幸福回头
幸福回头

自动驾驶车载激光雷达-数据集整理

             搜索了好久，发现目前网上没有统计好的车端自动驾驶数据集的信息，根据目前我搜索到的一些车端自动驾驶激光雷达数据集进行整理，形成如下的表格，欢迎大家补充信息。 

自动驾驶车端激光雷达数据集统计
数据集名称 出品方 激光雷达线数 数量 图像
KITTI 德国卡尔斯鲁厄理工学院&丰田美国技术研究院 64 8k √
LiDAR-Video Driving Dataset 上海交通大学&厦门大学 32 10K √
Pandaset 禾赛科技&Scale AI 64 16k √
nuScenes nuTonomy&Scale AI 32 39k √
Lyft Level 5 Lyft 40 55k √
A2D2 奥迪 16 41k √
Waymo 谷歌 64 200k √
Oxford 牛津大学 32 100k? √
DAIR-V2X 清华大学 128 22k √

你可能感兴趣的:(深度学习,自动驾驶,人工智能,机器学习)

  • 利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元 墨夶 数据库学习资料1人工智能mysql物联网
    在工业4.0和智能制造的大背景下，如何确保生产设备的高效稳定运行成为企业竞争力的核心要素之一。传统的事后维修方式已经难以满足现代制造业的需求，而基于人工智能（AI）的预测性维护系统则为这一挑战提供了全新的解决方案。今天，我们将深入探讨如何结合AI技术和MySQL数据库，打造一个智能、高效的工业物联网（IIoT）健康监测平台，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。一、为什么选择AI+MySQL？1.A
  • MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元 墨夶 数据库学习资料1数据库mysql机器学习
    在数据驱动的世界里，数据库的性能直接影响到整个应用系统的响应速度和用户体验。随着业务量的增长和技术的发展，传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。如何更智能地识别并利用热点数据进行缓存优化，成为提升数据库性能的关键所在。今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
  • Open3D 点云DBSCAN聚类算法 MelaCandy 算法聚类numpy计算机视觉图像处理3d
    目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，
  • 密码学，算法在人工智能的实战利用 china—hbaby 人工智能密码学
    在人工智能（AI）的快速发展中，数据安全和隐私保护成为了核心议题。密码学，作为保护信息安全的基石，其在AI领域的应用显得尤为重要。本文将探讨密码学在AI中的利用，并提供一些代码示例来展示其实际应用。密码学的概述即常用加密方式密码学（Cryptography）是数学和计算机科学的一个分支，它涉及保护信息的安全性和隐私性。密码学的主要目标是确保信息在传输过程中不被未授权的第三方读取或篡改，以及确保信息
  • 【人工智能时代】-人工智能发展史：1900~2023 xiaoli8748_软件开发 人工智能时代人工智能搜索引擎
    第一阶段：人工智能发展历史：1900-19591909年西班牙工程师LeonardoTorresyQuevedo发明了“Occultus”，这是一个可以自动执行国际象棋对弈的机器，预示了未来的计算智能。
  • 目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新 DoYangTan 目标检测系列目标检测transformer人工智能
    目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
  • 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享 美赛数学建模 数学建模
    一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
  • AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙 广州硅基技术官方 人工智能
    一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习pytorch人工智能经验分享python机器学习
    本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
  • Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研 深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
    欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
  • 【机器学习】算法分类 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
    1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
  • Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
    VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
  • 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型 欣然～ pytorch分类人工智能
    一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
  • 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南 shuoac 机器学习人工智能python
    随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者，它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral，还是专有或经过微调的模型，Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
  • 探索Google AI聊天模型的集成和使用 qahaj 人工智能python
    随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型，这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问，还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中，我们将重点
  • “租赁业务ERP+deepseek”模式的应用 软件研究员 汽车DeepSeek汽车租赁系统
    汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今，从传统的人工管理到软件辅助，随着互联网的发展，业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求，比如自助订单，业务推广、客户资质评估，车辆风控，风险预警等，又随着近期人工智能的出现，业务公司对业务系统的期望更高，期望都节约更多人工成本，让管理变得简单快捷高效和智能。所以就引发人们新的启发：“业务系统ERP+deepseek”，但业务系统ERP+deepseek能否满足业
  • 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
  • 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用） 代码的建筑师 模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
    纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
  • 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？ openwin_top 量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
    microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程，以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例：1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中，数据是最重要的资产。收集的数
  • 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗 P5688346 人工智能
    大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习Python呢，下面小编给大家分析分析。其实各位想要
  • Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
    博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • 《当人工智能遇上广域网：跨越地理距离的通信变革》 程序猿阿伟 人工智能
    在数字化时代，广域网作为连接全球信息的纽带，让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而，地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战，如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是，飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向，开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛，可连接不同城市、国家甚至跨越洲际，这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例，其总
  • 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人 论文阅读论文阅读
    将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
  • 震惊！ “深度学习”都在学习什么 扉间798 深度学习学习人工智能
    常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
  • 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts 开心星人 论文阅读论文阅读
    还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使模型无法从数据中学习太多信息，从而导致模型在未见
  • NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的 Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
    深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
  • 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习pythonpytorch
    目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
  • 机器学习 Day01人工智能概述 山北雨夜漫步 机器学习人工智能
    1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日 小亦编辑部 每日AI-人工智能-编程日报人工智能大数据
    一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。同时，英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡，拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克
  • mondb入手 木zi_鸣 mongodb
    windows 启动mongodb  编写bat文件， mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA mongod --help  查询各种配置 配置在mongob 打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口  扩展28017，web端操作端口 启动配置文件配置， 数据更灵活 
  • 大型高并发高负载网站的系统架构 bijian1013 高并发负载均衡
            扩展Web应用程序 一.概念         简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种：         1.
  • DISPLAY变量和xhost(原创) czmmiao display
    DISPLAY 在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
  • 获取B/S客户端IP 周凡杨 java编程jspWeb浏览器
       最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为：    String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); 然而对于WEB
  • 浅谈类和对象 朱辉辉33 编程
        类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的， 占用存储空间。     类是由属性和方法构成的，基本格式是public  class 类名{ //定义属性 private/public 数据类型 属性名； //定义方法 publ
  • android activity与viewpager+fragment的生命周期问题 肆无忌惮_ viewpager
    有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。 第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。 super.onResume(); bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
  • base64Encode对图片进行编码 843977358 base64图片encoder
    /** * 对图片进行base64encoder编码 * * @author mrZhang * @param path * @return */ public static String encodeImage(String path) { BASE64Encoder encoder = null; byte[] b = null; I
  • Request Header简介 aigo servlet
    当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request   Header)   用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：    
  • HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象 alleni123 httpclient爬虫ssl
    public class HttpClientUtils { public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){ SSLContext sslContext=null; try { sslContext=new SSLContextBuilder().l
  • java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨 百合不是茶 位运算符 位移
    取反： 在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数 byte a = -1; 原码：10000001 反码：11111110 补码：11111111 //异或: 00000000 byte b = -2; 原码：10000010 反码：11111101 补码：11111110 //异或: 00000001
  • java多线程join的作用与用法 bijian1013 java多线程
            对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
  • Java发送http请求(get 与post方法请求) bijian1013 javaspring
    PostRequest.java package com.bijian.study; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURL
  • 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值 bit1129 struts.xml
    在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示：   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts
  • 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer bit1129 simple
    代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。 实际情况是需要将host和port绑定到一起，   package kafka.examples.lowlevel; import kafka.api.FetchRequest; import kafka.api.FetchRequestBuilder; impo
  • nodejs学习api ronin47 nodejs api
    NodeJS基础 什么是NodeJS JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。 每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
  • java-64.寻找第N个丑数 bylijinnan java
    public class UglyNumber { /** * 64.查找第N个丑数 具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url] * 题目：我们把只包含因子 2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
  • 二维数组（矩阵）对角线输出 bylijinnan 二维数组
    /** 二维数组 对角线输出 两个方向 例如对于数组： { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 }, { 13, 14, 15, 16 }, slash方向输出： 1 5 2 9 6 3 13 10 7 4 14 11 8 15 12 16 backslash输出： 4 3
  • [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新) comsci 工作流
       既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理    大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
  • redis常见使用 cuityang redis常见使用
    redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets 引入jar包 jedis-2.1.0.jar  (本文下方提供下载) package redistest; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Listtest
  • 配置多个redis dalan_123 redis
    配置多个redis客户端 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"       xmlns:xsi=&quo
  • attrib命令 dcj3sjt126com attr
      attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.    只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.    存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件. 
  • Yii使用公共函数 dcj3sjt126com yii
    在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下：   <?php /**   * This is the shortcut to D
  • linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat） eksliang netstatlinux unamelinux uptimelinux free
    linux 系统资源的查看 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2167081   http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况 语法如下：   free [-b][-k][-m][-g] [-t] 参数含义 -b:直接输入free时，显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
  • JAVA的位操作符 greemranqq 位运算JAVA位移<<>>>
    最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。   1.按位操作符 ：    按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。    与（&）运算：    1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
  • Web前段学习网站 ihuning Web
      Web前段学习网站 菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/   JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/   内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog   http://www.icoolxue.com/   http://www.jikexue
  • 强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum justjavac r
    原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
  • java统计在线人数（session存储信息的） macroli javaWeb
    这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败！郁闷极了！   由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！ 我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。 1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。 public class Ses
  • bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
    img{ border: 1px solid white; box-shadow: 2px 2px 12px #333; _width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px"); _height: expression(this.width &
  • SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源 superlxw1234 sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
    关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源     前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。   SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
  • Spring Boot 1.3.0.M1发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下：   1.提供一个新的sprin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他