- 自动驾驶之心规划控制理论&实战课程
vsdvsvfhf
自动驾驶人工智能机器学习
单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑)规划控制理论&实战课程国内首个BEV感知全栈系列学习教程首个基于Transformer的分割检测视觉大模型视频课程CUDA与TensorRT部署实战课程(视频答疑)Occupancy从入门到精
- BEV (3)---DETR3d
aolaf
BEV3d深度学习机器学习
1算法简介1.1算法思想不同于LSS、BEVDepth的bottom-up式,先进行深度估计,设计2D转3D的模块。DETR3D是一种3D转2D的top-down思路。先预设一系列预测框的查询向量objectquerys,利用它们生成3Dreferencepoint,将这些3Dreferencepoint利用相机参数转换矩阵,投影回2D图像坐标,并根据他们在图像的位置去找到对应的图像特征,用图像特
- 【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读3d目标检测目标跟踪
【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet:鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测0.论文摘要自动驾驶感知周围环境进行决策,这是视觉感知中最复杂的场景之一。范式创新在解决2D目标检测任务中的成功激励我们寻求一种优雅、可行和可扩展的范式,从根本上推动该领域的性能边界。为此
- MIT-BEVFusion系列一:初见
端木的AI探索屋
bevfusion自动驾驶算法python
零、简单了解下BEVFusionBEV与Fusion与MIT-BEVFusionBEV:Bird’s-EyeView鸟瞰图Fusion:多传感器不同模态输入,进行融合BEVFusion:使用了多个传感器特征,并统一的融合在BEV中表示的一类方法。没有特殊剧情的情况下,本文出现BEVFusion时,特指MIT的BEVFusion。MIT-BEVFusion:特指MIT提供的BEVFusion融合方案
- FB-BEV:BEV Representation from Forward-Backward View Transformations
m_buddy
BEVPerception计算机视觉
参考代码:FB-BEV动机与出发点基于几何关系的BEV投影过程,依据BEV特征获取方式进行划分:图像角度使用类似LSS方案“push”过程或者BEV特征角度使用类似FastBEV方案的“pull”过程。前者产生的BEV特征是稀疏的矩阵,后者产生的BEV特征在深度上是不可知的,也就是无法感知实际物体中的深度。对此,文章结合两种BEV投影的方法构建了一个BEV转换策略,既是首先使用“push”的方法构
- PointBeV:A Sparse Approach to BeV Predictions
m_buddy
BEVPerception计算机视觉
参考代码:PointBeV动机与出发点常见显式构建BEV特征的算法会稠密设置BEV网格,这样就会引入背景像素上的无效计算,对应内存与计算资源使用也会变大。这篇文章通过前景点筛选、由粗到精细化、窗口时序融合方式构建一种稀疏化表达的BEV特征表达。文章给出的方法自然在对应数据集下效果很好,但是在实际工程化中却需要解决如下的问题:1)前景和背景点区分在真实场景下是很难的,单纯依据阈值设置很难权衡准召2)
- 【CV论文精读】EarlyBird: Early-Fusion for Multi-View Tracking in the Bird’s Eye View
量子-Alex
CV论文阅读计算机视觉目标跟踪目标检测深度学习
【CV论文精读】EarlyBird:Early-FusionforMulti-ViewTrackingintheBird’sEyeView0.论文摘要多视图聚合有望克服多目标检测和跟踪中的遮挡和漏检挑战。多视图检测和3D对象检测中的最新方法通过将所有视图投影到地平面并在鸟瞰视图(BEV)中执行检测,实现了巨大的性能飞跃。在本文中,我们研究了BEV中的跟踪是否也能带来多目标多摄像机(MTMC)跟踪的
- 51-24 BEVFormer、BEVFormer v2,Occupancy占用网络灵感源泉 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型自动驾驶transformer智慧城市gpt-3计算机视觉人工智能
今天要读论文的是BEVFormer,有人说这是新一代自动驾驶感知融合的基石,有人说是后续OccupancyNetwork占用网络工作的灵感源泉。我们从题目《通过时空transformer从多摄像头图像中学习BEV表示》来看,这应该是BEV开山之作LSS论文的姊妹篇。本文以BEVFormer为主,同时介绍改进版BEVFormerv2。论文和代码地址论文题目:LearningBird's-Eye-Vi
- 51-21 LSS (Lift,Splat,Shoot) ,实现 BEV 感知的开山之作 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型人工智能transformer自动驾驶智慧城市目标跟踪gpt-3计算机视觉
这以后阅读的论文逐渐靠近自动驾驶实用领域,本文要讲的是Bird's-Eye-View,BEV开山之作,来自Nvidia的LSS论文。LSS核心动机:2D-->3D,构建BEV空间。LSS核心结构首先是利用Lift模块进行深度分布学习,将二维图像特征生成3D特征,其次利用Splat模块做特征映射,把3D特征拍扁得到BEV特征图,最后利用Shoot模块在BEV特征图上进行相关任务操作。论文和代码地址论
- GEDepth:Ground Embedding for Monocular Depth Estimation
m_buddy
#DepthEstimation计算机视觉
参考代码:gedepth出发点与动机相机的外参告诉了相机在世界坐标系下的位置信息,那么可以用这个外参构建一个地面基础深度作为先验,后续只需要在这个地面基础深度先验基础上添加offset就可以得到结果深度,这样可以极大简化深度估计网络学习的难度,自然深度估计的性能就上去了。先不说这个深度估计的实际效果如何,但是这个将复杂的问题简单化的思路是可以借鉴的。但是这个鲁棒性如何就需要打问号了,BEV感知中外
- 榜单!高阶智驾冲刺10%搭载率,哪些玩家占据自研感知「高地」
高工智能汽车
人工智能
得「感知」者,是智能化尤其是智能驾驶技术变革快速演进期的受益者。尤其是对于车企来说,规控自研易,感知自研难。尤其是过去几年时间,基于机器学习和深度学习,Transformer+BEV技术进一步提高对异常行为的预测准确性,为实现最终的端到端自动驾驶落地,奠定了坚实的基础。众所周知,传统的智能驾驶技术主要依靠的是分析表达式和二进制编码交通规则算法来感知环境、规划轨迹和控制车辆,但这些方法在处理动态目标
- 智驾感知迈入新时代,谁在引领摄像头的技术升级?
高工智能汽车
自动驾驶
当前,各大主机厂都在推动NOA(从高速到城区)的规模化量产,BEV融合感知成功上位,由此推动了车载摄像头的加速放量。高工智能汽车研究院监测数据显示,2023年1-6月中国市场(不含进出口)乘用车前装标配前向ADAS摄像头589.23万颗,同比增长29.29%;侧视ADAS摄像头225.64万颗,同比增长107.13%。伴随而来的还有,车载摄像头的功能也开始发生了“质”的转变,不再只是作为单一图像输
- 四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVFormer实战
爱听歌的周童鞋
BEV感知自动驾驶BEVFormer实战
目录前言1.BEVFormer实战前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第四章——基于环视Camera的BEV感知算法,一起去学习下BEVFormer的相关代码课程大纲可以看下面的思维导图1.BEVFormer实战占个坑先,这几天光顾着玩了Tobecontinue…
- 四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDistill
爱听歌的周童鞋
BEV感知自动驾驶BEVDistill
目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第四章——基于环视Camera的BEV感知算法,一起去学习下BEVDistill感知算法课程大纲可以看下面的思维导图0.简述本次课程是我们BEV算法讲解部分最后一个论文框架,我们这篇文
- Nuscenes 超强先验
_cv_
nuscenes
别人论文实现的distributionofobjectlocalization统计结果自己统计的所有标注目标在bev下的投影结果。plt的保存格式导致图像的反转。打榜的人有福了,哈哈哈
- 51-16 FusionAD 用于自动驾驶预测与规划任务的多模态融合论文精读
深圳季连AIgraphX
自动驾驶智慧城市transformergpt-3迁移学习人工智能
今天要分享的是基于BEV的多模态、多任务、端到端自动驾驶模型FusionAD,其专注于自动驾驶预测和规划任务。这项工作首次发表于2023年8月2日,性能超越了2023CVPR最佳论文UniAD模型。论文题目是FusionAD:Multi-modalityFusionforPredictionandPlanningTasksofAutonomousDriving,主要作者来自Udeer.ai、西湖大
- FB-BEV:从前后视图变化看BEV表示法
深蓝学院
数码相机
论文标题:FB-BEV:BEVRepresentationfromForward-BackwardViewTransformations论文作者:ZhiqiLi,ZhidingYu,WenhaiWang,AnimaAnandkumar,TongLu,JoseM.Alvarez导读:本文弥补前向投影和后向投影的不足,提出了前后视图转换模块。多视图图像和BEV表示之间的关键,即为视图转换模块。该模块使
- 自动驾驶的未来:BEV与Occupancy网络全景解析与实战揭秘!
3DCV
自动驾驶人工智能计算机视觉深度学习算法
自动驾驶领域中,什么是BEV?什么是Occupancy?作者:小柠檬|来源:公众号「3DCV」BEV是Bird’sEyeView的缩写,意为鸟瞰视图。在自动驾驶领域,BEV是指从车辆上方俯瞰的场景视图。BEV图像可以提供车辆周围环境的完整视图,包括车辆前方、后方、两侧和顶部。BEV图像可以通过多种方式生成,包括:使用激光雷达:激光雷达可以直接测量物体在三维空间中的位置,然后将这些数据转换为BEV图
- 面向自动驾驶领域的BEV与Occupancy网络的全景解析与实战
3DCV
自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉深度学习
2022CVPR上,特斯拉宣布将在其自动驾驶车辆中发布一种全新的算法,这个算法被命名为OccupancyNetworks,之前以object为中心的技术在目标的形状或外观不明确的开放世界交通场景中可能会失败。任务的提出是认为此前的3D目标检测所检测出的3D目标框,不足以描述一般物体(数据集中没有的物体),在此任务中,则把物体切分成体素进行表达,要求网络可以在3D体素空间中,预测每个体素的类别,可以
- 用BEVformer来卷自动驾驶-3
周博洋K
自动驾驶深度学习机器学习
书接前文前文链接:用BEVformer来卷自动驾驶-2(qq.com)上文书基本把BEV的概念捋清楚了,也对标准BEV可能存在的计算和显存的压力做了一番分析这篇就是介绍BEVformer是个啥先给个定义,BEVformer就是个基本框架:1-通过多个摄像头来进行特征融合,纯视觉方案2-通过特征对齐,将attention应用于时间与空间维度3-Attention也是极简attention,抛弃多余的
- BEV+Transformer感知架构共识下,传感器「火药味」再升级
高工智能汽车
transformer架构深度学习
高阶智能驾驶战火愈演愈烈,正带动感知方案卷入新一轮军备竞赛。根据高工智能汽车研究院最新发布数据显示,2023年1-9月,中国市场(不含进出口)乘用车前装标配(软硬件)NOA交付新车37.73万辆,同比上年同期增长151.20%。未来几年内,NOA(从高速到城区)的普及化将是高阶智能驾驶市场的主旋律。叠加技术、市场和政策等多方因素,智能驾驶质变加速。大模型算法的应用,不断突破自动驾驶ODD的上限,从
- BEVFormer | ECCV2022
HHHHGitttt
目标跟踪3d计算机视觉深度学习
转载自:万字长文理解纯视觉感知算法——BEVFormer-知乎BEVFormer的PipelineBackbone+Neck(ResNet-101-DCN+FPN)提取环视图像的多尺度特征;论文提出的Encoder模块(包括TemporalSelf-Attention模块和SpatialCross-Attention模块)完成环视图像特征向BEV特征的建模;类似DeformableDETR的Dec
- 多传感器融合学习笔记
AI视觉网奇
3D视觉学习笔记
目录BevFusionBEVFormer(ECCV2022)eagerMOT利用2D+3D数据多目标跟踪Download3Dand2Ddetections,whichonestodownloaddependsonwhatyouwanttorun:BevFusion最小的模型530多mBevFusion是一种多传感器融合技术,它可以将来自不同传感器(如LiDAR和相机)的数据融合到一个统一的BEV表
- 2019.12.27新能源汽车-小鹏汽车参访
Roy罗恩
今天参访了一家新能源汽车,在智能工厂感受全流程机器人生产。其中还试驾了新车,特斯拉和小鹏汽车的对比。图片发自App引导员教我们怎么驾驶。总部位于广州,工厂在肇庆。小鹏汽车更注重性价比,更侧重于家用,并且很有可能往网约车方向发展,而蔚来汽车更注重商务,消费群体瞄准中高端群体。图片发自App查了一下,新能源汽车包括四大类型混合动力电动汽车(HEV)、纯电动汽车(BEV,包括太阳能汽车)、燃料电池电动汽
- 小米汽车的占用网络是什么
董董灿是个攻城狮
汽车
大家好啊,我是董董灿。昨天小米汽车开了发布会,一下子喜提十几个热搜。就在人们纷纷猜测,小米汽车的定价会不会延续小米极致性价比风格时。雷总的一句"电池成本都不下于十几万",瞬间把人们对于小米汽车定价的幻想拉高到了30-40万的数量级。如此看来,小米SU7汽车,妥妥的中高端车型。这篇文章,我们不去揣测小米汽车的价格,而是想简单聊一下,在发布会中雷总提到的"transformer+BEV+占用网络"的智
- 高精度定位赛道爆发前夜 谁在强势崛起?|高工微报告
高工智能汽车
汽车
伴随着以NOA为代表的高阶智驾功能加速渗透,高精度定位赛道正进入快速增长通道。整体技术链路上,高精度定位为高阶智驾的刚需:在“重地图、轻感知”阶段,其结合高精地图发挥作用;在“轻地图、重感知”阶段,其在匹配使用adas地图、提升BEV算法效果(从而具备车端SLAM建图能力、感知样本真值标注能力)提供底层支撑。市场正在快速扩张。高工智能汽车研究院监测数据显示,2023年1-9月,国内新车高精度定位系
- 三. LiDAR和Camera融合的BEV感知算法-BEVFusion
爱听歌的周童鞋
BEV感知自动驾驶BEVFusion
目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构2.1相机支路2.2点云支路2.3Fusion3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第三章——LiDAR和Camera融合的BEV感知算法,一起去学习下BEVFusion感知算法课程大纲可看下面的思维导图0.简述本次课程来
- Segment Anything--SAM自动标注(一)
_cv_
深度学习python
文章目录开场白基本组件搞事情从来不是一帆风顺复旦方案分支回归主线开场白老样子先说一下为什么我会看到这篇文章。答案是“自动标注”。这个事情是这样,自动驾驶不光需要做目标检测任务也需要语义分割的信息给到后处理。当然现在做自动驾驶都在往BEV方案上靠了,但是传统的后融合方案还是有在做的。所以我们需要对一些目标检测和语义分割模型进行训练,就我知道的几家公司还是用yolo5或者其他版本,主要还是yolo,t
- 万字长文谈自动驾驶bev感知(一)
_cv_
自动驾驶人工智能机器学习
文章目录prologuepaperlistcamerabev:1.Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D2.M2BEV:Multi-CameraJoint3DDetectionandSegmentationwithUnifiedBird's-EyeViewRepresent
- 【三维目标检测】【自动驾驶】IA-BEV:基于结构先验和自增强学习的实例感知三维目标检测(AAAI 2024)
杀生丸学AI
目标检测自动驾驶学习
系列文章目录论文:Instance-awareMulti-Camera3DObjectDetectionwithStructuralPriorsMiningandSelf-BoostingLearning地址:https://arxiv.org/pdf/2312.08004.pdf来源:复旦大学英特尔ShanghaiKeyLab/美团文章目录系列文章目录摘要一、前言二、提出解决方案三、主要方法3.
- 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