- 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
- 【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言激光点云数据点云数据处理
1Open3D库介绍Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高度优化,还通过PythonPybinding提供了前端PythonAPI。Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法,内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用,包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
- DETR3D
zzzzz忠杰
笔记3d自动驾驶计算机视觉
引言从视觉信息中检测3D对象是低成本自动驾驶系统的长期挑战。虽然使用LiDAR等模式收集的点云中的对象检测受益于有关可见对象的3D结构的信息,但基于相机的设置更加不适定,因为我们必须仅根据RGB中包含的2D信息生成3D边界框预测图片。现有方法[1,2]通常完全从2D计算构建检测管道。也就是说,他们使用为2D任务设计的对象检测管道(例如,CenterNet[1]、FCOS[3])来预测3D信息,如对
- 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
- 惯导系统静止初始化方法与代码实现并在gazebo中测试
古月居GYH
cocos2d游戏引擎
前言在进行GPS加IMU的组合导航或者Lidar加IMU的组合导航时,用EKF或者ESKF的滤波方法时,需要提前知道惯导的测量噪声、初始零偏、重力方向等信息。此时就需要对惯导进行一个初始化,来获取以上信息,常见的初始化方法为静止初始化法。例如无人机在上电后要进行自检,此时需要无人机静止一段时间,通过指示灯来提示自检是否完毕,在静止的过程中,则对惯导进行了初始化的方法。静止初始化方法在传统组合导航系
- 【Lidar】基于Python的Open3D库、Laspy库保存点云文件/点云格式转换
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言点云数据处理点云数据分析lidar
因为最近在做点云相关的项目,过程中用到了Python中的Open3D库和Laspy库,所以今天给大家分享一下如何使用Open3D和Laspy这两个库对点云数据进行保存和格式的转换。1Open3D库介绍Laspy库我到时候会单独介绍,所以这里就不多说了!!!Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高
- 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
- ROS篇——一个简单的ros package的编译规则CMakeLists.txt文件的编写示例
易Yi
ROS篇Ubuntu篇机器人linuxc++
package的文件结构如下:如上图的文件结构src中lidar.cpp是一个工具类,lidar_ros_node.cpp是最终要运行的可执行程序的代码。include中是lidar.cpp要用到的一些头文件。launch文件夹中是要运行的launch文件。则CMakeLists.txt文件可如下编写。cmake_minimum_required(VERSION3.0.2)project(lida
- 【Chrono Engine学习总结】5-sensor-5.1-sensor基础并创建一个lidar
larry_dongy
ChronoEngine学习
由于Chrono的官方教程在一些细节方面解释的并不清楚,自己做了一些尝试,做学习总结。1、Sensor模块Sensor模块是附加模块,需要单独安装。参考:【ChronoEngine学习总结】1-安装配置与程序运行SensorModuleTutorialSensorOverviewSensor模块包括的内容如下:其中:Sensors模块是核心,包括各种传感器(IMU、GPS、相机、Lidar、Rad
- 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
- 电动汽车雷达技术概述 —— FMCW干扰问题
初心不忘产学研
自动驾驶汽车嵌入式硬件电动汽车传感器雷达FMCW毫米波雷达雷达技术
一、电动汽车上有多少种传感器?智能电动汽车(包括自动驾驶汽车)集成了大量的传感器来实现高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶功能以及车辆状态监测等功能。以下是一份相对全面的智能电动汽车中可能使用到的传感器列表:环境感知传感器:激光雷达(LiDAR):提供高精度三维点云数据,用于构建周围环境模型。毫米波雷达(MMWRadar):长距离和短距离雷达,检测与前方、后方及侧面物体的距离、速度和角度信息。视
- [笔记]Udacity 无人驾驶第一课:从Apollo起步
知奇者也
本笔记出处:Apollo:https://github.com/ApolloAuto/apollo高精度地图HDmap1、高精度地图相比较于普通地图需要更精准知道,车辆的具体位置,精度达到厘米级。高精度地图需要具备更多的信息,包括红绿灯、交通标示、车道线、城市建筑的三维模型等。三维模型可以通过图像、Lidar扫描融合完成,技术步骤包括图像和信号预处理、转换至同一坐标系、最后融合。2、如何精确定位?
- 高级自动驾驶LiDAR反射白板
JYGD686868
自动驾驶人工智能机器学习
随着自动驾驶技术的不断发展,激光雷达作为其核心传感器之一,正逐渐成为业界关注的焦点。激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间来获取周围环境的三维信息。为了确保激光雷达能够准确、稳定地工作,对其进行标定是必不可少的环节。本文将介绍激光雷达标定板在自动驾驶领域中的应用,以及其对提高自动驾驶系统性能的重要意义。一、激光雷达标定板概述激光雷达标定板是一种用于标定激光雷达设备的专用板材,通常由高反射率材料
- 自动驾驶中的传感器
huangyi_200502
自动驾驶
目录摄像头激光雷达毫米波雷达惯性传感器(IMU)超声波雷达声明摄像头对比Radar、Lidar、Sonar来讲,Camera最接近人眼识别原理,在自动驾驶传感器中担任重要角色。摄像头可以拥有较广的视场角、较大的分辨率,还可以提供颜色和纹理等信息。这些信息对于实现自动驾驶功能是存在很大帮助的。摄像头是将光学组件获得的光信号,投射到图像传感器上,完成由光信号到电信号的转换,然后再转换为数字图像信号,最
- LidarView工程搭建指南
IOT那些事儿
LidarViewLidarViewLiDAR上位机开源软件
前言笔者做过一段时间的车载LiDAR开发,对LidarView开源项目进行过深度定制,摸索了一套LidarView软件的开发和调试方法1软件安装1.1安装准备以Windows10系统平台为例,依次下载以下工具软件,软件(VS、Qt、cdb)的版本很重要!以下版本经过验证是没有问题的序号工具版本备注1git—拉取开源仓库代码2cmake—代码工程管理工具3tortoiseGit—代码对比分析工具4V
- 【论文解读】Collaboration Helps Camera Overtake LiDAR in 3D Detection
我叫两万块
自动驾驶目标检测
CoCa3D摘要引言CollaborativeCamera-Only3DDetectionCollaborativedepthestimationCollaborativedetectionfeaturelearning实验结论和局限摘要与基于LiDAR的检测系统相比,仅相机3D检测提供了一种经济的解决方案,具有简单的配置来定位3D空间中的对象。然而,一个主要的挑战在于精确的深度估计,因为输入中缺
- 科普类——百度Apollo无人驾驶汽车使用的传感器配置(六)
JANGHIGH
科普类无人驾驶汽车科技
百度Apollo无人驾驶汽车使用的传感器配置可能会根据不同的车型、测试阶段和项目需求有所变化。以下是一些常见的传感器类型及其可能的安装位置,但请注意,具体的型号和数量可能会有所不同:激光雷达(LIDAR):型号:VelodyneVLP-16、VelodynePuck、Livox等。数量:通常至少1个(车顶)。安装位置:车顶,用于360度环境感知。摄像头(Camera):型号:包括多种工业级摄像头,
- 《LIO-SAM阅读笔记》IMU作用总结
Jiqiang_z
LOAM系列阅读笔记SLAM学习笔记机器人linux算法人工智能笔记
LIO-SAM作为一个Lidar和IMU为主的紧耦合框架,两者缺一不可,这里总结一下LIO-SAM中IMU起到的作用:1.利用当前帧Lidar里程计作为起点,结合IMU预积分,得到IMU里程计信息。此处IMU里程计是以IMU的频率向外发送位姿估计,提高了SLAM系统里程计的发送频率。2.利用IMU预积分对Lidar每帧点云进行运动去畸变。3.利用IMU里程计信息对Lidar每帧点云的位姿作初始化(
- 2018-07-12 实现当今汽车LiDARs完全商用的四个挑战
CMOS_ISC
为了使LiDARs广泛应用到汽车市场,DesignNews列出以下四个挑战:低价格“每一项技术在某个节点都会被商用。对于LiDARs来说,同样如此。”AngusPacala,CEOofLiDARstartupOuster说,“汽车雷达起初的售价在15,000美元。现在,发展了15年之后,售价降低到50美元。在使用寿命为15年的LiDAR方面,Ouster有5年的研发经验。所以成本将不会成为问题。”
- 论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理
鸿_H
论文阅读论文阅读
前言:该论文介绍多线激光lidar的标定内参的原理,有兴趣的,可研读原论文。1、标定参数rotCorrection:旋转修正角,每束激光的方位角偏移(与当前旋转角度的偏移,正值表示激光束逆时针旋转),如图1avertCorrection:垂直校正角,每束激光的仰角(正值使激光束朝扫描仪顶部旋转),如图1bdistCorrection:距离校正偏移,应用于单个激光束的飞行时间距离vertOffset
- ubuntu 16.04使用liblas库读取las格式点云
supper_stars
pcllablascmakeubuntuc++
ubuntu16.04使用liblas库读取las格式点云liblas库的安装与使用liblas库是一个对Lidar数据.las格式的读写等操作的开源库。下载liblas软件源码:https://liblas.org/download.html如下该是liblas1.8.1版本链接:https://pan.baidu.com/s/1-BcfrR1v8d5NZQTgbfOPJg提取码:7joh***
- MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定(Lidar-Camera Calibration)
kuan_li_lyg
ROS&ROS2MATLAB机器人与控制系统应用matlab机器人自动驾驶ROS相机标定激光雷达标定雷达相机联合标定
系列文章目录前言一、激光雷达-相机标定建立了三维激光雷达点和二维相机数据之间的对应关系,从而将激光雷达和相机输出融合在一起。激光雷达传感器和相机被广泛用于自动驾驶、机器人和导航等应用中的三维场景重建。激光雷达传感器捕捉环境的三维结构信息,而相机则捕捉色彩、纹理和外观信息。激光雷达传感器和相机各自根据自己的坐标系捕捉数据。激光雷达-相机标定包括将激光雷达传感器和相机的数据转换为同一坐标系。这样就可以
- PSEUDO-LIDAR++:自动驾驶中 3D 目标检测的精确深度
飞大圣
自动驾驶神经网络自动驾驶3d目标检测
论文地址:PSEUDO-LIDAR++:ACCURATEDEPTHFOR3DOBJECTDETECTIONINAUTONOMOUSDRIVING论文代码:https://github.com/mileyan/Pseudo_Lidar_V2摘要3D检测汽车和行人等物体在自动驾驶中发挥着不可或缺的作用。现有方法很大程度上依赖昂贵的激光雷达传感器来获取准确的深度信息。虽然最近推出了伪激光雷达作为一种有前
- Ubuntu1804 使用calibration_camera_lidar 实现激光雷达和相机联合标定【安装calibration教程】
FYY2LHH
bug专栏git
感谢博主的提示Autoware1.10以上的软件都需要单独安装这个calibration标定工具箱1.nlopt安装新开一个终端:gitclonegit://github.com/stevengj/nlopt.gitcdnloptmkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall2.calibration_camera_lidar安装新开一个终端:mkdirca
- ouster雷达安装
唯依/808
gitgithub
将官方开源文件ouster_example解压到你本地的机器上mkdiros_ws&&cdos_ws&&mkdirsrc&&cdsrcgitclonehttps://github.com/ouster-lidar/ouster_example.gitcd..catkin_make-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
- RF-LIO:面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计(IROS 2021)
Tom Hardy
算法计算机视觉机器学习人工智能深度学习
RF-LIO:面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计单位:西安交通大学针对问题:实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移提出方法:提出基于自适应的多分辨率RangeImage的动态点移除算法,并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计,首先去除移动物体,然后将激光雷达扫描与子图相匹配,构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。达到效果:在不同动态程度的实际场景数据集中测试了系统的
- 点云数据从入到arcgis平台、发布场景服务到前端调用
gislaozhang
三维JS点云场景服务lasarcgis激光雷达
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲,与微波雷达没有根本的区别:向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。激光雷达LiDAR(LightDetectionandRangin
- Matlab 一种基于机载LiDAR点云电力线自动提取方法之二
大鱼BIGFISH
点云数据处理matlab算法点云电力线提取
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介之前的方法在面对地面为水面时,由于地面点的缺失会导致电力线提取错误,因此这里使用CSF地面点滤波改进电力线的提取过程。关于CSF滤波的相关配置可以详看:MatlabCSF地面点滤波(插件),改进之后的代码如下所示。二、实现代码%%********
- 用于激光雷达的 APD,SPAD 和 SiPM 分析
masust
计算机视觉人工智能深度学习嵌入式硬件
用于激光雷达的APD,SPAD和SiPM分析1.术语及定义1.1激光雷达,LightDetectionAndRange,LiDAR发射激光光束,并接收回波以获取目标三维和/或速度信息的系统;1.2机械旋转激光雷达,MechanicalRotaryLiDAR通过电机带动激光收发阵列进行整体同步旋转,从而实现对空间垂直视场角方向、360°视场范围的扫描的激光雷达;测距能力在垂直视场角方向、360°视场
- 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