- 奢当家仓库管理逆向商品信息
安替-AnTi
付费文章sign密文aesMD5奢当家
文章目录背景分析过程密文解密sign解密结果展示对爬虫、逆向感兴趣的同学可以查看文章,一对一小班教学:https://blog.csdn.net/weixin_35770067/article/details/142514698背景针对客户需求,爬取奢当家店铺手表型号,与闲鱼进行竞价、回收。分析过程密文解密好家伙,上来数据接口就直接加密,不要怕,放入chatgpt进行分析,一般来说都不是非常复杂的
- 人工智能如何辅助科研-ChatGPT4o作答
部分分式
人工智能
人工智能(AI)在科研领域的应用正在迅速扩展,并且以多种方式为科研人员提供了强大的支持。AI通过数据处理、模式识别、自动化实验设计、智能化分析等方式,提高了科研效率,加速了知识的发现和创新。以下是AI如何在各个科研阶段和领域中发挥辅助作用的详细探讨。1.文献分析与信息检索科研工作常常需要查阅大量的文献,AI可以通过高效的文献分析和信息检索,帮助科研人员迅速找到相关文献,节省时间。智能化文献搜索:传
- 文献管理详解-ChatGPT4o作答
部分分式
笔记
文献管理详解文献管理是学术研究中的重要环节,尤其是在撰写论文、报告或项目时,研究者往往需要处理大量的参考文献。一个科学高效的文献管理流程,能够显著提升研究工作的效率和质量。以下从文献管理的意义、基本流程、常用工具、技巧与策略以及常见问题等方面详细讲解文献管理。1.文献管理的意义1.1提高效率避免重复查找文献,节约时间。快速检索需要的文献和数据,尤其是在文献量较大的情况下。1.2提升写作质量在论文写
- simulink介绍-ChatGPT4o作答
部分分式
matlab
Simulink是MATLAB的一个附加模块,由MathWorks开发,用于多领域的动态系统建模、仿真和分析。它提供了基于图形化的拖放式界面,让用户可以通过图形化的方式构建复杂的系统模型,从而进行控制系统、信号处理、通信系统、自动控制等应用领域的设计和仿真。以下是Simulink的详细介绍:1.Simulink的核心功能Simulink的主要功能包括:图形化建模:Simulink提供直观的图形化界
- 【大模型】ChatGPT 数据分析与处理使用详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用ChatGPT数据分析ChatGPT数据处理ChatGPT处理数据ChatGPT分析数据ChatGPT数据分析使用
目录一、前言二、AI大模型数据分析介绍2.1什么是AI数据分析2.2AI数据分析与传统数据分析对比2.2.1差异分析2.2.2优劣势对比2.3AI大模型工具数据分析应用场景三、AI大模型工具数据分析操作实践3.1ChatGPT常用数据分析技巧操作演示3.1.1快速生成数据3.1.2在线分析数据3.1.3在线提取数据3.1.4离线数据提取与分析3.1.5提取PPT数据3.1.6提取文档数据并分析3.
- 【2025指南】OpenAI API Key 获取攻略:从新手入门到专家级应用,一文掌握!
引言:想象一下:你只需几行代码,就能让你的应用拥有像ChatGPT一样的智能对话能力;你只需输入几个关键词,就能瞬间生成引人入胜的营销文案;你只需上传一张图片,就能让AI理解其中的内容并进行分析……这不再是科幻小说,而是OpenAIAPI带来的现实。无论你是开发者、研究人员、内容创作者,还是仅仅对AI充满好奇,OpenAI强大的语言模型都能为你的工作和生活带来无限可能。本指南将手把手教你获取并使用
- deep seek
m0_69576880
前端ai
1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型,拥有强大的自然语言处理能力,能够理解并回答问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。免费开源,媲美ChatGPT最近最火爆的AI对话程序。www.deepseek.com这是deepseek官网2.这是deepseek注册页面3.国产语言对话ai,大家有兴趣的可以去试试。不过chatgpt也进行了改变,大家也可以免费使
- Deepseek到底有多牛?ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用
小艳加油
语言类chatgpt人工智能DeepSeek大语言模型
DeepSeek模型具有以下优势:●高性能推理能力:DeepSeek在推理能力上与国际领先的模型如OpenAI的GPT-4相媲美,能够解决复杂的数学难题、分析法律条文等。●成本优势:DeepSeek的参数规模虽然庞大,但训练和使用费用却低至一个数量级,大大降低了用户的经济负担。例如,DeepSeek-R1的训练费用不到OpenAIGPT-4的十分之一,API定价仅为OpenAIo1
- 编程技巧:VUE 实现接口返回数据的流式处理
夸父CV
WEB编程技巧与实现原理解析vue.js前端javascript前端框架开发语言chromenode.js
一、写在前面ChatGPT的问答响应界面相信大家都见过,内容是一点一点追加式的显示。不是等好了一起发给你,然后一次性展示出来。这种效果和我们平常开发的展示渲染模式有点区别。可能有的同学会说,前端拿到报文后,我们做成这样的效果不就行行了,有什么难的。这话看起来很对,但其实不那么对。试想一下,如果一个问答内容响应体很大,几十上百兆,等报文传输完了,我们再显示,中间界面等待的时间会很长,体验其实是很差。
- 微信AI客服:34.4K Star的 chatgpt-on-wechat 开源工具
码农在失业
AI微信人工智能chatgpt
chatgpt-on-wechat是一款开源的智能对话机器人框架,基于ChatGPT大语言模型深度定制,可无缝接入微信(个人号/公众号)、企业微信、飞书等主流社交平台,实现自动回复、多轮对话、插件扩展等功能。项目代码托管于GitHub,累计获得近万星标,是中文领域最受欢迎的AI社交机器人解决方案之一。核心优势全平台兼容:支持微信公众号、企业微信、个人微信(通过Web协议)、飞书等,覆盖主流办公与社
- 【前端开发学习笔记17】使用ai
wei387245232
学习笔记
AI的认知&两个工具-认知同步AI早已不是新事物(接受):语音识别,人脸识别,无人驾驶,智能机器人...(包括ChatGPT也是研发了多年的产物)AI本质是智能工具(认识):人工智能辅助,可以提升效率,但不具备思想意识,无法从零到一取代人类工作AI一定会淘汰掉一部分人:但一定会衍生出新的职业方向,逆水行舟,不进则退,学会拥抱变化ChatGPT的基本使用-Prompt优化AI互动中容易出现的问题AI
- 1章5节:学会数据分析基础和流程,开始人工智能数据分析师之路(更新20250214)
DAT|R科学
用R探索医药数据科学信息可视化数据分析数据挖掘
在数字化时代浪潮的推动下,数据分析师已然成为各行业不可或缺的关键角色。作为借助先进技术和分析工具,对数据进行收集与分析的专业人才,数据分析师的重要性与日俱增。有报告显示,数据分析师领域的就业增长率预计可达36%,远远超过多数职业的平均水平,这充分彰显了该职业广阔的发展前景。特别随着人工智能技术的飞速发展,像ChatGPT和DeepSeek这样的AI工具逐渐走入数据分析师的工作流程。ChatGPT以
- LLM大模型中文开源数据集集锦(三)
悟乙己
付费-智能写作专栏LLM大模型开源大模型LLMGPT微调
文章目录1ChatGLM-Med:基于中文医学知识的ChatGLM模型微调1.1数据集1.2ChatGLM+P-tuningV2微调1.3Llama+Alpaca的Lora微调版本2LawGPT_zh:中文法律大模型(獬豸)2.1数据集2.1.1利用ChatGPT清洗CrimeKgAssitant数据集得到52k单轮问答:2.1.2带有法律依据的情景问答92k:2.1.3法律知识问答2.2模型3C
- 大语言模型(LLM)快速理解
大模型猫叔
语言模型人工智能自然语言处理机器学习
自2022年,ChatGPT发布之后,大语言模型(LargeLanguageModel),简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始,先来整体理解一下大语言模型。一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统,但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。1.1统计语言模型在深度学习技术出现之前,语言模型主要基于传统的统计方法,也称为统计语言模型(SLM)。S
- LLM大语言模型书籍教程推荐:《大模型时代》+《开源大模型食用指南》!附文档
Langchain
人工智能langchain大模型自然语言处理大语言模型LLMAI大模型
哈喽大家好!很久都没有更新大模型这块的书了,今天给大家说一下这本:《大模型时代》,本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的分析和阐述。《本书》深入探讨了大型模型时代的技术演进、应用场景和产业变革。生动地阐释了ChatGPT背后的工作原理,深入解析了这一推动技术和产业变革的关键力量书中对国内外大型模型产业的布局和发展趋势进行了剖析,并对潜在的风险和泡沫进行了预警。作者简介龙志勇:曾任阿里巴
- 速度超越DeepSeek!Le Chat 1100tok/s闪电回答,ChatGPT 4o和DeepSeek R1被秒杀?
LinkTime_Cloud
chatgptDeepSeekLeChat
2023年,当全球科技界还在ChatGPT引发的AI狂潮中沉浮时,一场来自欧洲的"静默革命"正悄然改变游戏规则。法国人工智能公司MistralAI推出的聊天机器人LeChat以"比ChatGPT快10倍"的惊人宣言震动业界,其背后承载的不仅是技术突破,更折射出全球AI版图重构的深层暗涌。一、法兰西奇迹:Mistral的逆袭密码在巴黎第十区一栋不起眼的办公楼里,Mistral团队用9个月时间创造了令
- 大语言模型应用指南:以ChatGPT为起点,从入门到精通的AI实践教程
Python程序员罗宾
人工智能语言模型chatgpt机器学习深度学习自然语言处理学习
前言在20世纪末和21世纪初,人类经历了两次信息革命的浪潮。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一次是互联网时代的兴起,将世界各地连接在一起,改变了人们获取信息和交流的方式。第二次则是移动互联网时代的到来,智能手机和移动应用程序的普及使人们可以随时随地与他人交流、获取信息和进行商务活动。然而,随着技术的不断演进和人类社会的不断发展,我们正站在另一个信息时代的门槛上。这是一个更加智
- 《玩转AI大模型:从入门到创新实践》(5)第三章 对话AI:从“尬聊”到高效助手
caridle
工作日志人工智能
第三章对话AI:从“尬聊”到高效助手3.1文本对话实战:ChatGPT与国产大模型一、青铜到王者的三段式提问进化论新手村任务:从“社恐”到“社牛”的进化还是要经历很多的阶段和AI毒打,父母直男式的话语总是不受欢迎,而温情的诉说总会让人暖心。每个人使用AI的人都是从新手村出发,一路从青铜打到王者,当然不乏各种攻略辅助。阶段一:人类の社恐式提问(青铜段位)症状诊断:当人类初次面对AI,提问水平堪比直男
- 一个调用OpenAI、CHatGPT的QT插件
caridle
Qtqt开发语言
您好,这是Bing。根据我的搜索结果1,OpenAICodex是一个通用的编程模型,可以应用于任何编程任务,包括生成代码、解释代码和重构代码。要使用OpenAICodex,您需要申请一个API密钥,并通过HTTP请求来调用它。根据我的搜索结果234,QT插件是一种扩展QT应用程序功能的方式,可以通过静态或动态的方式来加载插件。要创建QT插件,您需要定义一个接口类作为基类,并让插件继承该类实现对应的
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- Cardinal ERROR1698 配置问题解决
n0rma1playe2
ctfubuntulinux
最近再配置Cardinal时,再这个问题上一直搞不明白,就去问了chatgpt,给出的解答也是完美解决了我的问题,如果有相同问题,可以参考一下sudomysql-urootUSEmysql;UPDATEuserSETplugin='mysql_native_password'WHEREUser='root';FLUSHPRIVILEGES;sudosystemctlrestartmysqlUSEm
- GPT 系列模型发展史:从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节
Ash Butterfield
nlpgptchatgpt
从GPT到ChatGPT,OpenAI用短短几年时间,彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史!GPT(2018):划时代的起点:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)首次将Transformer架构与无监督预训练结合,开启了大规模语言模型的新时代。核心突破:通过海量文本预训练+任务微调,GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
- 如何微调(Fine-tuning)大语言模型?看完这篇你就懂了!!
datian1234
语言模型人工智能chatgptLLMaiAI大模型大模型微调
前言本文介绍了微调的基本概念,以及如何对语言模型进行微调。从GPT3到ChatGPT、从GPT4到GitHubcopilot的过程,微调在其中扮演了重要角色。什么是微调(fine-tuning)?微调能解决什么问题?什么是LoRA?如何进行微调?本文将解答以上问题,并通过代码实例展示如何使用LoRA进行微调。微调的技术门槛并不高,如果微调的模型规模不大10B及10B以下所需硬件成本也不高(10B模
- DeepSeek与ChatGPT正在改写学历规则?2025教育革命深度解析
笑傲江湖2023
人工智能chatgpt
一、颠覆性现状:AI如何解构学历价值1.知识获取民主化随着AI技术的不断进步,知识获取的方式正在发生翻天覆地的变化:DeepSeek-R1通过仅10%的训练成本,实现了与GPT-4o相当的性能,技术文档的生成效率提升了70%。这种高效的知识生成方式,使得人人都可以轻松获取和应用知识。斯坦福大学的研究显示,使用ChatGPT的大学生平均GPA提升了0.43分,但课程通过率却下降了11%(2024)。
- deepseek和chatgpt对比
dev.null
AI#NLPchatgpt
DeepSeek和ChatGPT都是自然语言处理领域的工具,但它们的设计目标和功能有所不同。功能定位:ChatGPT是一个基于OpenAIGPT-3或GPT-4的聊天机器人,旨在进行人机对话、文本生成、问题解答等,广泛应用于教育、客服、创意写作等领域。它的核心功能是生成自然、流畅的对话内容,并能够处理各种复杂的语言任务。DeepSeek(假设你是指某种搜索引擎工具或者特定的语义分析工具)通常聚焦于
- 获取 OpenAI API Key GPT-4o Mini 模型并开发调用部署ChatGPT聊天
chatgptopenai
获取OpenAIAPIKey并开发调用GPT-4oMini模型OpenAI提供的API可以让开发者轻松调用其强大的自然语言处理模型。以下是获取OpenAIAPIKey并调用GPT-4oMini模型的详细步骤。一、注册OpenAI账户访问官网:打开[OpenAI官方网站]。创建账户:点击页面右上角的“SignUp”按钮,输入你的电子邮件地址和密码。验证邮箱:根据收到的邮件提示,完成邮箱验证。填写信息
- There was an error checking the latest version of pip.
赛博曹操
BUGpip数据分析数据挖掘pythonpycharmide
Therewasanerrorcheckingthelatestversionofpip.赠送一张ChatGPT4oPlus以及满血版deepseek-R1体验卡https://bbs.csdn.net/topics/619568415报错:为何pip升级会出问题?Ubuntu系统通过apt包管理器预装了Python和pip,但这些版本通常较旧(如python3-pip)。当你直接运行pipins
- 告别 996!用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例,效率提升 90%
AI改变世界
功能测试pythonchatgpt人工智能
为什么我们需要自动化测试生成?行业现状:互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点:重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势:Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例classTestUserLogin(unittest.TestCase):deftest_login_success(self):#测试数据准备user=Us
- 今晚直播,DeepSeek真的有意识了吗?|DeepSeek十日谈
CSDN资讯
人工智能
你是否曾凝视着ChatGPT,好奇Ta是否真的“听懂”了你的指令?你是否在科幻电影中,思考过机器人真的拥有情感吗?你是否惊讶于DeepSeek的分析过程,好奇它到底是「推理」还只是模拟人类思考的假象?这里不禁思考:AI是否真的有意识?在科幻巨著《云球》中,作者描绘了一个惊心动魄的未来——AI不再只是工具,而是拥有自我意识的存在。它们不仅能思考,还能创造,甚至形成自己的文明。书中预言,当AI的认知能
- AI时代的职业规划:程序员的核心能力提升
AI与编程之窗
杂谈人工智能AI职业规划AI辅助编程系统架构设计算法优化性能调优
一、引言近年来,随着AIGC(如ChatGPT、MidJourney、Claude等)大语言模型的迅速发展,AI辅助编程工具在程序员的日常工作中日益普及,这些工具极大地改变了编程实践,从自动补全、代码生成到智能调试,AI正在深刻影响着编程行业的各个方面,通过提高工作效率和简化复杂任务,AI工具为开发者提供了前所未有的便利。然而,这种变化也引发了一些担忧:AI是否会取代部分编程工作?程序员在依赖这些
- 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