- Agent 框架与应用
power-辰南
企业级AI项目实战人工智能大模型aiagent
1.1初识Agent:智能体的核心能力AIAgent是一种基于大模型的自主任务执行系统,能够通过感知、决策、规划和执行实现复杂目标的闭环达成。其核心能力可拆解为以下四部分:1.1.1感知能力(Perception)Agent通过多模态输入接口获取环境信息:•数据采集:集成传感器(如自动驾驶的激光雷达)、API(如天气数据接口)、文本/语音交互系统等;•多模态解析:支持文本、图像、语音的联合处理(如
- 自动驾驶---Perception之大模型应用
智能汽车人
自动驾驶人工智能机器学习
1背景自动驾驶感知(Perception)模块在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色,它负责收集、处理并理解车辆周围的环境信息。随着深度学习技术的快速发展,大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章,有兴趣的读者可以了解相关内容:《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- 基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构
由数入道
人工智能系统架构人工智能智能体
1.感知(Perception)1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成,支持采集多种形式的数据:视觉:采用摄像头、深度传感器,通过卷积神经网络(CNN)、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类、场景理解。听觉:利用麦克风阵列、声学传感器,结合声纹识别、语音识别(如基于Transformer或RNN的模型)技术处理音频信息。文本与语义信息:通过文
- waymo open dataset v2.0.0 (Perception dataset) 大小
wzy-666
linux人工智能运维
可以使用以下命令来获取指定存储桶或文件夹的大小:gsutildu-shgs://waymo_open_dataset_v_2_0_0/testinggsutildu-shgs://waymo_open_dataset_v_2_0_0/testing_locationgsutildu-shgs://waymo_open_dataset_v_2_0_0/traininggsutildu-shgs://
- 【CV论文精读】【协同感知综述】Collaborative Perception for Autonomous Driving :Current Status and Future Trend
量子-Alex
CV论文阅读深度学习目标检测自动驾驶
CollaborativePerceptionforAutonomousDriving:CurrentStatusandFutureTrend0.论文摘要感知是自动驾驶系统的关键模块之一,近年来取得了很大进展。然而,单个车辆的有限能力导致感知性能提高的瓶颈。为了突破个体感知的局限,协作感知被提出,它使车辆能够共享信息来感知视线和视野之外的环境。本文综述了有前途的协作感知技术的相关工作,包括介绍了基
- 基于LLM的Agent的兴起及其潜力:综述
lichunericli
Agent人工智能语言模型
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.07864v1.pdf1.IntroductionLLM-basedAgent的基本构成。本文认为,构成LLM-basedAgent的核心部件有三个:brain:主要目标有2个—信息记忆、信息处理perception:主要目标在于让agent能够感受到更多不同模态的信息action:主要目标在于输出文字、控制智能体的行为、使用工具,从
- Multi-scale Perception and Feature Refinement Network for multi-classsegmentation of intracerebral
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
1024程序员节
基于多尺度感知和特征细化网络的脑出血CT图像多类分割摘要:脑出血对人类健康和福祉构成严重威胁。CT图像中血肿的自动分割可以为医生提供必要的诊断协助,并确保改善患者的治疗和康复效果。现有的脑出血分割方法主要集中在识别出血区域,不能准确区分和勾勒出不同类型的血肿。然而,不同类型的出血在灰质水平和形状方面表现出高度的相似性,血肿的规模也可能有很大差异。为了解决这个问题,我们提出了一个多尺度感知和特征细化
- 【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges(协同感知综述)
我叫两万块
自动驾驶目标检测
第一次见到这么清晰的综述!摘要引言融合方案协同感知方法(forIdealScenarios)早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合:基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法(forReal-worldIssues)定位错误通信问题模型或任务差异隐私与安全数据集与实验评估挑战与机遇协作感知中的传输效率复杂场景中的协同感知基于联合学习的协同感知低标签依赖的协同感知结论摘要协同感知
- 【论文解读】V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction
我叫两万块
目标检测自动驾驶
V2VNet摘要引言方法WhichInformationshouldbeTransmittedLeveragingMultipleVehicles实验结论摘要在本文中,我们探索了使用车对车(V2V)通信来提高自动驾驶车辆的感知和运动预测性能。通过智能聚合来自附近多辆车辆的信息,我们可以从不同的角度观察同一个场景。这使我们能够透过遮挡物,并在远距离探测到物体,而在远距离观察到的物体非常稀疏或根本不存
- Apollo中Routing代码分析之AStar算法
C_GO流媒体后台开发
版权声明本文版权属于:a15082671703。如侵权请联系博主删除。本文背景Apollo是无人驾驶相关的开源框架,GitHub地址为https://github.com/ApolloAuto/apollo,在决策部分主要具有Perception(感知),Prediction(预测),Routing(路由寻径),Planning(轨迹规划),Control(控制)。由于最近在看Routing相关的
- CVPR 2023 Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval
万年枝
论文合集人工智能
文章目录背景摘要介绍贡献方法1.提示生成2.图像提示特征融合3.目标发现和检索训练推理结果展望相关IDOL|ECCV2022OFA作者:大连理工大学信息与通信工程学院,字节跳动,香港大学,鹏城实验室论文:https://arxiv.org/pdf/2303.17225.pdf代码在https://github.com/MasterBin-IIAU/UNINEXT中文名称:将统一实例感知任务作为目标
- LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving
这家伙是个好家伙
论文阅读自动驾驶语言模型人工智能自然语言处理
LLM4Drive:ASurveyofLargeLanguageModelsforAutonomousDriving摘要1.介绍2.MotivationofLLM4AD3.ApplicationofLLM4AD3.1Planning&Control3.2Perception3.3QuestionAnswering3.4Generation3.5Evaluation&Benchmark4.Datas
- 论文笔记(三十八)HandyPriors: Physically Consistent Perception of Hand-Object ... Differentiable Priors
墨绿色的摆渡人
文章论文阅读
HandyPriors:PhysicallyConsistentPerceptionofHand-ObjectInteractionswithDifferentiablePriors文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.方法:HANDYPRIORSA.问题设置B.可变渲染先验C.可微物理先验D.基于优化的改进E.基于过滤的跟踪4.实验A.真实世界中的机器人手和物体迭代B.姿势估计C.基于过滤的跟踪D
- Apollo&Carla联合仿真基本操作
wrotcat
自动驾驶仿真仿真
Apollo系统架构CANBus:对接车辆的底盘,做一些数据的收发,如油门,方向盘转角HDMap:给localization提供定位图层的信息给perception一些车道线、道路拓扑、红绿灯的信息(超时空感知),附注感知的预测。如关注某位置的红绿灯,划分前景和背景中的障碍物然后滤除背景中的障碍物(如车道线外)Prediction:预测行人或车辆的轨迹预测,预测会到哪个车道去Planning:借助
- 【freespace】HybridNets: End-to-End Perception Network
莫克_Cheney
论文阅读freespace车道线深度学习
目录摘要1.介绍1.1.背景1.2.相关工作2.方法2.1.网络体系结构2.2.编码器2.3.译码器2.4.损失函数和训练3.实验与评估3.1.实验设置3.2.评价指标3.3.成本计算性能3.4.多任务性能4.结论与展望摘要端到端网络在多任务处理中变得越来越重要。一个突出的例子是驾驶感知系统在自动驾驶中的重要性越来越大。本文系统地研究了面向多任务的端到端感知网络,并提出了几个关键优化以提高准确性。
- 【图像拼接】论文精读:Perception-based energy functions in seam-cutting
十小大
图像拼接论文精读计算机视觉图像拼接imagestitchingImageStitching视频拼接图割接缝
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- 【图像拼接】源码精读:Perception-based seam cutting for image stitching
十小大
图像拼接论文源码精读图像拼接imagestitchingImageStitching计算机视觉图像处理
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- Deep Q-Network (DQN)理解
兔兔爱学习兔兔爱学习
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DQN(DeepQ-Network)是深度强化学习(DeepReinforcementLearning)的开山之作,将深度学习引入强化学习中,构建了Perception到Decision的End-to-end架构。DQN最开始由DeepMind发表在NIPS2013,后来将改进的版本发表在Nature2015。NIPS2013:PlayingAtariwithDeepReinforcementLe
- Color perception的pipeline和Rainbow color
爱打网球的小哥哥一枚吖
可视化学习信息可视化数据可视化
当人们看到光时,它们会通过视网膜中的色感受器来分解成不同的颜色。这个过程可以被称为颜色知觉管道。颜色知觉管道主要包括三个阶段:前处理,色彩敏感性和色彩识别。在前处理阶段,光通过视网膜的锥形细胞,被分解成红、绿、蓝三种颜色。在接下来的色彩敏感性阶段,这些颜色会被进一步分解,并且与其他色彩信息进行比较,以决定它们的色度和亮度等特征。最后,在色彩识别阶段,人类大脑会将这些颜色信息整合起来,以形成我们所看
- 无线感知论文速览 | CRUW3D, Vision meets mmWave Radar: 3D Object Perception Benchmark for Autonomous Driving
R.X. NLOS
#无线感知/雷达成像论文速递3d无线感知毫米波雷达数据集CRUW3D
注1:本文系“最新论文速览”系列之一,致力于简洁清晰地介绍、解读最新的顶会/顶刊论文无线感知论文速览|Arxiv2023|CRUW3D,VisionmeetsmmWaveRadar:3DObjectPerceptionBenchmarkforAutonomousDriving论文链接:https://arxiv.org/abs/2311.10261摘要本文提出了一个新的基准数据集CRUW3D,包含
- Openpose地址+模型下载
weixin_40245131
ROSOpenpose
OpenPose项目Github链接:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose链接:https://pan.baidu.com/s/1XelG_1qrbyyo3RbAPm0AJg提取码:nw3pBODY25:http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/pose/bo
- 可能自我
Kathleen_c6e6
可能的自我(possibleselves)。这个概念描述了人们如何设想自己的未来:他们可能成为什么样的人,或者想要成为什么样的人,甚至是害怕自己会成为什么样的人。1986年,社会心理学家黑泽尔·马库斯(HazelMarkus)和宝拉·纽瑞斯(PaulaNurius)创造了“可能的自我”这一概念;这个词是源于对“自我概念”(self-concept)和“自我认知”(self-perception)的
- 【Image】图像处理
Hellespontus
图像大模型图像处理人工智能计算机视觉目标检测机器学习深度学习cnn
计算机视觉CVPerception如自动驾驶领域。只要是从所谓的图像当中去抽取信息的过程,我们都叫做Perception。视觉检测可以涵盖二维检测,如车辆、人和信号灯的检测。另外,还可以控制三维信息,直接在三维空间中操作数据。SLAMSLAM全称SimultaneousLocalizationandMapping。计算机视觉领域不仅包括检测,还可以进行分割、车道线检测等任务。SLAM(同时定位和地
- Crash Course:10分钟心理学速成-【第6集】感觉与知觉
ado_l
链接:https://open.163.com/newview/movie/courseintro?newurl=%2Fspecial%2Fopencourse%2Fcrashcoursepsychology.html重点1、感觉和知觉是有联系的,但又是不同的。感觉(Sensation):自下而上的加工。是对外部刺激的接收和传递。知觉(Perception):自上而下的加工,大脑组织和理解信息,并
- Learning Perception Module
ht6806
Apolloc++
参考文章:自动驾驶开发者说|框架|如何单独运行apollo相机感知模块?-知乎引言文章主要尝试了apollo框架下,视觉感知模块的单独运行,并利用离线的数据包进行检测实时展示结果。过程相对来说比较顺利。在加上已经用VScode搭建的单步调试环境,我可以把玩的很久。1.软件-环境-数据准备Ap…https://zhuanlan.zhihu.com/p/5107121041.启动模块1)启动dream
- 项目中常用代码:保存图片、时间戳的获取与发送、log的打印
”悟道“
开发语言
保存图片的代码:g2dHandle->perception_pic3->MapBo();/*DDS发送之前的必要操作*/char*pdata=(char*)g2dHandle->perception_pic3->handle.mapped_vaddrs[0];/*perception_pic3格式为rgb*/#if0staticintflag=0;/*定义静态变量整型的flag*/if(flag=
- ros 安装webcam驱动
女工程师
rosusb-cam
首先我先说明下的工作的环境,vmware+ubuntu+ros+indigo,下面是我在安装usb_cam遇到的问题。1.安装rosperception我这里是indigo,如果是jade请相应的把indigo改成jade,终端输入$sudoapt-getinstallros-indigo-perception2.查看video设备并安装驱动$ls/dev/|grepvideo终端会打印video
- Waymo Motion Open Dataset 介绍与使用
北山杉林
自动驾驶自动驾驶深度学习人工智能
WaymoMotionOpenDataset的使用自动驾驶数据集使用交流7718450711.下载2.安装3.使用(1)解析数据(2)scenario信息3.可视化1.地图可视化2.场景可视化可以使用metadrive仿真器将场景导入。自动驾驶数据集使用交流771845071Waymo数据集分为两部分:motion和perception,其中motion数据集的主要用途是SimAgents,Mot
- 大一统模型 Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval 论文阅读笔记
乄洛尘
新东西论文阅读笔记图像处理人工智能transformer
UniversalInstancePerceptionasObjectDiscoveryandRetrieval论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作实例感知通过类别名进行检索通过语言表达式的检索通过指代标注的检索统一的视觉模型UnifiedLearningParadigmsUnifiedModelArchitectures四、方法4.1Prompt生成4.2图像-Prompt特征融
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号