PS图像菜单下计算命令通过通道的混合模式得到的选区非常精细,从而调色的时候过度非常好.功能十分强大.   下面用计算命令中的"相加"和"减去"模式做实例解析,这里通道混合模式和图层混合模式原理是一样的. 原图: 实例目的:选择叶子,调整叶子的饱和度. 步骤一:确定选取范围,即选择图像中那些颜色作为选区 确定选取范围:要选取也子,就要选择黄色或者绿色或者黄色+绿色 步骤二: 通道混合选取范围[2.1两种方式任选一种] 2.1通道混合选取范围:绿色(基色) - 蓝色(混

背景:被问到很基础的知识点  string  自己答的很模糊 Java中的String为什么是不可变的? -- String源码分析 ps:最好去阅读原文 Java中的String为什么是不可变的 什么是不可变对象? 众所周知, 在Java中, String类是不可变的.那么到底什么是不可变的对象呢? 可以这样认为:如果一个对象,在它创建完成之后,不能再改变它的状态,那么这个对象就是不可变的.不能改变状态的意思是,不能改变对象内的成员变量,包括基本数据类型的值不能改变,引用类型的变量不能指向其他

如何在Exe和BPL插件中实现公共变量共享及窗口溶入技术Demo源码 1.Delphi编译方式介绍: 当我们在开发一个常规应用程序时,Delphi可以让我们用两种方式使用VCL,一种是把VCL中的申明单元及实现单元全部以静态编译的方式编译并链接进Exe可执行文件中,这样做的好处就是发布程序时只需要发布独立的可执行文件,当我们使用了的第三方DLL.OCX等时,无需发布*.bpl等文件,但EXE程序文件的体积会较大. 另外一种是把VCL库以运行时状态(即把VCL库中的申请单元静态编译进EXE可执行文

Android源码浅析(四)--我在Android开发中常用到的adb命令,Linux命令,源码编译命令 我自己平时开发的时候积累的一些命令,希望对你有所帮助 adb是什么?: adb的全称为Android Debug Bridge,就是起到调试桥的作用.通过adb我们可以在IDE中调试Android程序,说白了就是debug工具.adb的工作方式比较特殊,采用监听Socket TCP 5554等端口的方式让IDE和Qemu通讯,默认情况下adb会daemon相关的网络端口,所以当我们运行And

Java中常用的七个阻塞队列第二篇DelayQueue源码介绍 通过前面两篇文章,我们对队列有了了解及已经认识了常用阻塞队列中的三个了.本篇我们继续介绍剩下的几个队列. 本文主要内容:通过源码学习Delayqueue及理解Dqueue并用代码简单演示使用场景. 本文出自凯哥Java(kaigejava)的<凯哥Java并发系列>之<Java并发编程之队列>系列的第三篇:<Java中常用的七个阻塞队列第二篇DelayQueue源码介绍> Java中常用的几个队列中,阻塞队

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家分享的是i.MXRT中FlexSPI外设不常用的读选通采样时钟源 - loopbackFromSckPad. 最近碰到一个客户,他们在 i.MXRT500 上使能了 FlexSPI->MCR0[RXCLKSRC] = 2(即 loopbackFromSckPad),这个选项字面上的意思是设置读选通采样时钟源为 SCK 引脚,这个选项在恩智浦官方的代码包里未曾使能过.客户在使用过程中遇到高频时 SCK 引脚被降压的问题(从正常的 1.8V 降

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

目录 为什么要使用ConcurrentHashMap? ConcurrentHashMap的结构特点 Java8之前 Java8之后 基本常量 重要成员变量 构造方法 tableSizeFor put方法存值 putVal initTable treeifyBin tryPresize transfer get方法取值 get 总结 参考阅读 系列传送门: Java并发包源码学习系列:AbstractQueuedSynchronizer Java并发包源码学习系列:CLH同步队列及同步资源获取与

技术背景 JAX-MD是一款基于JAX的纯Python高性能分子动力学模拟软件,应该说在纯Python的软件中很难超越其性能.当然,比一部分直接基于CUDA的分子动力学模拟软件性能还是有些差距.而在计算过程中,近邻表的计算是占了较大时间和空间比重的模块,我们通过源码分析,看看JAX-MD中使用了哪些的奇技淫巧,感兴趣的童鞋可以直接参考JAX-MD下的partition模块. Verlet List和Cell List的使用 关于Verlet List,其实更多的是使用在动力学模拟的过程中,而Ce

方法一: 工具:rankmirrors 0x01 备份原来的源,并创建一个测试源 cd /etc/pacman.d cp mirrorlist mirrorlist.bakcp mirrorlist mirrorlist.test 0x02 测速与排序 开始对新的源测速与排序,并将结果写入源列表文件 rankmirrors -n 1 mirrorlist.test > mirrorlist 好了 测试结束后会把结果会把速度最快的源放在最前面并写入到新的源列表,开始更新就可以了. 0x03 语法

Java 源码阅读的第一步是Collection框架源码,这也是面试基础中的基础: 针对Collection的源码阅读写一个系列的文章; 本文是第二篇LinkedList. ---@pdai JDK版本 JDK 1.8.0_110 概述总结 LinkedList底层是通过双向链表实现的,具体是first和last两个node元素: 链表的特性决定了LinkedList按照index查找元素的效率没有ArrayList高,但是add和remove操作效率会高很多: 根据index查找node, 因

或许对于许多Android开发者来说,所谓的Android工程师的工作"不过就是用XML实现设计师的美术图,用JSON解析服务器的数据,再把数据显示到界面上"就好了,源码什么的,看也好不看也罢,反正应用层的开发用不上,再加上现在优秀的轮子越来越多,拿来主义泛滥,能用就是,反正老板也不关心是不是你自己写的,用我现在老大的话来说,阅读源码似乎只是一种"锦上添花"的事,有自然好,没有也罢. 说了这么多,到底有没有必要阅读源码?有必要,而且非常有必要!原因有三. 其一,了解

官方的yum源在国内访问效果不佳. 需要改为国内比较好的阿里云或者网易的yum源 修改方式: echo 备份当前的yum源 mv /etc/yum.repos.d /etc/yum.repos.d.backup4comex echo 新建空的yum源设置目录 mkdir /etc/yum.repos.d echo 下载阿里云的yum源配置 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos

我不知道名字取对没有,在FPGA计算中有时往往需要在不溢出的情况下将数扩大,从而获得更好的计算精度. 比如.在一个8位宽的系统中,将x=0000_0010,算术左移m=5位之后得到xt=0100_0000,此时的xt参与运算之后能得到更好计算精度,并且通过m我们可以把相应的结果移位回来. 典型的应用例子就是,使用cordic计算复数x+jy的相角与模值,那么此时我们可以在保证不溢出的情况下按比例的扩大(x,y),再进行cordic计算,此时我们就可以得到,将计算结果的模值右移相应的m位即可,那么

目录 1 问题描述  2 解决方案 2.1 计算中值问题 2.2 选择问题   1 问题描述 中值问题是求一个n个数列表中某一数组下标k,它要求该下标元素比列表中的一半元素大,又比另一半元素小,这个中间的值被称为中值. 选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的问题. 2 解决方案 2.1 计算中值问题 本文使用Lomuto划分算法思想,此处引用<算法设计与分析基础>第三版上一段文字介绍及配图,具体如下: 具体实现代码如下: package com.liuzhen.chapter4; pub

本项目是一个通用响应式管理后台,导入开发环境安装就能直接运行,界面也非诚漂亮,在PC端和移动端也是自适应的.非常适合企业或者个人搭建各种商城后台,博客后台,网站管理后台等. 源码启动后的截图 需要这套源码的朋友联系作者微信(同电话):18629374628

<Effective Java> 第48条:如果需要精确的答案,请避免使用float和double. 如果我们编译运行下面这个程序会看到什么?public class Test{    public static void main(String args[]){        System.out.println(0.05+0.01);        System.out.println(1.0-0.42);        System.out.println(4.015*100);    

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

技术分享是在[Rancher官方微信技术交流群]里以图文直播+QA实时互动的方式,邀请国内已落地经验的公司或团队负责人分享生产落地的最佳实践.记得添加微信小助手(微信号:rancher2)入群,实时参与分享与互动噢~ 目前,技术分享已经举办了36期,输出了许多各行各业落地实践的优质案例. 部分往期技术分享 新东方的负载均衡架构探索和实践 iHealth基于Docker的DevOps CI/CD实践 AI独角兽商汤科技的内部服务容器化历程 明天晚上(11月7日)8点半,新一期的技术分享来啦!将分享

1,概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的.其结构如下 在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度. 孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络,这两者的定义: 孪生网络:两个网络结构相同且共享参数,当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型: 伪孪生网络:两个网络结构相同但不共享参数,或者两个网络结构不同,当两个句子结构