- 计算机视觉:人工智能的“眼睛”
人工智能教程
人工智能计算机视觉机器学习算法pytorchpython数据结构
前言在人工智能的众多领域中,计算机视觉(ComputerVision)无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力,使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断,从安防监控到虚拟现实,计算机视觉的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势,帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
- 深度学习在环境感知中的应用:案例与代码实现
让机器学会“看”世界:深度学习如何赋能环境感知?关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人,到智能机器人避开障碍物,再到城市监控系统检测异常,所有智能系统都需要先“理解”环境,才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取,难以应对复杂场景;而深度学习通过数据驱动的方式,让机器从大量数据中自动
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
YOLO实战营
YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- OpenCV引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
芯作者
DD:计算机科学领域opencv计算机视觉
在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天,实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)**作为全球最活跃的开源计算机视觉库,正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计,成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
- 机器人工程专业本科阶段的学习分析(腾讯元宝)
机器人工程专业作为新兴的多学科交叉领域,本科阶段的学习既有显著优势,也存在一定挑战。以下是具体的利弊分析,供学生参考:一、优势(利)1.就业前景广阔,薪资竞争力强行业需求旺盛:智能制造、医疗机器人、自动驾驶等领域人才缺口大(中国机器人产业联盟预测未来5年人才缺口超500万)。薪资水平较高:应届生起薪普遍高于传统工科(如机械、电子),一线城市平均月薪可达1.2万~2万元(2024年数据)。职业选择多
- Hadoop与图像识别与处理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
- 智能体学习记录 一
罗同学213
学习
智能体是什么智能体(IntelligentAgent)是一种能够感知周围环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的智能化系统或程序。它可以是软件(如聊天机器人)、硬件(如机器人),或两者结合的实体,核心特征包括:自主性:无需人工实时干预,独立运行(如自动驾驶车辆避障)。反应性:实时感知环境变化并快速响应(如智能家居调节温度)。目标导向:基于预设目标优化行动(如推荐系统最大化用户点击率)。学习能力:通
- opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图:实时构建计算图支持Python原生控制流(如循环/条件),调试便捷。学术主导:2025年工业部署份额24%,适合快速原型开发(如无人机自动驾驶、情绪识别)。TensorFlow静态计算图优化:预编译图结构提升部署效率支持动态图(Eager模式)兼顾灵活性。工业部署首选:市场份额38%,擅长边缘计算(YOLO部署)和大规模项目(工业自动化)-59)。O
- 大盘依旧低迷,二胎和自动驾驶活跃
虚拟大师
本周来看,大盘依然不温不火,呈现箱形震荡。很多人都在打赌,沪指在上周调整之后有望突破新高,其实不然,目前的沪指基本上很难回复到以前的高位,甚至不会有向上突破的趋势,而且目前大盘的题材不鲜明,权重股没有扛起反攻的大旗。近期来看,二胎在本周表现强势,掀起几度涨停狂潮,金发拉比10天9板,成为目前的市场总龙头(目前已经停牌核查)。与之跟随的是贝因美,高乐股份,安奈儿等。目前我国的生育大家都心知肚明,所以
- AI新纪元:2025年深度学习技术突破与行业应用全景
像素笔记
杂谈人工智能深度学习ai自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年,人工智能技术迎来爆发式增长,大模型、生成式AI和多模态技术持续突破,人形机器人量产元年正式开启,自动驾驶商业化进程加速,工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界,更在多个行业创造了实际价值,推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势,为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破:大模型、生成式AI与多
- 雨天障碍物漏检?陌讯多模态算法实测 98% 准确率
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算法目标跟踪人工智能计算机视觉
开篇痛点:自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层,路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境:雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%,逆光环境下小目标(如碎石、井盖)检出率不足60%,而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS,难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示,传统YOLOv8在城郊混合路况中,因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%,这些问题成为
- CAN总线模组选购指南:2025年全球CAN产品品牌与CAN-bus方案盘点
随着工业物联网(IIoT)、智能制造和自动驾驶技术的快速发展,CAN(ControllerAreaNetwork)总线已经成为工业控制、汽车电子和智能设备领域的重要通信协议之一。CAN总线模块作为实现设备间实时通信与高可靠性数据传输的核心组件,其选购对于系统稳定性和性能至关重要。本文基于权威市场数据平台的分析,盘点了2025年全球主流CAN总线模块品牌及其解决方案,帮助工程师和系统集成商选择最佳产
- BEV+Transformer
Monkey PilotX
自动驾驶transformer深度学习人工智能
在自动驾驶系统中,BEV(Bird’sEyeView)+Transformer主要应用于感知与环境建图(Perception&SceneUnderstanding)环节,尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知(Perception)多摄像头图像融合成BEV视角,进行目标检测、语义分割预测(Predict
- 自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用
一碗白开水一
DPL自动驾驶3d人工智能
一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达(LiDAR)生成的高精度3D点云数据实现环境感知,其处理流程需解决以下核心问题:数据规模与实时性:现代LiDAR每秒生成数百万点,需在毫秒级完成处理以支持决策。动态环境适应性:需区分静态障碍物(如道路、建筑)与动态目标(如车辆、行人)。多传感器融合:与摄像头、雷达数据时空对齐,构建统一环境模型。典型处理流程分为四个阶段:原始点云
- 知识表示与推理:AI智能的核心技术
AIGC应用创新大全
人工智能easyui前端ai
知识表示与推理:AI智能的核心技术1.引入与连接:AI如何"思考"世界?想象一下,当你询问智能助手:"我明天需要带伞吗?"它如何得出答案?它需要理解"带伞"与"天气"的关系,需要获取天气预报信息,需要推断明天的天气状况,最终综合这些"知识"给出建议。这一看似简单的过程,背后正是AI的核心能力:知识表示(如何"记住"信息)和推理(如何"思考"问题)。从Siri到AlphaGo,从推荐系统到自动驾驶,
- 迁移学习让深度学习更容易
城市中迷途小书童
摘要:一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响!深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点,使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏,检测癌症,和人类交谈,自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在ClouderaFastForward实验室,我们
- 51c自动驾驶~合集10
#端到端任务说起端到端,每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点!特斯拉率先吹响了方案更新的号角,无论是完全端到端,还是专注于planner的模型,各家公司基本都投入较大人力去研发,小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案,效果着实不错,非常有研究价值。为什么需要端到端?首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案,主要核心部分包括:感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对
- 51c自动驾驶~合集9
吃着火锅唱支歌
自动驾驶人工智能机器学习
#端到端1说起端到端,每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点!特斯拉率先吹响了方案更新的号角,无论是完全端到端,还是专注于planner的模型,各家公司基本都投入较大人力去研发,小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案,效果着实不错,非常有研究价值。为什么需要端到端?首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案,主要核心部分包括:感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对独
- ONNX模型使用指南:从零开始掌握跨领域模型部署
ONNX模型使用指南:从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式,已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时,可以通过系统化的分析和部署流程,使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果,同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例,帮助
- 深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例
你喜欢喝可乐吗?
deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型,不仅延续了YOLO系列的高效实时性能,还在检测精度和泛化能力上取得显著突破,使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程,并结合YOLOv11的具体实现,提
- 微算法科技研究量子视觉计算,利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而,随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升,传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ:MLGO)研究量子视觉计算,探索量子计算与经典卷
- 目标检测(object detection)
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术,在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景,帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测(ObjectDetection)是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题:分类(Classification):确定图像中每个目标的类
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路
AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域:AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术,已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析,辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如,GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中,误检率比人类专家低9.4%;中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析,为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
- 铸造软件交付的“自动驾驶”系统——AI大模型如何引爆DevOps革命
LucianaiB
评测人工智能自动驾驶devops
铸造软件交付的“自动驾驶”系统——AI大模型如何引爆DevOps革命嗨,我是LucianaiB!总有人间一两风,填我十万八千梦。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。摘要(Abstract)本文深入探讨了人工智能大模型(AILargeModels)如何驱动DevOps从“自动化”(Automation)向“自主化”(Autonomous)的革命性跃迁。文章指出,AI大模型正成为现代软件工厂的“中枢神经系
- 小型化与低功耗工业数据采集卡的在哪些行业有强劲需求?
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数据采集卡
小型化与低功耗工业数据采集卡在汽车、医疗、能源等多个行业有着强劲需求,以下是具体介绍:汽车行业:在汽车电子系统中,如电池管理系统、电机控制和自动驾驶系统等,需要采集大量传感器数据。小型化低功耗的数据采集卡可轻松嵌入汽车内部紧凑空间,且能在车辆长时间运行中保持低能耗,例如用于实时监控车载网络信号,优化ECU性能,同时满足汽车对零部件小型化、轻量化以及节能的要求。医疗行业:医疗设备如呼吸机、心脏监测仪
- 最全 自动驾驶数据集 (11/4号已更新)
数据猎手小k
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶是一个快速发展的行业,它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。技术方面,自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,以及强大的计算平台来处理大量数据,自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源,它提供了丰富的场景和条件,使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境。一、研究背景自动驾驶技术的发展需要大量的数据来训练和优化算法,
- BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解
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3D视觉入门人工智能pythonpytorch3d计算机视觉
在自动驾驶感知系统中,将多视角图像转换为鸟瞰图(BEV)是一个关键步骤。Lift-Splat-Shot(LSS)是一种高效的视角转换方法,能够将透视视图特征转换为BEV空间,从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。一、LSS概述LSS(Lift-Splat-Shot)是由PhilippHenzler等人于2021年提出的一种用于自动驾驶感知系统的视角转换
- 自动驾驶环境感知:天气数据采集与融合技术实战
遥感研究森1024
实时天气气象智能驾驶
天气与我们日常各类生活场景密不可分,在驾驶场景里当车主发动汽车准备驶向目的地时,窗外的阴晴或许只是直观感受,而真正影响驾驶安全与行程效率的,可能是几公里外的突发暴雨、桥面的结冰预警,或是前方路段的强侧风等级。在智能出行成为趋势的今天,手机App与车机系统的无缝联动,正让天气数据从“泛泛的播报”升级为“贴身的指引”。要实现这一体验跃升,关键在于筛选出那些与驾驶场景深度绑定的天气信息——它们不仅需要精
- 【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计
IRevers
个人学习笔记自动驾驶算法人工智能深度学习python机器学习
LSS-Lift.Splat,Shoot论文题目:Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码:https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括:先做深度估计和特征融合,然后投影到BEV视图中,在BEV视图中做特征融合,在融合后的特
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f