- 基于5G智慧园区的车联网系统应用示范
宋罗世家技术屋
人工智能
【摘要】5G智慧园区作为建设智慧城市的关键切入点,具有交通组成元素相对单一、相关业务要求明确的特点,有利于实现5G+C-V2X商业化的快速落地,5G网络可以为园区内的交通群体带来超大带宽、超低时延、超大连接的网络接入条件。首先结合5G网络特性以及智慧园区内交通群体的实际需求进行了分析,在此基础之上提出了一套基于5G+C-V2X的智慧园区车联网系统。该系统能提供多种智慧交通创新技术及业务示范,用于在
- 机器人基础知识
传说故事
机器人
在机器人学中,“inversedynamics”(逆动力学)和“forwarddynamics”(正向动力学)是两个核心概念,它们帮助我们理解和计算机器人如何移动以及需要应用什么样的力来实现这些移动。InverseDynamics(逆动力学):想象一下你正在试图了解为了让你的机器人的手臂达到某个特定位置或执行某种动作,你需要施加多大的力量。逆动力学就是解决这个问题的方法。它涉及到根据已知的机器人运
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0深度学习环境搭建
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门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
从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
- 百度蜘蛛池是什么
asdjka2wfd
百度百度小程序百度云算法
百度蜘蛛池是一种SEO策略或程序,旨在吸引百度搜索引擎的爬虫(百度蜘蛛)更频繁地访问和收录网站内容5。以下是关于它的详细介绍:构成要素:通常包括大量的域名资源、强大的服务器支持以及复杂的链接结构。大量的域名数量众多,来源多样;强大的服务器是为了承载众多域名的运行和大量的访问请求,确保稳定和高效的服务;而复杂的链接结构则将各个域名和页面相互连接,形成一个有机的整体,引导蜘蛛在其中爬行。www.sgs
- BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕 树立显示产业绿色转型新标杆
资讯分享周
人工智能大数据
2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。通过实地观摩与技术交流,BOE(京东方)全方位展示了其在绿色制造领域的突破性成果——从100%可再生能源覆盖到全流程碳足迹管理,从技术创新驱动减排到低碳模式行业复制,见证了公司多年来在可持续发展领域的持续投入与引领作
- 为排序而生的函数--qsort函数--万物皆可排序
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c语言数据结构算法排序算法
深入解析qsort函数:从void*到比较函数精要一、qsort函数原型解析#includevoidqsort(void*base,//待排序数组首地址size_tnmemb,//数组元素个数size_tsize,//单个元素大小(字节)int(*compar)(constvoid*,constvoid*)//比较函数指针);参数详解表参数类型作用描述basevoid*指向待排序数组的起始位置nm
- 【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇
xiaoli8748_软件开发
网络通信网络tcp/ip网络协议
1.1、OSI七层网络模型OSI七层网络模型中,每层的功能如下:应用层:人与计算机网络交互的窗口。表示层:负责数据格式的封装,如加密、压缩、编解码等。会话层:建立、终止、管理不同端间的会话连接。传输层:提供端到端(两台机器)之间的传输机制,以及提供流量控制、出错效验。网络层:逻辑寻址,IP地址,在下两层的基础上向资源子网提供服务。数据链路层:负责建立和管理节点间的链路,将数据封装成帧,进行可靠传输
- 如何快速开发一款AI小程序?基于微信云开发的实战指南
一键难忘
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如何快速开发一款AI小程序?基于微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点,已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。通过微信云开发(CloudBase)与小程序结合,开发者可以实现从前端到后端的一站式AI应用开发。本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序,展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前,确保完成以下准备工作:
- 洛谷P1320 压缩技术(续集版)
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算法模拟数组字符串
P1320压缩技术(续集版)题目描述设某汉字由N×NN\timesNN×N的0\texttt00和1\texttt11的点阵图案组成。我们依照以下规则生成压缩码。连续一组数值:从汉字点阵图案的第一行第一个符号开始计算,按书写顺序从左到右,由上至下。第一个数表示连续有几个0\texttt00,第二个数表示接下来连续有几个1\texttt11,第三个数再接下来连续有几个0\texttt00,第四个数接
- 3D FFT在波束形成中的详细解释
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算法信息与通信信号处理
3DFFT在波束形成中的详细解释1.引言在雷达、声呐和无线通信等领域,为了从空间中获取目标或信号的方向信息,通常需要用到波束形成(Beamforming)技术。波束形成可以理解为一种通过数字信号处理手段,将天线阵列(或传感器阵列)接收的多路信号进行加权和,形成对特定方向(或多个方向)的增强或抑制,从而实现对目标/信号的方位估计与检测的技术。1.11D,2D,和3D波束形成1D波束形成通常针对线阵(
- SpringBoot3+Lombok如何配置logback输出日志到文件
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SpringBoot3启示录logbacklombok日志springboot
Background/RequirementSpringBoot3+Lombok如何配置logback输出日志到文件,因为我需要对这些日志进行输出,控制台输出和文件输出,文件输出是为了更好的作为AuditLog且支持滚动式备份,每天一个文件。TechnicalSolution1.确保你使用了Lombok且使用Lombok的@Slf4j注解在你的Java类中,使用Lombok提供的@Slf4j注解来
- python 实现 A* 算法
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A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法,结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点。它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径,其中:(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。(h(n))是从当前节点到目标节点的启发式估计代价(如曼哈顿距离或欧几里得距离)。以下是一个Python实现的A*算法示例:Python实现A*算法importheapqfrommathimp
- 数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性
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数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- 模拟退火算法详解
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一、引言模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种通用概率型优化算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
- (算法初学者)质数筛法
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一边用与找质数,不会单独出题,但是会成为题目的一部分(先找出质数再去解题)以下3个为时间复杂度依次降低的方法首先要了解质数的定义:质数又称素数。一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数;否则称为合数(规定1既不是质数也不是合数)。1普通的筛选质数(时间复杂度为n^2)基本思路:在prime数组中从2到i-1(排除1和本身)遍历如果能整除的就是质数然后是质数返回1,不是
- rk3588部署deepseek
随便取个六字
rk3588
也是终于部署上了,过程不难,下面简单叙述:111我的方法肯定有很多漏洞,但是我其他手段要么加载不出来,要么网络超时,呜呜呜,大伙如果有别的好方法,请求各位指导我,不甚感激!!!!我们使用docker代替安装(要下东西的,等待一下~)#安装Dockersudoaptinstalldocker.io#拉取Ollama镜像sudodockerpullollama/ollama#启动容器(数据持久化到~/
- Python史上最强工具书——《Python编程 从入门到实践》,允许白嫖
编程咕咕gu-
Python教程pythonPython基础开发语言Python书籍
今天给大家推荐一本超级适合自学的Python的工具书——《Python编程从入门到实践》。非常的适合零基础的小白来学习!备受业内人士推崇,豆瓣评分高达9.1!这本书分为两个部分:第一部分介绍了编程环境的搭建和Python编程所必须了解的基本概念;第二部分介绍了三个具体项目:分别是射击游戏、数据可视化、小型Web应用程序。部分内容截图:上面的学习教程资料已经是给大家整理打包完毕了,需要的可以直接带走
- 如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化
oceanbase
随着OceanBase数据库应用的日益深入,数据量不断攀升,单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此,部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略,以及加强指标监测工作,都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1.OCP升级(1)4.2.1BP1升级到4.2.2,本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
- 用Python添加、读取和删除Word文档属性
在Python中处理Word文档时,对文档属性进行操作是一项重要的任务。文档属性主要分为内置属性(如标题、作者等)和自定义属性(用户根据自身需求定义的属性)。合理地管理这些属性,能够提升文档管理效率、优化信息检索功能,并确保文档数据的准确性与安全性。本文将介绍如何使用Python实现对Word文档属性的添加、读取和删除操作,包括内置文档属性和自定义文档属性。用Python添加文档属性到Word文档
- 一次看懂迭代与递归的区别
辛徳橘子丶
javajava高斯赛德尔迭代法递归法
文章目录前言一、介绍概念二、总结前言偶然看到了迭代与递归,抱着学习的心态去百度了各种答案,什么函数关系什么代码看的是一头雾水,于是在半个小时的努力下终于搞懂了递归与迭代的区别,在这里分享给各位我自己是怎么样理解这俩的区别的,方法不适用每个人,反正我记住了,相信你也能记住提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、介绍概念迭代:从初始状态开始,每次迭代都遍历这个环,并更新状态,多次迭代直到到达
- ENSP学习day3
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ENSP实验学习智能路由器网络
静态路由实验路由器划分成3个广播域,如图192.168.1.0/24192.168.2.0/24192.168.3.0/241.PC必须配置网关地址:网关地址是网段中连接其他网段的路由器的接口上的接口地址2.AR1配置:[Huawei]sysnameAR1[AR1]intg0/0/0[AR1-GigabitEthernet0/0/0]ipaddress192.168.1.25424[AR1-Gig
- 基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(三)
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一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法,他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库,下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
- 深度解析A/B测试中的哈希分桶策略:从原理到实战的流量分层方案
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一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式:桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希(DoubleHashing)**实现流量的完全正交切割:{∀u∈U,Layerij(u)=H(H(u∣∣seedj)∣∣seedi)mod N∀i≠k,H(⋅)满足P(Layeri(u)=m∩Layerk(u)=n)=1/(N2)\begin{cases}\forallu\i
- 77.HarmonyOS NEXT ImageViewerView 组件深度剖析: Swiper容器与懒加载深度解析
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温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!#HarmonyOSNEXTImageViewerView组件深度剖析:Swiper容器与懒加载深度解析一、组件基础结构@ComponentexportstructImageViewerViewComponent{//状态管理@StateisEnableSwip
- 模型蒸馏:从复杂到精简,AI技术的“瘦身”秘籍
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引言在人工智能的浪潮中,大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域取得了显著的成果。然而,这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,计算和存储成本极高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题,模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术,旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
- 【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理?
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图像处理基石图像处理智能手机影像系统算法深度学习人工智能ISP
ISP(图像信号处理器)是数字影像设备的“视觉大脑”,负责将传感器捕获的原始电信号转化为我们看到的高清图像。以下从用途和工作原理两方面通俗解析:一、ISP的核心用途:让照片“更像眼睛看到的”提升画质:降噪:去除暗光下的噪点(如手机夜景模式,通过多帧合成+算法抑制噪点)。色彩还原:校正传感器偏色(例如索尼传感器常偏黄,ISP通过白平衡算法还原真实色彩)。动态范围优化:保留高光和暗部细节(类似HDR,
- 网络安全技术好就业吗?
黑客呀
计算机网络安全网络工程师网络web安全安全
准确的告诉你,网络安全好就业!从目前情况来讲,网络安全是比较好就业的,人才缺口巨大。据了解,每年网络安全技术人才的缺口100-150万,网络安全形势严峻,需要有更多网络安全人才。据《网络信息安全产业人才发展报告》显示,目前我国网络安全专业人才缺口超过140万,2022上半年,网络安全产业人才需求总量较去年增长39.87%,正因如此网络安全薪资待遇也相对于较高。网络安全未来发展如何?1、网络安全就业
- Java技术架构初步介绍
拾光编程
架构JAVAjava架构
Java技术架构是指在Java环境下,为实现某种业务需求而设计的系统结构。它涵盖了从应用层到基础设施层的多个层面,包括应用层、服务层、数据层和基础设施层。Java框架是Java开发中不可或缺的一部分,它们为开发者提供了预定义好的软件架构、类和接口,以及编程规范,从而简化了Java应用程序的开发过程。下面将详细介绍Java技术架构的各个方面。一、Java框架的定义和分类Java框架是一种为了解决特定
- FPGA为何要尽量减少组合逻辑的使用
昇柱
fpga开发
在FPGA设计中,组合逻辑的使用确实需要谨慎,尤其是要尽量减少它的复杂性。这并不是因为组合逻辑本身不好,而是因为它在实际应用中容易引发一系列问题,而这些问题往往与FPGA的设计哲学和硬件特性相冲突。让我从几个关键点来和你聊聊这件事。组合逻辑的即时性,是一把双刃剑组合逻辑的最大特点是即时性——它的输出完全由当前输入决定,没有存储功能。这种特性让它在某些场景下非常高效,比如简单的逻辑判断或者快速的数据
- 股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别?
股票量化
量化投资量化交易程序化交易量化交易python量化炒股券商接口QMT量化投资PTrade
推荐阅读:《【最全攻略】券商交易接口API申请:从数据获取到下单执行》股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别?在股票市场中,投资者通常会采用两种主要的分析方法来指导他们的交易决策:技术分析和基本面分析。这两种方法各有特点,适用于不同的投资风格和市场环境。本文将深入探讨这两种分析方法的区别,帮助投资者更好地理解它们,并在实际交易中做出明智的选择。技术分析:图表和模式的艺术技术分析是一种通过分析历
- 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