wujiangzhu_xjtu
wujiangzhu_xjtu

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning

参考Coursera上多伦多大学self-driving car 自动驾驶课程4.5.1

截取关键的PPT翻译并加上自己的理解，作为自己学习的笔记，也可供大家共同交流学习。

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第1张图片

Page1学习目标

定义一个行为规划系统

理解行为规划其的输入输出

理解状态机在行为规划中的作用

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第2张图片

Page2 行为规划

行为规划系统规划一系列高层次的驾驶动作，或者是操作来安全的实现驾驶任务在多种驾驶场景下。

行为规划器考虑

     道路规则

     静态障碍物车周围的

     车周围的动态障碍物

规划的路径必须安全且高效

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第3张图片Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第4张图片

Page3,4  驾驶操作

...速度跟踪-维持现有的速度

...跟随前车-匹配前车的速度维持一个安全距离

...刹停-开始减速并且在给定的空间内停下来

...停止-保持静止在当前的位置

...换道-换到一个新的车道

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第5张图片

Page5 行为规划器的输出

-要被执行的驾驶操作

-必须遵守的约束，在规划的轨迹下包含：

...理想轨迹

...速度限制

...车道边界

...停止位置

...关注的目标车辆列表

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第6张图片

Page6 输入要求

     -高精度地图

     -任务路径

    -定位信息

感知信息

     所有观测到的动态物体

              预测未来的运动

             碰撞点/时间计算

     所有观测到的静态物体

             .道路标志

    -占据栅格地图

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第7张图片

Page7  有限状态机

-每个状态是一个驾驶操作

-定义状态转移

-定义状态转移的条件

-进入动作就是约束的修改

比如右图，有两个状态刹停和速度跟踪，在距停止标志距离小于(PPT里写反了)阈值时刹停，大于阈值时维持速度跟踪状态，并且进入速度跟踪状态时，将速度限制设置为50km/h

           状态：刹停和速度跟踪

           转移条件：距停止标志的距离是否大于阈值

           进入动作：比如这里进入速度跟踪就是将速度限制修改为50

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第8张图片

Page8 状态机在行为规划里的优点

-有限的要检查的规则的数量

-规则变得有目标的而且很简单

-实施行为规划器很简单，只要if语句判断状态标志就可以？

上图中三个状态之间的关系：

刹停-停止-速度跟踪

进入刹停状态时，车速>=0，继续维持该状态；

当进入刹停状态，车速==0且停在了要求的停止区，进入停止状态；

进入停止状态后，这里定义的停止时间小于3S时继续维持停止状态；

进入停止状态后，这里定义的停止时间大于等于3S时进入速度跟踪状态；

进入速度跟踪状态后，只要车辆的位置没有进入路口接近区继续维持速度跟踪状态；

进入速度跟踪状态后，车辆的位置进入路口接近区状态切换为刹停状态；

Coursera 多伦多自动驾驶课程之行为规划behaviour planning_第9张图片

Page9 本课总结

定义行为规划系统扮演的角色

行为规划器的输入/输出

部署状态机作为行为规划器

    运用状态机进行行为规划的优点

你可能感兴趣的:(自动驾驶,coursera,自动驾驶)

  • BEV+Transformer Monkey PilotX 自动驾驶transformer深度学习人工智能
    在自动驾驶系统中，BEV（Bird’sEyeView）+Transformer主要应用于感知与环境建图（Perception&SceneUnderstanding）环节，尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知（Perception）多摄像头图像融合成BEV视角，进行目标检测、语义分割预测（Predict
  • 自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用 一碗白开水一 DPL自动驾驶3d人工智能
    一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达（LiDAR）生成的高精度3D点云数据实现环境感知，其处理流程需解决以下核心问题：数据规模与实时性：现代LiDAR每秒生成数百万点，需在毫秒级完成处理以支持决策。动态环境适应性：需区分静态障碍物（如道路、建筑）与动态目标（如车辆、行人）。多传感器融合：与摄像头、雷达数据时空对齐，构建统一环境模型。典型处理流程分为四个阶段：原始点云
  • 知识表示与推理：AI智能的核心技术 AIGC应用创新大全 人工智能easyui前端ai
    知识表示与推理：AI智能的核心技术1.引入与连接：AI如何"思考"世界？想象一下，当你询问智能助手："我明天需要带伞吗？"它如何得出答案？它需要理解"带伞"与"天气"的关系，需要获取天气预报信息，需要推断明天的天气状况，最终综合这些"知识"给出建议。这一看似简单的过程，背后正是AI的核心能力：知识表示（如何"记住"信息）和推理（如何"思考"问题）。从Siri到AlphaGo，从推荐系统到自动驾驶，
  • 迁移学习让深度学习更容易 城市中迷途小书童
    摘要：一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响！深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在ClouderaFastForward实验室，我们
  • 51c自动驾驶~合集10
    #端到端任务说起端到端，每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点！特斯拉率先吹响了方案更新的号角，无论是完全端到端，还是专注于planner的模型，各家公司基本都投入较大人力去研发，小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案，效果着实不错，非常有研究价值。为什么需要端到端？首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案，主要核心部分包括：感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对
  • 51c自动驾驶~合集9 吃着火锅唱支歌 自动驾驶人工智能机器学习
    #端到端1说起端到端，每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点！特斯拉率先吹响了方案更新的号角，无论是完全端到端，还是专注于planner的模型，各家公司基本都投入较大人力去研发，小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案，效果着实不错，非常有研究价值。为什么需要端到端？首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案，主要核心部分包括：感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对独
  • ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署
    ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式，已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时，可以通过系统化的分析和部署流程，使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果，同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例，帮助
  • 深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例 你喜欢喝可乐吗？ deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
    深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型，不仅延续了YOLO系列的高效实时性能，还在检测精度和泛化能力上取得显著突破，使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程，并结合YOLOv11的具体实现，提
  • 微算法科技研究量子视觉计算，利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
    计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而，随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升，传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ：MLGO)研究量子视觉计算，探索量子计算与经典卷
  • 目标检测（object detection） 加油吧zkf 目标检测目标检测人工智能计算机视觉
    目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
  • 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
    在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
  • AI 时代程序员的出路：高薪神话还能撑多久？ freewind 人工智能
    2025年，美国市场一名普通软件工程师的平均总包仍在15–16万美元/年，位居各行业顶薪之列BuiltInCoursera。可就在同时，71%的企业已经把AI写码模型引入生产线，近一半“用得相当激进”LegitSecurity——意味着写代码这件事，正在被机器半自动接管。下一个五年，程序员还能稳坐“金饭碗”吗？1|程序员为什么一直“贵”？原因解释稀缺性计算机教育普及赶不上互联网爆发，10年形成长期
  • AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路
    AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域：AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术，已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析，辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如，GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中，误检率比人类专家低9.4%；中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析，为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
  • 铸造软件交付的“自动驾驶”系统——AI大模型如何引爆DevOps革命 LucianaiB 评测人工智能自动驾驶devops
    铸造软件交付的“自动驾驶”系统——AI大模型如何引爆DevOps革命嗨，我是LucianaiB！总有人间一两风，填我十万八千梦。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。摘要(Abstract)本文深入探讨了人工智能大模型（AILargeModels）如何驱动DevOps从“自动化”（Automation）向“自主化”（Autonomous）的革命性跃迁。文章指出，AI大模型正成为现代软件工厂的“中枢神经系
  • 小型化与低功耗工业数据采集卡的在哪些行业有强劲需求？ 番茄老夫子 数据采集卡
    小型化与低功耗工业数据采集卡在汽车、医疗、能源等多个行业有着强劲需求，以下是具体介绍：汽车行业：在汽车电子系统中，如电池管理系统、电机控制和自动驾驶系统等，需要采集大量传感器数据。小型化低功耗的数据采集卡可轻松嵌入汽车内部紧凑空间，且能在车辆长时间运行中保持低能耗，例如用于实时监控车载网络信号，优化ECU性能，同时满足汽车对零部件小型化、轻量化以及节能的要求。医疗行业：医疗设备如呼吸机、心脏监测仪
  • 最全 自动驾驶数据集 （11/4号已更新） 数据猎手小k 自动驾驶人工智能机器学习
    自动驾驶是一个快速发展的行业，它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。技术方面，自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，以及强大的计算平台来处理大量数据，自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源，它提供了丰富的场景和条件，使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境。一、研究背景自动驾驶技术的发展需要大量的数据来训练和优化算法，
  • BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解 shuaishuaideyuzi 3D视觉入门人工智能pythonpytorch3d计算机视觉
    在自动驾驶感知系统中，将多视角图像转换为鸟瞰图（BEV）是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot（LSS）是一种高效的视角转换方法，能够将透视视图特征转换为BEV空间，从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS（Lift-Splat-Shot）是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
  • 自动驾驶环境感知：天气数据采集与融合技术实战 遥感研究森1024 实时天气气象智能驾驶
    天气与我们日常各类生活场景密不可分，在驾驶场景里当车主发动汽车准备驶向目的地时，窗外的阴晴或许只是直观感受，而真正影响驾驶安全与行程效率的，可能是几公里外的突发暴雨、桥面的结冰预警，或是前方路段的强侧风等级。在智能出行成为趋势的今天，手机App与车机系统的无缝联动，正让天气数据从“泛泛的播报”升级为“贴身的指引”。要实现这一体验跃升，关键在于筛选出那些与驾驶场景深度绑定的天气信息——它们不仅需要精
  • 【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计 IRevers 个人学习笔记自动驾驶算法人工智能深度学习python机器学习
    LSS-Lift.Splat,Shoot论文题目：Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码：https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括：先做深度估计和特征融合，然后投影到BEV视图中，在BEV视图中做特征融合，在融合后的特
  • BEV感知算法：自动驾驶的“上帝视角“革命 fmvrj34202 算法
    在自动驾驶技术快速发展的今天，BEV（Bird'sEyeView，鸟瞰图）感知算法正成为行业关注的焦点。这项突破性技术通过将多传感器数据统一映射到鸟瞰视角，为自动驾驶系统构建了前所未有的全局环境认知能力，堪称自动驾驶领域的"上帝视角"革命。BEV的核心技术原理BEV感知算法的核心在于将来自摄像头、激光雷达等不同传感器的异构数据，通过深度学习网络统一转换到俯视坐标系。这一过程主要依靠三大关键技术：多
  • AIGC与自动驾驶：文心一言的车载交互设计 AI天才研究院 ChatGPT实战计算AgenticAI实战AIGC自动驾驶文心一言ai
    AIGC与自动驾驶：文心一言的车载交互设计关键词：AIGC、自动驾驶、车载交互、文心一言、自然语言处理、多模态交互、用户体验摘要：本文深入探讨人工智能生成内容（AIGC）技术在自动驾驶领域的创新应用，特别是百度文心一言如何重构车载交互体验。通过解析文心一言的核心技术架构、多模态融合算法、场景化交互模型，结合具体代码实现和数学模型，揭示其在语音交互、情境理解、个性化服务等场景中的技术优势。同时通过项
  • 【论文笔记】GaussianFusion: Gaussian-Based Multi-Sensor Fusion for End-to-End Autonomous Driving
    原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.00034v1简介：现有的多传感器融合方法多使用基于注意力的拉直(flatten)融合或通过几何变换的BEV融合，但前者可解释性差，后者计算开销大（如下图(a)(b)所示）。本文提出GaussianFusion（下图(c)），一种基于高斯的多传感器融合框架，用于端到端自动驾驶。使用直观而紧凑的高斯表达，聚合不同传感器的信息。具体来说，
  • 为什么选择ER-GNSS/MINS-07？——低成本高精度的组合导航解决方案
    导航技术的痛点：单一系统难以应对复杂环境无论是自动驾驶汽车、无人机巡检，还是精准农业、飞行记录仪，高精度、高可靠的导航都是核心需求。然而，传统导航技术各有短板：卫星导航（GNSS）：信号易受遮挡（如城市峡谷、隧道），且易受干扰或欺骗。惯性导航（INS）：自主性强，但误差随时间累积，几分钟后定位漂移。多源融合：组合导航的“智慧大脑”组合导航系统（GNSS/INS）通过多源传感器融合，结合卫星导航的长
  • 模型融合与人机协同：构建人机共生的智能未来 AI天才研究院 AgenticAI实战计算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.背景介绍在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断，AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而，尽管AI的发展已经取得了显著的成就，但是我们仍然面临着一个重大的挑战：如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求，以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题，越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续） 林聪木 目标检测YOLO深度学习
    目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
  • 人工智能怎么入门？零基础入门指南：从小白到AI实战者的第一步 OpenCV图像识别 人工智能人工智能计算机视觉自然语言处理神经网络机器学习
    人工智能（AI）是当今最具前景的科技领域之一。从聊天机器人到自动驾驶，从图像识别到语音翻译，AI正在以前所未有的速度改变世界。但对于初学者来说，一个最常见的问题是：“我没有基础，也不是学数学或计算机的，人工智能还能学吗？我该怎么入门？”答案是：可以学，而且你并不孤单。越来越多的人正在以“跨专业、转行、自学”的方式进入AI领域。关键是，你需要一个清晰的入门路径，理解应该先做什么、学什么、避开什么误区
  • 自动驾驶感知系统 三十度角阳光的问候 自动驾驶人工智能机器学习
    目录感知传感系统介绍定位技术介绍自动驾驶感知传感系统激光雷达原理激光雷达类型激光雷达测距原理知名供应商介绍毫米波雷达超声波雷达工作原理超声波雷达类型常见自动驾驶传感器品牌及产品感知传感系统介绍利用摄像头捕捉图像信息，如道路标志、交通信号、车辆、行人等，为自动驾驶系统提供决策依据。通过发射激光束并测量反射时间，计算周围物体的距离和位置，提供高精度信息和三维地图。利用毫米波电磁波检测短距离障碍物，测量
  • 自动驾驶ROS2应用技术详解 陈纬度啊 AutoCar自动驾驶unix人工智能
    自动驾驶ROS2应用技术详解目录自动驾驶ROS2节点工作流程自动驾驶感知融合技术详解多传感器数据同步技术详解ROS2多节点协作与自动驾驶系统最小节点集1.自动驾驶ROS2节点工作流程1.1感知输出Topic的后续处理在自动驾驶系统中，感知节点输出的各种Topic会被下游的不同模块消费和处理：安全监控模块控制执行模块规划决策模块感知融合模块感知输出TopicSafetyMonitor安全监控Emer
  • 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
    语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展，语义分割模型在多个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而，现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战：模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上，以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
  • Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统 AI天才研究院 AgenticAI实战计算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
    Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
  • JAVA中的Enum 周凡杨 javaenum枚举
    Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。     例如，一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
  • 赶集网mysql开发36条军规 Bill_chen mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
    (一)核心军规 (1)不在数据库做运算    cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量    int型不超过1000w，含char则不超过500w；    合理分表；    限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量    字段少而精，字段数建议在20以内
  • Shell test命令 daizj shell字符串test数字文件比较
    Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真 实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
  • XFire框架实现WebService(二) 周凡杨 javawebservice
       有了XFire框架实现WebService(一)，就可以继续开发WebService的简单应用。 Webservice的服务端(WEB工程)： 两个java bean类： Course.java    package cn.com.bean; public class Course {     private
  • 重绘之画图板 朱辉辉33 画图板
           上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。        画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
  • Java的IO流 西蜀石兰 java
    刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。 每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？ 答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
  • No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither 林鹤霄
    java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!   网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
  • Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB aigo column
    原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large   异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
  • JS 格式化时间 alxw4616 JavaScript
    /** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
  • 队列中数据的移除问题 百合不是茶 队列移除
         队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除,  代码如下;      // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
  • Runnable接口使用实例 bijian1013 javathreadRunnablejava多线程
    Runnable接口 a.       该接口只有一个方法：public void run(); b.       实现该接口的类必须覆盖该run方法 c.       实现了Runnable接口的类并不具有任何天
  • oracle里的extend详解 bijian1013 oracle数据库extend
    扩展已知的数组空间，例： DECLARE TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10); courses CourseList; BEGIN -- 初始化数组元素，大小为3 courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 '); --
  • 【httpclient】httpclient发送表单POST请求 bit1129 httpclient
    浏览器Form Post请求 浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求，这种形式的POST请求不同于一般的POST请求 1. 一般的POST请求，将请求数据放置于请求体中，服务器端以二进制流的方式读取数据，HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求，比如请求数据是字符串或者是二进制数据 2. Form
  • 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据 bit1129 hive
     1. 原始数据 hive> select * from word; OK 1 MSN 10 QQ 100 Gtalk 1000 Skype      2. 创建avro格式的数据表   hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
  • nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP ronin47
    在站点遇到攻击且无明显攻击特征，造成站点访问慢，nginx不断返回502等错误时，可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内，若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁，nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。 一、安装环境： CentOS x64 release 6.4(Fin
  • java-二叉树的遍历-先序、中序、后序（递归和非递归）、层次遍历 bylijinnan java
    import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class BinTreeTraverse { //private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; private int[] array={ 10,6,
  • Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析 bylijinnan javaspringIOC
    以FileSystemXmlApplicationContext为例，把Spring IoC容器的初始化流程走一遍： ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext ("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
  • [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程 comsci 企业
         军事科研工程和项目 并非要用最先进，最时髦的技术，而是要做到“万无一失”    而民营科技企业在搞科技创新工程的时候，往往考虑的是技术的先进性，而对先进技术带来的风险考虑得不够，在今天提倡军民融合发展的大环境下，这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前，对
  • spring 定时器-两种方式 cuityang springquartz定时器
    方式一： 间隔一定时间 运行 <bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" /> <bean id="updateSessionIdSchedule
  • 简述一下关于BroadView站点的相关设计 damoqiongqiu view
    终于弄上线了，累趴，戳这里http://www.broadview.com.cn   简述一下相关的技术点   前端：jQuery+BootStrap3.2+HandleBars，全站Ajax（貌似对SEO的影响很大啊！怎么破？），用Grunt对全部JS做了压缩处理，对部分JS和CSS做了合并（模块间存在很多依赖，全部合并比较繁琐，待完善）。   后端：U
  • 运维 PHP问题汇总 dcj3sjt126com windows2003
    1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页 解决方法： 后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换（是/否），这里选择“是”。 后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字，这里选择“是”。   2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足 网站是用PHP168做的，反映使用管理员在后台无法
  • mac 下 安装php扩展 - mcrypt dcj3sjt126com PHP
    MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下： 下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。 在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
  • MongoDB更新文档 [四] eksliang mongodbMongodb更新文档
    MongoDB更新文档 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174104 MongoDB对文档的CURD，前面的博客简单介绍了，但是对文档更新篇幅比较大，所以这里单独拿出来。 语法结构如下： db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi) 参数含义 参数   
  • Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
    重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的，干净 1、先切换到：cd usr/local/tomcat5/logs 2、tail -f catalina.out 3、这样运行时就可以实时查看运行日志了 Ctrl+c 是退出tail命令。 有问题不明的先注掉   cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
  • Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
      用事务通知声明式地管理事务   事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理，可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知，为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后，就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
  • GCD使用经验与技巧浅谈 啸笑天 GC
    前言 GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”，本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。 dispatch_once_t必须是全局或static变量 这一条算是“老生常谈”了，但我认为还是有必要强调一次，毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug，正确的如下： 1
  • linux（Ubuntu）下常用命令备忘录1 macroli linux工作ubuntu
    在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表：ls ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容，但这样直接运行所得到的信息也是比较少的，通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息：  ls / 显示/.下的所有文件和目录  ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息 ls -a 显示所有文件，包括隐藏文
  • nodejs同步操作mysql qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
    // db-util.js var mysql = require('mysql'); var pool = mysql.createPool({ connectionLimit : 10, host: 'localhost', user: 'root', password: '', database: 'test', port: 3306 });
  • 一起学Hive系列文章 superlxw1234 hiveHive入门
      [一起学Hive]系列文章 目录贴，入门Hive，持续更新中。   [一起学Hive]之一—Hive概述，Hive是什么 [一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版 [一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table) [一起学Hive]之四-Hive的安装配置 [一起学Hive]之五-Hive的视图和分区 [一起学Hive
  • Spring开发利器：Spring Tool Suite 3.7.0 发布 wiselyman spring
    Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse，专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。   在3.7.0版本主要做了如下的更新：   将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者，推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他