- BEV+Transformer
Monkey PilotX
自动驾驶transformer深度学习人工智能
在自动驾驶系统中,BEV(Bird’sEyeView)+Transformer主要应用于感知与环境建图(Perception&SceneUnderstanding)环节,尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知(Perception)多摄像头图像融合成BEV视角,进行目标检测、语义分割预测(Predict
- 动手实践OpenHands系列学习笔记5:代理系统架构概述
笔记5:代理系统架构概述一、引言AI代理系统是一种能够自主执行任务的智能软件架构,OpenHands作为AI驱动的软件开发代理平台,拥有完整的代理系统架构设计。本笔记将探讨AI代理架构的基本原理,并通过分析OpenHands核心架构,实现一个简化版的代理框架。二、AI代理架构设计原则2.1AI代理系统的核心组件感知模块(Perception):接收和处理外部输入认知模块(Cognition):分析
- CVPR2025
摸鱼的肚子
论文阅读深度学习
CVPR论文列表大论文相关,abstactSphereUFormer:AU-ShapedTransformerforSpherical360Perception对360rgb图的深度进行估计CroCoDL:Cross-deviceCollaborativeDatasetforLocalization(没有)SemAlign3D:SemanticCorrespondencebetweenRGB-Im
- 【论文阅读】VideoChat-R1: Enhancing Spatio-Temporal Perception via Reinforcement Fine-Tuning
s1ckrain
强化学习AIGC计算机视觉论文阅读多模态大模型强化学习
VideoChat-R1:EnhancingSpatio-TemporalPerceptionviaReinforcementFine-Tuning原文摘要研究现状:强化学习有关方法在视频理解任务中的应用仍未被充分探索。研究目标:方法:采用强化微调(RFT)结合GRPO,专门针对视频MLLMs进行优化。目标:增强模型对视频时空感知的能力。保持模型的通用能力。实验与发现RFT在小样本数据下即可显著提
- AI智能体是什么?AI 智能体的关键特性,如何实现 AI 智能体
大模型微调部署
人工智能AI大模型自然语言处理深度学习Agent智能体LLM
“本文讨论什么是AI智能体、以及如何实现。”一、什么是AI智能体AI智能体(Agent)是一种自主运行的人工智能系统,能够感知环境、做出决策并执行特定任务。它通常以任务驱动为核心,结合人工智能技术,实现高效的交互和智能化的服务。二、AI智能体的关键特性1.感知能力(Perception)AI智能体能够通过传感器或数据接口获取外部信息,例如语音输入、图像识别或文本数据:语音输入:智能音箱识别“今天天
- Fast-BEV:A Fast and Strong Bird’s-Eye View Perception Baseline——论文笔记
m_buddy
BEVPerception论文阅读人工智能深度学习
参考代码:Fast-BEV一稿多投的另一篇:Fast-BEV:TowardsReal-timeOn-vehicleBird’s-EyeViewPerception1.概述介绍:这篇文章提供了一种可实际部署的BEV感知方案,能够在当今车端主流计算单元上(NvidiaOrin)实现不错的帧率。从camera到BEV的转换思想来自于M2BEV,但是对这个转换方法中使用查找表和映射方法改进,使得整体视角转
- 3.2 Agent核心能力:感知、规划、决策与执行
MonkeyKing.sun
大模型+agent企业应用实践人工智能agent
智能代理(Agent)是一种能够在复杂环境中自主运作的计算实体,其智能行为依赖于四大核心能力:感知(Perception)、规划(Planning)、决策(Decision-making)和执行(Execution)。这些能力共同构成了Agent的智能框架,使其能够从感知环境开始,制定行动计划,做出合理决策,并通过具体行动影响环境。本文将系统且专业地探讨这四大核心能力的定义、作用、关键技术、应用场
- 一个Python Interpreter MCP Server应该如何实现
kakaZhui
python人工智能AIGCAgentLLMMCP
写在前面:让大模型可以执行python代码让AIAgent能够执行Python代码是一项强大的能力,但也伴随着安全和状态管理的挑战。MCP(Model-Controller-Perception)架构提供了一个清晰的思路来组织这种Agent。本文聚焦于MCP三个组件(模型、控制器、感知器)如何在一个基本的Python代码执行场景中协同工作。1.核心点两个核心问题:状态维护(StateManagem
- 拨开迷雾:LLM Agent 的 MCP 究竟是什么?【之二(完)】
kakaZhui
人工智能AIGCpythonllmagentDeepSeekMCP
--------------------------------------书接上文----------------------4.MCP循环:让Agent“活”起来这三个组件并非孤立工作,它们构成了一个持续循环的感知-思考-行动(Perceive-Think-Act)过程:感知(Perception):Agent接收外部输入(用户请求、API响应等),Perception组件处理这些输入,将其转
- 智能体开发基础:从概念到实现
禁默
人工智能大模型智能体
前言智能体(Agent)是人工智能中的核心概念之一,它广泛应用于游戏AI、机器人、自动驾驶、智能客服等领域。本篇博客将从智能体的基本概念、核心架构、开发工具,以及简单的智能体实现入手,为想要入门智能体开发的读者提供清晰的指导。1.什么是智能体?1.1智能体的定义智能体(Agent)是一个能够感知环境(Perception)、做出决策(Decision),并执行动作(Action)以影响环境的自主系
- 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
- 接纳不完美的自己(16)Accept the Imperfect Self (16)
过好你的后半生
城堡内的房间(1)想象一下,你的心是一座雄伟壮丽的城堡,里面有宽敞的走廊和数以千计的房间,每个房间都是完美的,里面藏有一件独一无二的珍宝。每个房间都代表了你内心中的一种特质,整座城堡就是所有这些特质的统一体。小时候你可以无所顾忌的进入每一个房间,无论房间里有些什么东西,你都会大胆踏进去,每个房间都与别的房间截然不同。你的整个城堡沐浴在爱的光芒之中。然后有一天,大人们进入了你的城堡,告诉你有几个房间
- 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
第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(ImageStitching)】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明,包含专栏使用说明、创新思路分享等(不定期更新)图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImag
- 【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
第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(ImageStitching)】关于【图像拼接论文源码精读】专栏的相关说明,包含专栏内文章结构说明、源码阅读顺序、培养代码能力、如何创新等(不定期更新)【图像拼接论文源码精读】专栏文章目录【源码精读】As-Projective-As-PossibleImageStitchingwithMovingDLT(APAP)第一部分:全局单应Globalhomograph
- Deep Q-Network (DQN)理解
兔兔爱学习兔兔爱学习
python机器学习深度学习学习
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
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla