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c++设计模式单例模式
设计模式(DesignPattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式的主要目的是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、提高代码的可靠性。设计模式一般包含模式名称、问题、目的、解决方案、效果等基本要素。设计模式根据目的(即模式是用来做什么的)可以分为三大类:创建型模式、结构型模式和行为型模式。下面分别给出几个常见的设计模式例子,包括单例模式、工厂模
- Open WebUI – 本地化部署大模型仿照 ChatGPT用户界面
m0_74824845
chatgptui
OpenWebUI介绍:OpenWebUI是一个仿照ChatGPT界面,为本地大语言模型提供图形化界面的开源项目,可以非常方便的调试、调用本地模型。你能用它连接你在本地的大语言模型(包括Ollama和OpenAI兼容的API),也支持远程服务器。Docker部署简单,功能非常丰富,包括代码高亮、数学公式、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、下载模型、聊天记录、语音支持等。官网地址:ht
- 微信小程序中使用wx.getLocation获取实时经纬度,并使用经纬度获取当前定位信息
學习?學个屁
微信小程序小程序前端javascript
需在微信公众平台申请wx.getLocation接口,否则上线不可使用,申请需将图片/录屏资料准备齐全,需有配送/打车类的含地图实时绘制路线的功能通过率才大,其他简单文字展示信息不易通过。官方文档:位置/wx.getLocation;需在app.json文件内进行声明:"requiredPrivateInfos":["getLocation","chooseLocation","chooseAdd
- 视频剪辑行业的现状与进阶之路:一个双视角分析
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视频剪辑行业的现状与进阶之路:一个双视角分析一、现状解析商业角度分析成本控制培训需要投入时间和人力成本快节奏的市场环境要求快速产出人员流动性大,培训投入可能无法获得长期回报市场需求大量内容需要快速产出标准化的剪辑模板更容易管理追求效率大于创新风险规避现成模板降低出错风险统一风格便于品控减少个人风格带来的不确定性剪辑师角度分析职业发展受限难以系统学习完整工作流程创意空间被压缩技能提升遇到瓶颈技能断层
- 使用DeepEval进行LLM的单元测试
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在构建大语言模型(LLM)时,测试是确保模型行为和性能的关键步骤。ConfidentAI推出的DeepEval提供了一套完整的工具包,帮助开发者进行LLM的单元测试和集成测试。结合这些功能,你可以快速迭代,创建更健壮的语言模型。技术背景介绍DeepEval是ConfidentAI开发的一个包,用于语言模型的单元测试和集成测试。它的目标是让开发者能够通过合成数据创建、测试和优化模型,从而实现更高效的
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
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摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- Netty源码—2.Reactor线程模型二
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Netty应用与源码NettyReactor线程模型
大纲1.关于NioEventLoop的问题整理2.理解Reactor线程模型主要分三部分3.NioEventLoop的创建4.NioEventLoop的启动4.NioEventLoop的启动(1)启动NioEventLoop的两大入口(2)判断当前线程是否是NioEventLoop线程(3)创建一个线程并启动(4)NioEventLoop的启动总结(1)启动NioEventLoop的两大入口入口一
- DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析:架构、方法与应用全解析
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1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型,其核心架构设计包含以下创新:专家混合架构(MoE)采用6710亿参数的混合专家架构(MoE),每个推理过程仅激活370亿参数,实现计算效率与资源利用率的突破性提升。Transformer框架增强基于改进型Transformer架构,结合多头注意力机制(MLA)与动态权重分配技术,优化了长程依
- AI学习教程DeepSeek使用教程合集 免费下载
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1.DeepSeek本地部署2.Deepseek搭建个人知识库3.DeepSeek提示词详解4.Deepseek使用技巧大全5.DeepSeek提示词大全6.DeepSeek保姆级新手教程7.DeepSeek各类应用8.Deepseek写小说9.DeepSeekV3部署教程10.DeepseekwordExcel11.Deepseek科研论文12.Deepseek开发游戏13.大模型通用一-A1指
- 技术革命、需求升级与商业生态迭代——基于开源AI大模型与智能商业范式的创新研究
说私域
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摘要:本文以技术哲学与商业生态系统理论为分析框架,通过质性研究与案例分析法,系统阐释第三次与第四次科技革命如何通过技术范式创新引发用户需求跃迁,进而驱动商业生态系统的结构性变革。研究聚焦开源AI大模型、AI智能名片、S2B2C商城及小程序源码等前沿技术工具,解构其如何重构"技术赋权-需求进化-商业物种爆发"的价值传导链条。研究发现:技术革命通过创造新需求空间、重构价值网络拓扑结构、降低创新参与门槛
- 分享12个国内AI对话聊天的免费网站(含DeepSeek大模型)
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在人工智能领域,基于对话的语言模型已成为当前研究的热点,其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具,本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台,为用户提供实用参考。1、腾讯元宝地址:https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型,拥有超千亿参数规模,预
- 面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景)
烈焰猩猩
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‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.(我们学的函数,类,都是封装的体现).封装的格式__属性名__属性名()封装的好处和弊端好处提高代码的安全性.由私有化来保证提高代码的的复用性.由函数来保证弊端代码量增加了.因为私有的内容外界想访问,必须提供公共的访问方式,代码量就增加了.封装的案例案例需
- 普通人学习AI应该如何入手?2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料,适合新手小白!
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引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而,对于许多没有编程背景或数学基础的人来说,进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上,通过合理的规划和适当的学习资源,任何人都可以逐步掌握AI的核心知识,并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图,并附带一套完整的自学资料,帮助您从零基础起步,顺利开启AI学习之旅
- 不会用AI大模型的程序员,5年后必将被淘汰?真相远比你想的更残酷!
小城哇哇
人工智能语言模型AI大模型DeepSeekOpenAIagi程序员
前言在技术飞速发展的今天,AI大模型已经成为程序员技能库中的“标配”。如果你还认为AI只是“锦上添花”的工具,那么5年后,你可能真的会被时代无情淘汰。这不是危言耸听,而是技术变革的必然趋势。AI大模型:程序员的“效率革命”AI大模型如DeepSeek等工具,正在彻底改变程序员的开发模式。它们不仅能自动生成代码、优化算法,还能快速解决复杂的技术问题。过去需要几天甚至几周才能完成的任务,现在可能只需要
- 知识蒸馏:让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术
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引言:当AI模型需要"减肥"在人工智能领域,一个有趣的悖论正在上演:大模型的参数规模每年以10倍速度增长,而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行,但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏(KnowledgeDistillation),它就像给AI模型进行"脑外科手术",将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
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初识PythonPython是一种解释型语言Python使用缩进对齐组织代码执行,所以没有缩进的代码,都会在载入时自动执行数据类型:整形int无限大浮点型float小数复数complex由实数和虚数组成Python中有6个标准的数据类型:Number(数字)String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Sets(集合)Dictionart(字典)其中不可变得数据:Number(数字)St
- 解析稳定率达99.99%!合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”
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随着大模型在社会应用中逐渐普及,人们在享受便利的同时,也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素,近期,上海合合信息科技股份有限公司(简称“合合信息”)TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线,基于领先的智能文档处理技术,对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理,从数据源头降低大模型“幻觉”风险,让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
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第二篇下:实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好,我是明聪,98年逆袭的大模型研发工程师,前Java转型幸存者,湖北荆州人,毕业武汉某职校。学习心得:突出“普通人破局”的真实挣扎深夜破防:我也想过放弃1:学RAG时,连续3天卡在向量数据库检索效果,甚至想“回去干Java算了”。直到发现LangChain-Chatchat开源项目,直接套用现成框架,才重拾信心。2:第一次面试被质疑“半路出
- C/C++学习路线概述
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根据如下视频和文章总结:想做C语言/C++开发?这些才是你该学的东西!C语言/C++直通企业级开发的详细学习路线节选:肝了半个月,我整理出了这篇嵌入式开发学习学习路线+知识点梳理目录1C/C++学习概述1.1C语言的基础知识1.2C++的基础知识2C/C++编程学习四大件2.1数据结构和算法2.2操作系统2.3计算机网络2.3.1计算机网络分层2.3.2典型协议(以TCP/IP四层模型举例)2.4
- GitHub霸榜神器!NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式
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《向量数据库指南》《实战AI智能体》机器学习RAGAI智能体人工智能ManusdeepseekNextChat
一、项目概况与生态定位NextChat(原ChatGPT-Next-Web)是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目,定位为"轻量级AI助手终端",支持DeepSeek、Claude、GPT-4、Gemini等20+主流大模型。其核心价值在于以5MB超小客户端实现跨平台(Windows/Mac/Linux/iOS/Android)无缝衔接,同时提供云端一键部署方案,成为个人用户与企业私有
- nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app
*goliter *
web开发学习人工智能
AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码:https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统。该平台提供了简易的对话界面,支持上传文件进行知识库的构建,让用户在与大语言模型进行问答时给与大模型知识库内的相关内容。主要功能上传文件构建属于自己的知识库支持doc,t
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
qq_37836323
人工智能语言模型自然语言处理python
随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- [NOIP2011 提高组] 铺地毯
Nerous_
刷题之路算法c++数据结构
题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有nnn张地毯,编号从111到nnn。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设,后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后,组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意:在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2n+
- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
Nerous_
深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
- 数据结构、图论---数组模拟单链表 邻接表
wow_awsl_qwq
数据结构数据结构图论链表
数组模拟链表或者所谓的邻接表,实际上都是静态链表,以数组下标模拟模拟内存地址,使得可以一开始就给数组分配好连续的一大片空间,而使用中的“内存分配”实际上就是变成了简单的idx++比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗,并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现,达到动态内存分配的效果,其实就是类似于指针链表,不过使用方式也比较简单直观比如图论模型:
- 进制转换(2互转8/16)(1293. 二进制转换八进制、1294. 二进制转十六进制、1359. 八进制转换二进制、1306. 十六进制转二进制、1295. 十六进制转换)
是帅帅的少年
东方博宜OJ题库解析c++
题单地址:题单中心-东方博宜OJ2进制转换8/16进制使用方法是分组法:因为3位2进制数最大是7,4位2进制最大是15,分别满足8进制与16进制的性质,所以3位2进制数=1位8进制数;4位2进制数=1位16进制数。8/16进制转换2进制使用方法是展开法:上面提到3位2进制数=1位8进制数;4位2进制数=1位16进制数,所以每1位的8/16进制数都可以展开为对应的2进制位数。1293.二进制转换八进
- 时间序列分析的军火库:AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts 和 FancyTS解析
赛卡
大数据人工智能深度学习python概率论数学建模
引言:时间序列分析的现代挑战时间序列分析在多个领域中扮演着关键角色,包括工程、金融、气象、工业预测等。随着开源工具的快速发展,开发者可以通过多种库快速实现时间序列预测与分析。本文将对AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts和FancyTS六大主流库进行详细解析,并提供代码示例,帮助你根据实际需求选择最佳工具。核心库技术解析与场景化实践1.AutoTS:自动化时间序列预测技术亮
- 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)
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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
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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。
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- 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