- 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
- 无人机的任务载荷指的是什么?看了这篇文你就明白了!!!
云卓SKYDROID
无人机高科技云卓科技无人机载重
传感器载荷包括但不限于:摄像头和光学传感器:如高分辨率摄像头、红外线航空摄影仪、光学/红外成像设备等,用于精准地捕捉图像和数据信息。雷达传感器:如毫米波雷达、合成孔径雷达(SAR)等,能够在夜间和恶劣气候条件下工作,穿透云层、雾和战场遮蔽,进行大范围成像。激光雷达(LiDAR):利用激光束进行探测与测量,不仅可以探测到簇叶下的目标,还可以对目标进行分类,为地面部队提供精确目标信息。多光谱相机:用于
- 自动驾驶领域成长方案
树上求索
自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
- 科技快讯 | OpenAI首次向免费用户开放推理模型;特朗普与黄仁勋会面;雷军回应“10后小学生深情表白小米SU7”
最新科技快讯
科技
不用开口:谷歌AI帮你致电商家,价格、预约一键搞定谷歌在1月30日推出SearchLabs中的“AskforMe”实验性功能,用户可利用AI代替自己致电商家咨询价格和服务。该功能已与美汽车修理厂和美甲沙龙店合作,用户需加入SearchLabs并搜索相关短语进行测试。功能使用部分预订餐厅技术,目前处于测试阶段。我国光子毫米波雷达技术取得突破性进展,为6G技术应用奠定基础1月27日,据新华社报道,南开
- Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例
go5463158465
python算法机器学习python开发语言
以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例,该示例将涉及模型算法在重建损失和KL(Kullback-Leibler)损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器(VAE)作为模型来进行呼吸波形的复原,因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备:生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型:包括编码器和解码器。定义损失函数:结合重建损失和KL损
- 自动驾驶(Automated Driving)系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍
大连海事的亲外甥
自动驾驶人工智能机器学习
一、自动驾驶概念介绍自动驾驶是指汽车依靠传感器、高精度地图和复杂的算法等,不需要驾驶员操作而自动完成驾驶的技术。二、自动驾驶系统组成和主要技术架构图思维导图形式绘制1、感知层传感器模块:包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等,用于获取车辆周围环境的数据,如道路状况、其他车辆、行人和障碍物等。定位传感器模块:包括GNSS(全球导航卫星系统)、INS(惯性导航系统)和视觉SLAM等,用于确定车
- 2-93 基于matlab的无人机FMCW(频率调制连续波)毫米波高度计雷达仿真
'Matlab学习与应用
matlab工程应用matlab无人机开发语言毫米波高度计雷达仿真频率调制连续波FMCW
基于matlab的无人机FMCW(频率调制连续波)毫米波高度计雷达仿真,不考虑环境杂波和收发信号隔离泄漏。通过考虑雷达天线、波束形成、信号传播、回波接收等环节影响。建立FMCW毫米波雷达系统的数学模型,评估无人机在不同高度下的高度测量性能。程序已调通,可直接运行。下载源程序请点链接:2-93基于matlab的无人机FMCW(频率调制连续波)毫米波高度计雷达仿真
- 自动驾驶之心规划控制理论&实战课程
vsdvsvfhf
自动驾驶人工智能机器学习
单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑)规划控制理论&实战课程国内首个BEV感知全栈系列学习教程首个基于Transformer的分割检测视觉大模型视频课程CUDA与TensorRT部署实战课程(视频答疑)Occupancy从入门到精
- 2021年汽车传感器行业研究报告
行研君.嵇睿麒
自动驾驶其他
核心观点:自动驾驶加速渗透,推动汽车传感器市场的高速增长。传感器是自动驾驶的关键,当前主流自动驾驶传感器主要包括毫米波雷达、车载摄像头以及超声波雷达。2020年国内L2级别自动驾驶的渗透率已近15%。车企相继推出具备L3功能的自动驾驶车型。随着自动驾驶等级的提高,对传感器的数量和质量也提出了更高的要求,L2级自动驾驶传感器数量约为6个,L3约为13个,未来L5要达到30个以上,相应带动汽车传感器市
- 智能汽车「利好」数据服务,特斯拉/英伟达/大众都在布局
高工智能汽车
自动驾驶
硬件预埋,正在推动智能驾驶行业进入数据驱动迭代周期。今年,英伟达在Orin进入规模上量阶段的同时,推出了DriveMap,基于精确测绘数据与匿名众包数据相结合,提供厘米级的定位精度。后者,由搭载英伟达Hyperion架构的车辆提供数据众包,包括来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达的数据。所有这些数据,从车端不断上传到云端。然后,加载到英伟达的Omniverse平台,后者是一个为虚拟仿真和实时物理精确模
- 智能汽车行业产业研究报告:毫米波雷达优势明显,核心壁垒是芯片、天线阵列、波形设计
人工智能学派
汽车
今天分享的是智能汽车系列深度研究报告:《智能汽车行业产业研究报告:毫米波雷达优势明显,核心壁垒是芯片、天线阵列、波形设计》。(报告出品方:国泰君安证券)报告共计:67页毫米波雷达被广泛的应用在车载感知识别中毫米波波长短、频段宽,比较容易实现窄波束,雷达分辨率高,不易受干扰。波长介于1~10mm的电磁波,频率大致范围是30GHZ~300GH2。毫米波雷达是测量被测物体相对距离、相对速度、方位的高精度
- 智能汽车行业产业研究报告:4D成像毫米波雷达—自动驾驶最佳辅助
人工智能学派
自动驾驶人工智能机器学习
今天分享的是智能汽车系列深度研究报告:《智能汽车行业产业研究报告:4D成像毫米波雷达—自动驾驶最佳辅助》。(报告出品方:开源证券)报告共计:43页视觉感知最佳辅助——4D成像毫米波雷达感知是自动驾驶的首要环节,高性能传感器必不可少感知环节负责对侦测、识别、跟踪目标,是自动驾驶实现的第一步。自动驾驶的实现,首先要能够准确理解驾驶环境信息,需要对交通主体、交通信号、环境物体等信息进行有效捕捉,根据实时
- 华为问界M9:全方位自动驾驶技术解决方案
华西建筑关联专业公司 华鲲智慧
自动驾驶人工智能机器学习
华为问界M9的自动驾驶技术采用了多种方法来提高驾驶的便利性和安全性。以下是一些关键技术:智能感知系统:问界M9配备了先进的传感器,包括高清摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等,这些传感器可以实时监测车辆周围的环境,并自动识别行人、车辆、交通信号等,为自动驾驶提供更加精准的数据支持。这种全场景的智能感知能够实现全天候、全路况的智能感知,提高驾驶的便利性和安全性。自动驾驶辅助系统:华为自主研发的Drive
- 4D毫米波雷达
sangba2019
#毫米波雷达自动驾驶fpga开发毫米波雷达4D毫米波雷达
主流雷达供应商的4D成像雷达方案梳理csdn链接德国大陆集团(以下简称大陆)深耕车载毫米波雷达数十年,自2016年推出划时代的ARS4XX77GHz毫米波前向雷达和BSD3XX24GHz毫米波盲区检测雷达,目前前向雷达和角雷达产品已更迭至第五代,客户包括了戴姆勒、宝马、大众、丰田等知名主机厂。2020年大陆推出了4D成像雷达ARS540,采用4颗射频芯片级联的方式,实现12发射通道,16接收通道高
- 2.1.3 毫米波雷达
人工智能
毫米波雷达更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git毫米波雷达(RADAR),和激光雷达的原理类似,是工作在毫米波波段(millimeterwave)探测的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的。毫米波的波长介于微波和厘米波之间,因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。同厘米波导
- 2.1.2 激光雷达
人工智能
激光雷达更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器,越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达是实现更高级别自动驾驶(L3级别以上),以及更高安全性的良好途径,相比于毫米波雷达,激光雷达的分辨率更高、稳定性更好、三维数据也更可靠。一、原理激光雷达(LightDete
- 坐标变换(2)—不同坐标系下的变换
lewif5231
如下图所示,在自动驾驶车辆上会存在大量冗余的传感器,例如轮速传感器、激光雷达,毫米波雷达,摄像头,超声波雷达,GPS,IMU等。不同传感器对同一物体的测量原始结果都是在自身坐标下,所以首先我们需要对多传感器就行标定(即获得不同坐标系之间的变换关系,多传感器的标定是个非常复杂且困难的问题,这里先不介绍),将所有传感器的输出统一到一个坐标系下。图1.自动驾驶车辆上的多传感器本文主要介绍不同坐标系之间变
- TI 毫米波雷达开发系列之mmWave Studio 和 Visuiallizer 的异同点&雷达影响因素分析
雷达爆破手
毫米波雷达mmWaveRadar毫米波雷达AWR/IWR系列
TI毫米波雷达开发之mmWaveStudio和Visuiallizer的异同点引入整个雷达系统研究的目标分析影响这个目标的因素硬件影响因素——雷达系统的硬件结构(主要是雷达收发机)AWR1642芯片硬件系统组成MSS和DSS概述MSS和DSS分工BSS的分工AWR1642组成及分工总结雷达收发机对雷达检测效果的影响影响雷达测距效果的因素测速及其他指标的影响三种调参方式的对比软件影响因素——信号处理
- TI毫米波雷达开发——High Accuracy Demo 串口数据接收及TLV协议解析 matlab 源码
雷达爆破手
matlab开发语言
TI毫米波雷达开发——串口数据接收及TLV协议解析matlab源码前置基础源代码功能说明功能演示视频文件结构01.bin/02.binParseData.mread_file_and_plot_object_location.mread_serial_port_and_plot_object_location.m函数解析configureSport(comportSnum)readUartCall
- 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
- 毫米波雷达在汽车领域的原理、优势和未来趋势
马上到我碗里来
自动驾驶毫米波雷达无人驾驶
1毫米波雷达的原理汽车引入毫米波雷达最初主要是为了实现盲点监测和定距巡航。毫米波实质上是电磁波,其频段位于无线电和可见光、红外线之间,频率范围为10GHz-200GHz。工作原理类似一般雷达,通过发射无线电波并接收回波,利用障碍物反射波的时间差确定障碍物距离,通过反射波的频率偏移确定相对速度。2毫米波雷达未被抛弃的原因2.1天气原因激光雷达在极端天气下性能受限,而毫米波雷达能够穿透雾、雨、雪等,适
- 2023-02-24
醉爱琳儿
A股2月24日纪要大盘上涨的空间太小。静待靴子落地吧。阅读蕴藏着无尽可能,有益于明理、增信、崇德、力行,让人生绽放光彩。朋友们,早上好,今天是2月24日星期五,周四大小指数冲高回落,上证指数以绿盘报收,创业板指数小幅收涨。两市合计成交8079亿元,较上日略微有些增加。盘面上盘面上看,光伏、汽车、券商、农业、煤炭等板块走强,银行、地产、有色等板块上扬;软件、酿酒、医药等板块下挫;毫米波雷达、一体压铸
- 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
- 自动驾驶模拟如此“吃”算力,你的工作站扛得住吗?
戴尔科技
自动驾驶人工智能机器学习
今年的亚运会让杭州“火出了圈”,除了各种高度自动化的场馆设施之外,无人物流配送车和自动驾驶公交车也开始正式运营,给市政交通增添了一分科幻色彩。杭州的自动驾驶公交车配备了3个激光雷达、4个毫米波雷达和5个摄像头,300米范围内的障碍物都能被识别和准确避开,精度达到厘米级。自动驾驶巴士通过在沿线全路段部署高清相机、雷达等智能感知设备,实现路网全息感知,并依托车路协同技术,实现了车与路的智慧互联,有效提
- 基于Ti-AWR2944雷达开发板的DDM发射与处理实践
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自动驾驶全栈工程师的毫米波雷达部分经验分享车载毫米波雷达FMCW雷达DDMA发射模式Ti-AWR2944
说明我在之前的博文中有说过如下观点:MIMO体制下,有两个核心的问题需要解决:一是天线如何排布;二是天线如何发射。天线的排布问题主要涉及到测角,它与射频面板尺寸要求、单天线尺寸、最大无模糊测角范围、角度分辨率以及测角算法等有关,关于角度测量我之前有过一篇博文:车载毫米波雷达DOA估计综述-CSDN博客。天线的发射问题主要是考虑到正交性:如何在后端将各个收发通道给分离出来,现阶段有TDM、BPM、F
- PMCW体制雷达系列文章(2) - PMCW雷达与CDM
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自动驾驶全栈工程师的毫米波雷达部分PMCW雷达经验分享自动驾驶
说明多发多收(MIMO)体制下关于天线阵列有两个核心的问题:一是天线阵列怎么排布;二是这么多发射通道如何发射。这两点不管对于FMCW雷达还是PMCW雷达都同样适用。关于雷达的发射问题,我之前写过一篇博文:车载毫米波雷达MIMO阵列的天线发射问题-CSDN博客,那篇博文及其参考文献其实已经把雷达的发射问题(现有的发射模式)基本囊括了。PMCW体制下我们一般基于CDM来实现多个发射通道的同时发射。本文
- 基于Ti-AWR2944雷达开发板的BPM发射与处理实践
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自动驾驶全栈工程师的毫米波雷达部分经验分享BPM发射模式Ti-AWR2944车载毫米波雷达
说明我在之前的博文中有说过如下观点:MIMO体制下,有两个核心的问题需要解决:一是天线如何排布;二是天线如何发射。天线的排布问题主要涉及到测角,它与射频面板尺寸要求、单天线尺寸、最大无模糊测角范围、角度分辨率以及测角算法等有关,关于角度测量我之前有过一篇博文:车载毫米波雷达DOA估计综述-CSDN博客。天线的发射问题主要是考虑到正交性:如何在后端将各个收发通道给分离出来,现阶段有TDM、BPM、F
- 毫米波雷达的系统设计细节(2) - 关于目标RCS的问题
墨@#≯
自动驾驶全栈工程师的毫米波雷达部分自动驾驶经验分享车载系统算法
说明目标的RCS是目标很重要的一个特征。从雷达方程来看,目标的RCS值直接影响其所反射的电磁波能量,并进而决定雷达所能探测的该目标的最远距离。从后端的数据处理来看,如果我们可以获取目标准确的RCS值,可以辅助我们做目标识别与分类。本博文探讨基于毫米波雷达的目标RCS估计问题,通过模型理解与仿真、设计对比实验等方法尽可能详尽地阐述目标RCS与毫米波雷达测量之间的联系。本博文会随着经验的积累和理解的加
- 移动机器人平台常用传感器简介
td092
机器人
在移动机器人上常用的传感器包括激光雷达、毫米波雷达、相机、IMU、编码器等,其中激光雷达、超声波雷达和相机是用来测量外部环境的,IMU、编码器测量的是AGV自身位姿。下面分别描述它们的原理、适用场景及缺陷。激光雷达按照机械结构可以分为机械雷达和固态雷达。机械激光雷达通过机械旋转机构调整激光发射角度,产品较为成熟。固态雷达可分为OPA、MEMS、Flash等类型,内部没有旋转部件,体积较机械雷达小。
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s