carsim与matlab仿真

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 Agentic AI 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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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 2501_92474711 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？ deep learning deploy 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？番茄老夫子数据采集卡
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 shuaishuaideyuzi 3D视觉入门人工智能 python pytorch 3d 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
BEV感知算法：自动驾驶的“上帝视角“革命 fmvrj34202 算法
在自动驾驶技术快速发展的今天，BEV（Bird'sEyeView，鸟瞰图）感知算法正成为行业关注的焦点。这项突破性技术通过将多传感器数据统一映射到鸟瞰视角，为自动驾驶系统构建了前所未有的全局环境认知能力，堪称自动驾驶领域的"上帝视角"革命。BEV的核心技术原理BEV感知算法的核心在于将来自摄像头、激光雷达等不同传感器的异构数据，通过深度学习网络统一转换到俯视坐标系。这一过程主要依靠三大关键技术：多
AIGC与自动驾驶：文心一言的车载交互设计 AI天才研究院 ChatGPT 实战计算 Agentic AI 实战 AIGC 自动驾驶文心一言 ai
AIGC与自动驾驶：文心一言的车载交互设计关键词：AIGC、自动驾驶、车载交互、文心一言、自然语言处理、多模态交互、用户体验摘要：本文深入探讨人工智能生成内容（AIGC）技术在自动驾驶领域的创新应用，特别是百度文心一言如何重构车载交互体验。通过解析文心一言的核心技术架构、多模态融合算法、场景化交互模型，结合具体代码实现和数学模型，揭示其在语音交互、情境理解、个性化服务等场景中的技术优势。同时通过项
【论文笔记】GaussianFusion: Gaussian-Based Multi-Sensor Fusion for End-to-End Autonomous Driving
原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.00034v1简介：现有的多传感器融合方法多使用基于注意力的拉直(flatten)融合或通过几何变换的BEV融合，但前者可解释性差，后者计算开销大（如下图(a)(b)所示）。本文提出GaussianFusion（下图(c)），一种基于高斯的多传感器融合框架，用于端到端自动驾驶。使用直观而紧凑的高斯表达，聚合不同传感器的信息。具体来说，
为什么选择ER-GNSS/MINS-07？——低成本高精度的组合导航解决方案
导航技术的痛点：单一系统难以应对复杂环境无论是自动驾驶汽车、无人机巡检，还是精准农业、飞行记录仪，高精度、高可靠的导航都是核心需求。然而，传统导航技术各有短板：卫星导航（GNSS）：信号易受遮挡（如城市峡谷、隧道），且易受干扰或欺骗。惯性导航（INS）：自主性强，但误差随时间累积，几分钟后定位漂移。多源融合：组合导航的“智慧大脑”组合导航系统（GNSS/INS）通过多源传感器融合，结合卫星导航的长
模型融合与人机协同：构建人机共生的智能未来 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断，AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而，尽管AI的发展已经取得了显著的成就，但是我们仍然面临着一个重大的挑战：如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求，以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题，越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中）换个号韩国红果果 JavaScript html
数组从0开始！！ var a=[],i=0; for(var j=0;j<30;j++){ a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中 } function walkDOM(n){ do{ if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型 a[i].push(n); //con
Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享白糖_ JQuery Mobile
目录导航经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点： 1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。 2、jquerym
impala参考资料 dayutianfei impala
记录一些有用的Impala资料 1. 入门资料 >>官网翻译： http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691 2. 实用进阶 >>代码&架构分析： Impala/Hive现状分析与前景展望：http
JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解周凡杨 java 静态非静态顺序
今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码： import java.util.Map; public class T { public static T t = new T(); private Map map = new HashMap(); public T(){ System.out.println(&quo
跳出iframe返回外层页面 g21121 iframe
在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码： <script type="text/javascript"> //<!-- function
JAVA多线程监听JMS、MQ队列 510888780 java多线程
背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
第一个SpringMvc例子布衣凌宇 spring mvc
第一步：导入需要的包；第二步：配置web.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi=
我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer aijuans Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
通过XSD验证XML antlove xml schema xsd validation SchemaFactory
1. XmlValidation.java package xml.validation; import java.io.InputStream; import javax.xml.XMLConstants; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.Schem
文本流与字符集百合不是茶 PrintWrite()的使用字符集名字别名获取
文本数据的输入输出; 输入;数据流,缓冲流输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite(); package 文本流; import java.io.FileNotFound
ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置 bijian1013 ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示： <resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO"> <res
java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger) bijian1013 java jvm jdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解 bit1129 controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配 bitray super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
动态页面正文部分中文乱码排障一例 ronin47
公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Random; import ljn.help.Helper; public class OddBeforeEven { /** * Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 * 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
从100PV到1亿级PV网站架构演变 cfyme 网站架构
一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
[宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？ comsci Gis
我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的宇宙是一个高维时空
详解create database命令 czmmiao database
完整命令 CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
几句不中听却不得不认可的话 datageek
1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html 因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
官方GUI https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html iOS中使用自动布局（一） http://www.cocoachina.com/ind
通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】梦见x光 sql 事务批量执行
比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) { String sql = "inseret into customer(id
程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear 二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
NGINX IXHONG nginx
pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf upstream admin { server 127.0.0.1:8080; } server { listen 80; &
设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
工厂方式模式分为三种： 1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。 2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。 3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd java spring bean xml
1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centos vim
有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单：在用户的根目录下直接vi ~/.vimrc文件然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod

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