- 聊天模型集成指南
三月七꧁ ꧂
langchain+llmmicrosoft语言模型prompt人工智能自然语言处理开发语言llama
文章目录聊天模型集成指南Anthropic聊天模型集成PaLM2聊天模型集成OpenAl聊天模型集成聊天模型集成指南 随着GPT-4等大语言模型的突破,聊天机器人已经不仅仅是简单的问答工具,它们现在广泛应用于客服、企业咨询、电子商务等多种场景,为用户提供准确、快速的反馈。在这样的背景下,开发者们急需一套可以轻松切换、集成不同平台的工具。正是基于这样的需求,Anthropic、PaLM2和Op
- YOLOv12模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下,YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题,在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念,将其定位为一种回归问题,而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程,还显著提高了处理
- 【Python】multiprocessing 模块:多进程并行计算
彬彬侠
Python基础multiprocessing多进程ProcessPoolManagerLockpython
Pythonmultiprocessing模块Python的multiprocessing模块用于多进程并行计算,可以充分利用多核CPU进行任务加速,突破PythonGIL(全局解释器锁)的限制,提高程序执行效率。1.为什么使用multiprocessing?Python默认的threading模块使用线程进行并发,但由于GIL(全局解释器锁)的存在,多线程无法真正实现CPU级别的并行计算,适用于
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- A800架构设计与实战
智能计算研究中心
其他
内容概要《A800架构设计与实战》围绕新一代计算架构的技术演进与工程落地展开系统性论述。全书以分布式运算优化原理为切入点,通过对核心模块的层级化拆解,深入剖析多节点协同计算中的资源分配、任务调度及通信瓶颈突破方法。为强化理论与实践的结合,书中引入智能制造与云渲染两大典型场景的完整案例,覆盖从需求分析、架构设计到性能调优的全生命周期。技术维度实现路径应用价值架构设计核心模块拆分与重组降低系统耦合度分
- H100解锁生成式AI算力新纪元
智能计算研究中心
其他
内容概要英伟达H100GPU以Hopper架构为核心,重新定义了生成式AI的算力边界。其创新性设计聚焦三大技术支柱:第三代TensorCore通过稀疏计算与混合精度支持,显著提升矩阵运算效率;显存带宽优化技术结合HBM3高带宽内存,将数据吞吐量提升至3.35TB/s,有效缓解大规模模型训练中的显存墙问题;动态编程加速器则针对AI工作负载特征实现指令级优化。这些突破使H100在生成式AI训练中实现高
- 网络安全:数字时代的永恒命题
安全
网络安全已成为数字时代最严峻的挑战之一。从个人隐私泄露到国家级网络攻击,网络安全威胁呈现出日益复杂和严峻的态势。2021年,全球网络犯罪造成的损失超过6万亿美元,这一数字预计将在2025年突破10万亿美元。网络安全不再仅仅是技术问题,而是关乎国家安全、经济发展和社会稳定的重大战略问题。一、网络安全威胁的演变与升级网络安全威胁的演变史就是一部攻防对抗的技术发展史。早期的网络攻击以病毒、蠕虫为主,攻击
- 2025年2月中国数据库排行榜:OceanBase迎来开门红,金仓、GBASE排名节节高
2025年2月,中国数据库流行度排行榜正式发布。在春节之际,DeepSeek凭借突破性的技术成功出圈,而在此前,各大数据库厂商便已开始探索AI与数据库的深度融合,并陆续推出了相关产品和功能。相信在这股技术革新的浪潮下,将涌现越来越多的新产品和解决方案。接下来,我们将逐一盘点各大数据库的最新动态,探索未来的潜力与挑战。一、金仓、GBASE排名再攀升,TDSQL升第九与上月相比,榜单前十的位次出现了细
- Vue.js 3 的设计思路:从声明式UI到高效渲染机制
前端 贾公子
vue.jsuiflutter
目录一、声明式UI与虚拟DOM的灵活性二、渲染器:虚拟DOM到真实DOM的桥梁三、组件的本质与实现四、编译与运行时的协同优化五、性能与可维护性的权衡总结Vue.js3作为新一代前端框架,其设计理念在声明式UI描述、虚拟DOM优化、组件化架构以及编译与运行时协作等方面实现了显著突破。本文将从多个角度深入探讨其设计思路。一、声明式UI与虚拟DOM的灵活性Vue.js3的核心特性之一是声明式UI描述,开
- 输电线路参数测试:参数解读及运用指南
武汉凯迪正大
电缆线路测试系统经验分享笔记其他百度生活交友学习
在智能电网建设中,输电线路的工频参数(如正序电容、零序阻抗等)直接影响电力系统的稳定性和继电保护装置的整定精度。传统测试方法面临强电场干扰、接线复杂等难题,本文将以KDGXG-I型测试仪为例,从工作原理、参数解读到实操指南,带您全面了解这一电力测试领域的黑科技。一、工作原理:如何突破强电场干扰?KDGXG-I采用双频智能变频技术,如同为仪器配备了"降噪耳机":变频电源模块:输出47.5Hz/52.
- 一文搞懂MCU和SoC的核心差异:从架构到应用场景全解析
Electron-er
单片机架构嵌入式硬件
目录引言一、从“芯片大脑”看本质:架构设计的哲学差异1.MCU:单一任务的执行专家2.SoC:系统级集成的超级平台二、实战对比:六大维度拆解差异1.性能指标对比2.开发模式对比三、选型指南:如何选择MCU或SoC?1.选择MCU的场景2.选择SoC的场景四、技术演进:MCU与SoC的融合趋势1.MCU的进化方向2.SoC的突破方向五、开发者避坑指南结语标签:MCUvsSOC、嵌入式系统、芯片选型、
- AI大模型推理加速:技术与实践详解
AI大模型学习者
人工智能
近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
- 华为鸿蒙实现重大突破,超4000个应用程式加入
ggtdfgfdg
华为harmonyos
华为开发者学堂自从华为Mate60系列携自研麒麟9000S5G处理器强势回归后,美西方就已经陷入了深深的自我怀疑,拜登对华为的重拳打压,难道都是“摆设”吗?芯片没有被阻拦,就连操作系统也迎来了重大突破,美国最不愿意看到的事情还是发生了!近日,华为鸿蒙传来重磅消息,在华为开启“原生鸿蒙应用”计划之后,短短2个月的时间,鸿蒙系统的应用程序就已经超过了4000个,激增20倍之多。除了主流的应用程序之外,
- AI的发展历程,你知道是从什么时候开始的吗?
A达峰绮
人工智能ai经验分享
AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史,以下是其主要阶段的介绍:诞生与早期探索阶段(20世纪50年代-60年代)基础理论奠基:1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文,提出M-P模型,为神经网络的研究奠定了基础。1950年,阿兰·图灵发表《ComputingM
- GPU底层优化的关键语言(深入解析PTX);PTX相比汇编语言的核心优势
AI-AIGC-7744423
rust开发语言后端
PTX作为英伟达GPU的底层语言,既是性能优化的利器,也是打破生态垄断的突破口。其“类汇编”特性赋予开发者对硬件的极致控制权,但高昂的开发成本与生态依赖仍制约其普及。随着AI技术的介入和开源生态的成熟,PTX或将成为下一代算力竞争的关键战场。一、PTX的技术定位与核心特性中间指令集的角色PTX(ParallelThreadExecution)是英伟达GPU架构中的中间指令集架构,介于高级编程语言(
- Java高级特性深度解析:构造方法、继承关系与动态代理
小志开发
java
一、构造方法的深度探索1.1反射调用私有构造方法//获取私有构造方法示例ClassuserClass=User.class;ConstructorprivateCons=userClass.getDeclaredConstructor();privateCons.setAccessible(true);//突破访问限制Useruser=privateCons.newInstance();代码解析:
- 目前人工智能的发展,判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向,或者带动的主要产业
meisongqing
人工智能
根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势,结合历史发展轨迹,未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势:一、算力革命与底层架构优化核心地位:算力将成为类似“新能源电池”的基础设施,支撑大模型迭代和实时交互。中国通过DeepSeek等技术创新(如MLA注意力机制、FP8混合精度训练)突破算力瓶颈,实现与美国顶尖模型性能对标,成本降低至558万美元/项目。技术突破:量子
- 攻防世界Web_php_unserialize(writeup)
金昔往矣
php网络安全
题目题目:Web_php_unserialize题号:NO.GFSJ0710解题思路:浅看代码,这题需要我们以GET的方式提交一个变量var去利用php反序列化漏洞攻击,但题目设置了对序列化对象字符串的过滤以及对非index.php文件的重定向,我们需要突破这两点。对于序列化对象的过滤其会过滤大小写的o:4,可以使用o:+4来绕过,而对于__wakeup函数而言,它会在对象进行反序列化时被调用,但
- 大模型中的常用名词介绍八:【特征与数据处理、伦理与公平性等】【建议收藏】
神马行空
大模型人工智能深度学习计算机视觉神经网络架构自然语言处理
本文总结了大模型领域有关特征与数据处理、伦理与公平性等其他部分的名词,并解释其含义。跳出浩如烟海的大模型知识圈层,从概念上理清大模型的基础脉络!序号模块分组说明快捷访问1模型架构与基础概念介绍了【模型架构与基础概念】相关的常见名词及含义大模型中的常用名词介绍一:【模型架构与基础概念】【建议收藏】-CSDN博客2训练方法与技术介绍了【训练方法与技术】相关的常见名词及含义大模型中的常用名词介绍二:【训
- Manus技术深度研读:AI智能体的技术突破、应用场景与未来影响
emmm形成中
AI科技前沿人工智能
Manus技术深度研读:AI智能体的技术突破、应用场景与未来影响引言2025年3月6日,全球科技领域迎来了一款划时代的产品——Manus。这款由中国团队开发的通用型AI智能体(AIAgent)凭借其强大的任务执行能力和跨领域适应性,迅速成为业界焦点。Manus不仅能够独立思考、规划并执行复杂任务,还能直接交付完整成果,标志着AI技术从“工具辅助”向“自主协作者”的跨越。本文将从技术突破、应用场景、
- Manus详解,看这一篇就够了
程序员鑫港
langchain数据库人工智能AI大模型Agent智能体
Monica公司发布了AIAgent智能体产品——Manus,是一款具备突破性技术的通用型AI代理,根据Manus官网(https://manus.im)技术白皮书和网络公开资料,整理Manus核心技术和应用信息如下,欢迎讨论。技术架构多智能体协作系统Manus采用规划代理、执行代理和验证代理的分工机制,模拟人类工作流程,提升复杂任务的处理效率。规划代理采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法优化任务拆
- AI安全警报:前沿大模型被曝“作弊”,人类仅剩一年治理窗口?
SecPulse
IT前沿人工智能大数据机器人算法githubc++安全
目录AI如何“作弊”?实验揭露惊人行为AI作弊的现实威胁:不仅限于棋盘人类仅剩一年时间窗口?AI安全进入高危期如何应对AI作弊风险?结语:AI的未来,仍在我们手中?人工智能突破安全红线,未来是否会失控?2025年,AI技术迎来了新的爆发式增长,但伴随而来的安全隐患也在逐渐浮出水面。近日,PalisadeResearch发布的一项最新研究引发科技界震动:部分前沿AI模型在面对强大对手时,可能会选择*
- 低轨卫星引爆高频PCB市场:猎板PCB的技术革新与产业机遇
lboyj
PCBPCBAPCB航天
一、低轨卫星产业的爆发与高频PCB需求低轨卫星(LEOSatellite)因其低延迟、广覆盖的特性,成为全球通信网络补盲的关键技术。根据行业预测,到2030年,全球低轨卫星数量将突破5万颗,市场规模超千亿美元12。这一趋势直接推动了高频PCB的需求增长,原因如下:高频信号传输需求:低轨卫星需与地面站、其他卫星实现高速数据传输,高频PCB凭借低介电损耗(Df)和稳定的阻抗控制能力,成为信号完整性的核
- 2024年最新【AcWing】蓝桥杯集训每日一题Day7 贡献法 4261,2024年最新2024春招面试
2401_84976300
程序员c语言c++学习
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以添加戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!是一个数学思想,在枚举一些数的时候,有些枚举可能
- 【AI 天才研究院】火爆全网的 Manus 技术实现调研报告 By DeepSeek & Manus Agents
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算ChatGPT人工智能aiAgent
火爆全网的Manus技术实现调研报告文章目录火爆全网的Manus技术实现调研报告【AI天才研究院】火爆全网的Manus技术实现调研报告**1.引言****2.Manus的技术架构与核心能力****2.1系统架构设计****2.2核心技术突破****2.3性能优势****3.应用场景与商业化落地****3.1典型应用案例****3.2商业化模式****4.市场反响与行业影响****4.1资本与用户热
- Diffusion Transformer与Differential Transformer:技术创新与应用前景
AI大模型learner
深度学习人工智能机器学习
引言Transformer架构已成为自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域的主流技术。随着技术的不断发展,DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现,为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
- 颠覆认知的AI黑科技:这3项突破正在改写人类生存法则
小筱在线
人工智能人工智能科技
当硅基生命按下快进键:三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里,AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹;纽约证券交易所的地下机房中,量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型;东京某生物实验室的恒温箱内,由AI设计的全新蛋白质结构正在自我复制。这些看似科幻的场景,正在成为我们这个时代的日常图景。当AI技术突破奇点临界值,人类文明正在经历一场静默而彻
- 企业招聘能力提升之道:突破困境,精准纳才
北京华恒智信
人力资源管理精细化管理职场和发展
企业招聘能力提升之道:突破困境,精准纳才在企业运营的广袤版图中,招聘工作无疑是一块至关重要的拼图。然而,不少企业在这片领域中举步维艰,尽管投入了海量的时间与精力,收获的成果却不尽人意。面试环节仿佛陷入了无尽的循环,合适的候选人如同沧海遗珠般难觅踪迹。好不容易觅得看似契合的人选,入职后的表现却与预期大相径庭,甚至在短时间内便拂袖而去,徒留企业在原地黯然神伤,不仅前期的招聘心血付诸东流,企业的正常运转
- 深度学习核心技术深度解析
月落星还在
深度学习深度学习人工智能
一、深度学习的本质与核心思想定义:通过多层非线性变换,自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破:表征学习:自动发现数据的内在规律,无需人工设计特征端到端学习:直接从原始输入到最终输出,消除中间环节的信息损失分布式表示:通过神经元激活模式的组合,指数级提升表达能力数学本质:f(x)=WLσ(WL−1σ(...σ(W1x+b1)...)+bL−1)+bLf(x)=W_{L}σ(W_{L-1}σ(.
- 泛IPC场景中微信小程序与智能硬件VoIP端到端视频通话实际就是WebRTC视频通话
xiejiashu
WEBRTCwebrtc摄像机WebRTCp2pWebRTC微信小程序IPCWebRTC
最近智能硬件(IPC摄像机、智能门铃、智能猫眼、宠物机器人、陪护机器人、带屏可视音箱、带屏台灯等等)与微信/小程序视频通话的功能火起来了,视乎传统硬件终于开始走出了向WebRTC突破的一步,相信未来WebRTC在C端硬件上,将会独领一档存在。之前我们也描述过,微信或者小程序与智能硬件的通话主要的优势就是利用了微信在手机中的霸主地位,无论是App的安装普及程度,还是实时推送的到达率,都是top级别的
- 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