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飞睿科技
飞睿智能雷达人体存在感应器毫米波雷达人体传感器无线WiFi感应
在这个日新月异的时代,科技正以未有的速度改变着我们的生活。从智能手机到智能家居,每一个细微之处都渗透着科技的魅力。而今,这股科技浪潮已经席卷到了酒店行业,为传统的住宿体验带来了翻天覆地的变化。其中,引人注目的莫过于飞睿智能人体存在感应器的应用,它以其独特的毫米波雷达技术,实现了人来灯亮、人走灯灭的智能照明效果,不仅极大地提升了客户的住宿体验,更为酒店节能降耗开辟了一条全新的道路。你是否有过这样的经
- 【养老机器人】核心技术
杭州队长(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)
人工智能
1.毫米波雷达如何检测心跳和呼吸?毫米波雷达(通常工作在60GHz或77GHz频段)可以探测到人体胸腔的微米级位移,而心跳和呼吸会引起胸腔的周期性运动:呼吸:幅度较大(约5-10毫米),频率较低(0.1-0.5Hz)。心跳:幅度极小(约0.1-0.5毫米),频率较高(0.8-2.5Hz)。通过分析雷达回波的相位变化,可以提取这些微动信号:调频连续波(FMCW)雷达:发射连续调频信号,接收反射信号后
- 最全 自动驾驶数据集 (11/4号已更新)
数据猎手小k
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶是一个快速发展的行业,它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。技术方面,自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,以及强大的计算平台来处理大量数据,自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源,它提供了丰富的场景和条件,使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境。一、研究背景自动驾驶技术的发展需要大量的数据来训练和优化算法,
- 自动驾驶感知系统
三十度角阳光的问候
自动驾驶人工智能机器学习
目录感知传感系统介绍定位技术介绍自动驾驶感知传感系统激光雷达原理激光雷达类型激光雷达测距原理知名供应商介绍毫米波雷达超声波雷达工作原理超声波雷达类型常见自动驾驶传感器品牌及产品感知传感系统介绍利用摄像头捕捉图像信息,如道路标志、交通信号、车辆、行人等,为自动驾驶系统提供决策依据。通过发射激光束并测量反射时间,计算周围物体的距离和位置,提供高精度信息和三维地图。利用毫米波电磁波检测短距离障碍物,测量
- 车载毫米波雷达行业发展5——企业
奔袭的算法工程师
行业资讯人工智能自动驾驶目标检测
5.1博世5.1.1公司简介博世集团创立于1886年,业务涵盖汽车与智能交通技术、工业技术、消费品、能源与建筑技术四大领域,是德国最大的工业企业之一、全球最大的汽车零部件供应商、最早研究车载毫米波雷达的企业之一。博世在高级辅助驾驶和自动驾驶上拥有业界最为领先和完整的产品线,也是智能驾驶行业发展的风向标。在中国市场,2022年,博世在前向雷达市场的份额为40.54%,占据着国内前雷达市场第一的位置。
- 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
- Java 大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中的应用
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
ToF君
兔云程序人工智能
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)
清凉山观雪客
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
硬核科技
安规EMC测试汽车安规认证测试测试EMCEMI通信
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
音视频网络协议网络视频编解码人工智能
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
电鱼智能
RK3576技术方案人工智能网络嵌入式硬件web安全linux运维
(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
小山菌
传感器基本知识自动驾驶
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
小彭律师
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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
lboyj
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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
蜂耘
自动驾驶人工智能机器学习
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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智慧城市
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)
学编程的天线工程师
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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!
云卓SKYDROID
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
辰%
python人工智能语言模型
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
R.X. NLOS
#无线感知/雷达成像论文速递论文速览Infocom2023窃听毫米波窃听
论文速览|IEEEINFOCOM2023|mmEavesdropper:SignalAugmentation-basedDirectionalEavesdroppingwithmmWaveRadar|基于毫米波雷达的声音窃听系统:信号增强技术实现定向窃听1引言在这个信息时代,语音隐私安全已经成为一个日益严峻的问题。随着在线会议的普及和智能语音助手的广泛应用,我们的日常生活和工作中充
- 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
- 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