- 仿生机器人核心技术与大小脑
天机️灵韵
人工智能具身智能硬件设备机器人人工智能具身智能
以下是针对仿生机器人核心技术的结构化总结,涵盖通用核心技术与**“大脑-小脑”专用架构**两大方向:一、机器人通用核心技术这些技术是仿生机器人实现功能的基础,与生物体的“身体能力”对应:1.感知与交互技术多模态传感器融合视觉:3D视觉(如RGB-D相机)、动态目标跟踪(如光流算法)。触觉:柔性电子皮肤、分布式压力传感器(模仿人类皮肤)。听觉:声源定位、噪声抑制(如麦克风阵列)。环境感知:激光雷达(
- 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
- 无人机图像拼接数据在GIS中的处理与分析、可视化与制图;无人机航拍;无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析
WangYan2022
遥感生态无人机图像处理数据分析ArcGIS生态环境监测
ArcGIS作为地理信息系统领域最主流的GIS平台软件,空间数据处理和分析功能强大,十分适用于地表空间监测数据的读写、管理、分析与可视化。本教程融合无人机生态环境监测技术和ArcGIS数据分析技术,通过具体案例分析与软件操作实践,详细介绍包括无人机多源遥感影像数据采集(可见光、多光谱、激光雷达等)、影像数据拼接、空间数据编辑、空间数据分析、空间数据专题制图等流程的一条完整作业“流水线”,期望能够为
- 人工智能应用实例-自动驾驶A*算法高级应用
小赖同学啊
人工智能人工智能自动驾驶机器学习
A*算法是一种经典的路径规划算法,在人工智能自动驾驶领域有诸多高级应用,以下为你详细介绍:复杂环境下的路径规划多障碍物与动态障碍物处理:在现实道路场景中,存在着大量的静态障碍物(如建筑物、交通隔离栏)和动态障碍物(如其他行驶的车辆、行人)。A*算法可以通过不断更新地图信息,将动态障碍物的实时位置纳入考虑。例如,车辆的传感器(如激光雷达、摄像头)实时监测周围环境,将障碍物信息反馈给A*算法,算法重新
- 汽车自动驾驶AI
pps-key
人工智能汽车自动驾驶
汽车自动驾驶AI是当前汽车技术领域的前沿方向,以下是关于汽车自动驾驶AI的详细介绍:技术原理感知系统:自动驾驶汽车通过多种传感器(如激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等)收集周围环境的信息。AI算法对这些传感器数据进行融合处理,构建精确的3D环境模型,使车辆能够“看懂”周围环境,识别行人、车辆、交通标志等。决策系统:基于感知数据,AI通过深度学习、强化学习等算法进行路径规划和决策控制。例如,利用
- 无人机目标追踪技术
kely117
无人机
无人机目标追踪是指通过无人机搭载的传感器和计算系统,实时跟踪和定位特定目标的技术:传感器技术:无人机通常配备摄像头、雷达、激光雷达等传感器,用于捕捉目标的图像和距离信息。图像处理与计算机视觉:通过先进的图像处理和计算机视觉算法,无人机能够从传感器获取的原始数据中提取有用的信息,如目标的位置、形状和运动轨迹。目标识别与跟踪算法:采用机器学习和深度学习算法,无人机能够识别和分类不同的目标,并对目标进行
- (无人驾驶之二)感知层的传感器---LIDAR、GPS、惯性传感器、双目摄像头
abiggg
无人驾驶AI传感器摄像头gps无人机系统
一、LIDAR(光雷达)1.1原理激光雷达对物体距离的测量与通常所说的雷达类似,都是通过测量发送和接受到的脉冲信号的时间间隔来计算物体的距离。因此,由于原理上的相似性,尽管雷达的准确定义是使用微波或无线电波等波长较长的电磁波进行检测测距的设备,激光雷达这一术语仍然被广泛使用。1.2优点与传统雷达相比:采用激光测矩,波长在600~1000nm,测量更加精准,可达厘米级别;可感知物体矩离及表面形状;1
- 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)
- 使用MATLAB进行雷达数据采集可视化
陶瓷好烦
单片机嵌入式硬件
本文使用轮趣科技N10雷达,需要源码可在后台私信或者资源自取1.项目概述本项目旨在通过MATLAB读取N10激光雷达的数据,并进行实时3D点云可视化。数据通过串口传输,并经过解析后转换为三维坐标点,最终使用pcplayer进行动态渲染。该系统可用于环境感知、机器人导航、避障系统等场景。2.代码结构本程序主要由以下几个部分组成:串口初始化:设定串口参数并建立通信连接;数据读取:实时读取雷达数据并进行
- FMCW激光雷达:车载激光雷达的未来之星,赋能ADAS的智能驾驶体验
空间机器人
人工智能
FMCW激光雷达:车载激光雷达的未来之星,赋能ADAS的智能驾驶体验随着自动驾驶技术的快速发展,FMCW激光雷达(频率调制连续波激光雷达)被认为是未来车载雷达技术的核心趋势,尤其在自动驾驶和**高级驾驶辅助系统(ADAS)**中,FMCW雷达表现出卓越的优势。让我们通过一些生动的比喻,来全面理解它如何赋能ADAS,推动智能出行的未来。✨1.精准测距:智能驾驶的眼睛FMCW激光雷达:如同一把超精密的
- AUTOSAR从入门到精通-【应用实战篇】车载HMI-ADAS
林木秀
物联网单片机嵌入式硬件开发语言matlab
目录前言ADAS提供商有哪些1.大陆2.博世3.奥托立夫4.德尔福5.采埃孚&天合6.电装7.法雷奥ADAS级别ADAS功能是如何设计的?传感器的重要性相机雷达激光雷达记录仪上的adas有什么用途?Adas功能及特点1.导航系统(GuidanceSystem)2.实时交通系统(TrafficMessageChannel)3.电子警察系统ISA(Intelligentspeedadaptation或
- 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
- 深度图转点云——从图像到三维场景
MrybHtml
点云
在计算机视觉领域中,深度图转点云是一项重要的任务,它能够将二维深度图像转换为三维点云表示。点云是一种由点构成的数据结构,可以直观地表示三维场景中的物体形状和空间布局。本文将介绍一种常见的方法,并提供相应的源代码,以实现深度图转点云。深度图是一种灰度图像,其中每个像素值代表了该点距离相机的距离。深度图通常使用激光雷达或者结构光等传感器捕捉得到。而点云则是由一系列的三维点组成,每个点都有其在空间中的坐
- 【学习笔记】手把手教你使用Autoware标定SICK-2D激光雷达和相机
Masec
学习笔记Autoware标定二维雷达
2019/06/21更新说明:很多小伙伴反应从github上下载的Autoware没有CalibrationToolkit,是作者在github的新源码和我用的版本不一样了。该教程仅针对2018年11月7日的发布版本。网上Autoware的教程不多,而且都是关于多线的威力登雷达和相机的联合标定。自己摸索使用Autoware标定SICKTIM561单线激光雷达和相机的方法,写一个详细的教程,希望可以
- 基于ROS的相机和激光雷达离线自动标定
AUBarryRobot
传感器标定数码相机
目录前言理论背景相机和激光雷达标定原理实现思路Reference前言因为本人实际工作中在做视觉和雷达的相关融合工作,所以相机和雷达的传感器之间的位姿RT矩阵则是要首先进行解决的。标定对大部分人来说都很头疼,抵触,在网上进行调研也没有什么太好的方法,或者别人分享的项目和自己的相差很大,根本不适用或者不好复现。而且可能全程比较繁琐,需要手动进行各种操作,运行一大堆程序。我的联合标定程序,只需要采集对应
- 汽车和工业用激光雷达行业分析
LPiling
汽车自动驾驶人工智能
行业现状激光雷达(LiDAR)作为自动驾驶和智能驾驶领域的关键技术,近年来经历了显著的技术进步和成本下降。激光雷达通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离,能够生成高分辨率的地图和三维模型。这种技术在汽车领域的应用已经从高端车型快速渗透到中低端市场,成为自动驾驶系统不可或缺的传感器之一。在工业领域,激光雷达支持机器人、工厂自动化和物流等多种应用。随着电子商务的蓬勃发展,消费
- /usr/bin/env: “python”: 没有那个文件或目录
@倾尽天下
python开发语言机器人自动驾驶人工智能
在尝试IMU和激光雷达融合时,运行launch文件时一直报错,具体显示为:process[master]:startedwithpid[5473]ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311setting/run_idtob573386e-57d8-11ef-9dc7-6b58bd0346b8process[rosout-1]:startedwithpid[5483]
- 卸载并重新安装ROS环境
@倾尽天下
机器人自动驾驶人工智能python
在尝试激光雷达和IMU融合时出现一些问题,客服建议重新安装ROS环境,就尝试一下,顺便把过程记录一下。一、卸载ROS请注意,卸载ROS可能会影响您系统上的其他软件和数据,在执行任何卸载操作之前请确保备份重要数据。按照以下步骤:需要将下面代码中的替换为您的ROS发行版的名称,例如melodic、noetic等。sudoapt-getremoveros--*sudoapt-getremovepytho
- 【客观对比】激光雷达 vs 纯视觉方案:汽车自动驾驶的两种路径
wit_@
TESLAcvPYTHON自动驾驶opencv激光雷达物联网安全
激光雷达vs纯视觉方案:汽车自动驾驶的两种路径导语汽车自动驾驶技术正以惊人的速度发展,未来无疑会彻底改变我们的出行方式。在这场技术竞争中,激光雷达(LiDAR)和纯视觉(Camera-based)方案是目前最为常见的两种感知技术。它们各自有独特的优势和挑战,决定了它们在自动驾驶中的应用场景和市场定位。在这篇文章中,我们将全面分析这两种技术方案,探讨它们的利与弊,并结合实际的自动驾驶车型进行对比,帮
- Open3D 实现CSF布料模拟算法
今夕是何年,
单目+双目Open3d计算机视觉
目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- 基于XTDrone的ZD550+Mid360实现
夜雨拾年
无人机
前言本文是对ZD550搭载Mid360激光雷达Gazebo仿真平台搭建记录的实现文件导入先下载提供的文件链接:https://pan.baidu.com/s/1reqGCcQOj1T_tGBY3EZWpw?pwd=328c提取码:328c将文件夹ZD550_Mid360中的5个文件夹都添加到PX4_Firmware/Tools/sitl_gazebo/models目录下,其中models目录下可能
- XTDrone+ZD550+Livox_Mid360+IMU仿真实现
夜雨拾年
无人机
简介本文是前两篇博客Livox_Mid360+IMU仿真搭建、基于XTDrone的ZD550+Mid360实现的结合,将ZD550与Livox_Mid360+IMU结合,从原有的xacro文件转为sdf文件,更适合gazebo仿真的实现。最终效果DIY若想实现对激光雷达参数的修改,可参考以下部分标签内部的元素详细定义了Gazebo中使用的雷达传感器的扫描特性和性能。这些设置影响雷达模拟的准确性和效
- 经纬恒润亮相第四届焉知汽车年会,功能安全赋能域控
经纬恒润
研发工具功能安全
8月初,第四届焉知汽车年会在上海举行。此次年会围绕当下智能电动汽车的热点和焦点,聚焦于智能汽车场景应用、车载通信、激光雷达、智能座舱、功能安全、电驱动系统等多个领域,汇聚了来自OEM、科技公司、零部件供应商、测试认证机构、政府院校以及金融资本等领域的千余名嘉宾,共同探讨汽车产业的未来趋势与发展路径。经纬恒润汽车电子产品事业部总监邵亮受邀参加并发表题为《域控制器功能安全设计及应用实践》主题演讲,从功
- 基于OpenCV和ROS节点的智能家居服务机器人设计流程
极客小张
opencv智能家居机器人物联网人工智能计算机视觉单片机
一、项目概述1.1项目目标和用途智能家居助手项目旨在开发一款高效、智能的服务机器人,能够在家庭环境中执行多种任务,如送餐、清洁和监控。该机器人将通过自主导航、任务调度和环境感知能力,提升家庭生活的便利性和安全性。项目的最终目标是为用户提供一个智能、可靠的家居助手,改善用户的生活质量。1.2技术栈关键词硬件:激光雷达(LiDAR)或超声波传感器(用于避障和地图构建)摄像头(用于视觉识别和监控)IMU
- 高级驾驶辅助系统(ADAS)功能参数选型和原理及比喻方法讲解
空间机器人
自动驾驶
1.自适应巡航控制(ACC)原理介绍:自适应巡航控制系统使用雷达或激光雷达探测前方车辆的距离和速度,然后自动调整你的车速以保持安全距离。当前方车辆减速时,你的车速也会减慢,反之亦然。比喻讲解:想象你在高速公路上骑自行车,前面有一辆慢行的电动车。自适应巡航控制就像是你的自动调整速度的智能助手,它会根据前面电动车的速度自动调整你的骑行速度,保持适当的距离,就像骑行时你会自然跟随前面电动车的速度一样。2
- 论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor
入门打工人
笔记slam定位算法
论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中,自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求,并且是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分(即闭环检测)。本文提出了一种名为NDT-Transf
- Ego-planner:三维建图 grid_map.cpp解析
dueen1123
算法无人机
ego避障里面比较重要的功能是对环境进行栅格地图进行避障其实是通过深度图像或者点云数据来进行转换填充的,(没错,ego也可以利用点云来建图,也就是无需d435i进行输入,可以替换为激光雷达)下面我们分别对这两个方式的建图方法进行解析首先我们需要明确几个十分重要的变量:buffer_size:三维栅格地图的体积,是地图尺寸/分辨率获得的md_.occupancy_buffer_:初始的栅格地图占据状
- 常见自动驾驶仿真软件
经纬数智
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
目前做的比较好的自动驾驶仿真平台的列表和个人评价,仅供参考列表的分类基于仿真软件的基础构架1.基于Unity或虚幻引擎基本都是开源的,最下面那个传感器做的不错但完全是卡通风格,这类仿真的弱项是传感器,目前没看到特别好的激光雷达方案,另外对计算力要求很高,毕竟渲染的效果很棒2.基于GTA直接使用GTA或其他类似游戏作为仿真环境,缺少传感器接口,但GTA场景的复杂度,渲染真实度和高随机性都是远超其他仿
- 【硬件调试-3】多livox雷达tf设置
合山川
ubuntulinux自动驾驶
文章目录问题一、前期准备二、配置外参三、驱动文件参数修改四、时间同步配置总结问题自动驾驶中常用livox-mid70激光雷达来补盲,因为其射线方向的盲区非常的小,同时价格也比较便宜。但是由于其可视角度有限,所以常用多个雷达来组合拼凑,以此达到较大范围的可视角度。那么使用多个livox激光雷达就涉及到了设置外参,以及修改驱动文件参数,以下作出详细的展示。一、前期准备在livox官网(https://
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号