- Octo:伯克利开源机器人开发框架
【摘要】在各种机器人数据集上预先训练的大型策略有可能改变机器人学习:这种通用机器人策略无需从头开始训练新策略,只需使用少量领域内数据即可进行微调,但具有广泛的泛化能力。然而,为了广泛应用于各种机器人学习场景、环境和任务,这些策略需要处理不同的传感器和动作空间,适应各种常用的机器人平台,并轻松高效地微调到新领域。在这项工作中,我们旨在为开发开源、广泛适用的通用机器人操作策略奠定基础。作为第一步,我们
- 第九章:LeRobot自定义硬件集成指南
贾全
实战具身智能机器人算法机器人学习人工智能机器学习
引言在前面的章节中,我们学习了如何使用LeRobot进行模仿学习、仿真实验以及摄像头配置。然而,真正的机器人研究往往需要使用自定义的硬件平台。每个研究团队或开发者可能都有自己独特的机器人设计,如何将这些自定义硬件无缝集成到LeRobot生态系统中,是实现高效机器人学习的关键。本章将详细介绍LeRobot的硬件集成框架,帮助读者掌握如何将自己的机器人硬件接入LeRobot系统。通过学习本章内容,你将
- 第八章:LeRobot摄像头配置与应用指南
贾全
实战具身智能机器人深度学习人工智能算法机器学习机器人
引言在机器人学习系统中,视觉感知是至关重要的组成部分。摄像头作为机器人的"眼睛",为系统提供环境信息,使机器人能够理解周围世界并做出相应的决策。LeRobot作为一个完整的机器人学习框架,提供了灵活且强大的摄像头支持系统,能够适配多种类型的摄像头设备。本章将详细介绍LeRobot的摄像头配置和使用方法,帮助读者掌握如何在机器人学习项目中有效地集成和使用视觉系统。8.1LeRobot摄像头系统架构L
- PolyTouch:一种利用触觉扩散策略实现丰富接触操作的稳健多模态触觉传感器
三谷秋水
智能体计算机视觉机器学习机器人计算机视觉人工智能深度学习
25年4月来自MIT和TRI的论文“PolyTouch:ARobustMulti-ModalTactileSensorforContact-richManipulationUsingTactile-DiffusionPolicies”。在非结构化的家庭环境中实现稳健的灵巧操作仍然是机器人技术的重大挑战。即使采用最先进的机器人学习方法,触觉无关控制策略(即仅依赖外部视觉和/或本体感觉的策略)也常常由
- 具身智能 - 推动通用机器人智能的新里程碑:AgiBot World 平台与 GO-1 模型深度解析
天机️灵韵
VLA具身智能人工智能机器人深度学习人工智能具身智能
机器人操作是人工智能与物理世界交互的核心能力,但长期以来受限于高质量数据的稀缺。近期,上海人工智能实验室与AgiBotInc.联合发布了AgiBotWorldColosseo——一个开源的大规模机器人操作平台,包含数据集、工具链与通用策略模型,旨在推动机器人智能向更通用、更灵活的方向发展。本文将从背景、数据集设计、模型架构与实验结果四部分,解析这一平台的创新与突破。一、背景:机器人学习的核心挑战传
- 以人类演示视频为提示,学习可泛化的机器人策略
三谷秋水
大模型智能体计算机视觉机器人计算机视觉深度学习语言模型人工智能
25年5月来自清华大学、上海姚期智研究院和星动纪元(RoboEra)公司的论文“LearningGeneralizableRobotPolicywithHumanDemonstrationVideoasaPrompt”。最近的机器人学习方法通常依赖于从通过遥操作收集的大量机器人数据集中进行模仿学习。当面对新任务时,此类方法通常需要收集一组新的遥操作数据并微调策略。此外,遥操作数据收集流程也很繁琐且
- AI人工智能与机器人学习的未来展望
AI原生应用开发
ai
AI人工智能与机器人学习的未来展望关键词:AI人工智能、机器人学习、具身智能、多模态交互、人机协作、伦理挑战、自主决策摘要:本文将带您走进AI与机器人学习的奇妙世界,从“家庭机器人小助手”的故事出发,用通俗易懂的语言解释多模态交互、具身智能等核心概念,结合算法原理、实战案例和前沿趋势,探讨未来AI机器人如何像人类一样学习、思考与协作,同时揭示技术背后的伦理挑战与发展方向。读完本文,您不仅能理解AI
- 机器人学习算法解析与自主学习系统研究
纸上沉思bJ
机器人学习算法
```html机器人学习算法解析与自主学习系统研究机器人学习算法解析与自主学习系统研究随着人工智能技术的飞速发展,机器人学习算法成为了研究热点之一。机器人学习不仅涉及传统的控制理论和机器学习方法,还结合了强化学习、深度学习等现代技术手段,为实现更加智能、灵活的机器人提供了可能。本文将对机器人学习算法进行详细解析,并探讨其在构建自主学习系统中的应用。一、机器人学习的基本概念机器人学习是指通过某种方式
- 机器人学习入门必看:AI人工智能基础理论与实践
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶机器人学习人工智能ai
机器人学习入门必看:AI人工智能基础理论与实践关键词:机器人学习、AI基础理论、机器学习、深度学习、强化学习、机器人控制、实践案例摘要:本文面向机器人学习入门者,系统梳理AI人工智能核心理论体系,深度解析机器学习、深度学习、强化学习等关键技术与机器人控制的融合逻辑。通过数学模型推导、Python算法实现、完整项目实战,构建从理论到实践的知识闭环。涵盖工业机器人、服务机器人等典型应用场景,提供系统化
- MuJoCo Playground 机器人强化学习入门教程(一)
强化学习与机器人控制仿真
MuJoCo仿真与控制教程机器人人工智能深度学习开发语言自动驾驶stm32python
系列文章目录目录系列文章目录前言一、学习RL智能体1.1使用braxPPO进行培训1.2使用RSL-RL进行训练二、欢迎来到MuJoCoPlayground!2.1介绍2.2滚动2.3RL2.4PPO2.5实现可视化推出2.6DM控制套件-体验一下!2.7环境可视化2.8训练2.9PPO2.10SAC前言我们介绍的MuJoCoPlayground是一个完全开源的机器人学习框架,由MJX构建,其明确
- RT-2论文深度解读:视觉-语言-动作统一模型的机器人泛化革命
zhaoyqcsdn
VLA机器学习自然语言处理人工智能经验分享笔记
1.核心问题与挑战传统机器人学习存在两大瓶颈:数据效率低下:依赖特定场景的机器人操作数据(如抓取、推压),收集成本高泛化能力局限:模型仅能完成训练中出现过的任务,无法应对长尾场景RT-2的创新目标:利用互联网规模的视觉语言预训练知识,实现机器人技能的零样本(zero-shot)迁移2.方法论突破2.1统一语义空间构建数据范式革新:将机器人动作表示为"语言化"Token序列(如move_to(x=0
- 机器人学习仿真框架
rebekk
具身智能机器人学习
机器人学习仿真框架一般包含(自底向上):3D仿真物理引擎:对现实世界的模拟仿真机器人仿真平台:用于搭建工作场景,以实现agent与环境的交互学习学习算法框架集合:不同的策略学习算法的实现算法测试环境及benchmark:针对不同的定制化算法的测试环境以及评价标准整体框架简要介绍物理引擎:模拟现实世界物理行为的软件工具。可模拟牛顿动力学模型,使用质量、速度、摩擦力和空气阻力等变量,为刚性或柔性物体赋
- TidyBot++:用于机器人学习开源的完整移动机械手
三谷秋水
计算机视觉智能体人工智能机器人开源人工智能机器学习深度学习
24年12月来自普林斯顿、斯坦福和dexterity.ai的论文“TidyBot++:AnOpen-SourceHolonomicMobileManipulatorforRobotLearning”。要充分利用模仿学习在移动机械操作方面的最新进展,需要收集大量人工引导的演示。本文提出一种开源设计,用于设计一种廉价、坚固、灵活的移动机械手,该机械手可支撑任意臂,从而实现各种现实世界的家用移动机械操作
- DexVLA:通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型
硅谷秋水
大模型智能体计算机视觉语言模型计算机视觉深度学习机器学习人工智能
25年2月来自美的集团和华东师范的论文“DexVLA:Vision-LanguageModelwithPlug-InDiffusionExpertforGeneralRobotControl”。让机器人能够在不同的环境中执行不同的任务是机器人学习的核心挑战。虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景,但要充分发挥其潜力,需要解决动作表示和有效训练方面的限制。当前的VLA模型通
- 具身智能训练新思路!将生成视频用于训练机器人
天机️灵韵
具身智能人工智能具身智能
将生成视频用于训练具身智能(EmbodiedAI)确实是近年来备受关注的前沿方向,这一思路通过结合生成式AI(如扩散模型、神经辐射场等)与机器人学习,为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能。以下从技术逻辑、潜在优势、挑战及案例方向展开分析:一、技术逻辑:如何用生成视频训练机器人?生成式AI构建虚拟环境利用扩散模型(如Sora、StableVideoDiffusion)或3D生成技术(
- NVIDIA Isaac Lab 入门教程(一)
kuan_li_lyg
机器人最优控制工具人工智能机器人开发语言python强化学习模仿学习Isaac
系列文章目录前言IsaacLab是一个用于机器人学习的统一模块化框架,旨在简化机器人研究中的常见工作流程(如RL、从演示中学习和运动规划)。它建立在英伟达IsaacSim的基础上,利用最新的仿真功能实现逼真的场景和快速高效的仿真。该框架的核心目标是模块化:轻松定制和添加新环境、机器人和传感器。灵活性:适应社区不断变化的需求。开放性:保持开源,允许社区贡献和扩展框架。包含电池:包含大量可随时使用的环
- 机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型
XianxinMao
机器人
标题:机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型文章信息摘要:机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变,这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功,基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而,这一转变面临两大关键挑战:机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集,以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
- 用大模型训练实体机器人,谷歌推出机器人代理模型
RPA中国
机器人人工智能机器学习
谷歌DeepMind的研究人员推出了一款,通过视觉语言模型进行场景理解,并使用大语言模型来发出指令控制实体机器人的模型——AutoRTAutoRT可有效地推理自主权和安全性,并扩大实体机器人学习的数据收集规模。在实验中,AutoRT指导超过20个实体机器人执行指令,并通过远程操作和自主机器人策略收集了77,000个真实机器人操作的片段。这充分说明,AutoRT收集的机器人操作数据更加多样化,并且在
- 用大模型训练实体机器人,谷歌推出机器人代理模型
richerg85
机器人人工智能机器学习
谷歌DeepMind的研究人员推出了一款,通过视觉语言模型进行场景理解,并使用大语言模型来发出指令控制实体机器人的模型——AutoRTAutoRT可有效地推理自主权和安全性,并扩大实体机器人学习的数据收集规模。在实验中,AutoRT指导超过20个实体机器人执行指令,并通过远程操作和自主机器人策略收集了77,000个真实机器人操作的片段。这充分说明,AutoRT收集的机器人操作数据更加多样化,并且在
- 机器人学习跟少儿编程有什么区别?
35e1e826ad92
机器人学习跟少儿编程有什么区别?很多家长朋友们在了解我们的少儿编程的同时都会有一个问题不可避免:机器人学习和少儿编程有什么区别?首先,机器人学习与少儿编程的学习方向不同机器人学习不等同于编程学习。机器人是综合性学科,而编程是基础学科。机器人学习会调用编程模块,而编程学习是一层一层把模块打开,学习模块内部核心的逻辑、算法、语法和结构。学习的是两个不同的方向,这也是编程学习和机器人学习的主要区别。机器
- 机器人强化学习-双机械臂
琼筵醉月
机器人
概要基于robosuite库,进行双臂机器人学习训练环境测试下面展示下分别控制两个机械手随机运动的画面:双臂显示场景如下:双臂调用代码如下:importnumpyasnpimportrobosuiteassuiteimportrobomimicimportrobomimic.utils.file_utilsasFileUtilsimportrobomimic.utils.torch_utilsas
- 工业机器人学习规划
ISDF-工软未来
机器人学习
工业机器人的学习规划是指为机器人设计和实施学习算法和策略的过程。这些学习算法和策略旨在使机器人能够通过与环境的交互来改进其性能和适应能力。以下是工业机器人学习规划的几个关键步骤:数据收集:机器人需要从环境中收集大量的数据,包括传感器数据、图像数据、运动数据等。这些数据将用于训练机器人的学习模型。数据预处理:在进行学习之前,需要对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取、数据标准化等。这些预处
- 机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo
阿航626
LIBERO机器人操作持续学习论文LIBEROliberorobosuite机器人学习持续学习多任务学习终身学习
0.前置机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新1.robosuite的相关资料是基于MuJoCo的机器人学习方针环境,提供一套基准环境,MuJoCo官方DeepMind长期支持,是通过模拟环境推进机器人智能倡议项目(AdvancingRobotIntel
- 水下机器人学习笔记03-声呐信号处理
白木烨
声呐系统:声呐系统.PNG声呐信号处理的本质:信息的变换和提取信号处理_声呐信号处理.PNG声呐信号处理的任务经典声呐信号处理目标探测目标探测:利用目标自身发出的声波(自身的噪声或主动发出的声信号)或目标的回波来确定目标的存在。目标定位利用上述声波确定目标的位置,包括目标的距离、方位及深度等。目标识别区分目标的类型和性质,如大小、目标真假、舰船或者潜艇主动声呐,目标反射回波形成了主动声呐拾取到的声
- 傅里叶变换
qq_43314576
人工智能
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摘要Abstract文献阅读:人类视频作为机器人学习资料的可供性1、研究背景2、方法提出3、方法实现3.1、需要解决的三个问题3.2、VRB解决问题的思路3.2.1、功能可供性的可执行方法--接触点和接触后轨迹3.2.2、从人类视频中获取可供性信息3.3、VRB的实现步骤4、实验设置和结果5、结果贡献傅里叶变换1、转换的思想2
- Google机器人团队获ICRA 2023 机器人学习方向最佳论文奖:机器人实体控制的大语言模型程序
xwz小王子
LLM机器人机器人学习语言模型大语言模型
这篇论文主要讨论了大型语言模型(LLM)在机器人控制方面的应用。作者们指出,尽管LLM在理解和生成自然语言方面表现出色,但其在实际应用中,如机器人控制等领域的应用仍然有限。因此,他们提出了一种新的方法,即使用LLM编写代码来控制机器人的行为。他们发现,编写代码的LLM在规划、策略逻辑和控制方面表现出色。这些模型可以被重新用于编写机器人策略代码,给出自然语言命令(格式化为注释)。策略代码可以表达处理
- RoboNet
cocapop
论文机器人
文章概述:本文介绍了RoboNet数据集和基于深度学习的多机器人学习框架。RoboNet数据集包含了多个机器人、多个环境和多个任务的数据,旨在实现机器人学习的广泛泛化。通过使用RoboNet数据集,研究人员可以训练出能够在新的对象、视角和环境下泛化的模型。此外,本文还介绍了基于视觉预测和逆向模型的机器人控制方法,并展示了它们在RoboNet数据集上的性能。这项工作对于实现大规模数据驱动的机器人学习
- 亲子日记197天
力奇
今天大女儿早早起床,期待美术课堂,美女老师带着孩子去“淘金”活动,看到老师发的图片,孩子们玩的很开心。十点半回到公司,迫不及待地拿出今天的战利品,眼镜,书包,杯子,还有三个硬币,哈哈……天气虽然闷热,但孩子们收获不小噢!愉快的一上午。图片发自App午休时间,姐姐看着妹妹,我去手机店买智能机器人学习机。等我回来,小女儿还在睡,大女儿迫不及待的研究怎么玩?女儿和它聊天,还会算题,女儿开心的不得了喊着高
- 机器人学习--定位算法AMCL详解
Robot-G
移动机器人ROS(机器人操作系统)移动机器人定位定位算法AMCL定位
一、基本概念参考:RobotLocalizationAMCL原理以及代码_sinat_37011812的博客-CSDN博客注释:本部分内容CSDN上多个博主都有介绍,不知道谁是原创。暂且附上上述链接。先讲几个坐标系的关系吧,在机器人定位中很重要。base_link一般指的是机器人自身的坐标系,随着机器人的移动而移动。odom的原点是机器人刚启动时刻的位置,理论上这个odom坐标系是固定的不会变化的
- 【ros2 control 机器人驱动开发】简单双关节机器人学习-example 1
机器人梦想家
ROS2机器人操作系统机器人人工智能
【ros2control机器人驱动开发】简单双关节机器人学习-example1文章目录前言一、RR机器人创建descriptionpkg创建demospkg二、创建controller相关创建examplepkg三、测试运行总结前言本系列文件主要有以下目标和内容:为系统、传感器和执行器创建HardwareInterface以URDF文件的形式创建机器人描述加载配置并使用启动文件启动机器人控制RRB
- 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