凌风探梅
凌风探梅

ADAS辅助驾驶_自动驾驶_技术点列表

0 ADAS

汽车电子及ADAS安全部分相关测试标准

汽车总线特性简述

短距离车间通信V2X简述

先进驾驶辅助系统ADAS接口协议ADASIS v2简介

ADAS在车载导航设备上的应用

先进驾驶辅助系统ADAS一些技术应用小结

基于计算机视觉的无人驾驶感知系统



1 相机标定

鱼眼校正之类1

鱼眼校正之类2

鱼眼校正之类别３

鱼眼校正之类别4

相机标定资源URL

基于光线追踪的Mental Ray鱼眼镜头的编程实现 作者：华文广

图像处理中消除相机透镜畸变和视角变换

一种新型鱼眼图像轮廓提取算法

摄像头图像桶形畸变校正测试

GML C++ Camera Calibration Toolbox

摄像机摄标定靶标

相机标定总结

摄像机的建模

Converting a fisheye image into a panoramic, spherical or perspective projection

A release of a Camera Calibration Toolbox for Matlab

Camera Calibration Toolbox for Matlab

摄像机标定矫正畸变

Distortion

Lens Distortion Correction



2 图像拼接

Panorama Stitching

2D Image Morphing Algorithms

Image stitching

CS 342: Computational Photography

PanoramicImage Mosaic

Poisson Blending

关于全景图像的拼接

基于改进SURF算法的实时视频拼接

Converting a fisheye image into a panoramic, spherical or perspective projection

Feature Based Panoramic Image Stitching

PanoWarp Tutorial

image stitch(国外开源的图像拼接)

图像拼接 Image-based only, no GPS/IMU data

图像拼接 SIFT资料合集

opencv实现图像的拼接功能

Converting a fisheye image into a panoramic, spherical or perspective projection



3 360环视

车载360度全景监视系统

车载全景可视系统surroundview

倒车辅助Park Assist

汽车全景标定（拼接）效果的检验方法

一种基于FPGA 的1080p 高清多摄像头全景视频拼接的泊车(机)

全景鸟瞰环视



4 行人检测

New algorithm for better pedestrian detection in self-driving car

加州大学新算法：让智能汽车更精准检测行人



5 车辆检测

YOLO: Real-Time Object Detection

[caffe]深度学习之CNN检测object detection方法摘要介绍

RCNN (Regions with CNN) 目标物检测 Fast RCNN的基础

Fast RCNN 训练自己的数据集（3训练和检测）

Fast RCNN 训练自己数据集 (2修改数据读取接口)

Fast RCNN 训练自己数据集 (1编译配置)



6 测距

前方车辆检测的常用方法

Mobileye采用单目摄像头做ADAS太不精确




7 车道偏移预警检测

车道检测与跟踪

车道检测数据集

车道检测源码分析系列

车道检测与跟踪

基于单目视觉的车道偏离预警算法研究

车道线检测（opencv）

Lane Detection with OpenCV and C#

Real-time lane departure warning system based on a single FPGA

一种快速的公交专用车道检测方法



8 交通信号识别



9 交通标识识别



10 疲劳/非正常驾驶状态检测



11 无人驾驶

Comma.AI 开源其首次成功无人驾驶的旅行数据

the comma.ai driving dataset

自动驾驶进入第3阶段 ADAS黑科技守护开车人



12　传感器

雨量、阳光、防雾传感器

车辆姿态相关的一些传感器



13　地图

Open Street Map维基世界地图初探--概念、开发






你可能感兴趣的:(ADAS_辅助驾驶_自动驾驶)

  • 焦点小组方法在软件工程中的应用与挑战 薄辉 焦点小组方法软件工程研究工具优缺点比较用户参与
    焦点小组方法在软件工程中的应用与挑战背景简介在软件工程领域，焦点小组方法作为一种研究工具，能够帮助研究者从用户和从业者那里获取宝贵的信息和见解。本文基于J.Kontio等人的研究，探讨了焦点小组方法在不同研究阶段的应用，以及它在传统、计算机辅助和在线环境中的优势与挑战。不同研究阶段焦点小组方法的研究问题示例焦点小组方法可以应用于新产品开发的多个阶段，包括信息阶段、提议阶段、分析阶段和评估阶段。每个
  • Python编码系列—Python原型模式：深克隆与高效复制的艺术 学步_技术 Python编码python原型模式开发语言
    欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
  • PCL点云系列之 如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据？自动驾驶汽车如何感知周围环境 知识大胖 PCL点云PointCloud系列教程python自动驾驶汽车
    介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境，或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的？答案就在于点云的魔力。这些密集的数据点集合通常由LiDAR或深度相机等传感器捕获，构成了机器人、3D建模和自动驾驶汽车等各种应用的支柱。但是，如果您不仅需要捕获几何形状，还需要保留这些点的颜色信息，该怎么办？在本文中，我们将深入研究一个Python脚本，该脚本从ROS（机器人操作系统）包中提取点云数据，同时
  • 快收藏，清华出品的DeepSeek:从入门到精通教程pdf 2501_90570130 人工智能pdf
    资源链接：https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538家人们，我刚看完这份清华的PPT，被DeepSeek狠狠惊艳到它功能太强大啦，写文案、生成代码不在话下，还能辅助决策、做数据分析，连诗歌故事创作都OK！清华专家还分享超多实用技巧，像避免AI幻觉、设计超棒提示语，全是干货AI如今无处不在，不用就真的要落后啦！这份PPT简直是AI入门神器，有它就能变身AI达人别犹豫，赶紧
  • 程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析 guzhoumingyue AIpython
    随着技术的发展和行业需求的变化，程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
  • 深度优化：如何用结构化提示词提升DeepSeek的响应质量
    深度优化：如何用结构化提示词提升DeepSeek的响应质量一、提示词设计的核心原则角色定义法：明确AI的专家身份场景具象化：提供背景信息和目标说明格式结构化：使用分隔符划分内容模块二、基础提示词案例库1.编程辅助场景[角色]你是一位资深Python开发工程师，擅长编写可维护的工业级代码[任务]为电商系统设计优惠券核销模块[要求]1.使用Django框架实现2.包含防重复提交机制3.添加Redis缓
  • 基于 Linux 系统（迅为 iTOP-4412）设计的倒车雷达系统 鱼弦 Linux系统编程与驱动开发linux运维服务器
    鱼弦：公众号：红尘灯塔，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全站领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于Linux系统（迅为iTOP-4412）设计的倒车雷达系统介绍倒车雷达系统是一种辅助驾驶系统，它通过超声波传感器检测车辆后方障碍物，并通过声音或视觉信号向驾
  • 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习YOLO
    【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
  • YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践 那年一路北 YoloYOLO目标跟踪人工智能
    一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE（Squeeze-and-Excitatio
  • 删除数据库表中重复数据的方法 master_chenchengg 能力提升面试宝典技术IT信息化
    删除数据库表中重复数据的方法数据库中重复数据的识别与分析手动删除重复记录的基本步骤利用SQL高级功能高效清理重复数据自动化脚本实现大规模重复数据清除数据库设计阶段预防重复数据策略使用数据库内置工具或插件辅助去重工作处理过程中数据完整性和一致性维护针对特定场景下的重复数据处理案例解析数据库中重复数据的识别与分析重复数据指的是在数据库表中出现多次相同的数据记录。这种情况不仅浪费存储空间，还可能导致数据
  • 端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构 AI智能涌现深度研究 计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。然而，实现真正安全的自动驾驶仍然面临着诸多挑战，其中之一就是如何有效地融合来自不同传感器的数据，构建一个可靠的感知、决策和控制系统。传统的自动驾驶系统通常依赖于单一传感器，例如摄像头或雷达，这会导致感知信息的缺失和鲁棒
  • Android多线程实现 师范大学生 androidjava
    Android基础的多线程实现方式主要有两种，一种是创建一种线程类并直接继承Thread类，重写其run函数实现线程功能，第二种是实现Runnable接口，通过线程辅助类实现线程功能。继承Thread类该方式实现的方法比较简单：1.自定义一个类，令该类继承Thread类。2.在该类中重写run方法，在其中实现线程的功能。3.实例化该类，调用start方法启动线程代码实例假设使用两个线程进行计数操作
  • 自动驾驶---Motion Planning之轨迹Path优化 智能汽车人 自动驾驶人工智能
    1背景在之前的几篇文章中，不管是通过构建SL图《自动驾驶---MotionPlanning之PathBoundary》，ST图《自动驾驶---MotionPlanning之SpeedBoundary》，又或者是构建SLT图《自动驾驶---MotionPlanning之构建SLTDrivingCorridor》，最终我们都是为了得到boundary的信息。构造优化问题求解的前提：首先确定问题的代价函
  • 人类驾驶的人脑两种判断模式（反射和预判）--＞自动驾驶两种AI模式 liron71 人工智能机器学习
    一种模式是直觉模式，判断是基于条件反射，视觉感知触发到直接条件反射（从经历中沉淀形成的神经信息闭环），类似现在自动驾驶技术的传统AI模式。另一种模式是物理时空图式推理模式，判断是基于预判预测，人脑把物理世界的物理动态时空规则（规律）图像已经编码为脑内符号（语言或图式）系统，通过预判预测的思维链推理过程（语言符号或物理时空图式的推理运算，映射推理出了物理世界的后续时空图像，作出反馈的动作选择），根据
  • Simulink开发项1000例实战专栏--实例155：构建一个完整的自动驾驶汽车仿真模型 xiaoheshang_123 MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulink
    目录基于Simulink的自动驾驶汽车传感器融合与路径规划仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1自动驾驶汽车系统组成
  • 刷题日记 2024-12-9 LeetCode：48. 旋转图像 大萌神Nagato leetcode算法java
    48.旋转图像-力扣（LeetCode）找规律就行result[j][m-i-1]=matrix[i][j];借助了辅助数组，如果不使用辅助数组可以考虑用翻转的思想来求解classSolution{publicvoidrotate(int[][]matrix){intm=matrix.length;intn=matrix[0].length;int[][]result=newint[m][n];f
  • 钉钉宜搭智能车辆管理系统：AIoT技术驱动的全场景解决方案（价值体现版） 阿三0812 人工智能
    一、系统核心架构通过“智能硬件+AI中台+低代码平台”三层架构，构建覆盖车辆全生命周期的数字化管理系统：感知层：车载OBD、GPS定位器、NFC识别器等设备实时采集车辆位置、油耗、驾驶行为等20+类数据分析层：AI算法引擎处理亿级数据流，实现智能调度、风险预警、能效分析等核心功能应用层：钉钉宜搭低代码平台快速搭建审批流、数据看板等业务模块，支持多端协同二、核心功能解析1.公务车辆智能化管理智能硬件
  • 算法学习——TEB算法 .小墨迹 算法学习算法学习linux开发语言c++
    TEB（TimedElasticBand）路径规划算法是一种基于优化的局部路径规划算法，广泛应用于移动机器人、自动驾驶等领域。它通过在机器人的运动轨迹上引入时间信息，结合动力学约束和环境约束，生成平滑且可行的路径。以下是对TEB算法的原理、实现方式、路线生成、约束条件设置以及参数调节的详细说明。1.TEB算法原理1.1核心思想TEB算法的核心思想是将机器人的运动轨迹表示为一个弹性带（Elastic
  • 从黑暗到光明：FPC让盲人辅助眼镜成为视障者的生活明灯！【新立电子】 珠海新立电子科技有限公司 盲人辅助智能眼镜智能眼镜新立电子fpc柔性线路板
    在科技日新月异的今天，智能技术正以前所未有的方式改变着我们的生活。对于视障人士而言，科技的进步更是为他们打开了一扇通往更加独立自主生活的大门。其中，盲人辅助智能眼镜可以成为视障人士日常生活中的得力助手。FPC在AR眼镜中的应用，更是为盲人辅助智能眼镜的性能提升和可靠性保障提供了坚实的技术基础。盲人辅助智能眼镜，通过内置的高性能摄像头和先进的图像识别算法，能够实时捕捉并分析周围环境中的信息。无论是道
  • 【3D格式转换SDK】HOOPS Exchange技术概览（一）：3D 数据处理高效能与定制化 工业3D_大熊 3DCAD开发工具3d3D建模3D模型轻量化3D模型Web可视化3D数据格式转换3D格式转换CAD格式转换
    HOOPSExchange是一款专为3D工程应用开发而设计的SDK，旨在助力开发者便捷地访问和重用由CAD与BIM设计应用所生成的3D数据，为3D产品运营提供了强大的数据基础。借助单一且集成化的界面，HOOPSExchange能够高效地导入、转换以及导出超过30种原生及标准格式的3D数据，具体涵盖以下格式：机械计算机辅助设计（MCAD）领域：CATIA、NX、Creo、SOLIDWORKS、Inv
  • 51-29 CVPR 2024 | BEV-Planner：开环端到端自动驾驶中自车状态是你所需要的一切吗？ 深圳季连AIgraphX aiXpilot智驾大模型1自动驾驶人工智能机器学习智慧城市计算机视觉AIGC
    本论文是南京大学、英伟达最新CVPR2024工作。蛮幸运的，该论文提出了很多思考，证明了很多最优Paper在落地上车方面的无效性。咱们对待新方法能否成为自动驾驶的最佳实践要审慎。论文名称：IsEgoStatusAllYouNeedforOpen-LoopEnd-to-EndAutonomousDriving?论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.03031.代码链接：ht
  • python模拟监测自动驾驶模拟过程中违反交通规则的车辆 go5463158465 python算法深度学习python自动驾驶开发语言
    以下是一个简单的Python示例，用于模拟监测自动驾驶模拟过程中违反交通规则的车辆。在这个示例中，我们假设交通规则包括车辆不能超过限速，并且不能在红灯时通过路口。importrandom#定义交通规则SPEED_LIMIT=60#限速，单位：km/hTRAFFIC_LIGHTS=["red","green"]#交通灯状态#定义车辆类classVehicle:def__init__(self,id)
  • A股散户情绪综合评估指标探讨 @半良人 AI交易分析python
    文章目录一在A股市场中，虽然没有单一指标能完美衡量散户的看空或看多情绪，但可以通过多维度数据组合构建一个综合评估体系。1.融资融券余额（散户参与度）2.散户资金流向（小额交易监测）3.投资者情绪指数（调查与行为数据）4.市场活跃度指标5.社交媒体与搜索数据6.技术指标辅助二作为散户，在资源有限的情况下，可以通过更简化且易获取的指标结合行为策略来捕捉市场情绪，以下提供一套可行性较高的实操方案：一、简
  • DeepSeek 持续火爆；微信蓝包首秀；世界级人工智能科学家许主洪加盟阿里巴巴...|网易数智日报 网易数智 网易数智日报人工智能大数据业界资讯ai云计算
    DeepSeek持续火爆，多个云平台上线相关模型「抢食」算力需求AI公司DeepSeek旗下大模型DeepSeek-R1「爆火」后，多个云平台宣布上线DeepSeek旗下模型。2月5日，阅文集团宣布，旗下作家辅助创作应用“作家助手”已集成幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）的DeepSeek-R1大模型。这是DeepSeek首次应用于网文领域，旨在为作家提供更智能的创作支持。2月4日，
  • Spring_IoC控制反转、依赖注入详解 WziH_CSDN springjava
    Spring_IoC一、IoC相关概念简介1、理解【控制】和【依赖】的概念IoC即控制反转、依赖注入。——OOAD依赖倒置【控制】和【依赖】都代表对象之间的关联关系，而且他们在Spring中是一对近义词，控制和依赖几乎是并存的。例如，现有如下需求：汽车的功能是行驶，司机的功能是驾驶汽车，令汽车行驶。我们可以通过代码描述上述关系：publicclassCar{//汽车类privateStringna
  • 人工智能算法安全优化实践路径 智能计算研究中心 其他
    内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中，算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径，聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景，揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术，构建跨数据孤岛的协作框架，同时引入可解释性算法增强模型透明度，确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度，重点解析
  • 【openCV-89】人脸检测 华东算法王 华东算法王-opencvopencv人工智能计算机视觉
    人脸检测简介人脸检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别并定位出人脸的位置。人脸检测不仅是人脸识别、表情分析、面部特征点检测等高级任务的前置步骤，而且在安防监控、智能家居、自动驾驶等多个领域都具有广泛应用。人脸检测的目标人脸检测的目标是从输入的图像或视频流中自动检测出所有人脸的区域，通常用矩形框（boundingbox）表示人脸的位置。人脸检测不仅要识别图像中的人脸，还要在各种条件
  • 智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践 木子算法 人工智能数学建模数学建模算法人工智能
    智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域，路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法，路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架，通过数学公式推导核心算法原理，并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础（一）状态空间建模路径规划的本质是在状
  • 【基于PHP的CMS动态网站的渗透测试流程】 D-river securityphp开发语言网络安全安全web安全
    基于PHP的CMS动态网站的渗透测试流程一、渗透测试流程优化1.智能信息收集阶段2.靶向漏洞扫描3.深度手动测试二、关键风险检测清单1.PHP环境风险2.数据库交互风险3.会话管理缺陷三、高效测试方法论1.自动化辅助技术2.逻辑漏洞快速定位3.WAF绕过技术四、企业级防护建议1.环境加固2.监控与响应五、典型漏洞验证（PHP对象注入）附：工具链推荐安全测试对网站意义重大，它能够提前发现网站在网络、
  • 脑洞大开！用DeepSeek辅助AI绘图！ 二哥不像程序员 人工智能DeepSeekAI作画
    DeepSeek应用（AI绘图篇）DeepSeek作为当前最好的AI大模型之一，其强大的文本生成能力被广泛的应用于各个领域，本文我们来聊聊用DeepSeek来辅助AI绘图。（文末附多款可以免费使用的AI绘图工具）一、DeepSeek&AI绘图作为语言模型，DeepSeek本身没有直接绘图的能力，换个思路，让DeepSeek按照我们的想法去创造绘图提示词，我们再讲提示词提供给AI绘图工具就可以了。操
  • 多线程编程之卫生间 周凡杨 java并发卫生间线程厕所
    如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
  • How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linuxInstallDesktopGUI
    http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html   I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
  • Shell 函数 daizj shell函数
    Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
  • Linux服务器新手操作之一 周凡杨 Linux 简单 操作
    1.whoami      当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。      此时可以使用whoami命令。      [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami       e
  • 浅谈Socket通信（一） 朱辉辉33 socket
    在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。    首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包    ServerSock
  • 关于框架的简单认识 西蜀石兰 框架
    入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。 前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。 后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。 都说学前端的要知道三大框架，目前node.
  • You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
    You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids  ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
  • MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
    注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存    [client]   port=3306   [mysql]   default-character-set=utf8     [mysqld]   port=3306   basedir=D:/mysql-5.6.21-win
  • mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 alxw4616 mysql
    mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
  • 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶 单项链表双向链表
         链表与动态数组的实现方式差不多,    数组适合快速删除某个元素    链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的       单项链表;数据从第一个指向最后一个   实现代码:        //定义动态链表 clas
  • threadLocal实例 bijian1013 javathreadjava多线程threadLocal
    实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
  • activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 javaactivemq
            ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
  • 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
    本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。   范型内容 范型集合类 范型类
  • 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
    在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证   1. 建立一个有两个列族的表   create 'members','colfam1','colfam2'   2. 在members表中的colfam1中插入50*5
  • Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
    user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
  • java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环 bylijinnan java
    //use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
  • 返回null还是empty bylijinnan javaapachespring编程
    第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？ 第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？ 先看第一个问题 有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》） 理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
  • [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
          在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。         在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
  • 过度设计-举例 cuityang 过度设计
    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if (   ($Year%4==0  &am
  • java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
    记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
  • 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
      协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 　　两类服务： 　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
  • mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysqllinuxmac
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
  • MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodbmongodb 查询mongodb find
    MongDB查询 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}  参数含义： query:查询参数 fie
  • base64，加密解密 经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
    String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
  • JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
      什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。   JSP起源    在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。  如果使用Servl
  • apple watch 指南 啸笑天 apple
    1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
  • java经典的基础题目 macroli java编程
    1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
  • 你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
    var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
  • [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
    关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics   类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。   表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；   14.1 新表的统计信息 对于一个新创建
  • Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。   这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。   官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。   项目首页 | 源
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他