- Open3D 实现CSF布料模拟算法
今夕是何年,
单目+双目Open3d计算机视觉
目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- 基于XTDrone的ZD550+Mid360实现
夜雨拾年
无人机
前言本文是对ZD550搭载Mid360激光雷达Gazebo仿真平台搭建记录的实现文件导入先下载提供的文件链接:https://pan.baidu.com/s/1reqGCcQOj1T_tGBY3EZWpw?pwd=328c提取码:328c将文件夹ZD550_Mid360中的5个文件夹都添加到PX4_Firmware/Tools/sitl_gazebo/models目录下,其中models目录下可能
- XTDrone+ZD550+Livox_Mid360+IMU仿真实现
夜雨拾年
无人机
简介本文是前两篇博客Livox_Mid360+IMU仿真搭建、基于XTDrone的ZD550+Mid360实现的结合,将ZD550与Livox_Mid360+IMU结合,从原有的xacro文件转为sdf文件,更适合gazebo仿真的实现。最终效果DIY若想实现对激光雷达参数的修改,可参考以下部分标签内部的元素详细定义了Gazebo中使用的雷达传感器的扫描特性和性能。这些设置影响雷达模拟的准确性和效
- 经纬恒润亮相第四届焉知汽车年会,功能安全赋能域控
经纬恒润
研发工具功能安全
8月初,第四届焉知汽车年会在上海举行。此次年会围绕当下智能电动汽车的热点和焦点,聚焦于智能汽车场景应用、车载通信、激光雷达、智能座舱、功能安全、电驱动系统等多个领域,汇聚了来自OEM、科技公司、零部件供应商、测试认证机构、政府院校以及金融资本等领域的千余名嘉宾,共同探讨汽车产业的未来趋势与发展路径。经纬恒润汽车电子产品事业部总监邵亮受邀参加并发表题为《域控制器功能安全设计及应用实践》主题演讲,从功
- 基于OpenCV和ROS节点的智能家居服务机器人设计流程
极客小张
opencv智能家居机器人物联网人工智能计算机视觉单片机
一、项目概述1.1项目目标和用途智能家居助手项目旨在开发一款高效、智能的服务机器人,能够在家庭环境中执行多种任务,如送餐、清洁和监控。该机器人将通过自主导航、任务调度和环境感知能力,提升家庭生活的便利性和安全性。项目的最终目标是为用户提供一个智能、可靠的家居助手,改善用户的生活质量。1.2技术栈关键词硬件:激光雷达(LiDAR)或超声波传感器(用于避障和地图构建)摄像头(用于视觉识别和监控)IMU
- 高级驾驶辅助系统(ADAS)功能参数选型和原理及比喻方法讲解
空间机器人
自动驾驶
1.自适应巡航控制(ACC)原理介绍:自适应巡航控制系统使用雷达或激光雷达探测前方车辆的距离和速度,然后自动调整你的车速以保持安全距离。当前方车辆减速时,你的车速也会减慢,反之亦然。比喻讲解:想象你在高速公路上骑自行车,前面有一辆慢行的电动车。自适应巡航控制就像是你的自动调整速度的智能助手,它会根据前面电动车的速度自动调整你的骑行速度,保持适当的距离,就像骑行时你会自然跟随前面电动车的速度一样。2
- 论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor
入门打工人
笔记slam定位算法
论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中,自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求,并且是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分(即闭环检测)。本文提出了一种名为NDT-Transf
- Ego-planner:三维建图 grid_map.cpp解析
dueen1123
算法无人机
ego避障里面比较重要的功能是对环境进行栅格地图进行避障其实是通过深度图像或者点云数据来进行转换填充的,(没错,ego也可以利用点云来建图,也就是无需d435i进行输入,可以替换为激光雷达)下面我们分别对这两个方式的建图方法进行解析首先我们需要明确几个十分重要的变量:buffer_size:三维栅格地图的体积,是地图尺寸/分辨率获得的md_.occupancy_buffer_:初始的栅格地图占据状
- 常见自动驾驶仿真软件
经纬数智
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
目前做的比较好的自动驾驶仿真平台的列表和个人评价,仅供参考列表的分类基于仿真软件的基础构架1.基于Unity或虚幻引擎基本都是开源的,最下面那个传感器做的不错但完全是卡通风格,这类仿真的弱项是传感器,目前没看到特别好的激光雷达方案,另外对计算力要求很高,毕竟渲染的效果很棒2.基于GTA直接使用GTA或其他类似游戏作为仿真环境,缺少传感器接口,但GTA场景的复杂度,渲染真实度和高随机性都是远超其他仿
- 【硬件调试-3】多livox雷达tf设置
合山川
ubuntulinux自动驾驶
文章目录问题一、前期准备二、配置外参三、驱动文件参数修改四、时间同步配置总结问题自动驾驶中常用livox-mid70激光雷达来补盲,因为其射线方向的盲区非常的小,同时价格也比较便宜。但是由于其可视角度有限,所以常用多个雷达来组合拼凑,以此达到较大范围的可视角度。那么使用多个livox激光雷达就涉及到了设置外参,以及修改驱动文件参数,以下作出详细的展示。一、前期准备在livox官网(https://
- 为量产而设计:自动驾驶车辆激光雷达旋转外参在线标定与异常排除策略
智驾机器人技术前线
高精定位与大规模建图自动驾驶算法机器人
更多精彩内容,请关注公众号:智驾机器人技术前线1.论文信息论文标题:FaultDetectionandExclusionforRobustOnlineCalibrationofVehicletoLiDARRotationParameter作者:JiwonSeok,ChansooKim,PauloResende,BenazouzBradai,andKichunJo作者单位:韩国首尔大学论文链接:ht
- 萝卜快跑(Apollo Go)的 无人驾驶底层原理是什么,烧萝卜武汉实现了7*24小时的全天候运营,估计2025年实现盈利,2024年全国大部分城市部署萝卜快跑
九张算数
数字化转型自动驾驶
萝卜快跑(ApolloGo)是百度推出的无人驾驶出租车服务。它的底层技术原理基于百度的Apollo开放平台,该平台集成了多种先进的技术来实现无人驾驶。以下是一些关键的技术和原理:1.感知系统无人驾驶汽车需要感知周围环境,这主要依赖于多种传感器,包括:激光雷达(LiDAR):通过发射激光束并测量反射回来的时间,生成高精度的三维地图。摄像头:用于捕捉道路标识、交通信号、行人和其他车辆。雷达(Radar
- 【无人驾驶】坐标变换和点云配准
DFminer
人工智能算法自动驾驶机器人
在无人驾驶项目中,坐标变换和点云配准是两个相关但不同的概念。让我们来区分一下这两者,并讨论它们在流程中的作用。坐标变换坐标变换是指将一个坐标系中的点转换到另一个坐标系中。在无人驾驶场景中,这通常涉及到不同传感器(如激光雷达、摄像头、IMU等)之间的坐标转换。例如,将激光雷达点云从激光雷达坐标系转换到车辆坐标系,或者从车辆坐标系转换到地图坐标系。点云配准点云配准是指将两个或多个点云对齐到同一个坐标系
- 闰年导致的哪些 Bug
伍六七AI编程
JAVA日常bugjava程序人生
每次闰年对程序员们都是一个挑战,平时运行好好的系统,在02-29这一天,好像就会有各种毛病。虽然,提前一天,领导们都会提前给下面打招呼。但是,不可避免的,今天公司因为闰年还是有一些小故障。就连大家熟知的一些大公司,也不可避免的因为闰年导致大大小小的故障。闰年导致的哪些Bug1、2月29日下午,有消息称禾赛科技激光雷达存在固件bug,致使凡是用了禾赛激光雷达的车,自动驾驶功能全部歇菜。2、OpenA
- 【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结
CS_Zero
自动驾驶人工智能
自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法(组合导航,视觉、激光SLAM等),融合多种传感器数据,构建高精度、高分辨率的三维语义地图,将要素矢量化,构建要素间的关联关系,通过质检确保质量可靠,形成地图引擎(服务、API)以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法,点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备,采用高线束激光雷达,硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
- 003:高精地图数据采集
qq_31762031
019-自动驾驶技术整理高精地图高精地图数据采集
摘要:高精度地图数据采集涉及多个环节和技术,需要严谨的规划和执行,以确保采集到的地理信息质量可靠、精准,并能够支持各种智能交通和导航应用的需求。一、设备准备高精地图数据采集需要高精度的设备,如Lidar(激光雷达)、高清相机、惯性测量单元(IMU)、GNSS(全球导航卫星系统)等。1、Lidar(激光雷达):工作原理:Lidar利用激光束扫描周围环境,通过测量激光发射和反射回来的时间差来确定目标物
- 智能汽车「利好」数据服务,特斯拉/英伟达/大众都在布局
高工智能汽车
自动驾驶
硬件预埋,正在推动智能驾驶行业进入数据驱动迭代周期。今年,英伟达在Orin进入规模上量阶段的同时,推出了DriveMap,基于精确测绘数据与匿名众包数据相结合,提供厘米级的定位精度。后者,由搭载英伟达Hyperion架构的车辆提供数据众包,包括来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达的数据。所有这些数据,从车端不断上传到云端。然后,加载到英伟达的Omniverse平台,后者是一个为虚拟仿真和实时物理精确模
- 如何实现基于图像与激光雷达的 3d 场景重建?
大势智慧
3d人工智能计算机视觉三维建模激光点云
智影S100是一款基于图像和激光点云融合建模技术的高精度轻巧手持SLAM三维激光扫描仪。设备机身小巧、手持轻便,可快速采集点云数据;支持实时解算、实时预览点云成果,大幅提高内外业工作效率;同时支持一键生成实景三维Mesh模型,实现城市建筑、堆体、室内空间等场景的高逼真3d重建。以下是智影S100在国家游泳中心“水立方”进行实地采集的点云与模型成果展示:智影S100:水立方立面点云与模型成果分享,实
- 电动(无人)汽车能成为苹果的“新火车头”吗?
何玺
近期,“苹果造车”这个话题再度成为媒体关注的热点。备受关注的“苹果汽车”5月4日,有产业链媒体报道,苹果正在为旗下的自动驾驶汽车寻找关键的电池供应商。并可能会和电池厂商一起共同打造AppleCar所需要的电池。4月19日,有外媒报道称,苹果至少在跟四家自动驾驶、电动汽车产业链企业进行供货方面的磋商。目的是为自家的自动驾驶汽车寻找下一代激光雷达传感器。据了解,此前苹果在测试中的自动驾驶车队上,已经使
- C# winfrom实例:四路激光测距雷达数据采集和波形图绘制
zls365365
c#开发语言
1.所述产品产品型号:TFminiPlus相关资料下载地址:http://www.benewake.com/download产品名称:TFminiPlus激光雷达模组制造商公司:北醒(北京)光子科技有限公司2.产品功能:TFminiPlus是基于TFmini的升级项目,它是一款小型化,单点测距的产品,基于TOF(飞行时间)原理,配合独特的光学、电学、算法设计,主要实现稳定、精准、高灵敏度和高速的距
- ICRA2023 | 通用、自动和无标定目标的Lidar-Camera外参标定工具箱
自动驾驶之心
数码相机人工智能
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2302.05094.pdf本文介绍了一种开源的激光雷达相机标定工具箱,该工具箱适用于激光雷达和相机投影模型,只需要一对激光雷达和相机数据,而无需标定目标,并且是全自动的。对于自动初始猜测估计,本文使用SuperGlue图像匹配pipeline来查找LiDAR和相机数据之间的2D-3D对应关系,并通过RANSAC估计LiDAR相机变换。给定初始
- Carla自学整理——Sensor模块
小新奕
自动驾驶人工智能
Carla内的Sensor总览Camera类:RGB、深度、分割雷达类:激光雷达(LIDAR)、声波雷达(Radar)、语义雷达(SemanticLIDAR)外部环境传感器:Collision、Laneinvasion(汽车变道时启动,将LaneID与汽车ID记录下来)、Obstacle汽车内部检测器:GNSS(地理位置)、IMU(轴加速度与角加速度)Python构建代码Camera构建#在蓝图库
- MIT-BEVFusion系列七--量化1_公共部分和激光雷达网络的量化
端木的AI探索屋
bevfusion自动驾驶算法python人工智能
目录官方readme的Notesptq.py量化模块初始化解析命令行参数加载配置信息创建dataset和dataloader构建模型模型量化Lidarbackbone量化稀疏卷积模块量化量化完的效果加法模块量化本文是Nvidia的英伟达发布的部署MIT-BEVFusion的方案官方readme的Notes这是是官方提到的量化时需要注意的三个方面:1)在模型进行前向时,使用融合BN层可以为模型带来更
- 【激光SLAM】激光雷达数学模型和运动畸变去除
趴抖
激光SLAMSLAM激光SLAM
目录概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距飞行时间(TOF)激光雷达数学模型介绍光束模型(beammodel)似然场模型(likelihoodmodel)运动畸变介绍畸变去除纯估计方法(ICPVariants)ICP方法VICP(VelocityestimationICP)里程计辅助方法概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距特点:中近距离精度较高,距离越近,精度越高价格便宜远距离精度较差易
- 聚创速腾16线激光雷达使用配置
wanghuohuo0716
目录目录一、硬件连接1.1硬件接口1.2数据接口1.3wireshark数据包检测二、驱动配置2.1RS_View上位机2.1.1下载2.1.2运行2.1.3连接激光雷达查看点云2.1.4激光雷达IP、转速与工控机IP配置2.2ROS驱动配置2.2.1安装依赖2.2.2下载源码2.2.3编译2.2.3参数配置三、启动运行一、硬件连接1.1硬件接口硬件连接图如下图所示,16线激光雷达的额定功率是12
- 2.1.3 毫米波雷达
人工智能
毫米波雷达更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git毫米波雷达(RADAR),和激光雷达的原理类似,是工作在毫米波波段(millimeterwave)探测的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的。毫米波的波长介于微波和厘米波之间,因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。同厘米波导
- 2.1.2 激光雷达
人工智能
激光雷达更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器,越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达是实现更高级别自动驾驶(L3级别以上),以及更高安全性的良好途径,相比于毫米波雷达,激光雷达的分辨率更高、稳定性更好、三维数据也更可靠。一、原理激光雷达(LightDete
- IsaacSim Unity3D - 模拟器功能
YottaYuan
模拟器功能本节概述了重要的IsaacSimUnity3D功能并描述了如何使用它们。传感器IsaacSimUnity3D支持相机,激光雷达和IMU传感器数据的仿真:相机IsaacSimUnity3D可以生成彩色和深度相机图像,也可以对其进行标记。选择Isaac相机预制件核心软件包在“预制件”>“传感器”目录中包含“彩色摄像机”和“分段摄像机”预制件。配置Isaac相机组件如果启用“捕获深度”选项,则
- 坐标变换(2)—不同坐标系下的变换
lewif5231
如下图所示,在自动驾驶车辆上会存在大量冗余的传感器,例如轮速传感器、激光雷达,毫米波雷达,摄像头,超声波雷达,GPS,IMU等。不同传感器对同一物体的测量原始结果都是在自身坐标下,所以首先我们需要对多传感器就行标定(即获得不同坐标系之间的变换关系,多传感器的标定是个非常复杂且困难的问题,这里先不介绍),将所有传感器的输出统一到一个坐标系下。图1.自动驾驶车辆上的多传感器本文主要介绍不同坐标系之间变
- veloview读二维雷达数据_Windows下VLP16激光雷达数据解析
大嘴博士
veloview读二维雷达数据
最近,实验室有一个对VLP16数据解析的需求,要求在Windows系统下单独把VLP16的数据解析整理出来,作为后期多传感器融合的一个必要基础准备。无奈从ROS转战Windows,网上查了查Windows系统下velodyne激光雷达的驱动,只找到了一个VeloView,很复杂,VeloView依赖winpcap、paraview、qt、python......单独摘出数据解析模块很麻烦。Kitw
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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'。
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
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171815164
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- 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”
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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
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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
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(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
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.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。
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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
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- [职业与教育]青春之歌
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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.
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- NIO示例
daysinsun
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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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>
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- 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
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- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcacheehcache.xml简介
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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
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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;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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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。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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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
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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