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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,
- BEV感知算法:自动驾驶的“上帝视角“革命
fmvrj34202
算法
在自动驾驶技术快速发展的今天,BEV(Bird'sEyeView,鸟瞰图)感知算法正成为行业关注的焦点。这项突破性技术通过将多传感器数据统一映射到鸟瞰视角,为自动驾驶系统构建了前所未有的全局环境认知能力,堪称自动驾驶领域的"上帝视角"革命。BEV的核心技术原理BEV感知算法的核心在于将来自摄像头、激光雷达等不同传感器的异构数据,通过深度学习网络统一转换到俯视坐标系。这一过程主要依靠三大关键技术:多
- 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
- FDMA读写AXI BRAM交互:FPGA高速数据传输的核心技术
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在图像处理系统中,当1080P视频流以每秒60帧的速度传输时,传统DMA每帧会浪费27%的带宽在地址管理上——而FDMA技术能将这些损失降至3%以内现代FPGA系统中,高效数据搬运往往是性能瓶颈的关键所在。当你在手机上流畅播放4K视频、在自动驾驶系统中实时处理激光雷达点云时,背后都依赖于FDMA(FlexibleDirectMemoryAccess)与AXIBRAM的高效交互技术。本文将深入探讨这
- CARIS HIPS and SIPS 12
安若ly
软件需求
CARISHIPSandSIPS12加密狗产品套件为水文数据处理提供了基本功能和专业级工具。HIPS和SIPS支持40多种行业标准数据格式,可轻松集成到任何工作流程中。它使您能够同时处理多波束、反向散射、侧扫声纳、单波束和激光雷达数据。它结合了最新的3D可视化技术,用于水文学,海洋学和海洋科学。作为Ping到图表工作流程的一部分,HIPS和SIPS可以轻松扩展,以满足您更广泛的地理空间需求。
- 主流 3D 感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达
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主流3D感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达四类主流3D感知技术对比表对比维度iToF相机dToF相机固态LiDAR+可见光融合结构光相机测距原理连续调制光→相位差计算激光脉冲→飞行时间测距激光扫描点云+图像纹理融合投射编码光图案+视差三角测量代表设备IntelD435i,AzureKinectSTVL53L5CX,SonyIMX611L3CAM,RoboSenseM1+RGBRea
- Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法
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在无人机行业中,Deepoc大模型的潜力,提升其应用效果,可从以下多个关键方面着手:优化数据收集与处理多源数据采集扩充收集涵盖激光雷达点云、高精度地图、气象数据、无人机飞行传感器数据、拍摄的图像与视频等多源数据。例如,在城市环境应用里,除了获取建筑物的视觉图像数据,还收集周边交通流量、信号状态等数据,为Deepoc大模型提供丰富且全面的信息,助力其更精准地理解复杂环境。构建高质量数据集建立严格的数
- 什么是端到端自动驾驶
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一、与传统架构的核心差异工作流程传统模块化架构是分模块串联,比如感知模块先识别出前方有交通信号灯变红,然后将此信息传递给决策模块,决策模块决定要停车,接着规划模块规划出减速的路径和方式,最后控制模块执行停车操作。而端到端架构是直接将传感器的原始数据(如摄像头拍摄的视频、激光雷达的点云数据等)输入给一个单一深度学习模型,模型直接输出控制指令,如控制车辆的转向角度、油门开度或刹车力度。以自动驾驶汽车在
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
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目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- Emgu-WPF 激光雷达研究-绘制雷达图
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RViz简介RViz(RobotVisualization)是ROS(RobotOperatingSystem)中的一个可视化工具。它主要用于在三维空间中可视化机器人传感器数据、机器人的状态、规划路径等信息。RViz就像是一个“机器人世界”的三维展示窗口,能够让用户直观地看到机器人在虚拟环境中的各种情况。RViz的功能特点多传感器数据可视化RViz可以接收多种传感器数据。例如,它可以显示激光雷达(
- ROS 避障技术介绍
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ROS避障技术介绍一、ROS避障系统概述ROS(机器人操作系统)作为移动机器人开发的主流框架,其避障技术依托模块化设计,通过传感器数据融合、环境建模与运动规划实现动态障碍物规避。在物流机器人、服务机器人、自动驾驶等场景中,ROS避障系统需满足实时性、安全性与灵活性要求,核心流程包括环境感知-障碍建模-路径规划-运动控制四个环节。二、避障核心组件与原理1.传感器层:环境信息获取激光雷达(如Velod
- KITTI数据集可视化实用教程及源码解析
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍如何使用源码实现KITTI数据集的可视化,强调数据集可视化在计算机视觉领域的关键作用。重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据,并通过可视化手段分析结果,包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。读者将通过学习源码深入理解数据结构、文件格式,并定制化工具以满足特定项目需求。1.计算机视觉数据集可视化的重要性在计算机视觉领
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多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术,结合了激光雷达(LiDAR)和可见光摄像头,旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头,使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分(LiDAR)探测范围:大约200米(具体范围根据不同环境和反射面
- Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚”
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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
- 点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取
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目录知识储备点云滤波算法及单木信息提取点云条件滤波单木信息提取1.点云预处理2.点云密度计算3.密度阈值筛选4.骨架提取5.骨架细化优化方向前言国内外研究现状激光雷达研究现状点云数据的滤波算法研究现状单木分割应用现状LiDAR工作原理与点云数据的组成2.1LiDAR系统的内部结构2.1.1激光测距单元2.1.2光学机械扫描单元2.1.3惯性导航系统INS2.1.4动态差分GPS2.2定位原理2.3
- 目标跟踪存在问题以及解决方案
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#目标跟踪目标跟踪人工智能计算机视觉
3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现:激光雷达点云密度随距离平方衰减(如100米外车辆点云数不足近距离的1/10),导致远距离目标几何特征(如车轮、车顶轮廓)不完整,跟踪时易因特征匹配失败导致ID丢失。典型案例:在高速公路场景中,200米外的卡车因点云稀疏(仅约50个点),跟踪算法难以区分其与大型货车的形状差异,导致轨迹跳跃或ID切换。技术方案:稀疏点云增强与特
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革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器激光雷达(LIDAR)能够即时获取远距离、高精度的3D信息,从而能够在复杂环境和高速运动中以无与伦比的精度检测障碍物。它具有卓越的空间识别能力,能够根据激光束在广阔区域内反射回来的光的时间和角度,识别物体的距离及其大小。通常,激光雷达与摄像头配合使用,可以更准确地识别物体,但不同单元数据中的视差常常导致传感器之间校准延迟。京
- 20亿!禾赛获百度萝卜快跑独家定点,ADAS激光雷达“破圈”L4应用
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继在前装量产领域“破圈”之后,禾赛率先将ADAS半固态激光雷达大规模应用部署在Robotaxi上面。近日,在武汉大街小巷穿梭着的数百辆百度萝卜快跑无人驾驶出租车,让自动驾驶再度火出圈。据了解,此次在武汉投入运营的无人驾驶车辆采用了百度Apollo第五代自动驾驶系统解决方案,搭载了禾赛Pandar系列高性能激光雷达作为感知主雷达。而今年,更安全、体验更舒适的第六代百度Apollo无人车也将陆续投放市
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建
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目录前言国内外研究现状隧道监测研究现状表面重建研究现状2二维激光雷达三维扫描系统设计与实现2.1引言2.2系统设计2.2.1需求分析2.2.2方案设计2.3传感器方案选型2.3.1激光雷达测量技术介绍2.3.2激光雷达系统结构2.3.3激光雷达选型2.3.4IMU硬件选择2.42DLidar-IMU坐标系定义与变换2.4.1坐标系定义2.4.2激光雷达与IMU坐标变换2.5系统平台2.6系统扫描实
- 道路点云分割+边界提取+中心线方法总结
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1.FastLIDAR-basedRoadDetectionUsingFullyConvolutionalNeuralNetworks2017流程点云数据转换为俯视图图像从激光雷达获取的点云数据是无结构的,因此需要先将其转换为适合全卷积神经网络(FCN)处理的格式。具体来说,作者在激光雷达的XY平面上创建一个网格,并将点云中的每个点分配到相应的网格单元。对每个网格单元计算一些基础统计数据,例如:平
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
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深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- [创业之路-356]:光、机、电、软、算:跨学科技术体系深度解析
文火冰糖的硅基工坊
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1.核心概念与协同关系光、机、电、软、算是现代工程与科技领域的五大核心技术支柱,分别对应光学、机械、电子、软件与算法。它们通过系统级集成实现功能耦合,共同支撑从微观传感器到宏观工业装备的复杂系统。以下为各领域核心定位及协同逻辑:领域核心能力典型应用场景协同关系光光信号产生/调制/检测激光雷达、光纤通信、生物成像为机械系统提供高精度定位(如光栅尺),为电子系统提供高速数据通道(如光通信)机结构设计与
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本课程结束时,您将能够:认识到ROS服务与标准的基于主题的发布者-订阅者方法有何不同,并确定此类消息传递系统的适当用例。实现Python节点对以执行服务并观察它们的工作方式。将相同的原则应用于许多不同的服务消息类型。开发自己的Python服务节点来执行特定的机器人任务。利用服务,结合激光雷达数据,实现一些基本的避障。通过开发一个包含本课程和本课程前几部分内容的Python节点,展示您对ROS的理解
- 激光雷达与视频融合(DeepFusion)的多模态高精度目标定位
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激光雷达与视频融合(DeepFusion)的多模态高精度目标定位激光雷达与视频融合的多模态高精度目标定位技术结合了激光雷达的高精度三维测距能力和视频传感器的丰富纹理信息,能够在复杂环境中实现更精准的目标检测、识别与定位。以下是该技术的主要应用场景:1.自动驾驶与智能交通高精度环境建模激光雷达提供厘米级精度的三维点云数据,结合视频的RGB信息,可构建带有色彩和纹理的高精度3D地图,用于自动驾驶车辆的
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版:典型硬件组合与通信流程(以移动机器人为例)1.硬件分工:大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32?树莓派无法直接
- 自动驾驶系统研发系列—激光雷达干扰实战:自动驾驶安全的隐形陷阱
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自动驾驶系统研发自动驾驶安全人工智能计算机视觉深度学习机器学习
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
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- 2022年全球市场单线激光雷达总体规模、主要生产商、主要地区、产品和应用细分研究报告
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市场调研报告
本文研究全球市场、主要地区和主要国家单线激光雷达的销量、销售收入等,同时也重点分析全球范围内主要厂商(品牌)竞争态势,单线激光雷达销量、价格、收入和市场份额等。针对过去五年(2017-2021)年的历史情况,分析历史几年全球单线激光雷达总体规模,主要地区规模,主要企业规模和份额,主要产品分类规模,下游主要应用规模等。规模分析包括销量、价格、收入和市场份额等。针对未来几年单线激光雷达的发展前景预测,
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,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
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
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cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR