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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
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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
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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
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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
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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
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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)
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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+)
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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
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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
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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
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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
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- 全自动驾驶(FSD,Full Self-Driving)自动驾驶热点技术的成熟之处就是能判断道路修复修路,能自动利用类似“人眼”的摄像头进行驾驶!值得学习!
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全自动驾驶(FSD,FullSelf-Driving)软件是自动驾驶领域中的热点技术,其核心目标是实现车辆在各种复杂交通环境下的安全、稳定、高效自动驾驶。FSD软件的技术核心涉及多个方面的交叉技术,下面将详细分析说明其主要核心技术组成:1.感知系统感知是自动驾驶的“眼睛”,其主要任务是实时采集并理解车辆周围的环境信息,主要技术包括:传感器融合(SensorFusion):结合摄像头、激光雷达(Li
- 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
- 智能机器人多传感器融合算法:IMU、LiDAR与视觉集成路径
学习ing1
机器人算法
1.传感器基础1.1IMU工作原理惯性测量单元(IMU)是智能机器人多传感器融合系统中的关键组件之一,它通过测量物体的加速度和角速度来推算物体的运动状态。加速度计原理:加速度计基于牛顿第二定律,通过检测质量块在加速度作用下的位移或力来测量加速度。常见的电容式加速度计利用电容变化与位移的关系来测量加速度。例如,某款高精度电容式加速度计在静态测试中,其测量精度可达[0.01,m/s^2],能够准确检测
- 地平线 LiDAR-Camera 融合多任务 BEVFusion 参考算法-V1.0
算法自动驾驶
该示例为参考算法,仅作为在征程6上模型部署的设计参考,非量产算法。1.简介激光雷达天然地具有深度信息,摄像头可以提供丰富的语义信息,它们是车载视觉感知系统中两个最关键的传感器。但是,如果激光雷达或者摄像头发生故障,则整个感知框架不能做出任何预测,这在根本上限制了实际自动驾驶场景的部署能力。目前主流的感知架构选择在特征层面进行多传感器融合,即中融合,其中比较有代表性的路线就是BEV范式。BEVFus
- 多传感器融合SLAM中如何检验编写的Factor是否有效
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从零手写VIOSLAM面经c++linux
多传感器融合中,用Ceres做后端优化,后端可能包含不同Factor,例如雷达的Factor,相机的Factor,或者一些约束例如地面约束的Factor。当后端包含多个Factor时,我们如何检测莫个Factor是否有效了:就是给这个Factor加一个非常大的权重,然后看这个Factor的残差是否会收敛到接近0。一般如果这个Factor的雅可比矩阵没有问题,这个Factor的残差都会收敛到接近0。
- 无人机数据处理系统设计要点与难点!
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科普遥控器高科技
一、系统设计要点无人机数据处理系统需要高效、可靠、低延迟地处理多源异构数据(如影像、传感器数据、位置信息等),同时支持实时分析和长期存储。以下是核心设计要点:1.数据采集与预处理多传感器融合:集成摄像头、LiDAR、GPS、IMU、红外等传感器,需设计统一的数据同步机制(如硬件时间戳、PPS信号)。数据压缩与降噪:在采集端进行初步处理(如JPEG压缩、点云降采样),减少传输带宽压力。边缘预处理:在
- 蹭个热点,普及下什么是高速NOA
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高速noa
高速NOA(NavigateonAutopilotforHighway)是智能驾驶领域的一项高阶功能,全称为高速导航辅助驾驶,主要用于车辆在高速公路或封闭快速路场景下的自动化驾驶。以下是它的简单介绍:一、高速NOA是什么?功能定位:L2+/L3级辅助驾驶功能,通过高精地图+多传感器融合,实现高速公路场景的自动导航驾驶,包括自动变道、进出匝道、车速调节等。核心目标:减少驾驶员在长途高速中的操作负担,
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_