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探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
人工智能学习
一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- 多Agent系统分工协作:从理论到工业级落地实践
ghs_gss
人工智能
文章目录一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则1.2通信协议设计二、工业级协作策略2.1动态任务分配2.2冲突消解机制三、典型应用案例3.1智能仓储系统3.2自动驾驶车队四、开发实践指南4.1框架选型对比4.2调试工具链一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则反馈感知Agent决策Agent执行Agent监控Agent角色分工规范:感知Agent:数据采集频率≥10Hz决策Agent
- 让AI真正“动起来“:静态工作流与动态任务规划深度解析
ghs_gss
人工智能
文章目录引言:AIAgent的进化之路一、静态工作流:企业智能化的基石1.1什么是静态工作流?1.2核心三要素:1.3电商推荐系统实战案例1.4优势与局限二、动态任务规划:AI的真正智能时刻2.1动态规划核心原理2.2自动驾驶实时规划案例2.3技术挑战与突破三、静动结合:构建企业级智能系统3.1混合架构设计3.2智能客服系统实战3.3性能对比数据四、落地实践指南4.1技术选型建议4.2实施路线图4
- 智能硬件定位技术发展趋势
2401_88540551
智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 亚远景-ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介
亚远景aspice
汽车人工智能大数据
ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介:ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》背景与意义随着汽车智能化发展,自动驾驶和智能座舱等技术快速进步,但人工智能在汽车领域应用面临安全性、数据质量与管理、技术标准规范缺失、公众认知和接受度等挑战。该标准旨在规范汽车领域人工智能技术应用,提高系统安全性、可靠性和兼容性,推动汽车智能化健康发展。ISO/PAS880
- 51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian:周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅( Sora能制作动作大片还需要一段时间 )
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,北大、谷歌和加州大学共同发布了DrivingGaussian:CompositeGaussianSplattingforSurroundingDynamicAutonomousDrivingScenes。视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景CornerCase,这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自动驾驶系统安全性。DrivingGaussian采用复合高斯飞溅进行全局渲
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- 【趣味随笔】盘点那些知名的机器人公司
嵌小超
趣味随笔机器学习机器人
:如果你也对机器人、人工智能感兴趣,看来我们志同道合✨:不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】:文章若有幸对你有帮助,可点赞收藏⭐不迷路:内容若有错误,敬请留言指正!原创文,转载注明出处文章目录一、自动驾驶方向新势力车企系统供应商Robotaxi物流配送二、AR/VR硬件方向AR/VR硬件系统软件三、传感器方向双日相机RGBD相机激光
- 自动驾驶系列—颠覆未来驾驶:深入解析自动驾驶线控转向系统技术
学步_技术
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习线控系统
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
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
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以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 自动驾驶---Motion Planning之参考线Path平滑
智能汽车人
自动驾驶人工智能
1背景有了由lane_segment插值得到的粗糙参考线,这种参考线是无法输出给下游使用的,需要进一步的处理使得参考线更加平滑,才能供下游控制模块使用。Apollo中共有三种参考线平滑算法,分别为:1.QpSplineSmoother2.SpiralReferenceLineSmoother3.DiscretePointsSmoother目前Apollo中默认配置为最后一种,基于离散点的平滑。这种
- 自动驾驶---Motion Planning之LaneChange
智能汽车人
自动驾驶人工智能
1背景在Apollo中,有比较多的Decider(决策器),上篇博客《自动驾驶---MotionPlanning之Decider》中笔者也大概介绍了每个Deicder的作用。本篇博客笔者主要介绍换道的决策内容,因为在自动驾驶中(严格意义上来讲,目前还属于辅助驾驶),变道的灵活性是用户评价该功能是否好用很重要的一部分,变道迟缓或者激进都是不好的体验,所以本篇博客会结合Apollo中的LaneChan
- 一文带你了解人工智能:现状、应用、变革及未来展望
空青726
人工智能chatgptai大数据机器学习深度学习创业创新
近年来,人工智能(AI)的发展势头迅猛,它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,从智能家居到医疗诊断,AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事,为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习:深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用,深度学习算法能够从大量数据中提取出
- 基于A*算法与贝塞尔曲线的路径规划与可视化:从栅格地图到平滑路径生成
机器懒得学习
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引言在机器人导航、自动驾驶和游戏开发等领域,路径规划是一个核心问题。如何高效地找到从起点到终点的最优路径,并且确保路径的平滑性和安全性,是许多应用场景中的关键挑战。本文将介绍一种结合A算法和贝塞尔曲线的路径规划方法,并通过Pygame实现可视化。我们将从栅格地图的加载与处理开始,逐步讲解A算法的实现、贝塞尔曲线的生成,以及如何通过鼠标交互实现动态路径规划。通过本文,你将掌握如何在实际项目中应用这些
- 《DeepSeek Janus Pro 7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》
空云风语
神经网络人工智能深度学习人工智能
《DeepSeekJanusPro7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》引言:开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下,多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,多模态AI的身影无处不在,它让机器能够理解和处理多种类型的信息,如文本、图像、音频等,从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
welcome_123_
算法python人工智能
一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- 无人机技术全解析:从军事靶机到低空经济新引擎
UAV_ckesc
无人机
一、无人机定义与监管体系无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)是指通过无线电遥控设备或自主程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。其核心特征包括:无驾驶舱设计:搭载自动驾驶仪、程序控制装置等设备实现自主飞行分级管理体系:中国民航局将116kg以上无人机及4600m³以上飞艇纳入融合空域管理,微型航拍器由行业协会自治二、百年发展历程1.军事起源阶段(1914-1990)1914年:英
- 【如何在Apollo中利用JSON/XML/config来减少代码量】
勾魂凉皮
jsonxml
Apollo(百度的自动驾驶开源平台)是一个复杂的大型项目,涉及多个模块的协同工作,如感知、规划、控制、定位等。在这样的大型项目中,减少代码量有助于提高代码的可维护性、可读性和开发效率。使用JSON和XML等配置文件,可以将很多与代码逻辑无关的配置和行为控制从代码中分离出来,从而减少代码量和复杂性。以下是一些Apollo中可以应用的策略,来利用JSON/XML配置文件和其他技术来减少代码量和复杂性
- 一个AI应用的开发、上线流程解析
終不似少年遊*
人工智能ai应用ckptonnx模型文件部署推理
目录1.模型文件格式1.1CheckPoint(ckpt)文件格式1.2.pth文件格式1.3.mindir文件格式1.4.onnx文件格式2.推理(Inference)2.1.pth(PyTorch模型格式)2.2.mindir(MindSpore模型格式)2.3.onnx(开放神经网络交换格式)2.4实际例子:自动驾驶系统中的推理模块3.APP与网页4.运维中心与本地部署SDK5.RAG(Re
- 自动驾驶软件:Tesla Autopilot二次开发_18.未来趋势与发展方向
zhubeibei168
电动汽车自动驾驶opencv人工智能电动汽车
18.未来趋势与发展方向未来的自动驾驶技术将不断演进,特斯拉的Autopilot系统作为行业领先的技术,也在不断地进行改进和创新。本节将探讨自动驾驶软件领域的未来趋势与发展方向,包括技术进步、法规变化、市场接受度和用户体验等方面。我们将结合特斯拉Autopilot的最新进展,分析未来可能出现的技术和应用。18.1技术进步18.1.1传感器技术的改进传感器是自动驾驶系统的关键组件,未来的传感器技术将
- 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
- 自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例
空间机器人
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自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例1.引言自动驾驶系统依赖于传感器来感知周围环境,并基于此做出实时决策。不同类型的传感器各自有不同的特性,能够应对不同的场景和环境条件。摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的组合能够在视觉、距离、速度和障碍物感知等方面提供全面的支持。本章节将详细介绍“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”配置的设计思路、优势、各传感器的参数,以
- AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】高精地图(三)
格图素书
人工智能算法机器学习
目录前言算法原理高精地图发展历史A.数字地图B.增强型数字地图C.高精地图D.可扩展地图高清地图基础知识TopologicalRepresentationGeometricRepresentationSemanticRepresentationDynamicElementsFeature-BasedMapLayers自动驾驶产业与地图1.1自动驾驶技术1.2地图在自动驾驶中的作用1.3地图的层级1
- 第二章:9.5 多个输出的分类
望云山190
分类数据挖掘人工智能
多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题,其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同,在单标签分类问题中,每个输入样本只能属于一个类别。例如,在自动驾驶汽车的场景中,一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人,因此在这种情况下,每个图像可以有多个相关的标签。构建多标签分类神经网络的方法方法一:独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说,
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
其他
内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- 如何从零构建具身智能AI系统?
硅基创想家
AI-人工智能与大模型人工智能具身职能AI智能体
通过这份循序渐进的指南,学习构建能够独立感知、推理和行动的自主AI系统。在人工智能领域,具身智能AI系统正在重新定义自动化和决策流程。这些系统旨在自主运行,模仿人类的推理和行动能力。从自动驾驶汽车到智能虚拟助手,具身智能AI系统正在变革各个行业。在本指南中,我们将详细拆解从零构建具身智能AI系统的过程,涵盖关键组件、工具以及逐步指导,助你开启这一旅程。一、理解具身智能AI系统具身智能AI系统是一种
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l