- AI伦理与自动驾驶:当机器掌握方向盘时的道德抉择
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能自动驾驶unixai
AI伦理与自动驾驶:当机器掌握方向盘时的道德抉择关键词:AI伦理、自动驾驶、道德算法、电车难题、责任归属、技术监管、人机协作摘要:本文深入探讨自动驾驶技术发展过程中面临的伦理挑战,从经典的"电车难题"出发,分析AI决策系统在生死抉择中的道德困境。我们将剖析自动驾驶的伦理框架设计原则,探讨技术实现方案,并通过代码示例展示伦理算法如何嵌入自动驾驶系统。文章还将讨论法律责任划分、社会接受度等现实问题,最
- 智能汽车图像及视频处理方案,支持视频智能包装创作能力
美摄科技
汽车
在这个日新月异的智能时代,每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展,智能汽车不仅成为了未来出行的代名词,更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中,美摄科技以创新为翼,推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案,为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴,重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑,视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案,是基于深度学习、人工智能及大数据处
- 降低20%成本暴雨定制化液冷系统落地
暴雨信息凭借多年液冷设计及实施经验,帮助某知名自动驾驶企业完成了车端算力设备和后端数据中心的液冷改造升级,进一步提升了其车端实时数据处理能力及后端模型训练优化效率。但在后期持续运维过程中,由于测试中心尚未配备液冷系统,只能依赖外接散热器和水泵来进行液冷设备的测试与故障排除,不仅噪音大还存在较大的冷却液泄漏风险。为此,客户期望我们帮助其建立起一套规范化的液冷测试系统,以解决当下困境。暴雨信息专业技术
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式软件-NPU(神经网络处理器)系统及模板
目录一、什么是NPU?二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构:数据流架构:四、NPU芯片架构(简化图)五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态(通用)九、NPU集成建议(嵌入式开发场景)十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程(以T
- 计算机视觉实战:OpenCV 与深度学习结合
QuantumWalker
计算机视觉opencv深度学习python
```html计算机视觉实战:OpenCV与深度学习结合计算机视觉实战:OpenCV与深度学习结合在当今数字化时代,计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的面部识别解锁,到自动驾驶汽车的环境感知,计算机视觉正在改变我们的世界。而在这个领域中,OpenCV和深度学习的结合,更是推动了计算机视觉技术的发展。什么是OpenCV?OpenCV(OpenSourceComputerVisio
- AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化
QuantumWalker
人工智能自动驾驶机器学习
```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中,人工智能(AI)的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中,AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中,深度强化学习作为AI的一个重要分支,在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
- 特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析上-21期
启芯硬件笔记
经验分享PCBEMI硬件工程面试职场和发展
本专栏预计更新90期左右。当前第21期-特斯拉硬件.特斯拉作为全球领先的电动汽车、能源存储和人工智能公司,其硬件工程师岗位的招聘通常包括笔试和多轮技术面试,考察领域涵盖数字电路设计、模拟电路、嵌入式系统、电动车技术和自动驾驶等。由于特斯拉的创新性和技术领先地位,其面试问题可能更加注重实际应用和问题解决能力。笔试通常旨在考察候选人的基础理论知识、问题分析能力、电路设计与调试经验、以及对相关工具和方法
- 特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析下
启芯硬件笔记
经验分享硬件工程嵌入式硬件技术提升面试职场和发展
特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析下本专栏预计更新90期左右。当前第22期-特斯拉硬件.由于特斯拉的招聘信息保密,本文根据公开的特斯拉硬件工程师面试经验、招聘需求以及行业通用技术领域,并提供详细的题目解析思路和方法,以期为准备特斯拉硬件工程师职位的候选人提供有价值的参考、总结、和经验分享,结合特斯拉的电动汽车和自动驾驶技术特点,给出可能涉及的题目,并提供详细解析。随着技术的飞速发展和特斯拉业务的不
- C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正
朝风工作室
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一、为什么需要鱼眼镜头矫正?鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野,广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变:直线边缘会向内弯曲(如图像边缘的门框变成弧线),物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标:将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像,便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比(此处可插入图片)矫正前图像(鱼眼畸变
- Spring IoC&DI
無限進步island
springjava后端
一、Spring家族Spring=超级工厂(管理对象生命周期)SpringMVC=快递小哥(处理HTTP请求/响应)SpringBoot=智能工具箱(一键集成全家桶)类比:Spring是汽车发动机(动力核心)SpringMVC是方向盘+油门(控制方向)SpringBoot是自动驾驶系统(简化操作)二、IoC:颠覆传统的控制艺术传统开发(自己造车):Carcar=newCar();//亲手造发动机c
- cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测,附代码链接
时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务,对自动驾驶和机器人等应用至关重要,下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学、美国纽约州立大学布法罗分校合作完
- 一[3.0]、 yolov8 工作原理
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8?yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能?YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务,可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架,引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型(如FasterR-CNN、SSD和Reti
- 直击 OpenShift 与 Kubernetes (K8s) 的核心差异
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简单来说,可以把Kubernetes想象成汽车的发动机,它非常强大、标准、可插拔。而OpenShift则是一辆完整的、可以直接上路的豪华汽车,它不仅包含了K8s这个发动机,还配备了车身、仪表盘、导航、安全系统、自动驾驶辅助等所有必需的部件,并且全部由一个厂商(红帽)进行了深度整合和测试。OpenShift多出来的功能,主要是为了提升开发者生产力、增强企业级安全、简化运维管理这三个目标。这些功能是通
- 图像处理技术研究与实现——python+opencv
AnronSakura
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背景介绍21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。处理图像,可以帮助我们更好地获取信息,也可以使我们更客观、准确地认识世界。图像处理作为计算机视觉领域的重要分支,在各个行业中扮演着越来越重要的角色。从医疗诊断、自动驾驶、安防监控到人工智能领域的图像识别,图像处理无处不在。OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库,它包含了丰富
- 感知框2D反投是咋回事?
SLAM必须dunk
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一、感知框:“2D框反投”是咋回事?(以自动驾驶识别车辆为例)1.核心逻辑:从图像特征“反推”目标框简单说,先用算法在2D图像里识别特征(比如车辆的轮廓、颜色、纹理),再把这些特征对应的区域,用“反投影”思路框成2D矩形。目的是在单张摄像头画面里,标记出“疑似目标”的位置。2.类比理解(找停车场里的红色轿车)假设你开发一个“自动驾驶视觉感知模块”,要识别停车场里的红色轿车第一步(特征提取):算法学
- 当AI拥有空间直觉:SpatialLM如何让机器“看懂”三维世界?
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开源地址:https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM-Llama-1B你是否想象过,只需用手机拍一段视频,AI就能像人类一样理解房间的布局、家具的位置,甚至预测柜门打开的方向?这正是群核科技开源的SpatialLM所实现的能力——它让机器第一次拥有了“空间直觉”,能够从普通视频中解析物理世界的三维逻辑,成为机器人、自动驾驶等领域的“空间翻译
- 基于OpenCv(开源计算机视觉库)的图像旋转匹配
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OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,具有跨平台特性,广泛应用于工业检测、医疗影像分析、自动驾驶、无人机、机器人视觉等多个领域。本项目解决了图像模板匹配时的旋转问题。传统的模板匹配方法往往假设目标模板在搜索图像中的位置和方向与原图完全一致,但在实际应用中,目标可能因视角变化而发生旋转。因此,旋转匹配成为一种必要的技术。
- 极越即将迎来“萝卜快跑”时刻
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文|螳螂观察作者|刘歌美编|赵倩“9公里的路程只要8块钱,不到出租车、网约车价格的一半”。这是正在火出圈的无人驾驶汽车“萝卜快跑”,它之所以这么低价,是不需要人类司机,可以24小时不间断地跑。大家都知道“萝卜快跑”背后的“大脑”是百度。是百度Apollo自动驾驶10年来的研发,推出了无人驾驶出租车,但少有人知道“萝卜快跑”还有一个“亲兄弟”叫“极越汽车”,是吉利和百度联合打造的汽车品牌。所以,萝卜
- 20亿!禾赛获百度萝卜快跑独家定点,ADAS激光雷达“破圈”L4应用
高工智能汽车
百度
继在前装量产领域“破圈”之后,禾赛率先将ADAS半固态激光雷达大规模应用部署在Robotaxi上面。近日,在武汉大街小巷穿梭着的数百辆百度萝卜快跑无人驾驶出租车,让自动驾驶再度火出圈。据了解,此次在武汉投入运营的无人驾驶车辆采用了百度Apollo第五代自动驾驶系统解决方案,搭载了禾赛Pandar系列高性能激光雷达作为感知主雷达。而今年,更安全、体验更舒适的第六代百度Apollo无人车也将陆续投放市
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于深度学习的汽车目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于深度学习的汽车目标检测
随着人工智能技术的飞速发展,计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中,汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术,受到了广泛关注。本文将以Python为工具,探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术,通过构建深层神经网络
- 0_序章导论
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吴恩达《AIfor人工智能
课程整体框架时长:4周终极目标:学完后比大公司CEO更懂AI,能领导团队解决实际问题每周核心内容分解第一周:重新认识AI的本质弱AI(ANI)vs.强AI(AGI)ANI(弱人工智能):特点:只精通单一任务(如语音助手、自动驾驶)现状:已创造巨大价值,未来将在零售、制造、交通等非软件行业爆发AGI(强人工智能):目标:达到或超越人类全能智能真相:数十年内难以突破,无需担忧"机器人灭绝人类"破除AI
- 空间智能领域,AI人工智能如何大显身手
AI大模型应用之禅
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空间智能领域,AI人工智能如何大显身手关键词:空间智能、人工智能、计算机视觉、地理信息系统、自动驾驶、增强现实、智能城市摘要:本文深入探讨了人工智能在空间智能领域的应用与前景。空间智能作为理解、处理和利用空间信息的能力,正在被AI技术深刻变革。我们将从核心技术原理出发,分析计算机视觉、深度学习、强化学习等技术如何赋能空间智能,探讨其在自动驾驶、智能城市、AR/VR等领域的实际应用,并提供详细的算法
- 基于深度学习的智能图像语义分割系统:技术与实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习人工智能python分类音视频机器学习sklearn
前言图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目标是将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中。这一技术在自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)及其变体,为图像语义分割带来了显著的改进。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像语义分割系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像语义分割的基本概念1.1什么是图像语义分割?图
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
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cnn人工智能神经网络
在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
- 5、 探讨计算、通信与控制领域的最新进展
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探索计算通信与控制的前沿进展计算技术通信技术控制技术
探讨计算、通信与控制领域的最新进展1引言在当今快速发展的科技领域,计算、通信和控制技术的融合已经成为了推动社会进步的重要力量。从智能家居到自动驾驶汽车,从工业自动化到智慧城市,这些技术不仅改变了我们的生活方式,也在不断塑造着未来的社会形态。本文将深入探讨计算、通信和控制领域的最新进展,重点介绍Cohen-Sutherland线段裁剪算法的改进、视图选择优化算法以及智能代理架构在医疗诊断系统中的应用
- Python与自动驾驶导航:让车辆“慧眼识路”的幕后功臣
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Python与自动驾驶导航:让车辆“慧眼识路”的幕后功臣一、聊聊自动驾驶导航,为什么Python能站C位?自动驾驶,这个曾经只存在科幻电影里的场景,已经成为现实——而且越来越“智能”。但别被“自动驾驶”三个字吓着了,核心实际上就是“导航”:让车辆知道自己在哪儿、要去哪里,怎么安全、经济、快速地走到目的地。在这一系列技术里,Python扮演的角色比你想象的还要重要:算法研发与验证:Python以其丰
- 还原自动驾驶的“前世今生”:用 Python 实现数据记录与回放系统
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Python!实战!自动驾驶pythonunix
还原自动驾驶的“前世今生”:用Python实现数据记录与回放系统你有没有想过这样一个场景:一辆自动驾驶测试车,在街头拐了个弯,却突然急刹。测试员一脸懵,研发团队问:“数据记录了吗?”他摊摊手:“系统当时没挂上录制……”对不起,重测吧。这不是段子,而是我在一家自动驾驶初创公司实习时真实经历过的事。那一刻我意识到:在自动驾驶开发中,数据的每一帧,都是“证据”。它记录的不只是传感器输出、AI判断、车控动
- 百度央视春晚秀自动驾驶技术,无人车队驶上港珠澳大桥
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▼点击上方蓝字关注网易智能聚焦AI,读懂下一个大时代!图:无人车队驶上港珠澳大桥。继“上五环”走红之后,百度无人车又登上春晚舞台。2月15日,除夕夜,百余辆百度无人车亮相2018年央视春节联欢晚会,在即将通车的港珠澳大桥上开跑,成为首批驶上港珠澳大桥的车队。在央视春晚广州珠海分会场上,百度Apollo开放平台率领百余辆车队跑上港珠澳大桥,并在无人驾驶模式下完成“8”字交叉跑的高难度动作。与此同时,
- 中科亿海微SoM模组——AI图像推理解决方案
随着AI技术的快速发展,AI图像推理作为一种高效、智能的图像处理技术,已成为推动各行业数字化转型和智能化升级的关键。它凭借强大的图像处理和推理能力,能够自动识别、分离和处理图像内容,为各行各业提供精准、高效的图像分析支持。极大提高了医疗影像、自动驾驶、智能安防、农业智能、无人机、人形机器人、物流管理等领域图像处理的效率和质量。本文介绍的中科亿海微基于FPGA+SoC架构的通用AI图像推理模组,主要
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
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深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,