- 【论文笔记】GaussianFusion: Gaussian-Based Multi-Sensor Fusion for End-to-End Autonomous Driving
原文链接:https://arxiv.org/abs/2506.00034v1简介:现有的多传感器融合方法多使用基于注意力的拉直(flatten)融合或通过几何变换的BEV融合,但前者可解释性差,后者计算开销大(如下图(a)(b)所示)。本文提出GaussianFusion(下图(c)),一种基于高斯的多传感器融合框架,用于端到端自动驾驶。使用直观而紧凑的高斯表达,聚合不同传感器的信息。具体来说,
- 为什么选择ER-GNSS/MINS-07?——低成本高精度的组合导航解决方案
导航技术的痛点:单一系统难以应对复杂环境无论是自动驾驶汽车、无人机巡检,还是精准农业、飞行记录仪,高精度、高可靠的导航都是核心需求。然而,传统导航技术各有短板:卫星导航(GNSS):信号易受遮挡(如城市峡谷、隧道),且易受干扰或欺骗。惯性导航(INS):自主性强,但误差随时间累积,几分钟后定位漂移。多源融合:组合导航的“智慧大脑”组合导航系统(GNSS/INS)通过多源传感器融合,结合卫星导航的长
- AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式
AI大模型应用之禅
人工智能自动驾驶机器学习ai
AI人工智能与自动驾驶的协同创新模式关键词:人工智能、自动驾驶、协同创新、深度学习、计算机视觉、传感器融合、决策系统摘要:本文深入探讨了人工智能与自动驾驶技术的协同创新模式。我们将从基础概念出发,逐步分析AI如何赋能自动驾驶系统,涵盖感知、决策和控制三大核心模块。文章将通过生动的比喻解释复杂技术原理,展示实际代码实现,并探讨未来发展趋势和挑战。通过这篇文章,读者将全面理解AI与自动驾驶如何相互促进
- AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】自动驾驶中的摄像头技术(二)
格图素书
人工智能深度学习
目录前言算法原理摄像头在自动驾驶中的作用与意义分类按通信协议区分按不同感光芯片按像元排列方式摄像头核心关键指标多传感器融合在自动驾驶中的应用▲不同自动驾驶等级的传感器配置▲L2级别▲L2+/3级别▲L4/5级别摄像头的种类与应用车载智能前视像头关键参数如何选择摄像头全车摄像头布置及功能前视摄像头环视摄像头后视摄像头侧视摄像头内置/外置后视摄像头雷达的种类与应用摄像头与雷达的数量配置产业与行业现状摄
- 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
- N-P准则下的多传感器融合(python)
不会打架的锤子
机器学习自动化算法算法pythonvscode
本文设计了一个主程序:main_sensor_fusion,和一个函数程序:cal_fuse。主程序里面包含主干部分和绘图部分,函数程序包含数据生成函数gen,检测概率计算函数cal,非0逻辑矩阵函数No_zero_value,单传感器判决函数fus_seq,多传感融合函数fusion。需要的点赞私聊if__name__=="__main__":begin_time=time()#Measurep
- Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚”
Echo_Wish
Python!实战!python自动驾驶汽车
Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚”在自动驾驶技术的演进过程中,多传感器融合(Multi-SensorFusion)是不可或缺的一环。单一传感器往往存在局限性,例如摄像头怕光线变化,激光雷达价格昂贵,毫米波雷达分辨率有限,但如果将它们结合起来,就能形成一个更全面、更可靠的环境感知系统。今天,我们就来聊聊如何用Python实现自动驾驶中的多传感器融合,并结合最新技术趋势
- Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略
Echo_Wish
Python!实战!python自动驾驶深度学习
Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶,大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等,背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为,甚至实时做出决策。可是,跑在车上的这些模型不仅要精准,还得轻量、实时、稳定,这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天,咱们就从Python开发者的视角,聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
- 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化
AI云原生与云计算技术学院
人工智能自动驾驶机器学习ai
深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
- 从零开始搭建人形机器人SoC硬件系统:完整开发流程详解
AI天才研究院
ChatGPT计算AI人工智能与大数据机器人ai
从零开始搭建人形机器人SoC硬件系统:完整开发流程详解关键词:人形机器人、SoC硬件系统、嵌入式开发、机器人控制、传感器融合、ROS、实时操作系统摘要:本文将详细介绍从零开始搭建人形机器人SoC硬件系统的完整开发流程。我们将从硬件选型开始,逐步讲解系统架构设计、传感器集成、运动控制实现、软件系统搭建等关键环节,并通过实际案例展示如何将各个模块整合为一个完整的机器人系统。文章将采用循序渐进的方式,即
- c++ 语言在无人机应用开发中的应用
ILOVECOMPUTING
c++无人机开发语言硬件实时性能极致
C++语言在无人机应用开发中扮演着核心角色,特别是在对性能、实时性、资源利用效率和底层硬件控制有严格要求的领域。以下是其主要应用领域:飞控系统(FlightControlSystem-FCS)核心功能:这是无人机的大脑。C++用于实现核心的导航、制导与控制(GNC)算法:传感器融合:高效地融合来自IMU(加速度计、陀螺仪)、磁力计、气压计、GPS/GNSS等的数据,计算精确的姿态(俯仰、横滚、偏航
- 智能燃气泄漏检测:AI人工智能与多传感器融合的完美结合
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
智能燃气泄漏检测:AI人工智能与多传感器融合的完美结合关键词:燃气泄漏检测、多传感器融合、人工智能、机器学习、物联网(IoT)、实时预警、安全防护摘要:燃气泄漏是家庭和工业场景中最危险的安全隐患之一——它可能引发爆炸、中毒甚至火灾。传统检测方法依赖单一传感器或人工巡检,存在误报率高、响应滞后等问题。本文将带你走进“智能燃气泄漏检测”的技术世界,通过“多传感器融合”与“AI人工智能”的双轮驱动,揭秘
- MATLAB/Simulink自动驾驶开发全流程实战:从环境感知到代码部署
AI_DL_CODE
matlab自动驾驶simulink多传感器融合路径规划车辆控制人工智能
摘要:自动驾驶技术的快速发展对开发工具提出了更高要求,MATLAB/Simulink凭借其端到端的开发环境成为行业主流选择。本文系统阐述了MATLAB/Simulink在自动驾驶系统开发中的核心应用,涵盖感知、决策、控制三层架构的技术原理与实现方法。通过SCANIA自动紧急制动系统(AEB)的完整开发案例,详细介绍了从算法设计、大规模仿真验证到硬件在环测试的全流程。文中提供了多传感器融合算法、路径
- 【Python】串口通信库pyserial2
宅男很神经
python开发语言
6.8多传感器融合:YOLO与激光雷达/雷达数据的深度结合6.8.1引言:为什么需要非视觉传感器——以激光雷达为例摄像头因其丰富的信息(颜色、纹理、形状)而成为自动驾驶、智能监控等视觉感知系统的核心。但其固有的局限性不容忽视:深度信息缺失:单目摄像头难以直接获取目标的精确三维位置和距离,需要复杂的几何或深度学习方法进行估算。光照依赖:在强光、弱光、逆光或夜晚环境下,图像质量急剧下降,导致目标检测性
- 使用MATLAB和Simulink来构建一个基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的定位系统
xiaoheshang_123
手把手教你学MATLAB专栏MATLAB开发项目实例1000例专栏matlabsimulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:定义传感器模型第三步:设计扩展卡尔曼滤波器(EKF)第四步:实现EKF控制器第五步:整合控制系统第六步:设置参考轨迹或姿态第七步:运行仿真并分析结果注意事项结论基于多传感器融合的卡尔曼滤波定位系统仿真可以帮助我们理解如何利用不同类型的传感器数据来提高四翼无人机(Quadcopter)的位置和姿态估计精度。在这个教程中,我们将使用M
- 手把手教你学Simulink--多传感器融合与高级滤波场景(50.2):基于卡尔曼滤波(EKF)在非线性系统状态估计中的应用仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulinksimulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:定义非线性系统模型第三步:设计扩展卡尔曼滤波器(EKF)第四步:实现EKF控制器第五步:整合控制系统第六步:设置参考姿态或轨迹第七步:运行仿真并分析结果注意事项结论扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)是处理非线性系统状态估计的一种常用方法。EKF通过线性化非线性模型来近似标准的卡尔曼滤波过程,从而实现
- 农业机器人初步了解
yuanyuanyuanccc
人工智能机器学习
引言随着技术不断地突破、市场需求的增加、社会变迁与政策支持协同驱动等因素的影响下,农业机器人的种类逐渐的增多。技术上,人工智能、多传感器融合与柔性机械设计的进步,使机器人能够适应复杂农业场景并完成除草、采摘等精细化任务;需求上,由于全球农业劳动力短缺与成本上升,农业工作逐渐使用自动化替代,同时高价值作物种植、垂直农业等新兴业态催生了定制化机器人需求;社会层面上,可持续发展压力推动精准作业以减少农药
- ROS机器人和NPU的往事和新知-250602
zhangrelay
机器人学习
往事:回顾一篇五年前的博客:ROS2机器人笔记20-12-04_ros2移植到vxworks-CSDN博客里面提及专用的机器人处理器,那时候只有那么1-2款专用机器人处理器。ROS机器人与NPU的往事与新知一、往事:从分离到融合的探索早期机器人系统的算力瓶颈传统ROS机器人依赖CPU/GPU进行感知、决策与控制,但在复杂场景(如动态环境导航、多传感器融合)中,实时性与能效比成为瓶颈。例如,基于深度
- 自动驾驶可行驶区域划分综述
吃旺旺雪饼的小男孩
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
可行使区域划分1.数据采集与融合的深度解析1.1传感器类型与数据特性1.2多传感器融合方法2.环境感知与特征提取的细节2.1车道线检测技术2.2道路边界识别2.3障碍物检测与区域划分3.可行驶区域划分的实现3.1语义分割与几何建模3.2动态场景处理4.路径规划与决策的细节4.1局部路径规划4.2全局路径规划5.关键技术挑战的深入分析5.1复杂场景处理5.2实时性与计算优化5.3安全与冗余设计6.典
- AI人工智能与自动驾驶的融合创新实践
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能自动驾驶机器学习ai
AI人工智能与自动驾驶的融合创新实践关键词:人工智能、自动驾驶、深度学习、计算机视觉、传感器融合、路径规划、强化学习摘要:本文深入探讨了人工智能技术在自动驾驶领域的创新应用与实践。我们将从核心技术原理出发,详细分析自动驾驶系统的架构和工作流程,重点讲解计算机视觉、传感器融合、决策规划等关键模块的实现方法。通过数学模型、算法原理和实际代码案例,展示AI如何赋能自动驾驶系统实现环境感知、决策制定和车辆
- 第十天 高精地图与定位(SLAM、RTK技术) 多传感器融合(Kalman滤波、深度学习)
MarkHD
车联网深度学习人工智能
前言在自动驾驶技术快速发展的今天,高精地图与多传感器融合已成为实现L4/L5级自动驾驶的核心支柱。本文将从零基础角度,通过具体场景案例,深入解析SLAM、RTK、Kalman滤波等关键技术原理,并附MATLAB/Python代码实例演示,帮助读者构建完整知识体系。一、自动驾驶的"数字视网膜":高精地图1.1高精地图的核心特征高精地图与传统导航地图的本质区别体现在三个维度:厘米级精度:误差范围<20
- 聚焦AI人工智能在自动驾驶的关键技术点
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶AIAgent应用开发ai
聚焦AI人工智能在自动驾驶的关键技术点关键词:自动驾驶、人工智能、感知算法、决策规划、深度学习、强化学习、多模态融合摘要:本文系统解析人工智能在自动驾驶中的核心技术体系,深度剖析环境感知、决策规划、控制执行三大核心模块的关键技术点。通过对多传感器融合算法、端到端学习架构、强化学习决策模型等前沿技术的原理阐释与代码实现,揭示AI如何解决复杂交通场景下的动态决策难题。结合实际项目案例与主流工具链,探讨
- DeepSeek自动驾驶中的多传感器融合框架(附DeepSeek行业解决方案100+)
fanxbl957
人工智能理论与实践自动驾驶人工智能机器学习
博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人DeepSeek行业解决方案详解总站
- 基于 STM32 的全自动洗车监控系统设计与实现
编码追梦人
单片机项目实战stm32嵌入式硬件单片机
摘要本文提出一种基于STM32F103RCT6芯片的全自动洗车监控系统方案,通过多传感器融合与智能控制算法,实现车辆检测、洗车流程自动化及状态远程监控。系统集成硬件选型、电路设计、软件流程及通信功能,可广泛应用于智能洗车场景。一、硬件系统设计1.核心芯片选型主控制器:STM32F103RCT6(ARMCortex-M3内核,64KBSRAM,256KBFlash,48MHz主频,37个GPIO引脚
- 基于 STM32 的汽车防盗报警系统设计与实现
编码追梦人
单片机项目实战stm32汽车防盗传感器GSM短信报警系统
摘要本文设计了一种基于STM32F103C8T6单片机的汽车防盗报警系统,通过多传感器融合检测非法入侵行为,结合无线通信技术实现远程报警功能。系统分为硬件设计与软件设计两部分,硬件部分详细阐述芯片及功能模块选型与接线方案,软件部分提供流程图及核心代码实现。一、硬件系统设计1.1主控芯片选型芯片型号:STM32F103C8T6选型依据:32位Cortex-M3内核,主频72MHz,满足实时处理需求;
- 人工智能的自动驾驶新纪元:端到端智能系统挑战与前沿探索方案
数澜悠客
开悟思考与沉淀人工智能自动驾驶机器学习
一、引言:从模块化到端到端的范式革命(一)自动驾驶技术演进的三个时代自动驾驶技术自诞生以来,经历了从机械化辅助到智能化决策的漫长演进。早期,以定速巡航为代表的1.0时代,仅实现了简单的速度控制,车辆仍需驾驶员全程主导操控。随着传感器与算法发展,进入2.0时代,车辆具备了自适应巡航、车道保持等功能,通过多传感器融合与简单机器学习算法,实现部分驾驶任务自动化,但系统架构仍基于传统的“感知-决策-控制”
- 自动驾驶的“眼睛”:用Python构建智能障碍物检测系统
Echo_Wish
Python!实战!自动驾驶python人工智能
自动驾驶的“眼睛”:用Python构建智能障碍物检测系统在自动驾驶技术日益成熟的今天,障碍物检测系统成了汽车智能化不可或缺的部分。无论是高速公路上的突发状况,还是城市街道中的行人与车辆,准确识别障碍物并及时反应,是保证行车安全的关键。那么,我们如何用Python构建一个高效的障碍物检测系统呢?今天,我们从图像处理、深度学习、传感器融合几个方面入手,打造一款智能化的障碍物检测解决方案。1.自动驾驶中
- AGV智能搬运机器人:富唯智能引领工业物流高效变革
富唯智能
人工智能工业自动化上下料机器人人工智能机器人
在智能制造与工业4.0深度融合的今天,物流环节的高效与精准已成为企业核心竞争力的关键。富唯智能凭借其自主研发的AGV智能搬运机器人,以创新技术重塑工业物流标准,助力企业实现降本增效的跨越式发展。一、技术突破:精准导航与智能协同富唯智能AGV智能搬运机器人搭载激光SLAM导航技术,结合多传感器融合(3D避障相机、红外、超声波),实现±5mm的重复定位精度,无需铺设轨道即可快速部署,适应动态环境下的实
- 从像素到世界:自动驾驶视觉感知的优化与多传感器融合
赛卡
自动驾驶背后的数学自动驾驶人工智能机器学习pythonnumpyopencv深度学习
上一篇:从像素到世界:自动驾驶视觉感知的坐标变换体系一、引言在自动驾驶领域,视觉感知技术是实现环境理解的关键环节。通过摄像头获取的图像数据,系统能够识别道路、车辆、行人等物体,并为其提供决策依据。然而,从二维图像到三维世界的映射是一个复杂的过程,涉及到多个坐标系之间的转换、三维重建以及多传感器数据的融合。本文将深入探讨自动驾驶视觉感知的数学基础、工程实现以及创新优化方向,旨在为相关研究者和工程师提
- TDA4 平台SBL详解
归宿688
自动驾驶实战自动驾驶
一.简介TDA4是TI推出的一款高性能、超异构的多核SOC,拥有ARMCortex-R5F、ARMCortex-A72、C66以及C71内核,可以部署AUTOSARCP系统、HLOS(Linux或QNX)、图像处理以及深度学习等功能模块,从硬件架构来看可以分为MAIN域、MCU域和WKUP域(DMSC)。MAIN域包括2个A72核、4个R5F核、2个C66核核1个C71核,环境感知、传感器融合、智
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方