《线性代数》同济六版总结

ORB-SLAM3源码的学习：GeometricTools文件 PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM3 c++计算机视觉 ubuntu 人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能：1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了，这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外，头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵，第二个函数用于比较两个
计算机视觉中图像的基础认知全栈你个大西瓜人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性 RGB 三通道彩色单通道灰度图像 OpenCV Matplotlib
第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中，图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度（W）和高度（H）定义了图像的像素分辨率，单位通常是像素。例如，一张1920x1080的图像有1920列（
数据结构：图（存储结构：邻接矩阵，邻接表）成分复杂选手数据结构 c++visual studio code
图的概念图是由两个集合V和E组成，记为G=(V,E)，其中V是顶点的有穷非空集合，E是V中顶点偶对的有穷集合，这些顶点偶对称为边。图可分为有向图和无向图，有向图中顶点对是有序的，每条边都有起点和终点，称为从Vi到Vj的一条有向边；无向图的顶点对是无序的。图的存储结构图的存储结构有主要有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表，这里介绍邻接矩阵和邻接表两种方法。邻接矩阵表示法：邻接矩阵使用一个二维数组
通过MATLAB/Simulink平台，使用时域分析法评估一个典型控制系统的响应速度性能指标 xiaoheshang_123 MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏手把手教你学 MATLAB 专栏 simulink matlab
目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1阶跃输入模块3.2.2系统模型模块3.2.3输出显示模块3.2.4数据记录模块3.3连接模块3.4设置仿真参数3.5运行仿真4.响应速度性能指标计算5.参
深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用一位卑微的码农人工智能大数据 java-ee spring boot
引言随着AI技术的发展，DeepSeek作为一款先进的智能助手，为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧，帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台，它支持三种主要模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜
图的存储结构：邻接矩阵和邻接表 Lee Neo #数据结构数据结构
图graph顶点vertex弧arc弧尾tail弧头head有向图digraph边edge无向图undigraph权weight网network邻接点adjacent依附incident度degree出度OutDegree入度Indegree路径path邻接矩阵adjacencymatrix一、邻接矩阵存储（数组表示）借助矩阵（二维数组）表示元素（图的任意两个顶点）之间的关系用一维数组（顶点表）存
量子计算机：未来科技革命的引擎百态老人人工智能笔记
量子计算机的基本概念和优势量子计算机是一种遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。与传统计算机相比，量子计算机的主要优势在于其使用量子比特（qubit）作为信息处理的基本单位，能够同时处于多个状态的叠加，以及量子比特之间的纠缠现象，这使得量子计算机在处理某些特定问题时具有潜在的指数级加速能力。量子计算机的计算基础是量子比特，它通过量子态的演化进行信息的传递与加工。量子
机器学习 - 学习线性模型的重要性谦亨有终跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中，我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型，在学习之前，让我们来了解一下学习线性模型的重要性，以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型？作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础。微积分：掌握导数、梯度
数据结构：利用邻接矩阵构造图及图的输出c++ Belieber53 c++数据结构算法
输入：请输入顶点数及弧数请按照（顶点，顶点，权值）格式输入各边依附的顶点及权值输出：图的结构如下，用邻接矩阵输出#include#include#include#defineINFINITYINT_MAX//最大值#defineMAX_VERTEX_NUM20//最大顶点个数#defineFALSE0#defineTRUE1#defineOK1#defineERROR-2#defineOVERFL
【机器学习】多元线性回归 T0uken Python全栈开发 1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo
数据结构：图；邻接矩阵和邻接表 muxue178 数据结构算法
邻接矩阵：1.概念：邻接矩阵是图的存储结构之一，通过二维数组表示顶点间的连接关系。2.具体例子：一.无向图邻接矩阵示例：示例图（顶点：A、B、C，边：A-B、B-C）：邻接矩阵：ABCA010B101C010特点：矩阵对称，主对角线为0（无自环边）。顶点B的度为2，对应第2行/列非零元素数量。非零元素总数=边数×2（无向图双向性）。二、有向图邻接矩阵示例示例图（顶点：V1→V2、V2→V3、V3→
常见解题方法（位运算、双指针、前缀和） wibkb java 排序算法快速排序
目录位运算双指针前缀和对于自己刷题过程中遇到的一些常见简单解题方法进行了一个总结：数组在数据结构中是线性表的一种，在算法题中常常以整数数组和字符串等形式展现，其实数组中包含有更多的数据类型，这一段主要说明整数数组的一些常见问题解法；数组的一个特点，可以通过下标对于数据进行一个快速访问，即a[i]=xx；位运算本质上应该算在数学系算法的一大类，通过数组中的各个数进行一个位运算来获得最终的结果。位运算
python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解 weixin_39785400 python画二维矩阵图
1、二维数组取值注：不管是二维数组，还是一维数组，数组里的数据类型要一模一样，即若是数值型，全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
谭浩强C语言程序设计（第五版）知识点总结(1) 锦翎掠霄 C语言 c语言开发语言
第一章程序设计和C语言1.1什么是计算机程序程序的定义：程序是一组计算机能识别和执行的指令，每条指令对应一个特定的操作。1.2什么是计算机语言1、计算机语言发展三阶段及特点对比维度机器语言（低级语言）汇编语言（低级语言）高级语言表现形式二进制代码（0/1组合）助记符（如ADD/SUB）自然语言+数学表达式（如PRINT*语句）硬件依赖性完全依赖特定机器强依赖特定机器弱依赖，跨平台执行效率最高（直接
用esp32做一个门禁系统 m0_74183254 python
用esp32做一个门禁系统，显示时间，管理员密码，远程操控等硬件模块：ESP32开发板DS1302RTC模块（用于时间和日期）OLED显示屏（SSD1306）4x4矩阵键盘（用于密码输入）RFID读卡器（如RC522）蜂鸣器（用于报警）电磁锁或舵机控制的锁LED指示灯（绿色和红色）功能模块：RTC时间管理：通过DS1302模块获取时间和日期，并在OLED上显示。密码管理：支持10组用户密码，可修改
OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三） WHCIS opencv opencv 数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中：ttt表示特征类型（共14种基础变体）(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
AI大模型的技术突破与传媒行业变革 AIQL 行业分析人工智能传媒
性能与成本：AI大模型的“双轮驱动”过去几年，AI大模型的发展经历了从实验室到产业化的关键转折。2025年初，以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品，而训练成本仅为传统模型的几十分之一。这一突破的核心在于三大技术创新：MoE架构升级：通过部署256个细粒度专家网络，减少知识冗余，提升模型效率；MLA注意力机制：动态压缩推理过程中的缓存需求，降低GPU内存
基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW（多约束）matlab代码天天Matlab科研工作室智能优化算法matlab仿真无人机matlab仿真电子资源 matlab 算法自动驾驶
1数学模型(1)有关模型的说明和假设1)模型中的已知量有：各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量，各需求点的物料的到达时间要求，配送中心到各需求点的最短行驶距离，各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现，需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的，且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素，也就是说整个装配车间正常运行。
浅谈幂等设计崩溃的章鱼哥后端
浅谈幂等设计最近笔者在做一个幂等方面的需求，把开发过程中的一些心得，分享给大家，主要是围绕着幂等的一些理念的辩证与思考，如有错误请指正！什么是幂等幂等性原本是一个数学领域的概念：对于函数f(x)，若满足f(f(x))=f(x)，则称该函数具有幂等性。在计算机领域，则指多次执行同一操作对系统状态的改变与仅执行一次是相同的。核心是对于系统资源状态的修改，不管执行一次还是执行多次，最终资源状态的终态是一
ASR技术与Whisper引擎 Catformon whisper
一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition，中文叫做自动语音识别，是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取：通过编码将声音转变为数字信号，提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型：声学模型通过处理编码得到的向量，将相
【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程星星点点洲 stable diffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤，以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）GPU驱动包含CUDADriver（需与CUDAToolkit版本匹配）CUDA与NIDIA：硬件指令集绑定：N
读算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代15读后总结与感想兼导读躺柒人工智能算法导读总结 AI
1.基本信息算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代克里斯·布利克利著中信出版集团股份有限公司,2024年9月出版1.1.读薄率书籍总字数18.6万字，笔记总字数51653字。读薄率51653÷186000≈27.77%1.2.读厚方向当我点击时，算法在想什么？算法霸权极简算法史：从数学到机器的故事算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗天才与算法：人脑与AI的数学思维算法图解1.3.笔记--章节对
spiking neural network概念学习 Zaгathustra 科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为，SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天，我们有相当成熟的神经形态传感器，来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合，以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实
简化版奇异值分解（SVD）方法详解 DuHz 数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并
Python：第三方库衍生星球 python 第三方库
1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
掌握高级Stamp编程技术：实时时钟、浮点运算与脉冲计数一筐猪的头发丝 BASIC Stamp 实时时钟浮点数学脉冲计数编程技巧
掌握高级Stamp编程技术：实时时钟、浮点运算与脉冲计数背景简介本文基于《TheNutsandVoltsofBASICStamps》一书中的第36章节内容，探讨了高级Stamp编程技术，包括如何在不具备实时时钟的BASICStamp上实现时钟功能，进行浮点数学的简单模拟，以及在多个引脚上同时计数脉冲。这些高级技巧对于开发复杂的Stamp应用程序至关重要。实时时钟的实现BASICStamp不具备内置
人工智能的本质解构：从二进制桎梏到造物主悖论 Somnolence.·.·.·. 人工智能人工智能 ai
一、数学牢笼中的困兽：人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列，冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触，其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现，AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构，注定人
2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗？深度学习&目标检测实战项目 2025年美赛MCM/ICM 数学建模 2025年数学建模美赛 2025美赛 F题网络安全强大吗思路代码 F题
全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto1
【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术云博士的AI课堂 AI中的数学人工智能算法数学 AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术人工智能（AI）的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力，也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习：智能的基
LeetCodeHot100(普通数组和矩阵篇) IPython_J 矩阵算法 leetcode
目录普通数组&矩阵最大子数组和题目代码合并区间题目代码轮转数组题目代码除自身以外数组的乘积题目代码缺失的第一个正数题目代码矩阵置零题目代码螺旋矩阵题目代码旋转图像题目代码搜索二维矩阵II题目代码后续内容持续更新~~~普通数组&矩阵最大子数组和题目给你一个整数数组nums，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。代码classSolu
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
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
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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;
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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

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