推荐系统论文总结

Neo4j 图数据库安装教程（2024最新版）—— Windows / Linux / macOS 全平台指南 2501_91537435 图数据库 neo4j 数据库 windows
Neo4j图数据库安装教程（2024最新版）——Windows/Linux/macOS全平台指南Neo4j是目前最流行的图数据库（GraphDatabase），广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。本文将详细介绍Windows、Linux和macOS三大平台的Neo4j安装方法，并包含配置优化、基础使用示例和常见问题解决。一、Neo4j简介1.什么是Neo4j？Neo4j是一个高性能的No
Python隐式反馈数据集库之implicit使用详解 Rocky006 python 开发语言
概要Implicit是一个专注于隐式反馈数据集的协同过滤推荐系统Python库，由BenFrederickson开发。与显式反馈（如用户明确给予的评分）不同，隐式反馈是指用户通过行为间接表达偏好的数据，如点击次数、浏览时长或购买历史。这类数据在实际应用中更为普遍，但也更难以处理。传统推荐系统如Surprise或LightFM虽然功能全面，但在处理大规模稀疏矩阵时性能不佳。Implicit库通过优化
【有源码】基于爬虫+python的美食数据分析与可视化flask热门美食推荐系统的设计与实现 Q2643365023 Python 大数据 python 爬虫计算机毕设选题毕业设计源码计算机毕设项目数据分析美食推荐系统
注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。本文目录1.开发环境2系统设计2.1设计背景2.2设计内容3系统展示3.1功能展示视频3.2系统页面4更多推荐5部分功能代码1.开发环境开发语言：Python采用技术：flask、爬虫数据库：MySQL开发环境：PyCharm2系统设计2.1设计背景在现代社会中，人们对美食的兴趣和需求日益增长。互联网和社交媒体的普及使得各种美食信息、评论和推荐变
Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起小沛9 Spring AI Alibaba Spring AI java 人工智能 spring spring ai SAA
此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI的能力（文章基本都是AI进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改
基于Python的京东商品信息采集实战：用Playwright+Pandas打造高效数据抓取工具 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python pandas 开发语言爬虫游戏笔记
一、项目背景与目标在当今电商生态中，价格、销量、评论等商品信息对用户和商家来说至关重要。无论是做数据分析、电商监控，还是构建商品推荐系统，第一步都是：获取真实的商品数据。本项目以京东商城搜索结果页为目标，通过构建一个高效、可复用的商品信息采集爬虫系统，实现对商品名称、价格、店铺、评论数、链接等核心信息的提取。二、技术路线概述我们采用如下技术架构：模块技术选型浏览器自动化Playwright（现代、
重排利器：行列式点过程（DPP）在推荐系统中的应用 Jay Kay 推荐算法数学建模推荐算法
在推荐系统的重排阶段，我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆，导致用户体验单调。行列式点过程（DeterminantalPointProcesses,DPP）通过数学建模相关性与多样性的平衡，成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程，其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)（精排输出的Top-N物料），DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
推荐算法特征工程实战：用户与物料动态画像构建指南 Jay Kay 推荐算法推荐算法算法机器学习
在推荐系统的特征工程中，动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化，算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表，深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像：六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建（如表2-1所示），形成"6W"行为模型：用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析（附典型场景）维度可选值应用场景用
信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等 AI天才研究院 Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议（中文全称“计算机信息retrieval国际会议”），这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办，主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科，并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍，阐述
这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners wylee 人工智能机器学习
引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？行云流水AI笔记 embedding
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型，常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型：Word2Vec：CBOW（ContinuousBag-of-Words）：通过上下文预测中心词。Skip-Gram：通过中心词预测上下文。GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）：结合了词频统计和Word2Vec的
【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战：架构设计、推理优化与在线部署闭环观熵国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能 Agent 智能体落地方案
个人简介作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”，相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵，就是在观测熵的流动个人主页：观熵个人邮箱：[email protected]座右铭：愿科技之光，不止照亮智能，也照亮人心！专栏导航观熵系列专栏导航：AI前沿探索：从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成，到
Python爬虫实战：全方位爬取知乎学习板块问答数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫学习开发语言 scrapy 游戏
1.项目背景与爬取目标知乎是中国最大的知识问答社区，聚集了大量高质量的学习资源和经验分享。爬取知乎“学习”板块的问答数据，可以为学习资料整理、舆情分析、推荐系统开发等提供数据支持。本项目目标：爬取“学习”话题下的热门问答列表抓取每个问答的标题、作者、回答内容、点赞数、评论数等详细信息实现动态加载内容的抓取，包含图片和富文本避免被反爬机制限制，保证数据采集稳定结合数据分析，为后续应用打基础2.知乎“
End-To-End 之于推荐-kuaishou OneRec 笔记 ASKED_2019 RecSys 笔记
核心思想OneRec提出了一种统一的生成式推荐系统架构，打破了传统“召回-粗排-精排”级联式推荐流程，使用单一生成模型同时完成召回与排序任务。该系统由快手团队研发，并成功部署于短视频主场景。OnlineA/BTest表现：模型总观看时长平均观看时长OneRec-1B+IPA+1.68%+6.56%一Input处理Userpositiveactionsequence，将短视频的多模态表征，通过量化的
计算机毕业设计项目、管理系统、可视化大屏、大数据分析、协同过滤、推荐系统、SSM、SpringBoot、Spring、Mybatis、小程序项目编号1000-1499 lonzgzhouzhou spring 课程设计 spring boot
大家好，我是DeBug，很高兴你能来阅读！作为一名热爱编程的程序员，我希望通过这些教学笔记与大家分享我的编程经验和知识。在这里，我将会结合实际项目经验，分享编程技巧、最佳实践以及解决问题的方法。无论你是初学者还是有一定经验的程序员，我都希望能够为你提供有价值的内容，帮助你更好地理解编程世界。让我们一起探索编程的乐趣，一起成长，一起学习，谢谢你们的支持与关注！【源码咨询】可接Java程序设计，Bug
腾讯混元API调用优化实战：用API网关实现流量控制+缓存+监控
1大模型API的调用挑战在接入腾讯混元大模型API的电商推荐系统项目中，我们面临三个核心挑战：突发流量冲击：促销活动期间API调用量激增300%，触发腾讯云限流策略（429错误）响应延迟波动：文本生成长内容时P99延迟高达2.8秒，影响用户体验异常诊断困难：错误日志分散在多台服务器，故障定位平均耗时47分钟传统解决方案如Nginx限流和Redis缓存存在配置分散、维护成本高等问题。API网关作为流
Python爬取TMDB电影数据：从登录到数据存储的全过程 Eqwaak00 爬虫 Python python 开发语言人工智能自动化
在当今数据驱动的时代，获取电影数据对于推荐系统、市场分析和个人项目都至关重要。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的TMDB（TheMovieDatabase）爬虫，从登录认证到数据解析和存储的全过程。（本来博主也想在CSDN里面上白嫖结果没有一篇文章，然后......）1.项目概述TMDB是一个广受欢迎的电影数据库网站，包含了丰富的电影信息、演员数据和用户评分。我们的目标是构建一个爬虫
拷贝漫画网页版网址，Copymanga漫画官方网站入口及APP下载
拷贝漫画是一个专为漫画爱好者打造的在线阅读平台，提供海量漫画资源，涵盖日漫、韩漫、美漫、国漫及轻小说等多种类型，满足不同读者的口味需求。平台界面简洁友好，支持多设备同步阅读（如手机、电脑、平板），并提供高清画质与个性化设置，如亮度调节、字体大小、夜间模式等，确保阅读体验舒适。此外，平台具备智能推荐系统，根据用户浏览历史、收藏记录和偏好推荐漫画，帮助用户发现新内容。社区互动功能也十分活跃，用户可分享
60天python训练营打卡day20 tan90�= python60天打卡 python 开发语言
学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY20奇异值SVD分解奇异值分解这个理论，对于你未来无论是做图像处理、信号处理、特征提取、推荐系统等都非常重要，所以需要单独抽出来说一下这个思想。—甚至我在非常多文章中都看到单独用它来做特征提取（伪造的很高大上），学会这个思想并不复杂没学过线代的不必在意，推导可以不掌握，关注输入输出即可。今天这期有点类似于帮助大家形成闭环—考研数学不是白考的知识
贝叶斯算法：从概率推断到智能决策的基石 weixin_47233946 算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中，贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性，在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发，深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式，揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理：概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系：$$P(A|B)
用 DeepSeek 打造智能高考志愿填报推荐系统摆烂大大王 deepseek 高考 deepseek 人工智能数据库 AIGC
告别选择困难！基于大模型的精准志愿推荐方案一、背景痛点：高考志愿填报的困境每年高考结束后，数百万考生面临共同难题：如何用有限的分数选择最优的院校和专业？传统方式依赖手册翻阅、经验咨询，存在三大痛点：信息过载：全国近3000所高校、上万个专业组合动态复杂：历年分数线波动、招生计划变化匹配低效：个人兴趣与院校资源难以精准对接二、解决方案：DeepSeek-R1智能推荐系统架构系统核心流程
Milvus 向量数据库详解与实践指南 JJJ@666 基础知识(人工智能AI)milvus 向量数据库图像检索推荐系统
一、Milvus核心介绍1.什么是Milvus？Milvus是一款开源、高性能、可扩展的向量数据库，专门为海量向量数据的存储、索引和检索而设计。它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、语义搜索、智能问答、多模态数据处理等AI应用场景。它能够高效处理：嵌入向量（Embeddings）特征向量（FeatureVectors）任何高维数值向量2.核心特性特性说明
用Python爬取Goodreads书评与推荐系统数据 Python爬虫项目 python 开发语言爬虫 php 数据分析
一、项目背景与目标Goodreads是全球最大的图书社交网络，用户可以对读过的图书进行评分、撰写书评并获取推荐。本文目标是：自动化爬取Goodreads某本书的热门短评（reviews）；抓取Goodreads自动推荐的相似图书列表（relatedbooks）；获取每条评论的：评分、评论者昵称、评论内容；获取推荐图书的：书名、评分、作者、链接等信息；使用现代Python异步技术高效爬取并保存为CS
从“信息茧房”到“内容生态”：一个算法解救了我的推荐系统（3085. 成为 K 特殊字符串需要删除的最少字符数）满分观察网友z 算法解构与应用算法数据库
从“信息茧房”到“内容生态”：一个算法解救了我的推荐系统大家好，我是你们的老朋友，一个在代码世界里摸爬滚打多年的开发者。今天想和大家聊聊一个我最近在项目中遇到的“甜蜜的烦恼”，以及我是如何从一个看似不相关的LeetCode算法题中找到灵感，并最终完美解决问题的。我遇到了什么问题？故事得从我们团队正在迭代的一个核心功能——“个性化内容推荐”说起。最初的版本很简单粗暴：基于用户的历史点击、收藏等行为，
【Python使用】嘿马推荐系统全知识和项目开发教程第2篇：1.4 案例--基于协同过滤的电影推荐,1.5 推荐系统评估 python后端
教程总体简介：1.1推荐系统简介学习目标1推荐系统概念及产生背景2推荐系统的工作原理及作用3推荐系统和Web项目的区别1.3推荐算法1推荐模型构建流程2最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（CollaborativeFiltering）3相似度计算(SimilarityCalculation)4协同过滤推荐算法代码实现：二根据用户行为数据创建ALS模型并召回商品2.0用户行为数据拆分2.1预处理be
Atomgit 客户端实战（十六）：元服务开发 —— 构建无界交互的全场景服务网络逻极鸿蒙 harmonyos automgit 交互 harmonyos 华为缓存 typescript 开放原子鸿蒙
Atomgit客户端实战（十六）：元服务开发——构建无界交互的全场景服务网络在完成AI推荐系统开发后，Atomgit客户端已具备智能内容分发能力。随着鸿蒙生态的不断演进，**元服务（MetaService）**成为构建全场景服务网络的关键技术。它通过统一的服务描述语言，实现跨设备、跨应用的服务无缝调用，真正践行“服务即入口”的设计理念。本篇将深入元服务开发，讲解如何将客户端核心功能转化为可共享、可
彻底告别迷茫，探索机器学习的终极指南 wylee 机器学习人工智能
引言：信息洪流中的灯塔，你是否曾迷失方向？在这个AI技术日新月异的时代，机器学习（MachineLearning,ML）无疑是科技领域最耀眼、最具颠覆性的力量之一。从AlphaGo战胜人类围棋冠军，到智能推荐系统精准预测你的喜好，再到自动驾驶技术悄然改变出行方式，机器学习的力量无处不在。然而，对于无数渴望投身机器学习、或者希望在现有领域深耕的开发者而言，这股信息洪流也带来了前所未有的挑战：知识体系
AI转型指南 HeartException 人工智能学习机器学习
以下是为计算机学生/在职人员撰写《AI转型指南》的目录框架设计，兼顾系统性与实操性，采用模块化结构便于读者按需学习，前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站一、AI行业全景扫描（认知篇）技术图谱解构机器学习/深度学习/强化学习的技术边界NLP/CV/语音/推荐系统等细分赛道的就业热度对比传统计算机技能与AI能力的交叉点（如分布式计算、系统
使用 Qdrant 实现高效的向量相似性搜索 antja_ 算法人工智能机器学习
Qdrant是一个功能强大的向量相似性搜索引擎，为您提供生产就绪的服务以及方便的API，用于存储、搜索和管理点——带有附加有效载荷的向量。Qdrant专注于支持扩展过滤，以满足复杂的搜索需求。技术背景介绍在现代应用中，向量相似性搜索是处理大规模数据的重要工具。例如，在推荐系统中，我们需要根据用户行为找到相似的产品，在搜索引擎中，我们需要根据查询找到相关的内容。Qdrant提供了一种高效且可扩展的解
【推荐系统】多任务学习之ESMM模型山顶夕景推荐算法深度学习推荐算法深度学习
学习总结ESMM首创了利用用户行为序列数据在完整样本空间建模，并提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务，迂回学习CVR，避免了传统CVR模型经常遭遇的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题，取得了显著的效果。ESMM解决了真实场景中CVR中的SSB和DS问题。CVR（Conversionrate）转化率：衡量CPA广告效果的指标，用户点击广告到成为一个有效的激活（如注册额或者成为付费用户）的转化率，所
Datawhale 2025年2月组队学习- 推荐系统教程FunRec #Task3 dxnb22 Datawhale学习笔记人工智能推荐算法
第二章基于向量的召回1.item2vec未完待续……2.youtubeDnn3.经典双塔模型
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
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;
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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

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