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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 自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
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 chatgpt ai 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 pygame python
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 YOLO python 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 json xml
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 ckpt onnx 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”为例空间机器人自动驾驶人工智能机器学习
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
AI赋能前端开发：解决问题能力的跃迁前端
近年来，人工智能（AI）技术蓬勃发展，深刻地改变着各行各业的工作方式。从自动驾驶到医疗诊断，AI的触角几乎延伸到了社会的每一个角落。而作为互联网时代最前沿的技术领域之一，前端开发也正在经历着AI带来的深刻变革。本文将探讨AI如何提升前端开发人员的分析和解决问题的能力，并最终实现开发效率的显著提升。我们将会重点关注AI写代码工具如何帮助开发者克服挑战。前端开发的痛点与挑战传统的前端开发常常面临诸多挑
天神之眼vs华为智驾天机️灵韵物联网人工智能人工智能具身智能物联网
“天神之眼”和“华为智驾”分别是比亚迪和华为在智能驾驶领域推出的技术方案，两者均代表了国内顶尖的自动驾驶技术水平，但在技术路线、功能侧重和生态布局上存在差异。以下是两者的对比分析：1.技术路线比亚迪天神之眼：基于自研算法：依托比亚迪自主研发的BOS（比亚迪操作系统）和车载计算平台，强调“车端感知+车控”的深度整合。全栈自研：从感知硬件到决策算法均为比亚迪自研，适配其e平台3.0的电动化架构。渐进式
智能驾驶中的感知模块介绍算法自动驾驶
在自动驾驶系统中，感知技术是核心基础之一。感知技术为车辆提供环境信息，使其能够实现对周围环境的理解、分析与决策，从而保证安全性和高效性。通常大家对感知的介绍停留在“眼睛”的作用，但这样的解释太宽泛了例如感知到底是什么？由哪些模块组成？输入输出有什么含义？数据怎么流转的？会经历哪些硬件模块？下面来简单看一下。现在大家不都是在提倡感知规控“端到端”吗？为什么还要拆开介绍？个人理解：完全端到端还有很长一
AI时代的前端工程师：机遇与挑战前端
在飞速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能家居到自动驾驶，AI的触角已经伸向各行各业，而作为互联网应用的基石——前端开发领域，也正经历着AI带来的深刻变革。本文将探讨AI技术对前端工程师的影响，并分析在AI时代，前端工程师面临的机遇与挑战，以及未来的发展方向。我们关注的重点是AI写代码工具如何改变这个行业。AI对传统前端开发工作的冲击近年来，各种AI写代
DeepSeek 与网络安全：AI 驱动的智能防御一ge科研小菜鸡人工智能运维网络
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）的快速发展，深度学习技术正渗透到多个领域，从医疗诊断到自动驾驶，再到金融风险控制，AI以其强大的计算能力和数据分析能力改变着传统行业。而在网络安全领域，面对日益复杂和高频率的网络攻击，传统的防御体系正遭遇前所未有的挑战。攻击者利用自动化工具、社会工程学和新型攻击策略，使得传统基于规则和特征匹配的安全手段逐渐失效。在这样
AI赋能人力资源：效率提升新纪元前端
在当今时代，人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着各行各业。从自动驾驶到智能医疗，AI的触角已经深入到生活的方方面面。而人力资源行业，作为企业发展的基石，也正在经历着AI带来的深刻变革。例如，许多公司已经开始使用AI写代码工具来辅助招聘流程，实现智能匹配候选人，大大提高了效率。然而，在AI浪潮下，如何进一步提升人力资源的整体效率，仍然是一个值得深入探讨的问题。效率提升的瓶颈：传统人力资源的痛
2025最新主流深度学习算法全解析 lucky_syq AI 深度学习算法人工智能
深度学习：开启智能时代的钥匙在当今数字化时代，深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙，开启了智能时代的大门，让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征，从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。从语音助手到自动驾驶，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在，深刻地改变着
深度学习入门：搭建你的第一个神经网络 Evaporator Core 人工智能深度学习 Python开发经验深度学习 python 神经网络
在当今数字化时代，深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言，成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天，我们将一起踏上深度学习的旅程，搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
均薪23W还缺人，FPGA工程师到底有多重要? 博览鸿蒙 FPGA fpga开发
近两年，随着FPGA行业的快速发展，FPGA工程师的需求量持续增长。FPGA技术在通信、人工智能、自动驾驶、数据中心等领域的广泛应用，使得这一岗位变得尤为重要。尤其是在高性能计算、边缘计算等场景下，FPGA凭借其高并行计算能力和灵活性，成为不可或缺的技术方案。FPGA工程师的核心职责FPGA工程师主要负责FPGA的开发、调试和优化，具体包括：逻辑设计与实现：使用Verilog/VHDL等硬件描述语
计算机视觉算法：开启智能视觉新时代 2501_90175811 计算机视觉
在当今数字化时代，计算机视觉算法正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从人脸识别解锁手机到自动驾驶汽车感知周围环境，计算机视觉算法在众多领域发挥着至关重要的作用。计算机视觉算法旨在让计算机能够“看”和“理解”图像或视频中的内容，就像人类的视觉系统一样。它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对
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优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sql mysql
1、选取最适用的字段属性　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
JeeSite 企业信息化快速开发平台 Kai_Ge JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
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Pysvn 程序员使用指南 2002wmj SVN
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Intent 应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统会自动寻找最符合你指定要求的应用程序，并执行该程序。下面列出几种Intent 的用法显示网页:
Spring定时器时间配置 adminjun spring 时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树 aijuans 最小生成树
来源：http://poj.org/problem?id=2421 题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。代码： #include <iostream> #include <cstdio>
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提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。下面是我学习这个重构手法的笔记：提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。 UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
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SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT 每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
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素数与音乐 bookjovi 素数数学 haskell
由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
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这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。简单的说，IdentityHashMap和HashM
读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
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1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓 http://www.howzhi.com/course/retouching/ 新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
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更新多个字段的UPDATE语句 update tableA a set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
hive实例讲解实现in和not in子句 daizj hive not in in
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一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
这是人类算24点的方法？！！！事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yii framework
在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。 <?php
对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
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一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
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