算法折半查找算法1算法流程2算法评价八常用的排序算法1冒泡排序算法1算法流程2算法评价2插入排序算法1算法流程2算法评价3选择排序算法1算法流程2算法评价4快速排序算法1算法流程2算法评价六、算法的概念和评价1、基本概念算法就是指对解题方案准确而又完整的描述，是一系列解决问题的清
咱们继续学Java——高级篇第一百九十八篇：之Java 2D中的区域与笔划知识详解一杯年华@编程空间咱们继续学java高级篇 struts spring boot java-ee jetty junit log4j servlet
咱们继续学Java——高级篇第一百九十八篇：之Java2D中的区域与笔划知识详解在Java的学习征程中，每一个知识点都是我们积累经验、提升能力的基石。我写这篇博客的目的，就是希望能与各位一同探索Java编程的奇妙世界，共同在这个领域中取得进步。今天，我们将聚焦于Java2D中的区域和笔划相关知识，深入了解这些概念和操作，相信这会让你在图形绘制方面有更多的技巧和方法。Path2D类的方法介绍java
python实现冒泡排序完整算法_利用python实现冒泡排序算法实例代码 weixin_39610759
利用python实现冒泡排序算法实例代码冒泡排序冒泡排序（英语：BubbleSort）是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。冒泡排序算法的运作如下：1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序
批量作业调度、数据挖掘，这几款应该是今年 “最值得推荐” 的ETL工具了加菲盐008 taskctl Kettle kettle etl 批量作业调度数据挖掘 taskctl
工具传送门：Taskctl商业付费版(付费)TaskctlWeb商业免费版（永久免费）Kettle（开源免费）Datastage(付费)ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。下面给大家介绍一下什么是ETL以及
新星计划Day11【数据结构与算法】排序算法2 京与旧铺 java学习排序算法 java 算法
新星计划Day11【数据结构与算法】排序算法2‍博客主页：京与旧铺的博客主页✨欢迎关注点赞收藏⭐留言✒本文由京与旧铺原创，csdn首发！系列专栏：java学习参考网课：尚硅谷首发时间：2022年5月13日你做三四月的事，八九月就会有答案，一起加油吧如果觉得博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦最后的话，作者是一个新人，在很多方面还做的不好，欢迎大佬指正，一起学习哦，冲冲冲推荐一款模拟面试、刷题
BP神经网络概述及其预测的Python和MATLAB实现追蜻蜓追累了神经网络回归算法深度学习机器学习启发式算法 lstm gru
##一、背景###1.1人工神经网络的起源人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）受生物神经网络的启发，模拟大脑神经元之间的连接和信息处理方式。尽管早在1943年就有学者如McCulloch和Pitts提出了数学模型，但人工神经网络真正被广泛研究是在20世纪80年代。###1.2BP神经网络的兴起反向传播（BackPropagation，简称BP）算法是20世纪80年
【DAY.2】PHP数据结构与算法_排序_冒泡排序我是妖怪_ 天天学习冒泡排序算法 php
思路分析：循环逐个对比，从第一个开始，与下一个数字进行对比，若大于则交换位置，每循环一遍将最大的一个排到最后。（依次比较相邻的元素，两两比较，就可以最终将最大（小）的元素调整到最顶端、次顶端、、、）$arr=array(3,2,5,6,1,8,4,9);functionbubble_sort($arr){$len=count($arr);//判断数组是否为空if($len$arr[$i+1]){$
python转转商超书籍信息爬虫 Python数据分析与机器学习爬虫 python 网络爬虫爬虫
1基本理论1.1概念体系网络爬虫又称网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等，可以按照我们设置的规则自动化爬取网络上的信息，这些规则被称为爬虫算法。是一种自动化程序，用于从互联网上抓取数据。爬虫通过模拟浏览器的行为，访问网页并提取信息。这些信息可以是结构化的数据（如表格数据），也可以是非结构化的文本。爬虫任务的执行流程通常包括发送HTTP请求、解析HTML文档、提取所需数据等步骤。1.2技术体系1请求库:
机器视觉在医疗影像分析中的应用：助力放射科医生精准诊断人工智能专属驿站大数据人工智能计算机视觉
在现代医疗领域，影像学检查如X光、CT扫描和MRI等是诊断疾病的重要手段。随着技术的不断发展，机器视觉算法在医疗影像分析中的应用日益广泛，为放射科医生提供了强大的辅助工具，极大地提高了诊断的准确性和效率。本文将探讨机器视觉在医疗影像分析中的具体应用及其对医疗诊断带来的变革。一、机器视觉算法简介机器视觉是一种模拟人类视觉的科学技术，通过图像处理、模式识别和计算机视觉等技术，使计算机能够“看”懂图像中
Day_1 数据结构与算法&LeetCode入门及攻略 Finger-Von-Frings c++leetcode
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使用 RunnableParallel 并行执行步骤的实践指南 GEAWfaacc 服务器 linux 运维 python
在现代软件开发中，优化计算效率是非常关键的任务。尤其在涉及大规模数据处理或复杂计算时，并行执行成为提高性能的重要手段。LangChain提供了RunnableParallel工具，能够方便地将多个计算过程并行化执行。本文将通过实例代码，深入解析如何利用RunnableParallel实现计算过程的并行化。技术背景介绍RunnableParallel是一个强大的工具，可以将多个可运行的任务（即Run
matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python matlabgoodboy 深度学习 matlab 图像处理
1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装，请运行以下命令：bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集，每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya
Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等小艳加油大气科学 python 人工智能气象机器学习
目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Py
【数据集】全球预报系统GFS概述：数据下载及处理 WW、forever 数据集 GFS
【数据集】全球预报系统GFS概述：数据下载及处理GFSweatherdata数据下载NOAANOMADSNOAA数据处理基于Python完成数据重命名参考GFSweatherdata全球预报系统GFS（GlobalForecastSystem）是美国国家海洋和大气管理局（NOAA）开发和运行的数值天气预报模型。它是一个全球性的大气模式，提供中长期天气预报。以下是一些关键点：全球覆盖：GFS提供全球
RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题 Limiiiing RT-DETR改进专栏人工智能计算机视觉深度学习 RT-DETR
一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路，通过创新性的结构设计，在维持合理计算复杂度的基础上，巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息，实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。将其应用于RT-DETR的改进过程中，能够使模型着重聚焦于目标物体的边界区域，降低背景及其他无关信息的影响，强化目标物体的
二分(C++) 数的范围三次方根你干码，哎哟算法 c++排序算法
二分通常指的是二分查找（BinarySearch），它是一种高效的查找算法，用于在有序数组中查找某一特定元素的位置。二分查找的思路是：每次取中间位置的元素与目标值进行比较。如果中间位置的元素正好等于目标值，则查找成功。如果中间位置的元素大于目标值，则在数组的左半部分继续查找。如果中间位置的元素小于目标值，则在数组的右半部分继续查找。重复上述过程，直到找到目标值或查找范围为空。一.数的范围题目给定一
LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind java LeetCode 题解 Algorithm Math
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$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScript jsonp jquery Ajax json
url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和 delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVM JConsole Webphere
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 JavaScript array prototype
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 UIWebView https Objective-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 oracle sql 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 olap BI
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 html Flex Flash
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 PHP android html5
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
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Matlab 改进区域生长算法提取平面

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一、简介

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