- 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
c++开发语言
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
欧先生^_^
openshiftkubernetes容器
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
图像处理pythonopencv
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
自动驾驶人工智能深度学习机器学习自动驾驶机器人
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?
遇见小码
AI棱镜实验室人工智能开源
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
我在北京coding
计算机视觉opencv人工智能
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
螳螂观察
极越01
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
39036953
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
人工智能ai
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
LNL13
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
Aurora曙光
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
Echo_Wish
Python!实战!python自动驾驶开发语言
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
Echo_Wish
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
网易智能
▼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
清风AI
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
- 自动驾驶公司何时「止血」 ?又一头部玩家赴港IPO
高工智能汽车
自动驾驶人工智能机器学习
“缺钱”的自动驾驶公司们又开始扎堆IPO募资了。继希迪智驾之后,日前驭势科技也向港交所提交了上市申请。据资料介绍,成立于2016年的驭势科技专注全场景的L4级自动驾驶技术,可涵盖机场、厂区、港口、矿区等封闭场景,以及物流、巴士及其他领域等开放场景。2022年至2024年,驭势科技的营收分别为0.66亿元、1.61亿元和2.66亿元,复合年增长率为101.3%;该公司还未实现盈利,三年间分别亏损了2
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
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
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>