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知识产权13937636601
计算机java大数据开发语言
全球教育实验室设备年闲置率超35%,而高峰时段实验排队长达2.3周。某“双一流”高校部署本系统后,设备利用率从41%提升至89%,平均实验等待时间缩短78%。本文提出基于Java大数据技术的智慧实验室解决方案:多源设备管控中枢:通过OPCUA/Modbus转换器接入87类、4.2万台异构设备动态调度引擎:融合强化学习与图算法实现设备-课程-学生的秒级最优匹配安全双保险机制:毫米波雷达行为识别+试剂
- TI 毫米波雷达走读系列—— 3DFFT及测角
雷达爆破手
mmWaveRadar毫米波雷达嵌入式硬件AWR/IWR系列单片机
TI毫米波雷达走读系列——3DFFT及测角测角原理——角度怎么测测角公式——角度怎么算相位差测角基本公式为什么是3DFFT1.空间频率与角度的对应关系2.FFT的数学本质:离散空间傅里叶变换测角原理——角度怎么测本节内容解决角度怎么测的问题,首先要根据测角的场景对测角过程进行建模。测角模型的第一个前提是前方目标距离雷达较远(远场),这样目标的反射波是到达雷达阵前是可以近似成一个平行波面,即反射波到
- 德国大陆毫米波雷达(ARS548)ROS驱动更改
沮丧的迈克尔
Device计算机视觉自动驾驶人工智能opencv深度学习
文章目录前言Detecion前言ARS548的原始ROS驱动提供detection、object两种类型信息,这些信息均是自定义msg,不能直接通过topic发布sensor_msgs::PointCloud2和sensor_msgs::PointCloud信息。下面讲介绍detection。Deteciondetection是提供的点云信息,而object是提供雷达检测到的具体物体信息。下面是d
- 探秘大陆集团的第六代毫米波雷达,看看它的性能到底有多强
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一、产品背景与特点背景:大陆集团作为毫米波雷达市场的领跑者,拥有超过25年的雷达产品研发经验。其第六代毫米波雷达传感器在2023年开始推出,并于当年一季度实现量产,包括前向雷达ARS620和角雷达SRR630两款产品。特点:第六代毫米波雷达传感器采用了模块化设计,降低了复杂性,减少了潜在开支和成本,同时性能也有了大幅提升。通过四大创新技术(LoP技术、空气波导天线技术、CCM及独特的算法技术、超分
- ARS548 ARS549RDI 80GHZ毫米波雷达达学习笔记(一)
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汽车传感器学习笔记
ARS548ARS549RDI80GHZ毫米波雷达@4D毫米波雷达学习笔记目录目录一、ARS548雷达简介…3二、ARS548相关资料简介…52.1、《1.ARS548RDI技术参数(2021-11-29).pdf》…52.2、《2.ARS548RDIShort_Description_2021_09_16-00__en_V1.0雷达产品说明书.pdf》…52.3、《3.ARS548_TPS_Ad
- 基于毫米波雷达的ADAS系统架构:引领自动驾驶技术新篇章
劳允倩
基于毫米波雷达的ADAS系统架构:引领自动驾驶技术新篇章【下载地址】基于毫米波雷达的ADAS系统架构课程资料探索自动驾驶辅助系统(ADAS)的奥秘,本开源项目为您提供“基于毫米波雷达的ADAS系统架构”课程的完整学习资料。课程深入剖析毫米波雷达技术在ADAS中的应用,涵盖系统需求分析、主流芯片选型及架构设计等核心内容。通过ACC和1R1V架构的详细案例,您将掌握从理论到实践的全面技能。课程教案、案
- 汽车高速通信的EMC挑战
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随着“软件定义汽车”的理念全面渗透,中国汽车行业正加速向集中式电子电气架构(E/E架构)转型。SOA(面向服务的架构)理念推动下,整车开始围绕中央计算平台(OIB)与分布式域控制器(VIU)构建,硬件平台具备前所未有的数据处理能力,能掌控整车控制与实时感知决策。一、EMC挑战下的高速车载通信困境1.1带宽暴涨,EMI问题成隐患现代智能汽车配置了多个高分辨率摄像头、毫米波雷达、激光雷达等感知设备。这
- 2025-2030:视频联网平台的六大技术演进趋势
智联视频超融合平台
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一、多模态感知融合:从二维图像到全息数字孪生2025年的视频联网平台正突破传统视觉边界,向多物理场协同感知进化:光谱维度:上海电力的"慧眼X"系统已集成可见光(8K@60fps)+红外(640×512@30Hz)+紫外(日盲紫外波段)三光谱同步采集,变压器套管缺陷识别率提升至99.3%空间维度:华为Atlas900V5搭载的毫米波雷达可实现200米范围内±0.5cm精度的三维建模,与视频数据时空对
- 基于EFISH-SCB-RK3576/SAIL-RK3576的畜禽养殖监控仪技术方案
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(国产化替代J1900的农业物联网解决方案)一、硬件架构设计多源环境感知模块空气质量监测:集成NH₃/CO₂/H₂S三合一气体传感器(量程0-500ppm,精度±2%FS),采样间隔≤1秒激光粉尘检测模块(PM2.5分辨率0.1μg/m³),支持禽舍粉尘爆炸预警生物特征采集:双MIPI-CSI接入热成像摄像头(精度±0.3℃),AI识别畜禽体温异常(准确率>98%)毫米波雷达监测动物
- 毫米波雷达标定过程记录
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前言实际工作过程中需要进行激光雷达和毫米波雷达的数据融合,需要进行毫米波雷达和激光雷达联合标定,因此查阅相关资料,手动写了一个简单版本的标定算法,这里对查找到的资料进行简单的梳理。1激光雷达和毫米波雷达测量精度激光雷达参数指标文档:毫米波雷达参数指标:官网总结:对于室外场景,考虑到实际角反的位置在20米内,还有毫米波雷达本身的测量误差正负10厘米,激光雷达的误差在正负1厘米,因此,采用激光雷达和角
- 毫米波雷达点云SLAM系统
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毫米波雷达点云SLAM系统基于毫米波雷达点云数据的三维SLAM(同步定位与建图)系统,用于狭窄环境如室内和地下隧道的三维建图。项目概述本项目实现了一个完整的SLAM系统,利用毫米波雷达采集的点云数据进行实时定位和环境三维重建。系统特别针对狭窄空间环境进行了优化,适用于GPS信号不可用的室内和地下场景。主要功能毫米波雷达点云数据预处理与滤波特征提取与匹配点云配准与位姿估计回环检测全局优化三维环境重建
- 高级驾驶辅助 ADAS无人驾驶 自动驾驶汽车 Automated Vehicle Self-drivingCar 感知定位 规划控制 PID控制器 车联网V2X Apollo 激光 毫米波雷达
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无人驾驶百度apollo课程1-5百度apollo课程6-8七月在线无人驾驶系列知识入门到提高当今,自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向。应用自动驾驶技术可以全面提升汽车驾驶的安全性、舒适性,满足更高层次的市场需求等。自动驾驶技术得益于人工智能技术的应用及推广,在环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X等方面实现了全面提升。科研院校、汽车制造厂商、科技公司、自动
- 5G/6G通信设备中的盲埋孔技术突破
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在5G/6G通信技术的快速发展中,高频信号传输、设备小型化与高密度集成已成为核心需求。盲埋孔(Blind/BuriedVia)技术作为高密度互连(HDI)的关键工艺,正在重新定义通信设备的设计边界。猎板PCB作为国内高端PCB制造的标杆企业,通过材料创新、工艺优化与智能化生产,为5G基站、毫米波雷达、卫星通信等领域提供了高可靠性的解决方案。本文将从技术挑战、创新实践与未来趋势三个维度,解析盲埋孔技
- 特斯拉宣布启动自动驾驶网约车测试,无人出租车服务进入最后准备阶段
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特斯拉公司于4月24日正式宣布,已在美国得克萨斯州奥斯汀和加利福尼亚州旧金山湾区启动自动驾驶网约车服务的员工内部测试。这项测试将为今年夏季计划推出的完全无人驾驶出租车服务进行最后的验证和准备。此次测试使用约200辆经过特殊改装的Model3车型,这些车辆均搭载特斯拉最新的全自动驾驶(FSD)系统硬件4.0版本。测试车辆配备了包括8个高清摄像头、12个超声波传感器和升级版毫米波雷达在内的完整传感器套
- 停车场改造避坑指南:技术升级必须跨越的三道门槛
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一、95%改造项目陷入的技术陷阱感知层迭代断层杭州某综合体将300万预算翻倍至580万,故障率反升27%技术症结:沿用老式超声波传感器,误报率达43%(中国智能建筑协会数据)行业教训:显示终端更新须配合毫米波雷达/地磁传感升级协议丛林困局北京物流园新旧系统割裂,产生日均3.2小时数据搬运成本技术突破点:跨代设备通信需动态协议转换技术(兼容率>90%)TCO(总拥有成本)认知盲区上海某医院停车场第4
- FMCW毫米波雷达中CFAR研究初探(附Python代码)
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多目标条件下的CFAR计算汽车雷达的主要任务是探测前方区域内的所有目标,并计算目标的速度和位置信息。一般来讲,如果是在无噪声无杂波的背景下,目标检测会很容易,只需将雷达回波信号与一个信号固定门限比较,超过门限就会判定为目标。但在实际雷达探测应用中,由于地面,障碍物、雨云、箔条等干扰的存在,需要雷达在各种杂波中检测目标。恒虚警概率(CFAR)处理技术就是要在各种不同的杂波环境下,使雷达虚警概率保持在
- 无人机避障与目标识别技术分析!
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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
- 多模态大模型在目标检测领域的最新进展
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1.技术融合创新多模态数据融合:传感器融合:整合图像、激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达等数据,提升检测精度和鲁棒性。例如,在自动驾驶中,通过融合视觉与LiDAR数据,实现三维目标检测精度提升。特征级融合:利用深度学习自动提取多模态特征并融合,生成更强大的特征表示。如Fusion-Mamba方法通过改进的Mamba机制和门控策略,减少模态间差异,增强特征一致性。端到端学习框架:统一建模:开发整合的
- 论文速览 | IEEE INFOCOM 2023 | mmEavesdropper: Signal Augmentation-based Directional Eavesdropping with
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- 解析AWR2243+DCA1000采集的数据
六毛驴
好久不见,甚是想念此篇博将对AWR2243的数据包进行解析,关于数据采集部分请参考关于AWR2243数据采集问题这篇。关于数据解析,推荐首先阅读TI官网上的毫米波雷达设备ADC原始数据捕获。我的设备是AWR2243+DCA1000,数据解析方式文档未明确给出,我两种都试了一下,发现按照xWR12xxandxWR14xx方式解析正确,即上述文档第7页给出的方式,工作需要,我只进行了一维快速傅里叶变换
- matlab adc数据采集,回波数据adc_data.bin解析(附MATLAB程序)
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matlabadc数据采集
TI目前有两款采集卡TSW1400和DCA1000,可以为xWR1243/1443和1642毫米波雷达进行回波数据采集。本文将主要介绍几款雷达分别用2款采集卡数据采集的回波数据格式以及MATLAB数据解析程序。详情可参考文档“xWR1xxxADCRawDataCapture”(SWRA581A)1、xWR1243/xWR1443—DCA10002、xWR1642—DCA1000(1)1642雷达使
- Xiaojie雷达之路---CP_ADC_CQ数据格式解析
Xiaojie雷达说
TI毫米波雷达详解TI毫米波雷达mmWaveStuidioCP_ADC_CQAWR1843
Hello,大家好,我是Xiaojie,欢迎大家能够和Xiaojie来一起学习毫米波雷达知识,本篇文章主要是介绍一下如何解析通过mmWaveStudio采集到CP_ADC_CQ的数据格式,一起来看看吧!!!本篇文章主要从几个模块进行讲解:CP_ADC_CQ介绍MATLAB解析CP_ADC_CQ文章目录引言CP_ADC_CQ介绍ChirpParametersADCChirpQuailty四种格式MA
- TI单芯片毫米波雷达代码走读(十九)—— 多普勒维CA-CFAR检测之雷达参数与数据获取
lightninghenry
TI毫米波雷达代码走读毫米波雷达
我们先来看下CA-CFAR的一些参数,这些参数还是从上位机配置的,如下图所示,在Plots标签页的右下方。从图中可以看出可以设置不少东西,静态杂波滤除我们之前讲过了,勾选上,这个功能就会有了。这次我们主要看的是两个阈值,一个是距离维的CFAR阈值,一个是多普勒维的CFAR阈值,默认值都是15dB。我们还是打开之前的.cfg文件:%**********************************
- 自动驾驶工程师之多传感器融合篇
niuTaylor
自动驾驶人工智能机器学习
以下是针对自动驾驶工程师在传感器联合标定与感知融合领域的知识拓展,结合技术原理与行业实践,分层解析关键问题:一、传感器联合标定的核心逻辑1.内参标定vs外参标定•内参标定:聚焦传感器内部参数校准例如相机焦距((f_x,f_y))、光心偏移((c_x,c_y))、畸变系数((k_1,k_2,p_1,p_2))等。激光雷达需校准光束发射角度和接收时间偏差,毫米波雷达则需校准天线阵列相位一致性。•外参标
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别(续)
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目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
- 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
- 智驾技术全链条解析
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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
- 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
- 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
- 自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例
空间机器人
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例1.引言自动驾驶系统依赖于传感器来感知周围环境,并基于此做出实时决策。不同类型的传感器各自有不同的特性,能够应对不同的场景和环境条件。摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的组合能够在视觉、距离、速度和障碍物感知等方面提供全面的支持。本章节将详细介绍“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”配置的设计思路、优势、各传感器的参数,以
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR