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用Tensorflow求逆矩阵用Tensorflow实现矩阵分解用Tensorflow实现线性回归理解线性回归中的损失函数用Tensorflow实现戴明回归(DemingRegression)用Tensorflow实现Lasson回归和岭回归(RidgeRegression)用Tensorflow实现弹性网络回归(ElasticNetRegression)用Tensorflow实现逻辑回归文章目录
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Java中的推荐系统算法:如何实现高效的协同过滤与矩阵分解大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来讨论如何在Java中实现高效的推荐系统算法,特别是协同过滤和矩阵分解。这两种方法是推荐系统中最常用的技术,广泛应用于电商平台、社交媒体、流媒体等领域。一、推荐系统的基本概念推荐系统旨在根据用户的历史行为、偏好、社交关系等信息,为用户推荐感兴趣的商品、内容
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- AI推荐系统演进史:从协同过滤到图神经网络与强化学习的融合
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每一次滑动手机屏幕,电商平台向你推荐心仪商品的背后,是超过百亿量级的浮点运算。从早期的“猜你喜欢”到如今的“比你更懂你”,商品推荐引擎已悄然完成从简单规则到深度智能的技术跃迁。一、协同过滤:推荐系统的基石与演进协同过滤(CollaborativeFiltering)作为推荐系统的“古典方法”,其核心思想朴素却有力:相似的人喜欢相似的东西。早期的矩阵分解技术(如2009年的SVD算法)将用户-物品交
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- 矩阵分解相关知识点总结(三)
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书接上回,CSDN发不了长文,只能这样分开发了 完成矩阵的QR分解有三种常用的方法:Schmidt正交化方法,Givens变换方法和Householder变换方法。下面通过一个具体实例,将矩阵A=[122212121]A=\begin{bmatrix}1&2&2\\2&1&2\\1&2&1\end{bmatrix}A=121212221分别用上述三种方法进行QR分解。Schmidt正交化方法:
- 【推荐算法】推荐系统核心算法深度解析:协同过滤 Collaborative Filtering
白熊188
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推荐系统核心算法深度解析:协同过滤一、协同过滤的算法逻辑协同过滤的两种实现方式二、算法原理与数学推导1.相似度计算关键公式2.矩阵分解(MF)进阶三、模型评估1.准确性指标2.排序指标(Top-N推荐)3.多样性&新颖性四、应用案例五、面试常见问题六、详细优缺点优点缺点七、优化方向总结一、协同过滤的算法逻辑协同过滤的核心思想是利用群体智慧:假设:相似用户对物品有相似偏好,相似物品会被相似用户喜欢。
- 09_降维、特征提取与流行学习
白杆杆红伞伞
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描述利用无监督学习进行数据变换可能有很多种目的。最常见的目的就是可视化、压缩数据,以及寻找信息量更大的数据表示用于进一步的处理。为了实现这些目的,最简单的也是最常用的一种算法就是主成分分析。另外两种算法:非负矩阵分解(NMF)和t-SNE,前者通常用于特征提取,后者通常用于二维散点图的可视化。PCA主成分分析(降维)主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)是一种旋
- 矩阵的奇异值(Singular Values)
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矩阵的奇异值(SingularValues)是奇异值分解(SVD)过程中得到的一组重要特征值。它们在许多应用中非常重要,如信号处理、数据压缩和统计学等。以下是对奇异值及其计算和性质的详细解释:奇异值分解(SVD)奇异值分解是矩阵分解的一种方法,它将任意一个实数或复数矩阵分解为三个特定矩阵的乘积。具体来说,对于一个m×nm\timesnm×n的矩阵M\mathbf{M}M,其奇异值分解表示为:M=U
- 矩阵特征值和奇异值之间的关系
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矩阵的特征值和奇异值是线性代数中重要的概念,它们之间存在一定的关系。对于一个方阵,其特征值是该矩阵在空间中的特殊向量方向上的缩放因子。特征值可以通过解矩阵的特征值问题得到,即找到满足方程Ax=λx的非零向量x和标量λ。而对于一个非方阵的矩阵,它的奇异值则是矩阵的秩和特征向量的相对缩放因子。奇异值分解(SVD)可以将矩阵分解为三个部分:U、Σ和V^T,其中U和V是正交矩阵,Σ是一个对角矩阵,对角线上
- 深入详解矩阵分解(SVD在推荐系统中的应用)
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深入详解矩阵分解(SVD在推荐系统中的应用)矩阵分解是数据科学、机器学习和人工智能中的核心技术之一,尤其在推荐系统中展现出强大的应用潜力。本文将从基础数学概念开始,逐步深入到奇异值分解(SVD)的理论、计算过程、在推荐系统中的具体应用,并扩展到矩阵分解在人工智能其他领域的应用。通过详细的解释和具体的实例,帮助初学者全面掌握和理解矩阵分解的原理和应用。一、矩阵基础知识1.1什么是矩阵?矩阵是一个按照
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深入详解线性代数基础知识在人工智能中的应用线性代数是人工智能,尤其是机器学习和深度学习领域的基石。深入理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量,以及矩阵分解方法(如奇异值分解SVD和主成分分析PCA),对于数据降维、特征提取和模型优化至关重要。本文将详细探讨这些线性代数的核心概念及其在人工智能中的应用,并辅以示例代码以助理解。1.矩阵与向量运算线性代数中的矩阵与向量运算是理解高维数据处理和模型训练的基
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AI(人工智能)是一个跨学科的复杂领域,其知识体系涵盖理论基础、技术工具和实践应用等多个层面。以下从核心知识模块、技术工具、实践方向等角度,详细梳理AI从业者需要掌握的知识体系:一、数学基础:AI的理论基石1.线性代数核心概念:向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量、矩阵分解(如PCA主成分分析的数学基础)。应用场景:数据降维、神经网络中的矩阵运算(如权重矩阵乘法)、图像变换(如旋转、缩放的矩阵表示
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目录一基于Haar的小波变换二使用基于Haar的小波变换Down_wt助力V8更优秀1整体修改①添加haar_HWD.py文件②修改ultralytics/nn/tasks.py文件内容2配置文件3训练其他1报错处理2关闭AMP的训练方式一基于Haar的小波变换Haar小波是最简单的小波形式之一,具有易于计算和实现的优点。使用二维离散小波变换(2DDWT),将图像信息矩阵分解为细节矩阵(水平分量、
- C++手动实现奇异值分解(SVD)算法:从理论到代码实践
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C++手动实现奇异值分解(SVD)算法:从理论到代码实践项目背景与SVD核心概念在矩阵分解的广阔领域中,奇异值分解(SVD)宛如一颗璀璨的明星,占据着核心地位。它是一种强大且通用的矩阵分解技术,能够将任意矩阵分解为特定形式,为众多领域的问题解决提供了有力工具。手动实现SVD具有不可忽视的价值,它能让我们深入理解算法的底层逻辑,而不仅仅是停留在调用库函数的表面应用。矩阵分解的基本形式是将一个矩阵分解
- Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 矩阵分解,核近似
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python机器学习矩阵分解核近似
一.decomposition1.简介:该模块用于进行矩阵分解.其中大多数算法都可用于数据降维2.使用(1)类:"字典学习"(Dictionarylearning):classsklearn.decomposition.DictionaryLearning([n_components=None,alpha=1,max_iter=1000,tol=1e-08,fit_algorithm='lars'
- 【AI】LoRA技术深度解析:大模型高效微调的革命性突破
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LoRA技术深度解析:大模型高效微调的革命性突破一、技术原理与核心突破LoRA(Low-RankAdaptation)是一种通过低秩矩阵分解实现大模型参数高效优化的技术。其核心原理是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积(W′=W+BAW'=W+BAW′=W+BA),仅训练新增的秩为r的低维参数(通常r=8-64)。以LLaMA-7B模型为例,LoRA可将训练参数量从70亿压缩至百万级,显
- 搜广推校招面经七十一
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搜广推面经数学建模深度学习推荐算法搜索算法广告算法人工智能
滴滴算法工程师面经一、矩阵分解的原理与优化意义矩阵分解在推荐系统中是一个非常核心的方法,尤其是在协同过滤(CollaborativeFiltering)中。我们可以通过用户对物品的评分行为来推测用户的喜好,从而推荐他们可能喜欢的内容。1.1.直观理解:补全稀疏矩阵在推荐系统中,我们常见的用户-物品评分矩阵RRR是一个非常稀疏的矩阵:用户\物品电影A电影B电影C电影D用户15?3?用户2?4?2用户
- Open3D(C++) 四元数奇异值分解
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目录一、算法原理1、原理概述2、实现过程3、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理1、原理概述 四元数矩阵的奇异值分解是将一个四元数矩阵分解成三个部分的乘积,即:Q=UΣV
- 人工智能之数学基础:矩阵分解之LU分解
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机器学习深度学习之数学基础人工智能矩阵机器学习矩阵分解LU分解线性代数
本文重点LU分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法,它将一个方阵分解为一个下三角矩阵(L)和一个上三角矩阵(U)的乘积。这种分解方法在数值线性代数中有着广泛的应用,特别是在求解线性方程组、计算矩阵的行列式、求逆矩阵等方面。LU分解的基本概念设A是一个n×n的方阵,如果存在一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U,使得A=LU,则称A可以进行LU分解。其中,L是一个下三角矩阵,即矩阵中的所有元素都位于主对
- SVD 算法
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SVD算法1.基本概念与背景2.SVD的数学基础3.SVD的步骤4.SVD的应用场景5.SVD的优点6.SVD的局限7.实现SVD的步骤1.导入必要的库:2.读取数据并计算协方差矩阵:3.求解特征值和奇异向量:4.构造U、Σ和VTV^{T}VT矩阵:5.应用SVD进行降维或去噪:8.示例:文本降维01.计算协方差矩阵:02.求解SVD03.构造U和VTV^{T}VT:04.矩阵分解与重建:05.应
- 人工智能之数学基础:基于初等反射矩阵完成矩阵的QR分解
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本文重点QR分解是矩阵分解中的一种重要方法,它将一个矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵R的乘积,即A=QR。这种分解在求解线性方程组、最小二乘问题、特征值计算等领域有着广泛应用。QR分解的定义QR分解就是应用了初等反射矩阵,不断的通过初等反射矩阵,然后将A变成R,Q一定是正交矩阵(矩阵的逆等于矩阵的转置),然后求逆就可以得到A=QR了当矩阵R中对角元素都是正的时候,那么此时的分解是唯一的使用
- AI大模型底层技术——LoRA微调
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目录1.LoRA?(1)定义(2)核心动机2.核心功能3.对比传统通用微调4.技术要素(1)低秩矩阵分解(2)模块选择(3)秩的选择(4)偏置项(Bias)5.难点及解决6.技术路径7.技术实现8.应用场景9.业内使用10.尚未解决问题11.未来趋势12.实际应用13.最新研究和技术进展猫哥说1.LoRA?(1)定义LoRA(Low-RankAdaptation)是一种针对大型预训练语言模型(LL
- 还在苦于数据量不足?快来看看数据生成全家桶,新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成,采用SVM分类模型评估
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- 奇异值分解(SVD)
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD),这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域,用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同,SVD可以应用于任何矩阵,使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论,通过手动计算示例进行分析,并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时,您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
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文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "
[email protected]"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
 
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
bylijinnan
java设计模式
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;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
> pageEncoding:它