xiongzhengxiang
xiongzhengxiang

自动驾驶名词学习

AEB

autonomous Emergency Braking
自动紧急刹车系统。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。

LCC

车道居中控制

ALC

智能辅助变道

ACC

自适应巡航控制.
自适应巡航作用开启后，能够跟住前面车辆，假如前面车辆减速，那自己的车子也会减速。

ADAS

advanced driver assistance systems， 先进驾驶辅助系统。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时， 会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。比如ACC 、驾驶员疲劳探测等等

ABS

防抱死

ESP

车身电子稳定系统，提高车辆的可操控性和安全性

ODD

Operational Design Domain（运行设计域）。自动驾驶的前提条件，比如天气条件、道路情况、测速、前车距离等

OTA

Over The Air ， 实现动态下载、删除与更新

你可能感兴趣的:(自动驾驶,学习,人工智能)

  • 探索《非官方知乎 API》：解锁知乎数据潜能指南
    探索《非官方知乎API》：解锁知乎数据潜能指南Unofficial-Zhihu-API深度学习模型自动识别验证码，python爬虫库自动管理会话，通过简单易用的API，实现知乎数据的爬取项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unofficial-Zhihu-API项目介绍非官方知乎API是一个由社区贡献的开源工具，位于https://github.com/l
  • Linux编程——Makefile 使用
    在先前的文章中，我们已经学习了gcc和gdb的使用。本节，我们将介绍Makefile的使用。Makefile带来的好处就是——“自动化编译”，一但写好，只需要一个make命令，整个工程便可以完全编译，极大的提高了软件的开发效率（特别是对于那些项目较大、文件较多的工程）。make是一个命令工具，最主要也是最基本的功能就是根据makefile文件中描述的源程序至今的相互关系来完成自动编译、维护多个源文
  • 用Python爬虫抓取网页中的视频文件：从数据获取到处理与保存的完整教程 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言selenium
    一、引言随着在线视频平台的快速发展，视频成为了互联网中最重要的媒介之一。无论是用于娱乐、教育还是技术学习，视频内容都极大地改变了我们的信息获取方式。对于开发者、数据分析师或者研究者而言，获取和分析视频文件的数据不仅可以帮助他们深入理解某些平台的运营模式，也有助于建立自定义的多媒体内容库。爬虫技术是自动化抓取网页数据的一种工具。它通过模拟浏览器行为，抓取目标网页的内容。对于视频文件的抓取，尤其是那些
  • 西南交通大学【机器学习实验1】
    实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法，学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型，学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果，编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标，对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果，编程实现混淆矩阵评测，采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
  • 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估（个人学习笔记） ZD困困困 python机器学习
    本文为个人学习笔记，仅供学习参考，欢迎讨论，要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目：运用已给数据集进行模型训练，使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练，并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
  • 【网络编程】EPOLL 事件触发机制的服务器 啟明起鸣 网络服务器运维
    文章目录业务拆解EPOLL机制介绍EPOLL的核心变量和函数EPOLL程序流程图C代码实现准备工作服务器代码代码运行效果总结推荐一个零声教育学习教程，个人觉得老师讲得不错，分享给大家：[Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，fastdfs，MongoDB，ZK，流媒体，CDN，P2P，K8S，Docker，TCP/IP，协程，DPDK等技术内容，点击立即学习:https:/
  • 华为研发岗位面试与暑期实习攻略：C++与Java深入解析 丹力
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：华为的面试和暑期实习对IT求职者至关重要，涉及技术实力与团队协作。本文深入探讨了华为面试的要点，包括专业技能、项目经验、问题解决能力的考察，以及暑期实习和校招中的C++和Java研发岗位要求。在面试中，求职者需要展示C++11/14/17新特性、内存管理、设计模式，以及Java核心技术、JVM原理等，同时还需关注新技术趋势。积极学习和展现出学习能力与团队精神，
  • 嵌入式开发学习日志Day14（ARM体系架构——RTC及ADC)
    一、RTCRTC（实时时钟）：非易失性在IMX6ULL内部SNVS（安全的非易失性存储器）提供RTC功能；原理图：二、ADC2.1基本概念ADC(模拟数字转换器)：用于将连续变化的模拟信号转换为离散的数字信号以便数字系统对它进行处理；模拟信号：一般指连续变化的电压信号，其值在一定范围内变化；数字信号：由一系列离散数字表示仅取有限值，通常以二进制表示；2.2工作原理将模拟信号分割成一系列离散的取样，
  • 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践 大模型之路 RAGrag
    一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而，单一的稠密向量检索（如基于Transformer的嵌入模型）在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性，而稀疏向量检索（如BM25）虽擅长精确关键词匹配，却缺乏语义理
  • 学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解 宁儿数据安全 #机器学习学习笔记python
    学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解一、什么是随机噪声？为什么需要添加？在机器学习中，随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动，通常符合某种概率分布（如正态分布）。在房价模拟中添加噪声的核心原因如下：1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响，还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响，这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。示例：两套面积和房龄相同的房子，房价可
  • sqlmap使用详解 inrese
    最近需要使用sqlmap工具，在此将学习记录记录下来。一、参数选项1、选项：-h,--help显示基本帮助信息并退出-hh显示高级帮助信息并退出--version显示程序的版本号并退出-vVERBOSE详细级别：0-6（默认为1）2、目标：必须至少提供这些选项之一来定义-uURL,--url=URL目标URL（例如“http://www.site.com/vuln.php?id=1”）-dDIRE
  • 【k230基础教程之ADC，RTC，TIMER，WDT】
    k230基础教程之ADC，RTC，TIMER，WDT一，ADC1.read_u16方法2.read_uv方法示例二，RTC1.init方法2.detatime方法示例三，TIMER（定时器）1.init方法2.deinit方法软件定时器控制LED灯四，WDT（看门狗）1.feed方法示例本教程皆来自立创官方教程，为博主学习使用所记录，使用开发板为立创的庐山派，如有需求可自行访问立创官网关于这些外设
  • 学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析 宁儿数据安全 #机器学习学习笔记深度学习
    学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集？在机器学习中，模型需要经历两个核心阶段：训练阶段：用训练集数据学习特征与目标值的映射关系（如线性回归的权重）。测试阶段：用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，避免“过拟合”（模型只记住训练数据的噪声，无法泛化到新数据）。类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考
  • Spring Boot + AI，真的有搞头吗？5大步骤带你轻松入门 墨瑾轩 一起学学Java【一】springboot人工智能后端
    关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣亲爱的小伙伴们，你们是否听说过SpringBoot和AI结合的消息？是不是觉得这两者听起来就像是天作之合？没错，SpringBoot和AI的结合确实能为我们带来许多意想不到的好处！今天，我们就来一起探讨如何在SpringBoot项目中集成AI功能，让你的应用更
  • 军事，本身就是智能 人机与认知实验室 人工智能大数据
    军事智能后面两个字不重要，军事本身就是智能。军事活动中的许多决策和操作本质上都离不开“智能”，不论是指人类的智慧，还是现代技术和人工智能的应用。军事行动本质上是一种复杂的决策过程，涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持，考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。人类指挥官的战略智慧和经验在军事行动中至关重要，但随着现代技术的发展，智能化技术
  • 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
  • 【学习】微信小程序开发指南：从零开始的完整实践 小程序
    前言微信小程序作为腾讯推出的轻量级应用平台，自2017年正式发布以来，已经成为移动互联网生态中不可或缺的一部分。小程序具有"用完即走"的特点，无需下载安装，通过微信即可使用，为用户提供了便捷的服务体验，也为开发者提供了新的应用分发渠道。本文将从零开始，详细介绍微信小程序的开发流程，包括环境搭建、基础语法、核心功能实现、发布上线等各个环节，帮助初学者快速掌握小程序开发技能。一、微信小程序概述（一）什
  • 图像分类：从基础原理到前沿技术 随机森林404 计算机视觉分类数据挖掘人工智能
    引言在当今数字化时代，图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断，从自动驾驶到工业质检，图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势，帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类（ImageClassification）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是
  • RAG实战指南 Day 2：RAG开发环境搭建与工具选择 在未来等你 RAG实战指南RAG向量检索LLMAI开发知识库
    【RAG实战指南Day2】RAG开发环境搭建与工具选择开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第2天！今天我们将聚焦RAG系统的开发环境搭建和工具选择，这是构建高效RAG应用的基础。一个合理的开发环境和工具链不仅能提升开发效率，还能确保系统的稳定性和扩展性。通过本文，你将掌握如何从零开始搭建RAG开发环境，了解主流工具的选择策略，并通过实际案例学习如何将这些工具组合起来构建完整的RAG工作流。理论基础
  • 《dlib库中的聚类》算法详解：从原理到实践 A小庞 算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
    一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库，其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于：数据分组：将相似的数据点划分为同一簇。特征分析：通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助：结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers，适用于图像
  • 通义灵码+DeepSeek：国产代码生成王炸组合，带你飞！
    引言在人工智能飞速发展的当下，AI代码生成工具如雨后春笋般涌现，为开发者们带来了前所未有的编程体验。其中，国产的通义灵码结合DeepSeek模型异军突起，成为众多开发者关注的焦点。它们凭借强大的功能和出色的表现，在代码生成领域崭露头角，不仅提升了开发效率，还为编程工作流注入了新的活力。然而，如同任何新兴技术一样，在使用过程中也会遇到各种问题和挑战。本文将通过实测，深入剖析通义灵码与DeepSeek
  • 机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest） rubyw #概念及理论机器学习算法随机森林
    随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍，包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法，通过生成多棵决策树，并将这些树的预测结果结合起来，以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
  • 计算机网络基础知识+学习路线 早起的小懒虫 计算机网络网络
    计算机网络是一种将多个计算机设备通过通信线路连接在一起，使其能够相互传输数据和共享资源的技术和设施。1.基础知识学习计算机网络需要了解计算机硬件、操作系统、编程语言等基础知识。计算机硬件：计算机硬件包括中央处理器（CPU）、存储器、输入输出设备等。CPU是计算机的核心，负责执行程序和控制计算机的各种操作。存储器主要有随机存储器（RAM）和只读存储器（ROM），用于存储数据和程序。输入输出设备包括键
  • uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配：一次开发，智能多端运行 欧阳天羲 大前端与AI的深度融合#AI与大前端框架结合篇uni-app人工智能前端
    一、引言：uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下，uni-app凭借"一次编写，多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及，将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而，小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著，如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案，涵盖跨
  • 大语言模型技术系列讲解：大模型应用了哪些技术 知世不是芝士 语言模型人工智能自然语言处理chatgpt大模型
    为了弄懂大语言模型原理和技术细节，笔者计划展开系列学习，并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享，希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲，先列出大模型使用到了哪些技术，目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型（LLMs）在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
  • 森林的智慧：随机森林与集成学习的民主之道 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界，展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时，另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”，但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径：它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本，而是致力于创造尽可能多样化的模型，然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是：如果每
  • 工具学习_CVE Binary Tool
    1.工具概述CVEBinaryTool是一个免费的开源工具，可帮助您使用国家漏洞数据库（NVD）常见漏洞和暴露（CVE）列表中的数据以及Redhat、开源漏洞数据库（OSV）、Gitlab咨询数据库（GAD）和Curl中的已知漏洞数据来查找软件中的已知脆弱性。该工具有两种主要操作模式：二进制扫描程序：可帮助您确定哪些包可能已作为软件的一部分包含在内。该程序包括360检查器，扫描程序主要适用于常见的
  • Python —— pandas 主要方法 和 常用属性（一） 墨码 笔记知识点python数据分析Pandas
    Pandas基础类型Series类型创建SeriesSeries的自定义索引读取SeriesPandaspandas数据分析统计包，是一款功能强大的用于数据分析的操作工具，由于其的实用性对操作数据的方便性广受欢迎，今天就来学习一下Pandas数据包的用法吧！在此之前推荐了解一下numpy基础类型说道数据类型，大家熟知的大概都是intstrbool等数据类型，或者是Python中的listtuple
  • 机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest) 慕婉0307 机器学习集成学习机器学习随机森林
    一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类：Bagging(BootstrapAggregating)：并行训练多个基学习器，然后通过投票
  • 板凳-------Mysql cookbook学习 （十一--------2) fengye207161 mysql学习数据库
    11.6扩展序列列的取值范围2025-07-0111.7序列顶部数值的再使用11.8确保各行按照给定顺序重编号思路1、创建表的空克隆2、使用insertinto......select从源表自制行3、删除源表，并将克隆表重命名为源表表名4、如果是巨大的MyISAM,并含有多个索引，创建新表时不定义除了auto_increment列之外的索引，会使整个过程更高效重新编号时解决主键冲突的示例通过一个完
  • 多线程编程之卫生间 周凡杨 java并发卫生间线程厕所
    如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
  • How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linuxInstallDesktopGUI
    http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html   I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
  • Shell 函数 daizj shell函数
    Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
  • Linux服务器新手操作之一 周凡杨 Linux 简单 操作
    1.whoami      当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。      此时可以使用whoami命令。      [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami       e
  • 浅谈Socket通信（一） 朱辉辉33 socket
    在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。    首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包    ServerSock
  • 关于框架的简单认识 西蜀石兰 框架
    入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。 前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。 后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。 都说学前端的要知道三大框架，目前node.
  • You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
    You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids  ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
  • MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
    注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存    [client]   port=3306   [mysql]   default-character-set=utf8     [mysqld]   port=3306   basedir=D:/mysql-5.6.21-win
  • mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 alxw4616 mysql
    mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
  • 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶 单项链表双向链表
         链表与动态数组的实现方式差不多,    数组适合快速删除某个元素    链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的       单项链表;数据从第一个指向最后一个   实现代码:        //定义动态链表 clas
  • threadLocal实例 bijian1013 javathreadjava多线程threadLocal
    实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
  • activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 javaactivemq
            ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
  • 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
    本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。   范型内容 范型集合类 范型类
  • 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
    在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证   1. 建立一个有两个列族的表   create 'members','colfam1','colfam2'   2. 在members表中的colfam1中插入50*5
  • Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
    user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
  • java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环 bylijinnan java
    //use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
  • 返回null还是empty bylijinnan javaapachespring编程
    第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？ 第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？ 先看第一个问题 有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》） 理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
  • [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
          在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。         在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
  • 过度设计-举例 cuityang 过度设计
    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if (   ($Year%4==0  &am
  • java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
    记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
  • 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
      协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 　　两类服务： 　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
  • mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysqllinuxmac
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
  • MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodbmongodb 查询mongodb find
    MongDB查询 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}  参数含义： query:查询参数 fie
  • base64，加密解密 经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
    String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
  • JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
      什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。   JSP起源    在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。  如果使用Servl
  • apple watch 指南 啸笑天 apple
    1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
  • java经典的基础题目 macroli java编程
    1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
  • 你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
    var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
  • [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
    关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics   类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。   表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；   14.1 新表的统计信息 对于一个新创建
  • Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。   这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。   官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。   项目首页 | 源
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他