- LiDAR360 5.2.2:如梦令般的体验与感悟
VXHAruanjian888
航测软件信息可视化数据分析数据挖掘arcgis
初识LiDAR360忆昔年,初识LiDAR360,心中波澜起伏,恰如陆游笔下的江南春色,绚丽多姿。那时,我怀着满腔热情,踏入了这片未知的领域。LiDAR3605.2.2,如同一位睿智的导师,引领我在点云数据的海洋中遨游。功能强大,细节精致LiDAR3605.2.2的功能之强大,令人叹为观止。它不仅支持多种点云数据格式,还能进行高效的点云处理与分析。每当我使用它进行地形建模、植被分析或是城市三维建模
- 雷达mid360 和 Fast Lio
AugustInSopton
人工智能
1.实时激光里程计+建图(SLAM)FAST‑LIO(及FAST‑LIO2)通过融合LiDAR点云与IMU数据,提供高频(可达~100 Hz)的位姿估计(实时里程计)与增量建图功能https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360支持Mid‑360这种全向固态LiDAR,默认r
- 主流 3D 感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达
moonsims
数码相机
主流3D感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达四类主流3D感知技术对比表对比维度iToF相机dToF相机固态LiDAR+可见光融合结构光相机测距原理连续调制光→相位差计算激光脉冲→飞行时间测距激光扫描点云+图像纹理融合投射编码光图案+视差三角测量代表设备IntelD435i,AzureKinectSTVL53L5CX,SonyIMX611L3CAM,RoboSenseM1+RGBRea
- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
- 多模态融合相机L3CAM
moonsims
人工智能
多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术,结合了激光雷达(LiDAR)和可见光摄像头,旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头,使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分(LiDAR)探测范围:大约200米(具体范围根据不同环境和反射面
- Open3D 进阶(31)渐进三角网(PTD)地面滤波
点云侠
点云进阶线性代数算法计算机视觉python
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、参数指南四、结果展示。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 PTD的核心思想是迭代加密三角网,逐步逼近真实地形:实现流程主要包括以
- 点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取
格图素书
人工智能
目录知识储备点云滤波算法及单木信息提取点云条件滤波单木信息提取1.点云预处理2.点云密度计算3.密度阈值筛选4.骨架提取5.骨架细化优化方向前言国内外研究现状激光雷达研究现状点云数据的滤波算法研究现状单木分割应用现状LiDAR工作原理与点云数据的组成2.1LiDAR系统的内部结构2.1.1激光测距单元2.1.2光学机械扫描单元2.1.3惯性导航系统INS2.1.4动态差分GPS2.2定位原理2.3
- 革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器
moonsims
人工智能
革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器激光雷达(LIDAR)能够即时获取远距离、高精度的3D信息,从而能够在复杂环境和高速运动中以无与伦比的精度检测障碍物。它具有卓越的空间识别能力,能够根据激光束在广阔区域内反射回来的光的时间和角度,识别物体的距离及其大小。通常,激光雷达与摄像头配合使用,可以更准确地识别物体,但不同单元数据中的视差常常导致传感器之间校准延迟。京
- 【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器
见合八方-专业国产SOA供应商
平面人工智能性能优化网络信息与通信科技
摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔(PLANEX)激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽,散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值,更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器(ECL和光纤激光器)相比,PLANEX腔坚固耐用且本质稳定,激光器的可靠性已通过Telcordia认证,集成模块设计用于在恶劣的环境条件和振动下运行。PL
- 无人机数据处理系统设计与难点
云卓SKYDROID
无人机高科技人工智能科普云卓科技
一、系统设计要点1.数据采集层多源传感器集成支持RGB相机、多光谱/高光谱相机、LiDAR、热成像仪、RTK/PPK定位模块等。自适应采集策略动态调整飞行高度、航速、重叠率,适应地形与任务需求。元数据绑定时间戳、GPS位置、IMU姿态角、传感器参数同步存储。2.数据传输与存储边缘端预处理实时压缩:使用H.265或JPEG2000降低传输带宽。数据分块:将大文件拆分为时空分块。混合存储架构plain
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- 深度学习多模态融合_3D目标检测多模态融合综述
MAGIC 95
深度学习多模态融合
0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述,主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中,笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中,目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中,笔者介绍到了目前主要的几种融合方法,即early-fusion,deep-fusion和l
- PyTorch深度强化学习路径规划, SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch,激光雷达Lidar避障,激光雷达仿真模拟,Adaptive-SAC附
Matlab大师兄
pytorch算法人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在日益复杂的自主系统领域,路径规划作为核心功能,其重要性不言而喻。尤其在动态且不确定的环境中,如何为移动平台(如自动驾驶车辆、无人机或机器人)生成安全、高效且最优的路径,是一
- 激光雷达 + 视觉相机:高精度位姿测量方案详解
ScilogyHunter
航天器交会对接位姿测量
激光雷达+视觉相机:高精度位姿测量方案详解引言在航天器交会对接、自动驾驶、机器人导航等领域,位姿(位置+姿态)测量的精度和鲁棒性至关重要。单一的传感器(如激光雷达或视觉相机)往往难以满足复杂场景的需求,而激光雷达(Lidar)+视觉相机的融合方案凭借各自的优势互补,成为高精度位姿测量的主流方案。本文将详细解析该方案的核心特点、实现要点及关键技术,并结合实际应用案例进行说明。1.方案特点(1)优势互
- Python搞定自动驾驶实时数据分析,这套方案你值得拥有!
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Python!实战!python自动驾驶数据分析
Python搞定自动驾驶实时数据分析,这套方案你值得拥有!今天咱们聊聊如何用Python构建一个自动驾驶实时数据分析系统,这不仅是技术活儿,更是保证车辆安全与性能的中枢神经。整个系统如何设计?如何实时处理和分析多源数据?还有关键的代码示例给你,帮你理清思路,看到整个技术栈的全貌。一、为什么自动驾驶离不开实时数据分析?自动驾驶汽车配备了成百上千个传感器,比如:摄像头捕获环境图像激光雷达(LiDAR)
- 最新Lidar激光点云数据处理及可视化软件汇总
刘一哥GIS
《点云处理与建模应用》arcgis刘一哥点云pix4d点云分类
《点云数据处理与应用专栏》介绍:讲述目前最先进点云数据采集手段(三维激光扫描仪、无人机倾斜摄影测量、激光雷达Lidar等)、点云数据后处理软件(CloudCompare、Pix4D、Lidar360、PCL库、Globalmapper等)的实验操作教程,适用于在校学生、老师及三维建模从业者。严重声明:本文由CSDN博主[刘一哥GIS]原创,原文地址:https://geostorm.blog.cs
- 【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器
见合八方
信息与通信网络
----翻译自MazinAlalusi等人的文章摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔(PLANEX)激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽,散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值,更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器(ECL和光纤激光器)相比,PLANEX腔坚固耐用且本质稳定,激光器的可靠性已通过Telcordia认证,集
- 常用表示三维点云数据的文本格式——obj、ply、xyz...
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三维点云建模计算机视觉
1.xyz文件.xyz文件格式是一种常用于表示三维点云数据的简单文本格式,通常用于存储3D坐标(x,y,z)信息。它在领域如地理信息系统(GIS)、计算机图形学、3D扫描、激光雷达(LiDAR)等领域非常常见,尤其适合表示点云或散列的3D数据集。.xyz文件格式非常简单,只存储每个点的坐标信息,因此不具备颜色、法线或其他属性的描述。1.1格式结构.xyz文件通常是纯文本文件,每一行表示一个三维点的
- ADAS感知系统硬件和解决方案供应商国外厂家介绍
A阿司匹林
ADAS自动驾驶人工智能自动驾驶机器学习
随着智能驾驶技术的不断进步,自动驾驶与高级驾驶辅助系统(ADAS)已经成为现代汽车发展的关键趋势。为了实现对周围环境的精准感知,ADAS系统依赖于各类硬件传感器,包括摄像头、雷达、激光雷达(LiDAR)、超声波传感器等。此外,ADAS的核心功能还依赖于多传感器数据融合、感知算法与高效的计算平台。因此,ADAS硬件与解决方案的供应商在整个智能驾驶生态系统中扮演着重要的角色。本文将深入探讨主要ADAS
- 华为Cangjie编程技术深度解析(续篇1)
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探索未来开发范式华为cangjie
华为Cangjie编程技术深度解析(续篇)第六章分布式运行时深度剖析6.1设备虚拟化引擎Cangjie设备抽象层(DAL)原理//设备能力声明式描述@DeviceProfile(id="AGV-0023",capabilities={mobility:{speed:1.5m/s,payload:50kg},sensors:[lidar,thermal]},constraints=@PowerPol
- 无人机精准降落与避障模块技术解析
云卓SKYDROID
无人机人工智能科普航电系统云卓科技避障降落模块
一、运行方式1.多模态感知融合模块通过多传感器协同工作,实时采集下方环境数据:视觉摄像头:捕捉地面特征或预设标记(如二维码、AR标签)实现厘米级定位。超声波/ToF(飞行时间)传感器**:短距离(0.1~5米)障碍物探测,抗光照干扰。激光雷达(LiDAR):高精度地形建模,适用于无标记场景。IMU(惯性测量单元):补偿无人机动态晃动,确保数据稳定性。2.避障与降落的动态切换避障模式:无人机悬停或飞
- Python在自动驾驶数据清洗中的应用
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Python!实战!python自动驾驶开发语言
Python在自动驾驶数据清洗中的应用在自动驾驶领域,数据是算法的燃料。高质量的数据意味着更精准的模型,更稳定的驾驶体验。然而,原始数据通常充满噪声、缺失值、不一致格式,甚至有异常点,这些都会严重影响自动驾驶系统的可靠性。因此,数据清洗是一道绕不开的关卡。一、自动驾驶数据的特点自动驾驶涉及多种传感器数据,例如:LiDAR点云数据(三维空间信息)摄像头图像数据(视觉感知)IMU惯性传感器数据(车辆动
- ubuntu18.04上编译R3live
Herres
计算机视觉ubuntu
前言R3live是香港大学Mars实验室提出的一种实时的、激光雷达-惯性-视觉融合的SLAM系统,这篇博客主要记录本人配置R3live环境、编译、运行的过程。R3liveGithub页面:GitHub-hku-mars/r3live:ARobust,Real-time,RGB-colored,LiDAR-Inertial-Visualtightly-coupledstateEstimationan
- 跑通华科开源激光雷达-视觉-惯性SLAM:SR-LIVO
半熟芝士味
LIVOSLAMSLAMROSslamubuntu
跑通华科开源激光雷达-视觉-惯性SLAM:SR-LIVO1.介绍SR-LIVO(LiDAR-Inertial-VisualOdometryandMappingSystemwithSweepReconstruction)是基于R3Live框架设计的。我们采用扫描重建方法将重建的扫描与图像时间戳对齐。这使得LIO模块能够准确地确定所有成像时刻的状态,从而提高姿态精度和处理效率。在SR-LIVO中,ES
- 数字孪生市场格局生变:中国2025年规模214亿,工业制造领域占比超40%
常州北格数字孪生
数字孪生技术瓶颈数据治理安全漏洞区块链
一、技术深度解析:数字孪生的核心技术栈与演进1.从镜像到自治:数字孪生技术架构跃迁三维重建突破:LiDAR点云精度达±2cm,无人机测深刷新频率5Hz,支撑杭州城市大脑内涝预警模型提前6小时预测。AI算法融合:LSTM时序预测误差率<3%,强化学习使西门子工厂能源流模拟优化能耗下降18%。边缘计算赋能:特斯拉虚拟电厂响应速度达秒级,5G+边缘AI实现设备故障预警响应时间缩短。2.开发者必知:数字孪
- 基于ROS2机器人建图工具包Gmapping
研创通之逍遥峰
机器人自动驾驶人工智能
在ROS2中使用Gmapping进行2DSLAM(即时定位与地图构建)的完整指南如下:1.Gmapping简介Gmapping是经典的基于粒子滤波的2DSLAM算法,依赖:激光雷达(LiDAR)数据机器人里程计(Odometry)适用于低计算资源的场景ROS2现状:官方gmapping仅支持ROS1,但可通过ROS1Bridge或替代方案(如Cartographer)在ROS2中使用。2.ROS2
- 【自动驾驶仿真在做什么——初学者总结(陆续补充)】
路有瑶台
智能驾驶学习自动驾驶自动驾驶仿真
文章目录基础概念自动驾驶级别再稍提一下ODD是什么?车载网络架构、模块和协议CAN(面试必问)2.2.2CAN总线的组成自动驾驶仿真分类软件在环仿真硬件仿真仿真究竟难在哪?关于lidar和radar区别一些名词解释最近也是学习自动驾驶仿真相关知识,习惯去总结一下,方便自己回顾和总结,主要包括了自动驾驶框架和一些关于仿真方面的简单介绍,给想了解车企自动驾驶岗位的同学做一个初步普及,有写的不对的地方欢
- SLAM(同步定位与建图)技术的步骤解析
具身小站
人工智能技术人工智能算法SLAM定位导航后端优化回环检测点云匹配
SLAM算法框架分为传感器采集数据,前端匹配,后端非线性优化,回环检测以及建图等。对于不同的SLAM算法,对基本框架进行取舍和更改,大体结构没有任何变化,步骤展开如下:1.传感器数据采集现代SLAM系统已突破单一传感器的局限,形成多模态感知融合体系。激光雷达(LiDAR)通过905nm/1550nm波长激光束实现毫米级测距精度,视觉传感器从单目相机发展到双目立体视觉系统,IMU(惯性测量单元)能实
- 抽象工厂模式及其在自动驾驶中的应用举例(c++代码实现)
zhaoyqcsdn
设计模式c++笔记设计模式经验分享
模式定义抽象工厂模式(AbstractFactoryPattern)是一种创建型设计模式,用于封装一组具有共同主题的独立对象创建过程。该模式通过提供统一接口创建相关对象家族,而无需指定具体实现类,特别适合需要保证系统组件兼容性的自动驾驶硬件平台适配场景。自动驾驶应用场景在自动驾驶硬件集成中常见的应用场景:多传感器套件适配:兼容不同厂商的LiDAR+Camera+Radar组合硬件平台移植:适配不同
- 无人机避障与目标识别技术分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能科普高科技云卓科技激光避障
一、无人机避障技术1.技术实现方式传感器融合:视觉传感(RGB/双目/红外相机):基于SLAM(同步定位与地图构建)实现环境建模,但依赖光照条件。激光雷达(LiDAR):高精度点云建模,但成本高、功耗大,小型无人机难以集成。超声波雷达:短距离(5-10米)低成本避障,但易受环境噪声干扰。毫米波雷达:穿透性强(雨雾环境适用),但分辨率低于激光雷达。算法核心:路径规划:A、RRT(快速扩展随机树)等算
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round