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林聪木
目标检测YOLO人工智能
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
TrustZone_
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
- 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
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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
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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
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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
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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
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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
墨@#≯
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
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc