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【数据挖掘】ARFF格式与数据收集布鲁惠比寿数据挖掘数据挖掘人工智能
【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF（Attribute-RelationFileFormat）是一种用于存储数据集的文本文件格式，常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据，包括属性定义、关系信息
C++ 游戏开发：从零到英雄的进阶之旅孤寂大仙v c++c++android
在当今数字化时代，游戏开发已然成为极具吸引力与挑战性的领域。C++作为游戏开发中极为常用的语言之一，凭借其高性能和强大功能，长久以来都是游戏开发者的心头好。若你对游戏开发满怀热忱，却不知如何起步，这篇博客就将为你揭开C++游戏开发的神秘面纱，引领你踏上从新手到高手的进阶之路。一、为什么选择C++进行游戏开发？在游戏开发的广袤天地里，编程语言的抉择至关重要。C++以其独有的优势，成为众多开发者的不二
全网最全！DeepSeek 新手入门教程合集人工智能deepseek
如果你是初次接触DeepSeek的普通用户或开发者，面对海量教程却无从下手？别担心！本文为你整理全网最易懂、最实用的DeepSeek学习资源，涵盖快速上手、编程实战、系统手册等，附直达链接，收藏这一篇就够了！一、快速入门指南《DeepSeek入门教程》-博客园亮点：手把手教你注册账号、获取APIKey，并提供Python调用多轮对话的代码示例，适合初级开发者。直达链接：点击查看核心内容：API调用
国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
技术爱好者不容错过！探秘 Thrive 现代化博客管理系统秋野酱前端课程设计 java 开源 java spring boot vue.js 课程设计
探索ThriveX：现代化博客管理系统的技术与实现在当今数字化时代，知识的分享与交流变得愈发重要。对于技术爱好者和从业者而言，一个优质的博客管理系统不仅是知识输出的窗口，更是思想碰撞的平台。今天，让我们一同走进ThriveX，领略其独特的魅力。一、开源助力，点亮项目之星开源的道路充满艰辛与挑战，每一段代码都凝聚着开发者的心血。如果您在了解ThriveX的过程中有所收获，不妨花费短短10秒钟，为这个
第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习还不秃顶的计科生联邦学习深度学习人工智能开发语言
第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构（模型同构），但在实际中可能面对：统计异质性：客户端的数据分布不均（non-IID）。资源异质性：客户端硬件资源有限。模型异质性：客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习（MHPFL）
零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六：专栏总结借雨醉东风 asp.net 小程序后端
本专栏以实战为主，轻理论。如果哪里有不太懂的，可关注博主后加个人微信（平台规定文章中不能贴联系方式，需先关注博主，再加微信），后续一起交流学习。-------------------------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用LLaMA
Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别金外飞176 论文精读 transformer 深度学习人工智能
VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而，近年来，自然语言处理（NLP）领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天，我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer（ViT），它将Transformer的强大能力直接应用于图像
YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进金外飞176 技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测 YOLO 神经网络深度学习
YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11，这一系列模型经历了快速的迭代和发展，不断刷新着目标检测的性能和效率。然而，由于部分YOLO版本缺乏详细的学术论文和架构图，研究人员和开发者在理解这些模型的工作原理时往往面临挑战。最近，一篇
手把手教你怎么用QT进行TCP数据通信 JackRedWind QT基础教学 qt tcp/ip 网络
在前面两篇我们已经构建了最基础的网络连接手把手教你们怎么在QT中使用TCP-CSDN博客手把手教你怎么用QT写Tcp客户端-CSDN博客接下来我要让服务器和客户端之间进行网络通信，所谓通信其实很简单，就是发送和接受。由于qt有信号槽机制，我们可以用信号来通知程序处理收到的数据。1.这里我们先给服务器加入接受数据的槽函数，如下图2.这里我们只要触发readyRead的信号，就会通过qDebug()打
基于立创·天空星开发板-GD32F407VET6-青春版，开发一款手持热成像仪。该设备将采集热红外传感器的数据，经过处理后在LCD屏幕上显示热图像，并提供用户交互界面。嵌入式程序员小刘物联网单片机嵌入式硬件开源
本项目基于立创·天空星开发板-GD32F407VET6-青春版，开发一款手持热成像仪。该设备将采集热红外传感器的数据，经过处理后在LCD屏幕上显示热图像，并提供用户交互界面。关注微信公众号，提前获取相关推文一、需求分析核心功能:热图像采集:读取热红外传感器数据。图像处理:将原始传感器数据转换为可显示的彩色或灰度热图像。图像显示:在LCD屏幕上实时显示热图像。温度测量:计算并显示图像中特定点的温度值
Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）是Dream呀 python mysql 开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
管理升级的关键：2024年6大国内项目管理平台实测与选择指南（禅道、钉钉、云效、简道云、Tapd、Teambition）
以下是一篇满足您要求的博客稿件：引言在当今快节奏的商业环境中，项目管理的重要性不言而喻。一款优秀的项目管理工具能够助力团队提高效率、优化流程，从而实现项目的成功交付。2024年，国内有众多项目管理平台可供选择，本文将对禅道、TAPD、云效、简道云、钉钉、Teambition这6大国内项目管理平台进行实测与分析，为您提供选择指南，帮助您找到最适合团队的项目管理工具。项目管理工具介绍禅道：开源且专业，
深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系时光旅人01号深度学习 pytorch opencv
想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析快撑死的鱼人工智能回归 python pytorch
面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中，给定带标签的数据，算法尝试学习从输入到输出的映射关系；无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构；强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务某龙兄 python nginx linux centos
JupyterNotebook（此前被称为IPythonnotebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一
人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
车载音频开发（三）：对wav音频做定浮点转换（采样深度转换） Mr Chris_LI wav音频开发心得音视频
对于wav的采样格式讨论较多的是定浮点采样基于上一节我们对采样点的理解车载音频开发（二）：对音频数据作音量调节_音频数据的音量控制代码-CSDN博客定点常见的有16bit，24bit，和32bit浮点一般用float(32bit)IEEE754浮点数不同位深度的取值范围：16bit定点数:-32,768~32,76724bit定点数:-8,388,608~8,388,60732bit定点数:-2,
如何快速定位并解决 Linux 系统性能瓶颈：终极全攻略 BitTalk 性能优化 linux 服务器 java
在现代IT环境中，Linux系统被广泛应用于服务器、嵌入式设备和超级计算机等各类场景。随着系统负载的增加，性能瓶颈不可避免地会影响系统的可靠性和效率。因此，了解如何有效地诊断和解决Linux系统中的性能问题至关重要。本篇博客将深入探讨Linux性能瓶颈的可能来源，介绍各种性能评估方法和概念，并最终提供使用Linux命令查找性能瓶颈的实用指南。性能瓶颈的可能来源在Linux系统中，性能瓶颈可能出现在
在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南机＿长 YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战 YOLO c++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域，人体姿态估计是一项极具挑战性的任务，它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员，以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上，使用RKNN（RockchipNeuralNetworkToolkit）框架部署YOLOv8Pose模型，并进行C++代码的编译和运行。注本文全
使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压东方佑量子变法 python opencv 开发语言
在本文中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库来实现一种简单的图像像素压缩算法。我们将详细讨论代码的工作原理，并提供一个具体的示例来演示该过程。1.引言随着数字媒体的普及，图像处理成为了一个重要的领域。无论是为了减少存储空间还是加快网络传输速度，图像压缩技术都扮演着至关重要的角色。这里，我们提出了一种基于像素重复模式的简单压缩算法，它适用于具有大量连续相同像素值的图像。2.技术栈介绍2.
【Python系列】Python 解释器的站点配置 Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室 s1 Python python 开发语言
欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,M
利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战傻啦嘿哟 pandas
目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天，我们将通过一个实战案例，演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取，并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者，也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
Playwright 入门介绍和使用指南 IT鱼多多 Python基础 #Python接口测试框架 python 开发语言 Playwright
Playwright入门介绍,Playwright使用指南请参考另一篇博客此博客为Playwright官网：译文希望让读者可以快速了解Playwriht可以用来做什么，怎么用。有些专业名词可能翻译不准确哈文章目录1.入门1.1Installation安装1.1.1AddExampleTest添加示例测试1.1.2RunningtheExampleTest运行示例测试1.2WritingTests编
《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】 code_stream #机器学习神经网络
第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘) 2301_82243733 程序员 python 学习面试
最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
代理IP助力AI图像处理，开启行业新篇章傻啦嘿哟关于代理IP那些事儿人工智能 tcp/ip 图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一：AI图像生成软件案例二：AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天，AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力，正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析，AI图像处理技术无处不在，发挥着不可
DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek 人工智能
大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
吐血整理Java集合框架，免费送聪明马的博客 Java java 数据结构
Java集合框架（JavaCollectionsFramework）是Java标准库中的一个重要部分。它为Java开发人员提供了一组常用的数据结构，如列表、集合、映射等，使其更容易地处理数据。在这篇博客中，我将详细介绍Java集合框架，包括它的主要特点、常用的集合类型以及如何使用它们来解决实际问题。一、Java集合框架的主要特点Java集合框架的主要特点是：统一的接口。Java集合框架提供了一组统
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
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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
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C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo) liyonghui160com
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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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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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