- Android第二次面试总结(项目拷打实战)
每次的天空
android
MVVM+Jetpack组件落地采用ViewModel+LiveData实现数据驱动开发,将UI逻辑与业务逻辑解耦,通过LiveData的生命周期感知能力避免内存泄漏。使用WorkManager替代传统Service处理后台任务(如数据同步),结合Room数据库实现任务持久化,确保应用被杀后仍能恢复任务。性能优化实战集成Glide加载国风插画,结合自定义三级缓存策略(内存LRU+磁盘缓存+本地资源
- 智驾赋能新质生产力,开启“全感知时代”
高工智能汽车
汽车人工智能自动驾驶大数据
当前,人类社会正稳步踏入全领域智能化的崭新时代。工业智能化、农业智能化、商业智能化浪潮奔涌,全方位融入人们的工作与生活,成为推动社会进步的重要力量。在各行各业的高端技术前沿领域,设备智能化、自动化、无人化升级进程正不断加速。然而,环境感知与实时决策能力,始终是横亘在技术飞跃之路上的关键阻碍。这两大能力犹如高悬的“达摩克利斯之剑”,一旦成为短板,就会迅速演变为制约技术突破的“瓶颈”。只有精准、高效地
- 4D雷达再上热搜!华为/小米上车
高工智能汽车
自动驾驶人工智能汽车
智驾能力边界的不断抬升,对于传感器的要求仍在增加。去年至今,不管是端到端,还是大模型,本质上并没有解决摄像头(视觉感知)的物理性能缺陷;激光雷达处于成本下降区间,安全冗余作用明显,但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充;同时,随着4D成像雷达技术的成熟,也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是
- 电子电气架构 --- 汽车行业技术变革
车载诊断技术
汽车行业架构网络协议数据库汽车gateway
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- Unity AI 技术浅析(三):智能代理(Agents)
爱研究的小牛
AIGC—虚拟现实AIGC—游戏制作unity人工智能游戏引擎AIGC
UnityAI的智能代理(Agents)技术是实现游戏和虚拟现实应用中非玩家角色(NPC)、敌人、盟友等智能行为的核心。通过智能代理,开发者可以为虚拟角色赋予感知、决策和行动的能力,使其能够与环境和其他角色进行复杂的交互。一、智能代理的基本原理智能代理是能够在特定环境中感知、决策和行动的计算实体。在Unity中,智能代理通常用于模拟游戏中的NPC、敌人、盟友等角色。其基本原理包括以下几个方面:1.
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 电力行业中实现“电力一张图” 可行方案
小赖同学啊
人工智能智能硬件能源物联网
在电力行业中实现“电力一张图”,需构建覆盖全业务场景的统一可视化平台,整合电网资源、设备状态、运行数据及地理信息,实现电力系统的数字化、智能化管理。以下是具体的技术实现方案:一、系统架构设计采用分层架构,涵盖数据采集、通信、处理、可视化及应用层:感知层设备部署:在变电站、杆塔、线路、分布式能源等节点部署智能传感器(如温湿度传感器、振动传感器、电流互感器)、智能终端(如FTU/DTU/TTU)、无人
- 电子电气架构 ---常见车规MCU安全启动方案
车载诊断技术
EV(电动汽车)常规知识必备车载电子与软件框架车载电子电气架构架构单片机安全人工智能AI在整车产品领域的应用
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- 基于物联网的幼儿看护辅助系统设计方案
神经网络15044
算法网络物联网
以下是一个基于物联网的幼儿看护辅助系统设计方案,包含系统概述、系统架构、硬件设计、软件设计、通信协议、系统功能以及安全与隐私等方面。系统概述基于物联网的幼儿看护辅助系统旨在利用传感器、网络通信和数据处理技术,实时监测幼儿的状态和环境信息,为家长和看护人员提供远程监控和预警功能,提高幼儿看护的安全性和效率。系统架构该系统主要由感知层、网络层、平台层和应用层组成。感知层:包括各种传感器,如体温传感器、
- 0312-PromptMRG:诊断驱动的医疗报告生成提示
m0_65156252
学习笔记
1,摘要:提出了诊断驱动的医疗报告生成提示(PromptMRG),这是一个新的框架,旨在通过诊断感知提示的指导提高MRG的诊断准确性。具体来说,PromptMRG是基于编码器-解码器架构,并带有一个额外的疾病分类分支。在生成报告时,来自分类分支的诊断结果将被转换为令牌提示,以显式地指导生成过程。为了进一步提高诊断准确性,我们设计了跨模态特征增强,通过利用预训练CLIP的知识,从数据库中检索相似的报
- HarmonyOS学习第20天:让应用“找准方向”的地图与定位秘籍
老三不说话、
harmonyos学习华为
引言:开启HarmonyOS应用的位置感知之旅在这个信息爆炸的时代,我们的生活与地理位置信息紧密相连。无论是寻找一家心仪的餐厅,规划一次完美的旅行,还是追踪快递的实时位置,地图与定位服务都扮演着至关重要的角色。对于HarmonyOS应用开发者而言,集成地图与定位服务,能为应用赋予强大的位置感知能力,拓展应用的边界,为用户带来更加丰富、便捷的体验。以出行类应用为例,借助地图与定位功能,用户可以实时获
- 【梯度下降算法】
蝉叫醒了夏天
机器学习算法
梯度下降算法:第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法,到20世纪最优控制理论的发展,直至现代机器学习对优化算法的特殊需求,梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
- sparkML入门,通俗解释机器学习的框架和算法
Tometor
spark-ml机器学习算法回归数据挖掘人工智能scala
一、机器学习的整体框架(类比烹饪)假设你要做一道菜,机器学习的过程可以类比为:步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜(红烧肉/沙拉)|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜、洗菜、切菜|数据收集与预处理3.设计食谱|决定烹饪步骤和调料|选择算法和模型设计4.试做并尝味道|调整火候和调味|模型训练与调参5.最终成品|端上桌的菜|模型部署与应用二、机器学习的核心流程1.数
- 前端小食堂 | Day15 - VueUse 魔法道具库
喵爪排序
前端vue.jsjavascripthtml
今日宝箱:30+效率神器一键获取1.响应式操控の六脉神剑//鼠标跟踪const{x,y}=useMouse()//网络状态感知const{isOnline,offlineAt}=useNetwork()//设备检测const{isMobile,isTablet}=useDevice()//元素尺寸监听consttarget=ref(null)const{width,height}=useEleme
- YOLOv5改进:在C3块不同位置添加EMA注意力机制,有效提升计算机视觉性能
UksApps
YOLO计算机视觉深度学习
计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务,而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。为了进一步提升YOLOv5的性能,我们在C3块的不同位置添加了EMA(ExponentialMovingAverage)注意力机制。EMA注意力机制是一种用于提升模型的感知能力和特征表达能力的技术。在YOLOv5中,我们将EMA注意力机制嵌入到C3块中,以增强这一块的特征表示能力。下面是我们改进的YOLOv
- 视频孪生与三维视频融合:重构工业现场的“数字视网膜“
数字孪生家族
视频孪生智慧工业产线工业元宇宙工业三维视频融合平台视频孪生赋予工业设备
在浙江某精密制造企业的总控中心,30米长的曲面屏上实时跳动着工厂的每个生产细节:机械臂的运动轨迹与数字模型完全同步,质检工位的操作误差被自动标记,AGV小车的行进路径在三维空间中以光带形式可视化呈现。这种虚实交融的场景并非科幻电影,而是由智汇云舟首倡的视频孪生与三维视频融合技术为制造业打造的“超感知车间”。这两项技术的融合应用,正在为制造业构建起一套具有感知、认知和决策能力的"数字视网膜"系统。一
- 【深度学习】从全连接层到卷积
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
- 一文了解汽车图像传感器
沧海一升
CMOS图像传感器成像汽车CIS芯片HDR自动驾驶
2024年底,安森美做了题为"HowAutomotiveImageSensorsTransformtheFutureofAutonomousDriving"的演讲,这里结合其内容对自动驾驶图像传感器做一个介绍。当前的自动驾驶感知技术主要有两大技术路线:一种是仅使用摄像头作为传感器进行信息采集的纯视觉路线,一种是同时使用“摄像头+雷达”的多传感器融合路线。这两种方案的共同之处在于都需要摄像头作为基础
- InternVL:论文阅读 -- 多模态大模型(视觉语言模型)
XiaoJ1234567
LLM论文阅读语言模型人工智能多模态大模型internVL
更多内容:XiaoJ的知识星球文章目录InternVL:扩展视觉基础模型与通用视觉语言任务对齐1.概述2.InternVL整体架构1)大型视觉编码器:InternViT-6B2)语言中间件:QLLaMA。3)训练策略(1)第一阶段:视觉-语言对比训练(2)第二阶段:视觉语言生成训练(3)第三阶段:监督微调(SFT)3.InternVL应用1)对于视觉感知任务2)对于对比任务3)对于生成任务4)对于
- 第二十七个问题-AI Agent 与 RAG 的核心区别
释迦呼呼
AI一千问人工智能语言模型机器学习深度学习自然语言处理
AIAgent与RAG的核心区别AIAgent(人工智能代理)与RAG(检索增强生成)是当前生成式AI领域的两个关键技术,二者在功能定位、技术架构和应用场景上存在显著差异,但也可协同互补。以下从多个维度对比分析:1.核心目标维度AIAgentRAG主要目标自主执行复杂任务(感知、决策、行动闭环)通过检索外部知识增强生成结果的准确性智能性强调自主推理、多步规划与动态调整能力依赖检索与生成的静态组合,
- 调整PWM频率与死区时间可以解决电机噪声或共振问题
被风吹走的裤子
两轮电动车stm32单片机mcu
在调试一款电机测试打曲线时,加载至母线限流值附近且在低速段时,出现共振的声音,通过调整PWM频率与死区时间优化掉了共振问题。分析总结下原因。一、PWM频率调整的作用降低可听噪声原理:PWM频率低于20kHz时,开关噪声会进入人耳可听范围(20Hz-20kHz),导致电机发出“嗡嗡”声。将频率提高到20kHz以上,噪声频率超出人耳感知范围,从而消除可听噪声。案例:在无人机电机控制中,将PWM频率从8
- 机器人操作系统 ROS 大全
亚图跨际
嵌入式ROS机器人操作系统
特点第一部:提供对机器人操作系统(ROS)和最新相关系统的全面介绍,这是目前被认为是机器人应用程序的主要开发框架。第1部分介绍了ROS的基础知识和基础。在第2部分中,涉及导航、运动和规划。第3部分提供了服务和实验机器人的四个示例。第4部分处理应用程序的实际部署。第5部分介绍了用于感知和传感的信号处理工具。第6部分提供了使用ROS设计复杂软件的软件工程方法。第7部分介绍了模拟框架。最后,第8部分介绍
- Tetragon:一款基于eBPF的运行时环境安全监控工具
FreeBuf-
工具flaskpython后端
关于TetragonTetragon是一款基于eBPF的运行时环境安全监控工具,该工具可以帮助广大研究人员检测并应对安全重大事件,例如流程执行事件、系统调用活动、I/O活动(包括网络和文件访问等)。在Kubernetes环境中使用时,Tetragon具有Kubernetes感知能力,也就是说,它可以了解Kubernetes身份,例如命名空间、pod等,从而可以根据各个工作负载配置安全事件检测。工具
- 能源电力行业中,利用物联网技术实现“一塔一档”
小赖同学啊
人工智能智能硬件能源物联网
在电力行业中,利用物联网技术实现“一塔一档”(即每座杆塔都建立一份详细的档案),能够对杆塔的全生命周期进行有效管理,提升电网的可靠性和运维效率。以下从系统架构、关键技术、实施步骤等方面介绍具体实现方法。系统架构设计采用分层架构,涵盖感知层、网络层、平台层和应用层,实现数据的采集、传输、处理和应用。1.感知层感知层是获取杆塔相关信息的基础,主要由各类传感器和智能设备组成。状态监测传感器倾斜传感器:安
- 长文本生成的“中间迷途”:当AI在信息洪流中迷失与觉醒
步子哥
AGI通用人工智能人工智能
长文本生成的困境:当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如同拥有无限记忆的超级读者,能轻松消化整座图书馆的藏书。但当被要求撰写万字论文时,这些"博学者"往往只能产出不足两千字的短文——这就像让美食家品尝满汉全席后,只能复述前菜和甜点的味道。更令人困扰的是,当输入文本超过8000词时,模型会像在图书馆迷路的读者,对"中间书架"的内容视而不见,这种现象被形象地称为"中间丢失"(L
- 智驾技术全链条解析
TrustZone_
智驾智驾
智驾技术全链条解析(2025年最新版)智驾技术涵盖从环境感知到车辆控制的完整闭环,涉及硬件、算法、数据与系统集成等多个领域。以下结合行业最新进展(截至2025年3月)进行深度拆解:一、感知技术:汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型:◦激光雷达:华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达,实现高精度三维建模,但成本较高(约2500元/颗);◦毫米波雷达:用于穿透雨雾探测,比亚迪天神
- 2025年工业智能对讲机有多智能?数据采集+AI不在话下!
AORO_BEIDOU
人工智能信息与通信智能手机安全网络
在工业通信领域,对讲机始终是不可替代的即时交互工具。但传统设备仅能实现基础语音传输的局限性,已难以满足现代工业对效率与智能化的需求。遨游通讯推出的新一代智能对讲机,凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力,实现了语音交互的智能升级,并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合,构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系。AOROM55G智能对讲机传统的对讲机往往只能进行
- 《物联网安全特辑:从智能设备到工业控制系统的攻防博弈》
程序员没睡醒
网络安全物联网安全物联网安全固件分析工控系统
设备分层威胁模型感知层传感器数据篡改网络层无线协议劫持平台层云API滥用应用层移动APP逆向设备控制权夺取0x01固件逆向:解剖设备的灵魂固件提取三板斧方法1:OTA升级包捕获#使用Wireshark过滤HTTP流量tshark-ieth0-Y"http.request.uricontainsfirmware"-wfirmware.pcap目的:截取设备升级时的固件传输流量方法2:Flash芯片硬
- 1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础
Unknown To Known
动手学习深度学习深度学习人工智能
视频资源B站:动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数,目标函数,过拟合,优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络,多层感知机卷积神经网络——
- 动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机(激活函数)
吨吨不打野
动手学深度学习pytorchpytorch深度学习机器学习
文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题,多层感知机虽然可以解决,但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro