- 不搞花里胡哨!CMU最新开源:极简风格的LiDAR全景分割+跟踪!
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通3D视觉
来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信:dddvisiona,备注:三维点云,拉你入群。文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割(LPS)一般遵循自下而上的以分割为中心的范式,利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。但是最近CMU&Meta等大佬们重新思考了这种方法,并提出了一个简单而有效的检测中心网络,用于LPS和跟踪。这项工作也
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 光学工程师中年危机
光学设计培训
激光雷达光学设计zemax光学光学工程
一、技术能力突围:向高价值领域迁移瞄准增量市场激光雷达与自动驾驶:将光学设计经验迁移至激光雷达光路优化(如VCSEL阵列准直算法)、热稳定性补偿算法(解决车载环境温度漂移问题)15。AR/VR光学模组:参与超表面透镜(Metasurface)设计,结合波导与全息技术提升显示效率,掌握LightTools或LucidShape光场仿真37。强化算法能力光学-算法交叉技能:从
- 宇树科技单线雷达L2的坑货驱动
wuicer
科技
最烂的github网站:GitHub-unitreerobotics/unilidar_sdk:SDKforUnitreeL1LiDAR搞不懂这家公司火的道理,卖个烂机器狗忽悠火了,瞎眼买了个激光雷达,捯饬半天。一句话搞定的事技术支持就是不和你说清楚别用这个网站,错误的没有更新使用官网的SDK驱动网站:下载中心L2-宇树科技完全没有技术支持,扔一堆手册,问一下问题还要提交工单,代理商、销售心高气傲
- 宇树激光雷达L1上手测试
力特高
linux自动驾驶机器人自动化
因为工作中低成本三维空间扫描的需求,在同事偶尔推荐下知道了宇树L1这款激光雷达,不得不说小巧的设计,0.05m的最小测距距离,360°*90°的FOV,以及最最最重要的1600多的价格无一不打动我。于是行动起来联系厂家,首先是想试用(白嫖)一下,然鹅被告知“雷达已经发布很久了,淘宝上就有销售,不提供试用服务”。确实有道理,咱又不缺(这点)钱,于是提了采购申请。。。发货速度很快,采购下单当天,卖家就
- 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
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长,分为上下两篇,下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测(续)前言近几年来,在计算机视觉领域,利用深度学习卷积
- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- 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
- Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束(ring)是如何分布的
壹十壹
激光雷达编辑器
将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束(ring)是从下往上进行递增排序。在下图中线束0为深蓝色,线束1是红色,线束2为淡蓝色,线束3为橘黄色,线束4为绿色,线束6为黄色。(一帧激光雷达点云的强度值在RVIZ中显示的颜色与该帧点云数据中激光雷达强度值的最大值有关)
- 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
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用
格图素书
人工智能
目录前言国内外发展现状(DevelopmentStatusatHomeandAbroad)背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况(OverviewTestArea)2.2背包LiDAR数据采集与处理(BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统
- 强得不像合资车!丰田首款智能车交卷,14万买端到端+激光雷达
量子位
13.98万元,一段式端到端+激光雷达上车铂智3X。城区NOA有路就能开,后续还会OTA「车位到车位」。这…这这这是合资车?叠加权益后,价格还不到14万元???全球第一大车厂丰田,在中国疯狂“补课”后交卷,直接把高阶智驾卷爆了。甚至连支架都跟进了(DOGE):全民智驾元年,智能驾驶已经深入人心。铂智3X上市后也是大热,1小时不到,订单突破了10000台。把服务器都挤爆了:13.98万,丰田卷爆高阶
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- AUTOSAR从入门到精通-4D毫米雷达波
格图素书
人工智能
目录前言几个高频面试题目4D毫米波雷达会取代激光雷达吗?3D与4D毫米波雷达对比毫米波雷达行业发展历程算法原理几个相关概念雷达毫米波雷达长波vs短波与传统毫米波雷达和激光雷达对比与传统毫米波雷达对比与激光雷达对比与摄像头对比毫米波雷达工作原理毫米波雷达主要应用波段毫米波构成主要功能以及实现方式什么是4D毫米波?4D毫米波雷达市场规模4D毫米波雷达厂商4D毫米波雷达探测性能4D毫米波雷达算法能力现状
- 科技武装到牙齿:小米SU7 Ultra对比SU7的全面进化论
PM简读馆
技术杂谈科技
当价格不再是唯一标尺,SU7Ultra用三电机系统重构性能边界,以3颗激光雷达重写智驾规则,更用900V高压平台和碳纤维车身诠释何为「旗舰天花板」——这场从动力架构到智能神经系统的全面迭代,正在重新定义高端电动轿跑的终极形态。SU7SU7Ultra1、硬件差异动力系统SU7Ultra:搭载超级三电机系统(V8s×2+V6s),综合马力1548PS,零百加速1.98秒(部分资料显示2.1秒),最高时
- SLAM文献之-IMLS-SLAM: scan-to-model matching based on 3D data
点云SLAM
SLAM3d机器学习SLAMIMLSICP
IMLS-SLAM算法原理详解一、算法概述IMLS-SLAM(ImplicitMovingLeastSquaresSLAM)是一种基于3D激光雷达数据的低漂移SLAM算法,由Jean-EmmanuelDeschaud等人在2018年提出。其核心思想是通过隐式移动最小二乘(IMLS)曲面建模实现scan-to-model的匹配框架,显著提升了定位与建图的精度和鲁棒性。该算法在无闭环检测的情况下,4公
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的 道路识别(续)
格图素书
计算机视觉人工智能
目录3.1.2图像滤波去噪3.2道路纹理特征提取3.3基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择3.4.2生长准则3.4.3道路区域后处理3.5实验结果分析4基于激光雷达点云的道路识别4.1点云预处理4.1.1点云数据解析4.1.2点云数据筛选4.1.3点云坐标转换4.2基于雷达图像的
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航(续)
格图素书
人工智能算法
目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§3.3.2基于ICP的配准定位算法§3.3.3基于NDT的配准定位算法§3.4基于LM法优化的NDT配准定位算法§3.4.1列文伯格-马夸尔特法原理§3.4.2LM-NDT算法配准原理及流程§3.5
- [自动驾驶-传感器融合] 激光雷达的运动补偿
simba丶小小程序猿
自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言相关原理及代码示例IMU运动补偿的基本原理代码示例参考文献引言由于激光雷达成像原理是利用接发器与时间计算来获取光点的位置,所以在传感器的空间运动时,会出现雷达拖影现象(点云畸变),因此需要采用运动补偿来校准激光雷达的点云,本文及介绍下激光雷达的运动补偿原理及实现代码。相关原理及代码示例激光雷达(LiDAR)在运动过程中会产生运动畸变,影响点云的精度。运动补偿的基本原理是通过测量激光在发
- 仿生机器人核心技术与大小脑
天机️灵韵
人工智能具身智能硬件设备机器人人工智能具身智能
以下是针对仿生机器人核心技术的结构化总结,涵盖通用核心技术与**“大脑-小脑”专用架构**两大方向:一、机器人通用核心技术这些技术是仿生机器人实现功能的基础,与生物体的“身体能力”对应:1.感知与交互技术多模态传感器融合视觉:3D视觉(如RGB-D相机)、动态目标跟踪(如光流算法)。触觉:柔性电子皮肤、分布式压力传感器(模仿人类皮肤)。听觉:声源定位、噪声抑制(如麦克风阵列)。环境感知:激光雷达(
- 华为 ADS 3.0 与特斯拉 FSD V12:自动驾驶技术的巅峰对决与未来展望
中科宁图
华为自动驾驶人工智能
一、华为ADS3.0:多传感器融合的卓越代表(一)硬件与技术特色华为ADS3.0智能驾驶系统构建了全面的全息感知体系,融合激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种设备。激光雷达实现环境三维重建和精确测距,在恶劣条件下仍能准确捕捉物体信息;高分辨率摄像头获取视觉信息;毫米波雷达在极端天气下强化对移动物体探测;超声波传感器辅助近距离障碍物检测。GOD网络融合处理多传感器数据,为决策提供坚实
- 无人机图像拼接数据在GIS中的处理与分析、可视化与制图;无人机航拍;无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析
WangYan2022
遥感生态无人机图像处理数据分析ArcGIS生态环境监测
ArcGIS作为地理信息系统领域最主流的GIS平台软件,空间数据处理和分析功能强大,十分适用于地表空间监测数据的读写、管理、分析与可视化。本教程融合无人机生态环境监测技术和ArcGIS数据分析技术,通过具体案例分析与软件操作实践,详细介绍包括无人机多源遥感影像数据采集(可见光、多光谱、激光雷达等)、影像数据拼接、空间数据编辑、空间数据分析、空间数据专题制图等流程的一条完整作业“流水线”,期望能够为
- 人工智能应用实例-自动驾驶A*算法高级应用
小赖同学啊
人工智能人工智能自动驾驶机器学习
A*算法是一种经典的路径规划算法,在人工智能自动驾驶领域有诸多高级应用,以下为你详细介绍:复杂环境下的路径规划多障碍物与动态障碍物处理:在现实道路场景中,存在着大量的静态障碍物(如建筑物、交通隔离栏)和动态障碍物(如其他行驶的车辆、行人)。A*算法可以通过不断更新地图信息,将动态障碍物的实时位置纳入考虑。例如,车辆的传感器(如激光雷达、摄像头)实时监测周围环境,将障碍物信息反馈给A*算法,算法重新
- 汽车自动驾驶AI
pps-key
人工智能汽车自动驾驶
汽车自动驾驶AI是当前汽车技术领域的前沿方向,以下是关于汽车自动驾驶AI的详细介绍:技术原理感知系统:自动驾驶汽车通过多种传感器(如激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等)收集周围环境的信息。AI算法对这些传感器数据进行融合处理,构建精确的3D环境模型,使车辆能够“看懂”周围环境,识别行人、车辆、交通标志等。决策系统:基于感知数据,AI通过深度学习、强化学习等算法进行路径规划和决策控制。例如,利用
- 无人机目标追踪技术
kely117
无人机
无人机目标追踪是指通过无人机搭载的传感器和计算系统,实时跟踪和定位特定目标的技术:传感器技术:无人机通常配备摄像头、雷达、激光雷达等传感器,用于捕捉目标的图像和距离信息。图像处理与计算机视觉:通过先进的图像处理和计算机视觉算法,无人机能够从传感器获取的原始数据中提取有用的信息,如目标的位置、形状和运动轨迹。目标识别与跟踪算法:采用机器学习和深度学习算法,无人机能够识别和分类不同的目标,并对目标进行
- (无人驾驶之二)感知层的传感器---LIDAR、GPS、惯性传感器、双目摄像头
abiggg
无人驾驶AI传感器摄像头gps无人机系统
一、LIDAR(光雷达)1.1原理激光雷达对物体距离的测量与通常所说的雷达类似,都是通过测量发送和接受到的脉冲信号的时间间隔来计算物体的距离。因此,由于原理上的相似性,尽管雷达的准确定义是使用微波或无线电波等波长较长的电磁波进行检测测距的设备,激光雷达这一术语仍然被广泛使用。1.2优点与传统雷达相比:采用激光测矩,波长在600~1000nm,测量更加精准,可达厘米级别;可感知物体矩离及表面形状;1
- 无人机的任务载荷指的是什么?看了这篇文你就明白了!!!
云卓SKYDROID
无人机高科技云卓科技无人机载重
传感器载荷包括但不限于:摄像头和光学传感器:如高分辨率摄像头、红外线航空摄影仪、光学/红外成像设备等,用于精准地捕捉图像和数据信息。雷达传感器:如毫米波雷达、合成孔径雷达(SAR)等,能够在夜间和恶劣气候条件下工作,穿透云层、雾和战场遮蔽,进行大范围成像。激光雷达(LiDAR):利用激光束进行探测与测量,不仅可以探测到簇叶下的目标,还可以对目标进行分类,为地面部队提供精确目标信息。多光谱相机:用于
- 自动驾驶领域成长方案
树上求索
自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
- 使用MATLAB进行雷达数据采集可视化
陶瓷好烦
单片机嵌入式硬件
本文使用轮趣科技N10雷达,需要源码可在后台私信或者资源自取1.项目概述本项目旨在通过MATLAB读取N10激光雷达的数据,并进行实时3D点云可视化。数据通过串口传输,并经过解析后转换为三维坐标点,最终使用pcplayer进行动态渲染。该系统可用于环境感知、机器人导航、避障系统等场景。2.代码结构本程序主要由以下几个部分组成:串口初始化:设定串口参数并建立通信连接;数据读取:实时读取雷达数据并进行
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持