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嵌入式详谈
stm32自动驾驶嵌入式硬件
目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化传感器数据采集与处理电机控制与转向OLED显示与状态提示Wi-Fi通信与远程监控应用场景简易自动驾驶演示智能车模型开发与学习常见问题及解决方案常见问题解决方案结论1.引言随着自动驾驶技术的发展,智能车成为研究和开发的热点之一。本文将介绍如何使用STM32微控制器开发一个简易自动驾驶系统,通过超声波传感器、红外传感器
- 语义补全学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础人工智能
自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像,不依赖点云数据,能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer[CVPR2023Highlight]
- 深度补全学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础深度学习人工智能机器学习
目录自动驾驶深度补全Symphonies报错'FieldInfo'objecthasnoattribute'required'通用深度补全rgb生成点云自动驾驶深度补全Symphonieshttps://github.com/hustvl/Symphonies?tab=readme-ov-file安装mmcv和mmdet安装MMCV和MMDET_mmdet.core-CSDN博客报错'FieldI
- 友思特应用 | 多接口的智驾无忧:GigE相机在自动驾驶数据采集系统的稳定应用
友思特 机器视觉与光电
机器视觉自动驾驶工业相机gige相机
导读GigE接口相机为自动驾驶数据采集提供了高性价比的选择。在此基础上,友思特搭建了多GigE接口支持PTP的采集设备系统级方案BRICK2,为多传感器数据记录测试提供了完整的解决方案。GigE接口相机与智能驾驶数据采集智能驾驶技术的发展已经成为当今科技领域的热点之一,而其背后的关键是大量高质量的数据采集和处理。自动驾驶数据采集系统是智能驾驶技术研发过程中至关重要的一环,纵览各大厂商,这些技术基本
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
电气_空空
自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 京存分布式存储强势助力自动驾驶行业!
京存高性能存储
分布式自动驾驶人工智能服务器科技
随着自动驾驶技术的快速发展,数据存储已成为该领域的关键技术之一。自动驾驶系统涉及的数据类型繁多,包括车辆状态信息、环境感知数据、高精度地图数据、道路基础设施数据等,其规模庞大,需要高效、稳定的数据存储解决方案来满足不断增长的数据存储需求。在需求方面,自动驾驶行业要求存储系统具备高性能、高可靠性和高可用性,以支持实时数据处理和快速决策。例如,自动驾驶汽车需要实时访问大量的传感器数据、地图数据和其他相
- YoloV8改进策略:主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进
AI智韵
YOLO网络
摘要在自动驾驶领域,高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM(AdaptiveYOLOMulti-task)模型,该模型旨在进一步提升实时性能,同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4,我们成功降低了模型复杂度,显著提升了推理速
- 自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列07之C++STL面试题(03)
lonely-stone
面试c++职场和发展
这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网同号(lonely-stone或者lonely_stone)。关于高频面试题和C++STL面经,每次我会更新10个问题左右,每次更新过多,害怕大家可能看了就只记住其中几个点。(在个人秋招面试过程中,面试到
- 自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列03之C++STL面试题(01)
lonely-stone
面试c++职场和发展
这两天有点忙耽搁了,抱歉!!!这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网同号(lonely-stone或者lonely_stone)。关于高频面试题和C++STL面经,每次我会更新10个问题左右,每次更新过多,害怕大家可能看了就只记住其中几个点。
- 自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列04之高频面试题(02)
lonely-stone
自动驾驶机器人面试
这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网同号(lonely-stone或者lonely_stone)。关于高频面试题和C++STL面经,每次我会更新10个问题左右,每次更新过多,害怕大家可能看了就只记住其中几个点。(在个人秋招面试过程中,面试到
- 乘客优先与随机数原则:自动驾驶情形下的生命冲突的破解逻辑
电气_空空
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习毕业设计毕设
摘要:生命冲突的存在应以对生命的保全不存在帕累托改进空间为前提。和人工驾驶情形下的生命冲突的性质不同,自动驾驶情形下的生命冲突的性质并非紧急避险,而是汽车制造商对乘客的安全保障义务和对车外人员的不侵害义务之间存在冲突。自动驾驶情形下的生命冲突的解决不应交由汽车制造商或其他私人的理性和良心,而应交由立法者制定普遍规则。乘客与车外人员之间的生命冲突应以乘客优先原则为解决方案。选择该原则的立论基础有二:
- Python编码—掌握Python与Kubernetes:构建高效微服务架构
学步_技术
Python编码架构pythonkubernetes
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
- 关于人工智能(AI)的研究报告
川师_King
物联网与射频识别
《关于人工智能(AI)的研究报告》一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)已经成为了全球范围内最受关注的领域之一。从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车,从医疗诊断到金融风险评估,AI正在以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。本研究报告将深入探讨人工智能的发展历程、技术原理、应用领域以及未来发展趋势。二、人工智能的发展历程(一)起源与早期
- 重型卡车、拖车和客车未来发展之路
weixin_41976114
环保减排测试总线数据应用人工智能物联网自动驾驶
运输业不断向前发展,工程师通过在日常工作中的识别和采用新的技术来迎接新的挑战。为了应对人们在排放和环境、安全、燃油效率以及法规要求等方面的数据应用日渐增长的担忧,这些新型数字技术正在逐渐形成。人们预计其中一些趋势将极大的影响诸多关键细分市场,包括卡车和客车、汽车、船舶和铁路。未来5年,排放标准、燃油效率、电气化、智能、网联汽车以及自动驾驶汽车将成为行业发展方式的主要趋势。排放标准是影响新型商用卡车
- 图森未来创始人之争后续:一场新的争夺战又拉开序幕?
yidiancaijing
图森未来
自动驾驶明星公司图森未来,此前陷入一场权力斗争风波。如今,重掌控制权的创始人陈默和CEO吕程主导下,近期宣布进入生成式AI应用领域;另一个负气出走的创始人侯晓迪,则带着L4级别自动驾驶的理想开始新的创业。曾经的宫斗大戏,表面已经走向平息,但实际上暗流涌动。援引“蓝鲸新闻”报道,侯晓迪在频繁接受媒体采访、表达对新公司Bot.Auto笃定的决心的同时,另一边正在低调拉拢图森未来的中小股东,对图森未来账
- 现在学习嵌入式怎么样?
华清远见成都
人工智能嵌入式硬件单片机物联网
现在学习嵌入式技术仍然是一个非常好的选择,因为嵌入式系统在许多行业中都发挥着重要作用,并且随着技术的发展,其应用领域也在不断扩大。市场需求:行业应用广泛:嵌入式系统在消费电子、汽车电子、医疗设备、工业自动化、航空航天等领域都有广泛应用。新兴技术推动:物联网(IoT)、5G通信、自动驾驶等新兴技术的发展,进一步增加了对高性能、低功耗、安全可靠的嵌入式系统的需求。人才缺口:尽管近年来有很多人通过培训加
- AI如何创造情绪价值
学客汇
商业研究商业观察大模型人工智能生成式AI大模型应用AI与情绪管理AI应用
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到自动驾驶,从医疗辅助到金融服务,AI技术的身影无处不在。而如今,AI更是涉足了一个全新的领域——创造情绪价值。AI已经能够处理和分析大量的文本、图像、音频和视频数据,从中提取和识别出人类的情感信息。AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式,对复杂的数据进行深度学习和理解,逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域,情绪识
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 什么是计算机视觉?
龙腾AI
计算机视觉人工智能自然语言处理深度学习ai
计算机视觉概述计算机视觉(ComputerVision)又称机器视觉(MachineVision),是一门让机器学会如何去“看”的学科,是深度学习技术的一个重要应用领域,被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景。具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也
- 【自动驾驶】控制算法(四)坐标变换与横向误差微分方程
清流君
运动控制自动驾驶人工智能控制算法笔记
写在前面:欢迎光临清流君的博客小天地,这里是我分享技术与心得的温馨角落。个人主页:清流君_CSDN博客,期待与您一同探索移动机器人领域的无限可能。本文系清流君原创之作,荣幸在CSDN首发若您觉得内容有价值,还请评论告知一声,以便更多人受益。转载请注明出处,尊重原创,从我做起。点赞、评论、收藏,三连走一波,让我们一起养成好习惯在这里,您将收获的不只是技术干货,还有思维的火花!系列专栏:【运动控制】系
- 强化学习在自动驾驶系统中的应用
N201871643
自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶系统中的应用目录一、引言二、强化学习的定义三、强化学习的常用属性四、强化学习在自动驾驶系统中的应用案例五、总结一、引言自动驾驶技术是近年来人工智能领域的一个重要研究方向,旨在使汽车能够自主地感知环境、做出决策并执行相应的操作。强化学习作为一种基于试错的学习方法,已经在自动驾驶系统中得到了广泛的应用。本文将对强化学习在自动驾驶系统中的应用进行深入探讨,包括定义、常用属性、事件和实操
- 【自动驾驶】决策规划算法概述
清流君
决策规划自动驾驶决策规划算法笔记
写在前面:欢迎光临清流君的博客小天地,这里是我分享技术与心得的温馨角落。个人主页:清流君_CSDN博客,期待与您一同探索移动机器人领域的无限可能。本文系清流君原创之作,荣幸在CSDN首发若您觉得内容有价值,还请评论告知一声,以便更多人受益。转载请注明出处,尊重原创,从我做起。点赞、评论、收藏,三连走一波,让我们一起养成好习惯在这里,您将收获的不只是技术干货,还有思维的火花!系列专栏:【决策规划】系
- 见过最好的神经网络CNN解释
罗晨晖
卷积神经网络CNN计算机视觉深度学习
什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets或者CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号,从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。在上图中,卷积神经网络可以识别场景,也可以提供相关的标签,比如“桥梁”、“火车”和“网球”;而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近,卷积神经网络
- 单个像素的威胁:微小的变化如何欺骗深度学习系统
FreeBuf-
安全深度学习人工智能
深度学习(DL)是人工智能(AI)的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务,这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心,例如医疗诊断和自动驾驶汽车。不幸的是,像所有其他系统一样,它们也存在可能会被网络罪犯利用的漏洞。例如,单像素攻击就是破坏模型准确性的最有效方法之一,这种方法只需修改图像的一个像素就能轻松欺骗高级深度学习模型。本文解释了单像素攻击的运行原理,
- 初学者AI入门指南:踏上人工智能的第一步
wypdao
AIGC经验分享人工智能人工智能机器学习深度学习学习方法AIGC
随着科技的快速发展,人工智能(AI)已经成为当今时代的热门领域。无论是智能家居、语音助手,还是自动驾驶、医疗诊断,AI技术正在迅速改变我们的生活。对于那些想要进入这个领域的初学者来说,AI可能显得高深莫测。但事实上,通过一些合理的学习路径和工具,任何人都可以迈出学习AI的第一步。本文将为小白们提供一份详细的AI入门指南,帮助你踏上人工智能的探索之旅。一、了解人工智能的基础概念在正式学习AI技术之前
- 自动驾驶,京准PTP时间同步服务器系统方案
安徽京准
时间同步技术ptp时钟服务器1588PTP时钟自动驾驶人工智能机器学习时间同步PTP时钟同步网络时间服务器卫星时钟服务器
自动驾驶,京准PTP时间同步服务器系统方案自动驾驶,京准PTP时间同步服务器系统方案当前,互联网正从消费互联网向产业互联网转型升级。服务于广大传统行业的产业互联网,在未来,有望成为互联网发展的重大趋势。在不久的将来,物联网可广泛应用于自动驾驶。近年来,业内关于自动驾驶的讨论不绝于耳,自动驾驶车(AutomatedVehicles;AV)正成为时下时髦的关键词,几乎每天都会有相关新闻发生。自动化驾驶
- 「习惯研究37」☞影响习惯形成的第四个因素是什么?
楠天下的太阳花
楠天下的太阳花/原创讲过影响习惯形成的三个因素,再讲第四个因素:场景化。我们的所有行为都是在一定场景下产生的。长颈鹿为了吃到更高的树叶,脖子越来越长;人为了享受坐车的快感,5G时代自动驾驶必须盛行;随着地球污染越重,移民火星早晚会日益迫切。习惯的养成道理一样,很多时候,我们改变不了环境,只能够顺应环境,主动或被动地受到环境的影响。当我们周边的人很多的时候,比如说游行,比如说战争,比如说聚会时,我们
- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- 举例说明计算机视觉(CV)技术的优势和挑战
战族狼魂
算法计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision,简称CV)是一种通过处理和分析视觉数据(如图像和视频)来模拟人类视觉系统的技术。它在各个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医疗影像分析、监控系统、增强现实等。下面将介绍计算机视觉技术的优势、挑战,并给出一个代码示例和实际应用。优势自动化程度高:计算机视觉技术可以替代人工进行大量重复性工作,如工业检测、质量控制等,从而提高生产效率。准确性高:在许多领域,经过训
- 破晓未来视界:neuralsim——3D重构与模拟的神经渲染革命
秋玥多
破晓未来视界:neuralsim——3D重构与模拟的神经渲染革命在当今数字世界中,精确而高效的三维模型重建和仿真成为了众多领域的核心需求,特别是在自动驾驶、游戏开发、虚拟现实等前沿科技领域。今天,我们为您揭开一个名为“neuralsim”的开源项目面纱,它基于3D神经渲染技术,旨在通过高效且详尽的方式,重新定义表面重建和多模态传感器仿真。项目介绍neuralsim是一个前沿的3D表面重建与模拟工具
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep