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数据库
随着生成式人工智能(GenerativeAI)的崛起,从图像生成、自然语言处理到个性化推荐系统,生成式AI技术正迅速改变着各行各业的面貌。而在这场变革背后,数据的管理和治理显得尤为重要。对于企业来说,数据不仅是基础资源,更是构建AI应用和增强业务能力的关键。ApacheGravitino(incubating)与Databend作为数据领域两个知名的开源项目,正通过各自的创新技术和实践,为数据管理
- 大模型密度定律:AI代码生成器将迎来爆发式增长?
前端
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,尤其是在代码生成领域,涌现出许多强大的AI代码生成器。清华大学刘知远团队近期提出的“大模型密度定律”,为我们理解AI技术的发展速度提供了新的视角,也预示着AI代码生成技术的未来发展趋势。该定律指出,模型能力密度每3.3个月翻倍,这将如何改变我们对AI发展的认知,并对AI代码生成器产生怎样的影响呢?让我们深入探讨。大模型密度定律:能力密度与指数级增长“大模型密度
- Python语法总结
彧侠
脚本处理Python
Python作为一种解释型的脚本语言,无论从自动化运维、大数据处理还是人工智能都得到了广泛的应用,而且它好理解、易学习、上手快的特点也使它成为了当下最火热的开发语言之一。下面就对Python语言中的各种语法做一个总结,以备后用数据类型一、整数二、浮点数三、字符串四、布尔值五、空值print语句注释什么是变量比如:定义字符串raw字符串与多行字符串Unicode字符串字符串还有一个编码问题。整数和浮
- python+ollama本地大模型批量识别PDF,总结摘要以及关键词并输出EXCEL。
月野难浔丶
pythonpdf开发语言
现在市场上有很多PDF文件的识别,转化,等等。有些业务可能需要总结摘要和关键词等等一系列的操作。然而随着AI的兴起,本地大模型的部署,这些成为一种很方便的方法,接下来我将为各位介绍我所使用的方法。本篇文章旨在自动化处理PDF文档,提取并清理文本数据,然后使用一种大型模型生成摘要和关键词。最后,处理结果会被整理并输出到Excel文件中,便于后续分析和查看。人工智能(AI)是一种模拟人类智能的科技,它
- 多Agent框架之-CrewAI-人工智能代理团队的未来
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CrewAI-aroleplayingAIAgentsgit地址:https://github.com/joaomdmoura/crewai#why-crewailangchain地址:CrewAIUnleashed:FutureofAIAgentTeamsAgent具有与另一个Agent联系的能力,以委派工作或提出问题。任务可以使用特定的代理工具覆盖,这些工具应该被使用,同时还可以指定特定的代理
- 机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型
XianxinMao
机器人
标题:机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型文章信息摘要:机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变,这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功,基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而,这一转变面临两大关键挑战:机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集,以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
- AI写代码工具Claude:惊悚小说创作的意外热潮与全球用户偏好差异
前端
近年来,人工智能在各个领域的应用日新月异,其中AI代码生成器的兴起更是为开发者带来了前所未有的效率提升。Anthropic最近发布的一份Claude使用报告,基于百万级用户数据,揭示了这款强大的AI模型的广泛应用,以及不同语言用户对其偏好差异的惊人发现。报告的核心发现之一,便是中文用户对使用Claude创作惊悚小说的强烈偏好,这一现象引发了广泛关注。这篇文章将深入探讨这一现象背后的原因,并对比分析
- 《人工智能新质生产力:GDP增长的未来引擎,究竟能贡献多少?》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,人工智能作为新质生产力的代表,正以前所未有的态势冲击着全球经济格局,其对GDP增长的贡献率备受关注。从全球视角来看,诸多研究和专家观点都对人工智能的经济贡献给出了积极预测。普华永道曾在2017年发布报告指出,到2030年,人工智能的发展将带动全球GDP增长14%,相当于15.7万亿美元。莫干山研究院学术委员会主任朱嘉明认为,当前人工智能对全球GDP的平均影响约为0.1%,
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- 【Python】已完美解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re
屿小夏
python开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 基于Python的三种主流网络爬虫技术
吃肉肉335
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一、网络爬虫是什么网络爬虫,通常也被称为网络蜘蛛或网络机器人,是一种按照一定方法,获取网络各种信息的自动化脚本程序,也可以将其理解为一个在互联网上自动提取网页信息并进行解析抓取的程序。网络爬虫的功能不仅局限于复制网页内容、下载音视频文件,更包括自动化执行行为链以及模拟用户登录等复杂操作。在当前大数据背景下,无论是人工智能应用还是数据分析工作,均依赖于海量的数据支持。如果仅依赖人工采集这一种方式,不
- 下载马斯克Grok-1模型的实战代码
herosunly
大模型grok-1下载模型实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 吴恩达深度学习笔记(七)——机器学习策略
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一、正交化通俗的理解就是:要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里,以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率(precision):在分类器中标记为猫的例子中,有多少是真的猫召回率(recall):对于所有的真猫图片,你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标,就很难去选择一个更好的分类器,如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法,也即F1分数,定义如下
- 商汤善惠获金沙江创投领投A轮融资,聚焦零售AI业务
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1月20日,商汤善惠宣布完成A轮融资,本轮融资由金沙江创投数千万元领投,微木资本、嘉实基金和金弘基金等知名资管平台和产业资本数千万元跟投,鞍羽资本担任长期财务顾问。此次融资将重点投向零售AI算法研发创新、海外市场拓展战略方向,助力公司全球化布局迈入新阶段。商汤善惠脱胎于全球领先的AI人工智能软件公司商汤集团,聚焦零售领域的商品识别算法与智能运营提效算法,目前,公司已推出引领行业的新一代无人零售智能
- 科技赋能,商贸物流新速度 —— 智慧供应链商城加速企业成长
呆码科技
科技
科技赋能,商贸物流新速度——智慧供应链商城加速企业成长随着科技的飞速发展,AI(人工智能)、大数据、物联网等先进技术正深刻重塑着商贸物流行业,推动其向更高效、更智能、更环保的方向迈进。这些技术的应用不仅提升了物流效率,降低了运营成本,还增强了供应链的透明度和可控性,为商贸物流行业带来了前所未有的变革。智慧供应链商城是一个集成了AI、大数据、物联网等先进技术的综合服务平台,旨在通过科技手段提升物流效
- 数据挖掘:定义、挑战与应用
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一、数据挖掘的定义(一)概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多学科的理论和方法,旨在通过对数据的深入分析和处理,发现有价值的模式、关联、趋势等,从而为决策提供支持。(二)与相关概念的区别与联系数据库管理:数据库管理侧重于数据的存储、组织、检索和维护
- lisp不是函授型语言_LISP语言
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lisp不是函授型语言
[拼音]:LISPyuyan[外文]:LISP为非数值符号运算而设计的表处理语言。LISP是英文LISTPROCESSING(表处理)的缩写。LISP语言是1960年J.麦卡锡在递归函数论基础上首先设计出来的。LISP语言的形式化程度高,表达力强,适合于描述各种知识和编写问题求解的程序,因此一直是用来研究人工智能的一种基本语言。自然语言中词可以认为是能单独用来构成句子的最小单元,由词可以构成词组,
- lisp语言与python_Lisp 语言优点那么多,为什么国内很少运用?
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为什么Lisp没有流行起来本文探讨的是为什么Lisp语言不再被广泛使用的。很久以前,这种语言站在计算机科学研究的前沿,特别是人工智能的研究方面。现在,它很少被用到,这一切并不是因为古老,类似古老的语言却被广泛应用.其他类似的古老的语言有FORTRAN,COBOL,LISP,BASIC,和ALGOL家族,这些语言的唯一不同之处在于,他们为谁设计,FORTRAN是为科学家和工程师设计的,他们在计算机上
- 探索ChatLiteLLM与Langchain的集成应用
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在现代AI应用开发中,简化调用多种语言模型的过程显得尤为重要。ChatLiteLLM库应运而生,它为开发者提供了调用如Anthropic、Azure、Huggingface、Replicate等模型的简便方法。这篇文章将带你深入了解如何使用Langchain与LiteLLMI/O库协同工作,实现高效的语言模型交互。1.技术背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,多种语言模型应用于不同场景。集成这些模型
- 使用Google Vertex AI Search进行企业级高级搜索
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技术背景介绍GoogleVertexAISearch(前称为EnterpriseSearchonGenerativeAIAppBuilder)是GoogleCloud提供的VertexAI机器学习平台的一部分。VertexAISearch允许组织快速建立由生成式AI驱动的搜索引擎,为客户和员工提供服务。它基于各种GoogleSearch技术,包括语义搜索,通过使用自然语言处理和机器学习技术来推断内
- 国内优秀的FPGA设计公司主要分布在哪些城市?
博览鸿蒙
FPGAfpga开发
近年来,国内FPGA行业发展迅速,随着5G通信、人工智能、大数据等新兴技术的崛起,FPGA设计企业的需求也迎来了爆发式增长。很多技术人才在求职时都会考虑城市的行业分布和发展潜力。因此,国内优秀的FPGA设计公司主要分布在哪些城市?以下将对国内FPGA企业集中的城市进行梳理。北京北京在我国FPGA产业发展中有着重要地位,尤其在设计和应用领域有较大优势,形成了完整的研发和产业生态。目前,北京主要的产业
- 在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例
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在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例技术背景介绍EverlyAI是一个强大的云平台,允许你在云中大规模运行机器学习模型。它还提供了对多种大型语言模型(LLM)的API访问。在这篇文章中,我们将展示如何使用EverlyAI的API来调用LLAMA模型。通过这种方式,你可以在云端轻松地运行和测试你的语言模型。核心原理解析LLAMA模型是一个强大的变压器模型,它具有数十亿个参数,能够处
- 聚焦全球食品加工与包装——探索食品新生产系统、人工智能和可持续性的前沿
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swop2024:聚焦全球食品加工与包装的热门话题——探索食品新生产系统、人工智能和可持续性的前沿科技创新被认为是发展新质生产力的核心,特别是在全球食品安全与健康领域的研究推动下,食品加工及包装行业正迎来前所未有的创新浪潮。根据中国食品科学技术学会发布的【2023-2024年度全球食品安全与健康十大研究热点】,食品新生产系统、人工智能以及可持续食品包装等三大热点趋势受到极大关注。swop包装世界(
- Lisp语言的循环实现
齐雅彤
包罗万象golang开发语言后端
Lisp语言的循环实现引言Lisp(LIStProcessing)是一门历史悠久且具有高度灵活性和表达力的编程语言。自1958年首次面世以来,Lisp语言在学术界与工业界均得到了广泛应用。它的函数式编程范式和强大而独特的宏系统使得Lisp在处理符号处理和人工智能领域特别出众。循环结构是程序设计中不可或缺的部分,而在Lisp中,循环的实现与其他编程语言有很大不同。本文将探讨Lisp语言中循环的各种实
- 自动化评估:利用机器学习算法评估
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战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
1.背景介绍1.1评估的意义评估在各个领域都扮演着至关重要的角色,例如教育、人力资源、医疗保健等。传统评估方式通常依赖人工,费时费力且容易受到主观因素的影响。随着机器学习技术的不断发展,自动化评估逐渐成为一种趋势,它能够提高评估效率、降低成本并减少人为偏差。1.2机器学习在评估中的优势机器学习算法能够从大量数据中学习规律,并根据这些规律对新的数据进行预测或分类。在评估领域,机器学习可以用于:自动评
- Level2逐笔成交逐笔委托毫秒记录:今日分享优质股票数据20250122
2401_89140926
python金融数据库大数据
逐笔委托逐笔成交下载链接:https://pan.baidu.com/s/1WP6eGLip3gAbt7yFKg4XqA?pwd=7qtx提取码:7qtxLevel2逐笔成交逐笔委托数据分享下载通过Level2逐笔成交和逐笔委托这种每一笔的毫秒级别的数据可以分析出很多有用的点,包括主力意图,虚假动作,让任何操作无所遁形。适合交易大师来分析主力规律,也适合人工智能领域的机器学习,数据量大且精准。以下
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- 机器学习-分类算法评估标准
赛丽曼
机器学习机器学习分类人工智能
一.准确率accuracy将预测结果和测试集的目标值比较,计算预测正确的百分比准确率越高说明模型效果越好fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#加载鸢尾花数据X,y=datasets.load_i
- Jetbrains Ai Assistant插件越来越好用了
Ai 编码
Ai编码工具人工智能android
在IntelliJIDEA中,JetBrainsAI是JetBrains集成的人工智能功能,旨在提高开发效率,辅助开发者更智能地编写、优化和理解代码。JetBrainsAI作为IntelliJIDEA的一部分,通过自然语言处理和机器学习技术,提供了许多智能代码建议和自动化功能。点击这里:获取JetbrainsAiAssistant插件 以下是JetBrainsAI在IntelliJIDEA中的一
- Java基础——数据类型(种类、包装类型、缓存机制、装拆箱、精度丢失)
Camel卡蒙
Java基础java缓存python
我是一个计算机专业研0的学生卡蒙Camel(刚保研)记录每天学习过程(主要学习Java、python、人工智能),总结知识点(内容来自:自我总结+网上借鉴)希望大家能一起发现问题和补充,也欢迎讨论文章目录Java数据类型数据类型种类包装类型和基本类型包装类型的缓存机制装箱与拆箱BigDecimal精度丢失问题使用BigDecimal解决Java数据类型数据类型种类Java有8大基本数据类型:类型关
- 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
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