- 物联网技术的核心组件与发展趋势(截至2025年)
boyedu
物联网域名arm开发区块链物联网
一、物联网技术的核心组件物联网(IoT)技术体系由感知层、网络层、平台层、应用层和安全层构成,各层技术协同工作,实现物理世界与数字世界的深度融合。1.感知层:数据采集与交互传感器技术:类型:包括环境传感器(温度、湿度、光照)、运动传感器(加速度计、陀螺仪)、生物识别传感器(指纹、面部识别)、RFID标签等。功能:实时采集物理世界数据,是物联网的“感官”。案例:ST公司的SL-SNMTS011601
- 输电线路导线舞动在线监测装置:技术解析与应用价值
在高压输电网络中,导线舞动是威胁电网安全稳定运行的典型动态风险。作为一种专为输电线路设计的智能监测设备,导线舞动在线监测装置通过实时感知、数据传输与智能分析,为电网运维提供了精准的技术支撑。一、核心工作原理该装置基于多参数协同监测技术,通过高精度传感器阵列实现动态数据采集。其运行流程可分为三个关键环节:数据采集层:在输电线路关键节点部署加速度计、位移传感器及微气象监测单元。加速度计以不低于200H
- 如何实现强磁环境下小井斜段的高精度测量?
ericco123
科技制造MEMS陀螺仪惯性技术
在套管井、强磁地层等复杂工况中,普通测井工具因磁干扰导致方位角测量失灵。针对此技术局限,采用基于地球自转角速度感应的陀螺定向方案成为必然选择。新一代MEMS定向短节通过融合三轴MEMS陀螺仪与三轴MEMS加速度计捷联惯性测量技术,在随机振动工况下实现方位角、井斜角及工具面角的动态跟踪测量,为随钻测量场景提供关键技术支撑。1.小井斜方位测量优化•在1°-5°井斜段维持方位角与工具面角的高精度输出能力
- 如何在GNSS信号丢失时依然保持精准导航?
EriccoShaanxi
技术文章无人机算法数据结构人工智能
在无人机飞行、自动驾驶或水下探测等场景中,GNSS信号遮挡或干扰是常见挑战。ER-GNSS/MINS-03组合导航系统凭借深度融合的GNSS/INS技术,即使在卫星信号中断时,也能持续提供高精度定位、姿态和速度数据,确保任务不间断执行。战术级MEMS惯性器件,稳定可靠该系统采用高性能MEMS陀螺仪(零偏不稳定性<0.3°/h)和加速度计(零偏不稳定性<10μg),结合全温补偿技术,在-40℃~+8
- ICM-20948 Wake on Motion功能开发全过程(8)
蓝天居士
嵌入式传感器传感器
接前一篇文章:ICM-20948WakeonMotion功能开发全过程(7)探索工作深入探索上一回开始讲解InvenSense官网中给出的实现WakeonMotion功能的指导文档,讲解了前两个步骤。再来回顾一下整体流程:本回继续结合文档中的步骤,继续进行详细讲解。这里特别说明一下,实际上在IAM-20680的手册中,就已经包括上边步骤了。(3)第3步——加速度计配置这一步也涉及两个子步骤,一个一
- 鸿蒙加速度计用不了?这篇文章带你从零搞定!
harmonyos
摘要在开发鸿蒙(HarmonyOS)应用的过程中,有些功能比如“摇一摇”“运动监测”“方向识别”等,都会涉及到设备加速度计的使用。但不少开发者会遇到一个尴尬的情况——代码写好了,怎么就是拿不到加速度数据?这篇文章从权限、设备支持、API使用、系统兼容性等多个维度,手把手教你排查和解决无法使用加速度传感器的问题,并配上可运行的代码示例和典型应用场景。引言随着鸿蒙系统在智能穿戴、手机、IoT等设备上的
- 【无人机/平衡车/机器人】详解STM32+MPU6050姿态解算—卡尔曼滤波+四元数法+互补滤波——附3个算法源码
1.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法,用于估计动态系统的状态。在姿态解算中,我们可以使用卡尔曼滤波来融合陀螺仪和加速度计的数据,以获得更稳定的姿态估计。以下是一个简单的卡尔曼滤波器实现:```c#include"kalman.h"voidKalman_Init(Kalman_TypeDef*Kalman){Kalman->P[0][0]=1;Kalman->P[1][1]=1;Kalma
- c++ 语言在无人机应用开发中的应用
ILOVECOMPUTING
c++无人机开发语言硬件实时性能极致
C++语言在无人机应用开发中扮演着核心角色,特别是在对性能、实时性、资源利用效率和底层硬件控制有严格要求的领域。以下是其主要应用领域:飞控系统(FlightControlSystem-FCS)核心功能:这是无人机的大脑。C++用于实现核心的导航、制导与控制(GNC)算法:传感器融合:高效地融合来自IMU(加速度计、陀螺仪)、磁力计、气压计、GPS/GNSS等的数据,计算精确的姿态(俯仰、横滚、偏航
- 鸿蒙传感器数据获取失败?一篇文章带你排查权限与代码问题
harmonyos
摘要很多开发者在做鸿蒙应用时,想用陀螺仪、加速度计、光照传感器等数据做点酷东西,结果发现:怎么也获取不到传感器数据。明明API都写了,控制台还报错。其实问题往往不在代码,而在权限、系统支持和API调用方式。这篇文章就带你从头到尾梳理一遍——怎么在鸿蒙里正确拿到传感器数据。引言随着设备硬件越来越丰富,鸿蒙系统开放的传感器种类也逐步增加,比如加速度、陀螺仪、方向、光照、磁场等。这些数据在智能运动、健康
- 可穿戴设备和智能家居技术的发展
AI天才研究院
Agent实战AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1可穿戴设备的崛起近年来,可穿戴设备以惊人的速度崛起,从智能手表到健身追踪器,再到增强现实眼镜,这些设备已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。推动这一趋势的因素包括:小型化和低功耗电子元件的进步:芯片技术的进步使得功能强大的微型设备成为可能,从而实现更小、更轻、电池寿命更长的可穿戴设备。传感器技术的进步:各种传感器,如加速度计、陀螺仪、心率传感器和GPS,变得更小、更精确、更节能
- 鸿蒙开发实战之Sensor Service Kit实现美颜相机智能环境感知
harmonyos-next
一、核心功能场景通过SensorServiceKit,美颜相机实现三大环境感知能力:光线自适应根据环境光强自动调整美白强度(0-100klux精准检测)色温补偿(2500K-10000K自动匹配)状态检测横竖屏智能切换(陀螺仪+加速度计融合判断)防抖增强模式(手持抖动频率分析)空间定位地理标签自动生成(GPS+气压计高度补偿)星空模式自动激活(基于地磁和天文日历)二、关键技术实现importsen
- Spectacular AI Gemini2 跑通实时建图
兔子的倔强
vio3DGSslam
参考链接:SpectacularAI硬件设备gemini2测试了gemini335没成功修改record.cpp仓库链接:sdk读取Timu_camros2runtf2_rostf2_echoimu坐标系(加速度计和陀螺仪都可以,两者变换为单位阵)camera_rgb_optical_frame//CreateSpectacularAIorbbecpluginconfiguration(depen
- 基于深度学习的IMU解算
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的惯性测量单元(IMU)解算是一种利用深度学习算法处理和分析IMU数据,以提升姿态估计、运动轨迹跟踪和定位精度的方法。IMU通常由加速度计、陀螺仪和磁力计组成,广泛应用于智能手机、无人机、机器人、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域。以下是关于这一领域的系统介绍:1.任务和目标IMU解算的主要任务是从IMU传感器数据中准确估计物体的姿态(姿态角、姿态矩阵或四元数)、速度和位置。具体
- MPU6050芯片 寄存器详解与配置指南(详解)
c7_ln
STM32标准库江协科技stm32嵌入式硬件江协科技STM32
文章目录MPU6050主要寄存器`MPU6050_SMPLRT_DIV(0x19)`:采样率分频寄存器`MPU6050_CONFIG(0x1A)`:配置寄存器`MPU6050_GYRO_CONFIG(0x1B)`:陀螺仪配置寄存器`MPU6050_ACCEL_CONFIG(0x1C)`:加速度计配置寄存器数据输出类寄存器(0x3B~0x48)电源管理类寄存器`MPU6050_PWR_MGMT_1(
- 基于 STM32 和 MPU6050 的三轴倾斜角度传感器设计与实现
小何~~
stm32嵌入式硬件单片机MPU6050倾斜角度传感器
#创作灵感#基于STM32和MPU6050的三轴倾斜角度传感器设计与实现一、系统概述1.1系统开发背景在现代工业和科技领域,对物体姿态的精确测量具有重要意义。例如,在无人机飞行控制中,实时获取飞行器的倾斜角度是实现稳定飞行的关键;在机器人技术中,准确感知机器人的姿态有助于其平衡和运动控制。传统的姿态测量方法通常依赖于多个传感器的组合,如加速度计、陀螺仪和磁力计,但这些方法往往存在成本高、计算复杂等
- 嵌入式系统功能概要设计说明_嵌入式软件架构设计实际该怎么做?
weixin_39877898
嵌入式系统功能概要设计说明接口文档要写在概要设计里吗概要设计的作用
一错误的示范最近公司新招了一个做嵌入式软件开发的同事,该同事是从上海的某一个上市公司出来的,因为我们这边人手不够,因此把他安排了去负责一个新产品的研发,前期让他负责加速度计、NB-IOT、舵机、外置Flash的功能测试,测试完成之后,准备让他做一个该产品的概要设计。然后他花了2个星期的时间,给我们写出来一个概要设计,说实话,我看到这个概要设计,我就觉得是刚毕业的大学生写的。版本一的架构设计2.1系
- 制导与导航总述、分类介绍、MATLABdemo
MATLAB卡尔曼
导航与制导分类数据挖掘人工智能
导航与制导的每种方法添加的代码例程和核心公式,以帮助更好地理解其实现和应用。基于MATLAB的实现示例。文章目录导航方法惯性导航系统全球导航卫星系统天文导航地形匹配导航组合导航制导方法比例导引律纯追踪制导航迹制导最优控制制导自主制导导航与制导的结合导航方法惯性导航系统(INS,InertialNavigationSystem)原理:基于惯性测量单元(IMU)中的加速度计和陀螺仪,测量飞行器的加速度
- 无人机降落伞设计要点难点及原理!
云卓SKYDROID
无人机科普高科技人工智能降落伞
一、设计要点1.伞体结构与折叠方式伞体需采用轻量化且高强度的材料(如抗撕裂尼龙或芳纶纤维),并通过多重折叠设计(如三重折叠缝合)减少展开时的阻力,同时增强局部承力区域的强度。伞衣的几何参数(如名义面积、投影直径)需根据无人机重量和预期下降速度精确设计,确保充气阶段的稳定性。2.触发与控制系统需集成多传感器检测模块(如加速度计、陀螺仪),实时监测无人机姿态、加速度等参数。当检测到失控(如倾斜角超过阈
- 无人机电子防抖技术要点概述!
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科普低空经济高科技
一、技术要点1.传感器数据融合电子防抖需结合陀螺仪、加速度计、视觉传感器等多源数据,实时检测无人机的姿态变化和振动频率。例如,IMU(惯性测量单元)通过加速度计和陀螺仪测量飞行器的姿态和运动状态,结合视觉感知系统的环境数据,为防抖算法提供输入。2.实时图像处理算法高频抖动修正:通过光流法分析相邻帧图像的运动偏移量,调整像素坐标以抵消高频抖动(如采用光流金字塔模型逐层匹配特征点)。低频抖动修正:利用
- 【三轴加速度计】QMA6100P驱动
weixin_46125941
单片机嵌入式硬件
这是QMA6100P三轴加速度传感器的驱动程序,下面为你提供详细的代码解析:核心功能模块设备初始化qs32qma6100p_init(void)扫描I2C地址(0x12/0x13),检测传感器调用qma6100p_initialize()完成初始化配置验证芯片ID(0x9)确保设备正常连接通信接口qs32qma6100p_writereg(qu8reg_add,qu8reg_dat)qs32qma
- 【三轴加速度计】QMA6100P数据手册解析
weixin_46125941
单片机嵌入式硬件
以下是QMA6100P三轴加速度传感器数据手册的中文翻译:QMA6100P三轴加速度传感器datasheetRevE1.概述摘要QMA6100P是一款三轴加速度传感器,采用表面贴装小型芯片封装,集成了加速度传感器与信号调理ASIC,可检测倾斜、运动、冲击和振动,适用于屏幕旋转、计步、睡眠监测、游戏和个人导航等移动及可穿戴智能设备。该器件基于先进的高分辨率单晶硅MEMS技术,结合定制设计的14位AD
- 智能可穿戴设备检测呼吸频率技术分析
xu_wenming
c语言算法
智能可穿戴设备(如智能手表、手环等)可以检测呼吸频率,但其准确性和实现方式因设备类型和技术不同而有所差异。以下是详细的解释:1.检测呼吸频率的技术原理智能设备通常通过以下方式间接或直接检测呼吸频率:加速度计/陀螺仪:呼吸时胸腹部的周期性起伏会产生微小的身体运动,设备内置的加速度传感器可通过分析这些振动信号推算呼吸频率。此方法在静止或低活动状态下效果较好。光电容积描记法(PPG):通过绿光或红外光照
- 机器视觉助力轨道缺陷检测
51camera
轨道检测地铁检测
轨道缺陷检测是铁路运维中的关键环节,旨在通过技术手段及时发现钢轨表面的裂纹、磨损、剥落、轨头变形等缺陷,以保障列车运行安全。1.传统检测方法人工巡检依赖专业人员目视检查或使用简单工具(如塞尺、卡尺)测量轨道几何参数。缺点:效率低、主观性强,难以发现微小缺陷。轨检车配备接触式传感器(如加速度计、位移传感器)检测轨道几何形变(高低、轨距、水平等)。缺点:需定期运行,成本高,对局部表面缺陷(如裂纹)不敏
- STM32--IIC使用陀螺仪MPU6050(HAL)
灯色_
stm32嵌入式硬件单片机
一、MPU6050模块简介MPU6050内部整合了三轴MEMS陀螺仪、三轴MEMS加速度计以及一个可扩展的数字运动处理器DMP(DigitalMotionProcessor),而且还可以连接一个第三方数字传感器(如磁力计)。可以通过IIC接口输出一个九轴信号(链接第三方数字传感器才可以,否则只有六轴信号)。更加方便的是,有了DMP,可以结合InvenSense公司提供的运动处理资料库,实现姿态解算
- 泰迪杯特等奖案例学习资料:基于时空图卷积网络的结构健康监测数据异常识别系统
学习的锅
泰迪杯实战案例网络泰迪杯实战案例
(第十四届泰迪杯数据挖掘挑战赛A题特等奖案例解析)一、案例背景与核心挑战1.1应用场景与行业痛点在桥梁、大坝、超高层建筑等基础设施的结构健康监测(SHM)中,传感器网络(如加速度计、应变计、倾角仪)持续采集多维数据以评估结构安全性。传统方法面临以下挑战:异常模式复杂:传感器故障:如温漂(温度变化导致零点偏移)、电磁干扰(EMI)、信号线接触不良等,占异常事件的60%。结构损伤:如混凝土裂缝扩展、钢
- Android 系统的兼容性测试 - CTS Verifier、GTS、VTS、STS 等
小馬佩德罗
#Android系统兼容性测试CTSandroid
CTSVerifier兼容性测试检验器(CompatibilityTestSuiteVerifier)是对CTS的补充,是一种手动测试,主要为没有手动输入(比如音频质量、加速度计等)无法在固定设备上测试的API和功能提供测试。GTS谷歌移动服务测试套件(GoogleMobileServicesTestSuite,简称GTS)是用于测试谷歌移动服务组件(GoogleMobileServices,简称
- 自杀还是他杀?智能手机传感器数据的死亡现场重建
月_o9
网络开发语言其他安全运维
##死亡现场的数字目击者:智能手机传感器重构真相的困局在德国巴伐利亚州的一起离奇坠楼案中,警方通过死者手机加速度传感器记录的29G瞬时重力数据,还原出死者坠落前30秒内存在明显肢体挣扎特征,这一关键证据最终将伪装成自杀的谋杀案主犯绳之以法。这个标志性案件揭开了法医学领域的技术革命序幕:智能手机内置的加速度计、陀螺仪、气压计等微型传感器,正成为重构死亡现场的数字目击者。###一、沉默见证者的数据密码
- 卡尔曼滤波解释及示例
具身小站
算法卡尔曼滤波EKFUKFAKF
卡尔曼滤波的本质是用数学方法平衡预测与观测的可信度,通过不断迭代逼近真实状态。其高效性和鲁棒性,通常在导航定位中,需要融合GPS、加速度计、陀螺仪、激光雷达或摄像头数据,来提高位置精度。简单讲,卡尔曼滤波就是通过预测-更新循环,动态权衡模型预测与传感器测量,在噪声环境中实现最优估计,其数学本质是贝叶斯滤波在高斯噪声下的解析解。1.原理概述卡尔曼滤波的核心是递归地结合预测与测量,在存在噪声的系统中实
- 泰迪杯实战案例学习资料:基于穿戴装备的身体活动监测与健康预警系统设计
学习的锅
泰迪杯实战案例学习资料
(2025年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题特等奖案例深度解析)一、案例背景与目标1.1应用场景与需求随着可穿戴设备的普及(如智能手环、智能手表),如何从加速度计数据中挖掘用户行为特征,已成为健康管理领域的关键问题。本案例基于穿戴设备采集的三轴加速度数据,需解决以下核心问题:活动分类与时长统计:根据代谢当量(MET值)划分用户活动类型(如睡眠、久坐、运动),并统计各类型时长。能耗预测与运动结构分析:构建回
- 打破进口依赖!这家中国厂商“开抢”汽车传感器“新机会”
高工智能汽车
汽车
伴随着中国智能网联汽车的快速崛起,越来越多核心技术正在加速国产化进程。2025年4月23日,上海国际车展正式开幕,上海觉芯科技惯性团队首次亮相,展出了高精度单轴MEMS陀螺仪芯片XHG-20000、高精度压力传感器XHP-60000-P、工业级单轴MEMS加速度计芯片XIA-10000以及工业级三轴MEMS加速度计芯片XIA-30000等诸多明星产品,吸引了广泛关注。据了解,觉芯科技这些惯性产品广
- 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