- 一文了解汽车图像传感器
沧海一升
CMOS图像传感器成像汽车CIS芯片HDR自动驾驶
2024年底,安森美做了题为"HowAutomotiveImageSensorsTransformtheFutureofAutonomousDriving"的演讲,这里结合其内容对自动驾驶图像传感器做一个介绍。当前的自动驾驶感知技术主要有两大技术路线:一种是仅使用摄像头作为传感器进行信息采集的纯视觉路线,一种是同时使用“摄像头+雷达”的多传感器融合路线。这两种方案的共同之处在于都需要摄像头作为基础
- 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
- 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
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- 端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构
AI智能涌现深度研究
计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向,近年来取得了显著进展。然而,实现真正安全的自动驾驶仍然面临着诸多挑战,其中之一就是如何有效地融合来自不同传感器的数据,构建一个可靠的感知、决策和控制系统。传统的自动驾驶系统通常依赖于单一传感器,例如摄像头或雷达,这会导致感知信息的缺失和鲁棒
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例140:构建一个完整的机器人视觉导航系统模型
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏计算机视觉人工智能simulink
目录基于Simulink的机器人视觉导航系统设计与仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1视觉导航系统组成2.2图像采集与处理2.3路径规划2.4运动控制2.5传感器融合3.Simulink仿真模型3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1图像采集模块3.2.2图像处理模块3.2.3路径规划模块3.2.4运动控制模块3.3连接模块3.4设置仿真参数4.示例代码片段5.结束
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例155:构建一个完整的自动驾驶汽车仿真模型
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulink
目录基于Simulink的自动驾驶汽车传感器融合与路径规划仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1自动驾驶汽车系统组成
- 《解锁AI密码,机器人精准感知环境不再是梦!》
人工智能机器学习
在科技飞速发展的当下,人工智能与机器人技术的融合正深刻改变着世界。其中,人工智能助力机器人实现更精准的环境感知,已成为该领域的核心课题,吸引着全球科研人员与科技企业的目光。这不仅关乎机器人能否在复杂环境中高效执行任务,更预示着未来智能时代的发展走向。多传感器融合:感知基石的稳固搭建机器人要精准感知环境,首先离不开各类传感器。视觉传感器,比如常见的摄像头,能像人类眼睛一样捕捉周围的图像信息,通过对图
- [自动驾驶-传感器融合] 激光雷达的运动补偿
simba丶小小程序猿
自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言相关原理及代码示例IMU运动补偿的基本原理代码示例参考文献引言由于激光雷达成像原理是利用接发器与时间计算来获取光点的位置,所以在传感器的空间运动时,会出现雷达拖影现象(点云畸变),因此需要采用运动补偿来校准激光雷达的点云,本文及介绍下激光雷达的运动补偿原理及实现代码。相关原理及代码示例激光雷达(LiDAR)在运动过程中会产生运动畸变,影响点云的精度。运动补偿的基本原理是通过测量激光在发
- GTSAM 库详细介绍与使用指南
点云SLAM
点云数据优化工具GTSAMSLAM后端优化最小二乘法计算机视觉贝叶斯
GTSAM库详细介绍与使用指南一、GTSAM概述GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMapping)是由佐治亚理工学院开发的C++开源库,专注于概率图模型(尤其是因子图)的构建与优化,广泛应用于机器人定位与建图(SLAM)、传感器融合、运动规划等领域。其核心优势在于:高效的因子图优化:支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器(iSAM/iSAM2):适用于实时SLAM问题
- 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(
- 【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究
MATLAB卡尔曼
课题推荐与讲解无人机
无人机组合导航系统在现代航空、农业、监测等领域的应用越来越广泛。为了提高导航精度,通常采用多传感器融合技术,将来自不同传感器的数据(如GPS、惯性测量单元(IMU)、磁力计等)进行整合。然而,传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。因此,开发一种自适应的多传感器融合方法,能够有效应对这些问题,对无人机导航系统的性能提升至关重要。文章目录研究目标创新点研究方法实现示例M
- 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
- 开源机器人+具身智能 解决方案+AI
天机️灵韵
具身智能人工智能机器人
开源机器人、具身智能(EmbodiedIntelligence)以及AI技术的结合,可以为机器人领域带来全新的解决方案。以下是这一结合的可能方向和具体方案:1.开源机器人平台开源机器人平台为开发者提供了灵活的基础架构,可以在此基础上结合具身智能和AI技术。以下是一些常用的开源机器人平台和工具:ROS(RobotOperatingSystem):一个模块化的机器人软件框架,支持多传感器融合、运动控制
- 基于STM32的智能垃圾分类系统
STM32发烧友
stm32嵌入式硬件单片机
1.引言随着环保意识的提升,垃圾分类成为城市管理的重要课题。本文设计了一款基于STM32的智能垃圾分类系统,通过图像识别与传感器融合技术,实现垃圾自动分类与投放引导。系统支持语音提示、数据统计与远程管理,适用于社区、学校等公共场所。2.系统设计2.1硬件设计主控芯片:STM32F767(高性能Cortex-M7)图像识别:OV5640摄像头(500万像素)传感器模块:红外接近传感器(检测投放物)金
- 传感器融合(UWB+IMU+超声波),使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究(Matlab代码实现)
科研_研学社
算法matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍(一)UWB(超宽带)(二)IMU(惯性测量单元)(三)超声波传感器三、定位算法(一)卡尔曼滤波器(二)多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四、系统架构五、实验设计六、结果与讨论七、结论2运行结果3参考文献
- 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
- 【XR】优化SLAM SDK的稳定性
大江东去浪淘尽千古风流人物
xr
优化SLAMSDK的稳定性是确保增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用在各种环境和设备上都能稳定运行的关键。以下是一些主要的优化方法:1.传感器融合优化方法:将多个传感器的数据(如摄像头、加速度计、陀螺仪、磁力计)进行融合,以补偿单一传感器可能存在的误差。优势:提高了环境理解的准确性,减少了由于单一传感器误差导致的抖动和漂移现象。实例:ARKit和ARCore都利用了传感器融合技术来增强稳定性。2
- 无人机及固定机巢自动化控制软件技术详解
无人机技术圈
无人机技术无人机自动化运维
随着科技的飞速发展,无人机技术已成为众多行业中不可或缺的一部分,特别是在航拍、环境监测、农业植保、应急救援等领域展现出巨大潜力。无人机及固定机巢自动化控制软件作为支撑无人机高效、安全、自主运行的核心,集成了先进的系统架构、飞行控制算法、传感器技术、通信协议及数据处理能力。本文将从系统架构设计、飞行控制算法、传感器融合技术、通信与数据传输、自主巡航与定位、故障检测与预警、应急响应与处理、数据处理与报
- 华为问界M9:领跑未来智能交通的自动驾驶黑科技
华西建筑关联专业公司 华鲲智慧
华为自动驾驶科技
华为问界M9是一款高端电动汽车,其自动驾驶技术是该车型的重要卖点之一。华为在问界M9上采用了多种传感器和高级算法,实现了在不同场景下的自动驾驶功能,包括自动泊车、自适应巡航、车道保持、自动变道等。华为问界M9的自动驾驶技术惊艳之处在于其传感器融合和算法优化。通过多种传感器的融合,车辆可以更加精准地感知周围环境,并实现更加智能的决策和控制。同时,华为在自动驾驶算法方面也进行了大量的优化和改进,使得车
- 基于机器视觉的智能防疫巡检机器人结构设计
biyezuopinvip
机器人机器视觉防疫机器人巡检机器人毕业设计cad图纸论文
目录摘要11绪论31.1课题研究意义31.2智能防疫机器人的现状及发展31.3移动机器人技术的研究现状51.4智能防疫巡检机器人软件研究现状61.5多传感器融合研究现状61.6论文主要内容及结构安排72智能防疫巡检机器人系统需求分析与整体方案设计82.1系统设计的需求分析82.1.1功能需求82.1.2性能需求82.2智能防疫巡检机器人系统方案设计102.2.1整体方案102.2.2软件系统方案1
- veloview读二维雷达数据_Windows下VLP16激光雷达数据解析
大嘴博士
veloview读二维雷达数据
最近,实验室有一个对VLP16数据解析的需求,要求在Windows系统下单独把VLP16的数据解析整理出来,作为后期多传感器融合的一个必要基础准备。无奈从ROS转战Windows,网上查了查Windows系统下velodyne激光雷达的驱动,只找到了一个VeloView,很复杂,VeloView依赖winpcap、paraview、qt、python......单独摘出数据解析模块很麻烦。Kitw
- 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
- 基于Raspberry Pi的自动巡航与避障系统(二)
GT开发算法工程师
人工智能python矩阵opencv
在上一篇中,我们讨论了智能小车的避障逻辑实现,在本篇中,我们将进一步扩展智能小车的功能,包括更高级的避障策略、路径规划和导航功能,同时,我们还将提供相应的代码示例,以帮助读者更好地理解和实现这些功能。更高级的避障策略多传感器融合避障:结合使用超声波传感器、红外传感器和摄像头等多种传感器,通过数据融合算法,提高障碍物检测的准确性和可靠性。这样,智能小车可以更准确地判断障碍物的位置、大小和形状,从而采
- 【PMF代码复现及可视化】ICCV 2021 基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割
努力弹琴的大风天
融合语义分割算法PMF人工智能计算机视觉
前言本文在Ubuntu18.04下,使用python3.6pytorch1.8.2+torchvision0.9.2环境运行。电脑配置:NVIDIAGeForceRTX3060。显卡不是特别好,运行训练代码花费4天11个小时。数据集非常大,原始数据集按照数据集格式和架构配置完成165.2GB左右,生成semantic-kitti-fov数据集28.1G。如果没有足够的空间,不建议跑这个论文项目。考
- 第一周文献阅读报告
半个轮子工
论文阅读物联网
文献阅读报告泛读1.《毫米波与太赫兹技术》2.《基于物联网的智能养老系统》3.《基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法》4.《太赫兹应用分析和展望》5.《车载毫米波雷达应用研究》6.《基于压力传感器的跌倒检测系统研究》7.《基于隐马尔可夫模型的老年人跌倒行为检测方法研究望》8.《矿用卡车毫米波雷达防碰撞系统的研究与应用》9.《基于YOLO网络的人体跌倒检测方法》10.《基于多传感器融合的老人跌
- 解锁多模态独特魅力-“机器人+Agent+多传感器融合+3DLLM”诠释终极组合大招!
xwz小王子
LLM机器人机器人3d自感知全能家务
01-Multiply算法背景01.01-触觉传感器触觉传感器是一种用于感知和测量物体接触力、形状、纹理和其他相关参数的传感器。它们模拟人类触觉系统,通过收集和解释物体与传感器之间的相互作用来获取信息。工作原理:触觉传感器使用不同的原理来感知接触力和其他触觉信息。常见的触觉传感器技术包括压电传感器、电容传感器、电阻传感器、光学传感器和弹性元件等。接触力测量:触觉传感器能够测量物体施加在其表面的接触
- 基于多传感器的后融合的目标跟踪如何实现?都有哪些基本流程?
自动驾驶之心
目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习
点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取讲师:Edison课程内容:基于多传感器后融合的目标跟踪(0.课前导学1.自动驾驶中的融合跟踪)笔记作者:王汝嘉0.课前导学0.1主讲人介绍0.2课程关键词0.3学习资料推荐1.自动驾驶中的融合跟踪1.1自动驾驶中的感知任务1.2多传感器融合的主要方法1.3多传感器融合跟踪的基本流程1.4多目标跟踪的数据集与性能指标以上内容均出自《
- 2020-05-20
bokli_dw
启发式算法:与过去的经验有关空缺几页少一张回顾遗传算法:交叉变异的概率每年考试是开卷做控制、天线、光通信。你的研究方向是什么?你觉得哪门智能信息处理方法可以在你的研究方向上很有帮助??第九章多传感器融合技术知识表示-模糊集-粗集神经网络-机器学习最重要的是搜索--智能算法:遗传、免疫、蚁群算法。每个算法在哪方面运用起来最得心应手就用哪个fusion--融合无人驾驶:融合很多的信息--信息融合是将来
- Ethzasl MSF编译与运行
稻壳特筑
SLAMC++多信息融合SLAM
多传感器融合框架EthzaslMSFFramework编译与运行:对应论文:ARobustandModularMulti-SensorFusionApproachAppliedtoMAVNavigation.2013RIOS.对应代码:https://github.com/ethz-asl/ethzasl_msf系统:Ubuntu16.03+ROSKinetic创建工作空间:mkdir-p/MSF
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =