- S4-Driver: Scalable Self-Supervised Driving Multimodal Large Language Model with Spatio-Temporal
UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
文章主要内容总结本文提出了一种基于多模态大语言模型(MLLM)的可扩展自监督自动驾驶运动规划框架S4-Driver,旨在解决端到端自动驾驶中依赖人工标注和3D空间推理能力不足的问题。核心方法包括:稀疏体表示(SparseVolumeRepresentation):将多视图、多帧图像的视觉信息聚合到3D空间,通过轻量级投影和门控机制动态选择关键区域,增强模型的3D时空推理能力,且无需微调预训练的视觉
- A Survey on Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving
UnknownBody
SurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyonMultimodalLargeLanguageModelsforAutonomousDriving》的翻译。自动驾驶多模态大语言模型研究综述摘要1引言2自动驾驶的发展3多模态语言模型的发展4自动驾驶的多模态语言模型5数据集和基准6LLVM-AD研讨会总结7讨论8结论摘要随着大型语言模型(LLM)和视觉基础模型(VFM)的出现,受益于大型模型的多模态人工
- 一段式端到端自动驾驶:UniAD:Planning-oriented Autonomous Driving
机械心
端到端自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习一段式端到端
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2212.10156代码地址:https://github.com/OpenDriveLab/UniAD1.摘要现代自动驾驶系统通常由一系列按顺序执行的模块任务构成,例如感知、预测和规划。为了完成多种任务并实现高级别的智能化,当前的方法要么为每个任务部署独立模型,要么采用带有多个任务头的多任务学习范式。然而,这些方法可能面临误差累积或任务协调不
- 端到端自动驾驶LLM:Driving with LLMs: Fusing Object-Level VectorModality for Explainable Autonomous Driving
机械心
端到端自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习LLM端到端
论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.01957代码地址:https://github.com/wayveai/Driving-with-LLMs1.摘要大型语言模型(LLMs)在自动驾驶领域展现出在泛化能力和可解释性方面的巨大潜力。由于图像/视频等模态不利于结构化推理和语言对齐,论文将矢量化的数值模态(感知结果)与预训练LLM融合,构建LLM-Driver模型,从而提升
- 【论文速读】地平线:HE-Drive Human-Like End-to-End Driving with Vision Language Models
小圆圆666
端到端语言模型人工智能自动驾驶
文章目录摘要整体架构流程论文方法方法描述方法改进解决的问题论文实验论文总结文章优点方法创新点未来展望摘要https://jmwang0117.github.io/HE-Drive/本文介绍了一种名为HE-Drive的人类中心的端到端自动驾驶系统,该系统可以生成既具有时间一致性又舒适的轨迹。现有的模仿学习和基于学习的轨迹评分器能够有效地生成和选择准确的轨迹,但它们难以解决生成不连贯和不舒服的轨迹的问
- 【论文解读】End-to-End Autonomous Driving through V2X Cooperation
我叫两万块
人工智能自动驾驶目标检测3d
UniV2X摘要引言方法Sparse-DenseHybridDataGenerationCross-ViewDataFusion(AgentFusion)TemporalSynchronizationwithFlowPredictionSpatialSynchronizationwithRotation-AwareQueryTransformationCross-ViewQueryMatching
- 2025 Large Model Employment: Core Technologies Driving the Future
weixin_40941102
人工智能
Therapidevolutionoflargelanguagemodels(LLMs)hastransformedtheAIlandscape,shiftingfromgenericconversationaltoolstosophisticated,task-orientedAgentsystems.ByApril2025,thedemandforprofessionalsskilledinL
- 全自动驾驶(FSD,Full Self-Driving)自动驾驶热点技术的成熟之处就是能判断道路修复修路,能自动利用类似“人眼”的摄像头进行驾驶!值得学习!
九张算数
人工智能自动驾驶学习人工智能
全自动驾驶(FSD,FullSelf-Driving)软件是自动驾驶领域中的热点技术,其核心目标是实现车辆在各种复杂交通环境下的安全、稳定、高效自动驾驶。FSD软件的技术核心涉及多个方面的交叉技术,下面将详细分析说明其主要核心技术组成:1.感知系统感知是自动驾驶的“眼睛”,其主要任务是实时采集并理解车辆周围的环境信息,主要技术包括:传感器融合(SensorFusion):结合摄像头、激光雷达(Li
- 基于激光雷达Occupancy 算法的障碍物感知
moonsims
人工智能
基于激光雷达Occupancy算法的障碍物感知Occupancy算法的来源特斯拉的Occupancy算法是该公司自动驾驶系统(FSD,FullSelf-Driving)中的一个关键组件,旨在提高车辆对周围环境的理解和建模能力。基于激光点云的Occupancy算法在周围障碍物感知中的原理涉及多个步骤,结合了三维数据处理、概率建模及深度学习技术。以下是其核心原理的详细分步解释:1.激光点云数据获取与预
- 【论文分享】【自动驾驶】WiseAD: Knowledge Augmented End-to-End Autonomous Driving with Vision-Language Model
nanxun___
论文阅读自动驾驶语言模型人工智能
1.论文信息标题:WiseAD:KnowledgeAugmentedEnd-to-EndAutonomousDrivingwithVision-LanguageModel收录的会议/期刊:作者信息:SongyanZhang1,*WenhuiHuang1∗,ZihuiGao2,HaoChen2,ChenLv1†1NanyangTechnologyUniversity,Singapore2Zhejia
- 端到端自动驾驶VLM模型:LMDrive: Closed-Loop End-to-End Driving with Large Language Models
机械心
端到端自动驾驶自动驾驶语言模型人工智能VLM端到端
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.07488代码地址:https://github.com/opendilab/LMDrive1.摘要一方面,目前自动驾驶领域取得了显著进展,但在遇到长尾场景或复杂城市路况时,当前的自动驾驶方法仍容易失效甚至导致严重事故。另一方面,大语言模型(LLMs)展现出了接近“通用人工智能”的推理能力。因此,利用大语言模型所具备的“人类知识”帮助
- 51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving,自动驾驶通用预测模型
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶人工智能机器学习stablediffusionAIGC计算机视觉
24年3月,上海AILab联合香港科技大学、香港大学等发布GeneralizedPredictiveModelforAutonomousDriving。作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD,在实现过程中,进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。OpenDV-2K数据集具有开放领域的多样性:地理位置,地形,天气条件,安全关键场景,传感器设置,交通要素等。从
- 特斯拉 FSD 算法深度剖析:软件层面全解读
python算法(魔法师版)
算法机器学习人工智能深度学习神经网络计算机视觉
一、引言特斯拉的FSD(FullSelf-Driving)系统作为自动驾驶领域的前沿成果,其软件层面的算法设计至关重要。本文将从软件的角度,深入探讨特斯拉FSD所采用的算法,包括感知、规划、控制等多个方面,以期为读者呈现一个全面、详细的FSD算法全景图。二、特斯拉FSD系统概述特斯拉FSD系统旨在实现车辆的完全自动驾驶,涵盖从感知周围环境到做出驾驶决策的全过程。该系统依托于特斯拉自研的硬件平台和软
- 特斯拉FSD系统:自动驾驶的未来
百态老人
人工智能笔记
FSD系统概述FSD(FullSelf-Driving)系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术,旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术,利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术,实现对周围环境的感知和理解。特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据,持续优化其自动驾驶算法,使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
- 特斯拉FSD不同版本的进化
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 自动驾驶FSD技术的核心算法与软件实现
python算法(魔法师版)
自动驾驶算法人工智能机器学习深度学习神经网络
引言:FSD技术的定义与发展背景在当今快速发展的科技领域中,自动驾驶技术已经成为全球关注的焦点之一。其中,“FSD”(FullSelf-Driving,全自动驾驶)代表了这一领域的最高目标——让车辆在无需人类干预的情况下完成所有驾驶任务。特斯拉公司推出的FSD系统是目前最具代表性的产品之一,它不仅融合了先进的硬件设备,还依赖于复杂的软件算法来实现环境感知、路径规划和决策控制等功能。本文将从软件层面
- 51-59 CVPR 2024 | ChatSiM:Editable Scene Simulation for Autonomous Driving via Collaborative LLM
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶AIGCstablediffusion智慧城市计算机视觉
24年3月,上海交通大学、上海人工智能实验室、卡内基梅隆大学和清华大学联合发布EditableSceneSimulationforAutonomousDrivingviaCollaborativeLLM-Agents,基于LLM协作的可编辑自动驾驶场景仿真。ChatSim利用了大型语言模型(LLM)智能体协作框架,采用了一种新颖的多摄像头神经辐射场McNeRF和多摄像头照明估计McLight方法实
- 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
- 【CV论文精读】【协同感知综述】Collaborative Perception for Autonomous Driving :Current Status and Future Trend
量子-Alex
CV论文阅读深度学习目标检测自动驾驶
CollaborativePerceptionforAutonomousDriving:CurrentStatusandFutureTrend0.论文摘要感知是自动驾驶系统的关键模块之一,近年来取得了很大进展。然而,单个车辆的有限能力导致感知性能提高的瓶颈。为了突破个体感知的局限,协作感知被提出,它使车辆能够共享信息来感知视线和视野之外的环境。本文综述了有前途的协作感知技术的相关工作,包括介绍了基
- 环境配置:Udacity的Self-Driving项目安装运行
马上到我碗里来
#环境配置Udacity自动驾驶环境配置
前言Udacity的自动驾驶工程师纳米学位项目(Self-DrivingCarEngineerNanodegreeProgram)是一项面向学习者的前沿技术项目,旨在提供全面的自动驾驶工程师培训。该项目由Udacity与自动驾驶领域的领先公司和专业人士合作开发,涵盖了从传感器融合到深度学习等多个方面的内容。本篇内容将介绍此项目如何在自己的环境中进行配置。希望大家通过这个项目,能够在自动驾驶领域取得
- Android中直接打开高德地图导航(手机上装了高德地图)
凉城┓.〆
高德地图导航地图导航高德地图
//构造导航参数NaviParanaviPara=newNaviPara();//设置终点位置naviPara.setTargetPoint(newLatLng(34.193455,108.88000));//设置导航策略,这里是避免拥堵naviPara.setNaviStyle(com.amap.api.maps.AMapUtils.DRIVING_AVOID_CONGESTION);try{/
- 【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges(协同感知综述)
我叫两万块
自动驾驶目标检测
第一次见到这么清晰的综述!摘要引言融合方案协同感知方法(forIdealScenarios)早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合:基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法(forReal-worldIssues)定位错误通信问题模型或任务差异隐私与安全数据集与实验评估挑战与机遇协作感知中的传输效率复杂场景中的协同感知基于联合学习的协同感知低标签依赖的协同感知结论摘要协同感知
- Threejs in autonomous driving -(2)模型精简
土肥圆_c1ab
在开发准备阶段建模同学都会提供一个车模,从前段考量一般来说超过100kb都算是大文件了,这个模型一般是obj+mtl文件,这两个一般都会超过MB。推动精简的话都非常都难。精简方案删减模型的顶点和面片模型压缩第一种专业性比较强,我们是搞不定的,那么就可以从第二种思路为出发点。通过万能的搜索引擎搜索我们可以找到被誉为3d业界的json格式的gltf。gltf简介。这里推荐两个工具obj2gltfhtt
- Benchmarking Robustness in Object Detection: Autonomous Driving when Winter is Coming
Cat丹
评判现有物体检测算法在自动驾驶领域是否可行。结论如下:最好的算法在图像被污染的情况下,检测率下降严重,最少31%,最多64+%大容量模型相比小容量模型更具鲁棒性训练时添加用风格转移算法处理后的图片,能显著提高模型的鲁棒性noise.pngperform.pngstyle.pngpapergithub风格化github
- Domain Adaptive Object Detection for Autonomous Driving under Foggy Weather
暗魂b
目标检测目标跟踪人工智能
Abstract大多数自动驾驶的物体检测方法通常假设训练和测试数据之间的特征分布一致,但当天气差异显著时,情况并非总是如此。在晴朗天气下训练的目标检测模型在大雾天气下可能由于域间隙而不够有效。本文提出了一种新的雾天自动驾驶领域自适应目标检测框架。我们的方法利用图像级别和对象级别的自适应来减少图像风格和对象外观的领域差异。我们的方法利用图像级别和对象级别的自适应来减少图像风格和对象外观的领域差异。为
- On the Road with GPT-4V(ision): Early Explorations of Visual-Language Model on Autonomous Driving
这家伙是个好家伙
论文阅读自动驾驶语言模型人工智能自然语言处理
@[TOC](OntheRoadwithGPT-4V(ision):EarlyExplorationsofVisual-LanguageModelonAutonomousDriving)摘要对自动驾驶技术的追求取决于感知、决策和控制系统的复杂集成。传统的方法,无论是数据驱动的还是基于规则的,都因无法把握复杂驾驶环境的细微差别和其他道路使用者的意图而受到阻碍。这一直是一个重要的瓶颈,特别是在开发安全
- Vision Language Models in Autonomous Driving and Intelligent Transportation Systems
这家伙是个好家伙
论文阅读自动驾驶语言模型人工智能论文阅读
VisionLanguageModelsinAutonomousDrivingandIntelligentTransportationSystems摘要1.介绍2.背景A.AutonomousDrivingB.IntelligentTransportationSystemsC.LargeLanguageModelsD.Vision-LanguageModels3.自动驾驶中的VLMSA.Perce
- LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving
这家伙是个好家伙
论文阅读自动驾驶语言模型人工智能自然语言处理
LLM4Drive:ASurveyofLargeLanguageModelsforAutonomousDriving摘要1.介绍2.MotivationofLLM4AD3.ApplicationofLLM4AD3.1Planning&Control3.2Perception3.3QuestionAnswering3.4Generation3.5Evaluation&Benchmark4.Datas
- 【USTC】verilog 习题练习 31-35
enki0815
VerilogUSTCverilogfpga开发fpga
31if语句与锁存器题目描述使用verilog设计电路时,应按照如下流程:确定你需要的电路或逻辑门确定输入输出信号,以及产生输出信号的组合逻辑块确定组合逻辑块后面是否加上一组触发器。因此,应极力避免这样的心态:试着写下一段代码,然后期待其生成正确的电路,如:if(cpu_overheated)thenshut_off_computer=1;if(~arrived)thenkeep_driving=
- 论文学习——基于查询的workload预测(CMU)
_zhj
机器学习数据库
一、简介论文题目:Query-basedWorkloadForecastingforSelf-DrivingDatabaseManagementSystems发表在2018SIGMOD,来自cmu的数据库组(这个组真的很厉害)这篇论文主要讲数据库workload预测的问题。因为要实现数据库self-driving(如选择合适的时机在合适的列上自动创建索引),应该根据将要到来的查询对数据库进行优化,
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo