- 【漫话机器学习系列】137.随机搜索(Randomized Search)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
随机搜索(RandomizedSearch)详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中,超参数调优(HyperparameterTuning)是至关重要的一环。随机搜索(RandomizedSearch)是一种高效的超参数优化方法,它通过在候选超参数的数值分布(如正态分布、均匀分布等)中随机选择超参数组合,从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数,例如
- 2.4 基于Vitest的单元测试基础设施搭建
北辰alk
单元测试
文章目录1.现代单元测试体系解析测试金字塔演进Vitest核心定位2.基础设施架构设计整体架构图3.环境配置全流程3.1基础环境搭建3.2配置文件`vitest.config.ts`3.3测试环境初始化4.测试用例编写规范4.1基础测试示例4.2Vue组件测试4.3异步逻辑测试5.Mock策略深度优化5.1文件级Mock5.2复杂场景Mock6.覆盖率与报告体系6.1配置参数优化6.2查看报告7.
- Oracle数据库深度优化实战指南:从SQL到架构的全维度调优
AAEllisonPang
jvm
目录性能优化方法论1.1性能优化黄金三角(SQL/实例/架构)1.2常用诊断工具全景图(AWR/ASH/SQLMonitor)SQL语句调优实战2.1执行计划深度解析2.2全表扫描灾难案例2.3绑定变量陷阱解决方案索引优化策略3.1索引失效七大场景3.2函数索引实战应用实例参数优化4.1内存管理核心参数4.2连接风暴抑制方案架构设计优化5.1分区表设计陷阱5.2物化视图加速案例统计信息管理6.1统
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- Ubuntu 服务器初始化、系统安全加固、系统内核参数优化以及常用软件安装脚本分享...
全栈工程师修炼指南
网络安全攻防等保实践linuxcentosdockerjava运维
描述:该加固脚本符合等级保护要求,后续将会持续扩充。Github下载地址:https://github.com/WeiyiGeek/SecOpsDev/blob/master/OS-%E6%93%8D%E4%BD%9C%E7%B3%BB%E7%BB%9F/Linux/Ubuntu/Ubuntu-InitializeSecurity.shUbuntu服务器初始化、系统安全加固脚本,内容包含了,网络初
- DeepSeek模型参数优化策略详解
资深老五
程序人生数据挖掘算法人工智能机器学习深度学习
各位DeepSeek爱好者好!我是一名深耕大模型领域的技术研究者。今天,我要和大家分享一个特别重要的话题:DeepSeek模型的参数优化策略。在我多年的实践经验中,发现很多开发者在使用DeepSeek时往往会忽视参数优化这个关键环节。其实,合理的参数优化不仅能显著提升模型性能,还能帮助我们节省计算资源。今天,我会用最通俗易懂的方式,结合实际案例,带大家深入了解DeepSeek模型的参数优化技巧。一
- 存贮论模型案例与Matlab实现
青橘MATLAB学习
matlab算法开发语言
摘要:本文结合存贮论确定性模型,详细解析经济订购批量(EOQ)、允许缺货生产批量等核心模型,并通过商品库存管理、生产计划等实际案例,配合Matlab代码实现,展示模型求解过程。涵盖公式推导、参数优化及结果分析,强调数学工具在库存决策中的应用价值。关键词:存贮论EOQ模型允许缺货Matlab实现费用优化1.模型一:EOQ模型(不允许缺货,瞬时补货)案例描述某超市销售某品牌饮料,年需求量为10,000
- 解锁Linux性能密码:25个实用调优技巧
大雨淅淅
Linuxlinux运维
目录一、引言二、系统资源监控工具2.1top和htop2.2vmstat2.3iostat三、内核参数优化3.1调整swappiness参数3.2优化I/O调度器3.3调整dirty_ratio和dirty_background_ratio3.4启用大页内存(HugePages)3.5调整内核参数net.core.somaxconn四、网络性能优化4.1优化网络缓冲区4.2调整tcp_tw_rec
- 【一看就会】Autoware.universe的“规划”部分源码梳理【四十六】(autoware_obstacle_cruise_planner:障碍物巡航规划器)
不断学习加努力
自动驾驶算法
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言十二、autoware_obstacle_cruise_planner:障碍物巡航规划器1.功能概述2.工作流程3.调用关系4.订阅发布话题订阅话题发布话题5.关键算法实现6.主要参数配置规划器选择安全参数优化器参数PID参数巡航参数7.文件结构和功能a)核心实现文件node.cpp:planner_interface.c
- Zookeeper(78)Zookeeper的性能优化有哪些方法?
辞暮尔尔-烟火年年
微服务zookeeper性能优化分布式
Zookeeper的性能优化涉及多个方面,包括硬件配置、Zookeeper本身的配置、客户端的使用方式以及网络环境。以下是一些常见的性能优化方法及详细的代码示例。1.硬件配置磁盘:使用高性能的SSD磁盘,确保低延迟和高I/O吞吐量。内存:确保有足够的内存以避免频繁的垃圾回收(GC)。CPU:使用多核CPU,以便更好地处理并发请求。2.Zookeeper配置优化配置参数优化以下是一些关键的Zooke
- DeepSeek 高阶应用技术详解(4)
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中,我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络(GNN)和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向,具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术,广泛应用于金融、气象、医疗等
- redis 集群 节点起不来_深入学习Redis:集群
翻书汪
redis集群节点起不来
写的时间有点长,喜欢的朋友点赞关注收藏素质三连,谢谢前言Redis集群解决了上述问题,实现了较为完善的高可用方案。本文将详细介绍集群,主要内容包括:集群的作用;集群的搭建方法及设计方案;集群的基本原理;客户端访问集群的方法;以及其他实践中需要的集群知识(集群扩容、故障转移、参数优化等)。一、集群的作用集群,即RedisCluster,是Redis3.0开始引入的分布式存储方案。集群由多个节点(No
- [论文笔记] Cost-Effective Hyperparameter Optimization for Large Language Model Generation 大型语言模型生成推理超参优化
心心喵
论文笔记论文阅读语言模型人工智能
成本效益高的大型语言模型生成推理的超参数优化https://openreview.net/pdf?id=DoGmh8A39OChiWang1,SusanXueqingLiu2,AhmedH.Awadallah11微软研究院,雷德蒙德2史蒂文斯理工学院摘要大型语言模型(LLMs)因其生成能力引发了广泛关注,催生了各种商业应用。使用这些模型的高成本驱使应用构建者在有限的推理预算下最大化生成的价值。本文
- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)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深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- mysql8.0参数优化_Mysql 8.0 参数调优
chaojilibing
mysql服务器数据库mysql
此配置是生产线上使用的配置,对各参数添加了中文说明这配置已经优化的不错了,如果你的mysql没有什么特殊情况的话,可以直接使用该配置参数MYSQL服务器my.ini配置文档详解,硬件:内存16G(可根据各自的服务器内存大小自行调整)max_connections=3000#MySQL允许最大的进程连接数,如果经常出现TooManyConnections的错误提示,则需要增大此值。max_conne
- 性能调优JVM参数优化方案有哪些
Feng.Lee
漫谈测试jvm性能优化
目录一、JVM内存模型内存相关参数JVM内存模型如下图二、栈空间入栈出栈示意如下图所示。与栈空间有关的两种异常如下。Java线程的6种状态如下:那么,继续思考如下两个问题。三、堆空间那么,内存如何设置呢?对象进入老年代一般有以下4种可能:四、垃圾回收相关参数五、JIT编译器相关参数六、性能诊断相关参数七、其它常用参数JVM(Java虚拟机)参数优化对于提高Java应用程序的性能至关重要。通过调整J
- 100.13 AI量化面试题:支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集?
AI量金术师
金融资产组合模型进化论支持向量机人工智能算法金融python机器学习数学建模
目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集,包括核函数技巧、特征工程和优化方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论
- Nginx高并发性能优化
AquaPluto
nginx性能优化php
Nginx高并发性能优化单节点nginx优化nginx做代理服务器的代理配置优化安全设置缓存压缩优化FastCGI优化内核参数优化总结:Nginx调优方式单节点nginx优化全局配置worker_processes4;#nginx进程数,通常设置为auto就行,有几个核就设置为几worker_rlimit_nofile65535;#配合着要把文件描述符调大,最好与ulimit-n的值保持一致eve
- MySQL底层概述—5.InnoDB参数优化
心上之秋
mysql数据库
大纲1.内存相关参数优化(1)缓冲池内存大小配置(2)配置多个BufferPool实例(3)Chunk(块)大小配置(4)InnoDB缓存性能评估(5)Page管理相关参数(6)ChangeBuffer相关参数优化2.日志相关参数优化(1)日志缓冲区相关参数配置(2)日志文件参数优化3.IO线程相关参数优化(1)查询缓存相关的参数(2)脏页刷盘相关的参数(3)LRU链表相关的参数(4)脏页刷盘相关
- 性能测试后期的性能调优
Feng.Lee
漫谈测试性能优化测试工具可用性测试
目录性能调优的常规手段有如下几种。(1)空间换时间。(2)时间换空间。(3)分而治之。(4)异步处理。(5)并行。(6)离用户更近一点。(7)一切可扩展,业务模块化、服务化(无状态、幂等)、良好的水平扩展能力。下面将详细探讨一些关键的性能调优策略,并引用相关资料中的细节。设计优化算法优化代码优化JVM优化参数优化数据库优化高可用性,高可靠性,可扩展性及运维能力是高并发系统的设计要求(当然也要顾及成
- 【网站架构部署与优化】Tomcat优化、Tomcat多实例部署
Karoku066
架构tomcatfirefoxlinux运维服务器bash
文章目录Tomcat优化Tomcat配置文件参数优化示例配置TomcatJVM参数配置参数解释注意总结Tomcat配置文件参数优化(`server.xml`)1.线程池参数2.网络连接参数3.性能优化参数Java虚拟机(JVM)调优1.堆内存设置2.新生代和老年代设置3.垃圾收集器设置4.其他性能优化参数常见错误及解决方法Tomcat多实例部署1.安装JDK和Tomcat2.配置Tomcat环境变
- 手把手教你学simulink(43.1)--光伏发电场景示例:基于Simulink开发一个完整的光伏发电系统模型:实现MPPT控制策略
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulinksimulink
目录基于Simulink的光伏发电系统在MPPT控制策略下的项目实例详细介绍1.项目背景2.系统架构2.1光伏发电系统组成2.2MPPT控制策略3.模型设计3.1光伏阵列建模3.2DC-DC变换器建模3.3逆变器建模3.4MPPT控制器设计3.5仿真环境搭建3.6仿真与优化3.6.1运行仿真3.6.2参数优化基于Simulink的光伏发电系统在MPPT控制策略下的项目实例详细介绍1.项目背景需求分
- 性能优化案例:通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能
weixin_30777913
大数据sparkpython
在PySpark中,spark.default.parallelism是一个关键参数,直接影响作业的并行度和资源利用率。通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整,可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。以下是如何通过调整此参数优化性能的详细说明,结合案例和最佳实践:1.参数作用与问题场景参数意义
- 设计和仿真一个用于控制四自由度机械臂四个关节角度的多变量控制系统
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulink
目录1.系统架构1.1系统组成2.搭建Simulink模型2.1创建Simulink模型2.2搭建机械臂模型2.3搭建传感器模块2.4搭建控制器模块2.5搭建执行器模块2.6搭建用户界面模块3.性能评估3.1响应时间评估3.2角度精度评估3.3稳定性评估3.4实时性评估4.仿真与测试4.1虚拟场景仿真4.2硬件在环(HIL)测试5.参数优化5.1控制器优化5.2传感器优化5.3执行器优化6.总结设
- 使用Python实现LLM的文本生成:风格迁移与内容控制
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython开发语言人工智能自然语言处理分布式语言模型transformer
文章目录引言1.大型语言模型(LLM)概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理(NLP)技术的快速发
- Zookeeper 配置文件:核心参数优化与实操指南
磐基Stack专业服务团队
Zookeeperzookeeper分布式云原生
文章目录一、核心参数优化详解1.1tickTime:Client-Server通信心跳时间1.2initLimit:Leader-Follower初始通信时限1.3syncLimit:Leader-Follower同步通信时限1.4dataDir:数据文件目录1.5clientPort:客户端连接端口二、优化操作说明2.1jvm配置2.2log4j配置2.3ACL验证忽略一、核心参数优化详解1.1
- Azure Synapse Dedicated SQL Pool通过配置选项和参数优化性能
weixin_30777913
云计算azure
配置选项与参数分布键(DistributionKey):•选择:在大数据量表中,选择经常用于JOIN、WHERE条件中的列作为分布键,如Date、ID等。•策略:对于范围查询,使用HASH分布避免数据倾斜;对于维度表,通常选择ROUND-ROBIN分布。索引:•类型:聚集列存储索引(CCI)针对大型数据扫描和聚合进行了优化。•策略:始终对大型事实表使用CCI,避免在大型表上使用传统的行存储索引。分
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
福安德信息科技
AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- 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