weixin_42361632
weixin_42361632

联咏Novatek_NT98566(对标Sigmastar SSC337)_IMX335单板_IPC模组开发案例

联咏Novatek_NT98566(对标Sigmastar SSC337)_IMX335单板_IPC模组开发案例_第1张图片

配置说明
 

主芯片：NT98566 1Gb DDR3
Sensor：IMX335  5M@30Hz
FLASH：1Gb SPI_NAND
功能：百兆网、音频、SD卡、USB、SPI（IO）、灯板、IRC、RTC、出厂复位。
功耗：2W

联咏Novatek_NT98566(对标Sigmastar SSC337)_IMX335单板_IPC模组开发案例_第2张图片

接口说明

JI 6pin_1.25mm 调试接口

PIN1

12V/3.3V跳选输出，默认空

PIN4

UART_TXD_3V3(debug)

PIN2

GND

PIN5

USB_DP

PIN3

UART_RXD_3V3(debug)

PIN6

USB_DM

J2 8pin_1.25mm(网络TX和RX可互换) 电源及网络

PIN1

出厂复位，低有效，若开机时拉低则进入网口烧录模式

PIN5

RJ45-3

PIN2

网灯输出（OD门）可跳IO输出

PIN6

RJ45-6

PIN3

RJ45-1

PIN7

GND

PIN4

RJ45-2

PIN8

12V_IN  (10V-14V)

J3 3pin_1.25mm 音频接口

PIN1

LINE IN (不支持MIC直连)

PIN3

LINE OUT

PIN2

GND

J4 FFC_0.5mm 功能接口

PIN1

SDIO1_DET

PIN10

SPI2_CSN （DSI_GPIO）

PIN2

SDIO1_D3

PIN11

SPI2_CLK

PIN3

SDIO1_D2

PIN12

SPI2_DI

PIN4

SDIO1_D1

PIN13

SPI2_DO

PIN5

SDIO1_D0

PIN14

MOTO_EN_1V8(默认低)

PIN6

SDIO1_CMD

PIN15

BS3(默认低)

PIN7

GND

PIN16

BS0(默认低)

PIN8

SDIO1_CLK(默认低)

PIN17

GND

PIN9

3V3_SD

PIN18

12V_OUT

JP1 4pin_1.25mm 灯板接口

PIN1

12V_OUT

PIN3

日夜检测输入（高为黑夜模式）

PIN2

GND

PIN4

IR_LED_EN

JP2 2pin_1.25mm IRCUT接口

PIN1

IRCUT_B

PIN2

IRCUT_A

你可能感兴趣的:(嵌入式硬件,深度学习)

  • 【Python】一文详细介绍 py格式 文件 高斯小哥 Python基础【高质量合集】python新手入门学习
    【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录一、py格式文件简介二、如何创建和编辑py格式文件三、如何运行py
  • 大创项目推荐 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉) laafeer python
    文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
  • python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践 weixin_39805119 python清华大学出版社答案
    第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
  • 深度学习项目-基于深度学习的股票价格预测研究 雅致教育 计算机毕业设计深度学习人工智能
    概要  随着经济的发展，中国股票市场的规模持续扩大，早已成为金融投资的重要部分，掌握股票市场的变化规律无论是对监管者还是投资者都具有极其重要的意义。正因如此，人们不断探索着股票市场的变化规律，其中使用深度学习预测股价是当前国内国际研究与应用的热点。  本文首先从有效市场假说和分形市场假说两个角度讨论了中国股票市场的有效性，说明股票市场具有复杂的非线性特征。其次，结合股票市场特征对比了当前的预测方法
  • ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
  • AI大模型学习：开启智能时代的新篇章 游向大厂的咸鱼 人工智能学习
    随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
  • 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘ 高斯小哥 BUG解决方案合集pythonpytorch新手入门学习debug
    【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文
  • ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
  • 深度学习如何入门？ 科学的N次方 深度学习
    入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累，以下是一份详细的入门指南，包含了关键的学习步骤和资源：预备知识：•编程基础：熟悉Python编程语言，它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念，并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计
  • 深度学习与（复杂系统）事物的属性 科学禅道 深度学习模型专栏深度学习人工智能
    深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次，底层可能对应简单直观的属性，而随着网络深度的增加，顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。非线性关系建模:深度学习特别擅长处理非线性关系，而在复杂系统中，事物属性间的相互作用往往表现为非线性，例如，某些属
  • 智合同如何助力建筑行业合同智能化管理 智合同（小智） 合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
    #建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含：合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先，智合同利用A
  • 神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数） MarkHD 深度学习神经网络计算机视觉
    神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
  • MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估 zmjia111 机器学习matlabmatlab算法开发语言深度学习机器学习yolo
    在深度学习领域，MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能，更以其简洁易用的语法和强大的算法库，为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言，MATLAB的语法更为直观，上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装，用户只需打开MATLAB界面，即可轻松开始深度学习之旅
  • 动手学习深度学习——2.5 自动微分 X_Imagine 动手学习深度学习深度学习人工智能自动微分
    2.5自动微分  正如【2.4微积分】所说，微分是深度学习中几乎所有最优化算法的关键步骤。虽然求这些导数的计算过程很简单，只需要一些基本的微积分知识。但对于复杂的模型，手工计算参数的更新可能很痛苦(而且经常容易出错)。深度学习框架通过自动计算导数加快了这一工作，即自动微分（AutomaticDifferentiation）。在实践中，基于我们设计的模型，系统构建了一个计算图，跟踪哪些数据结合哪些操
  • 飞桨科学计算套件PaddleScience skywalk8163 人工智能paddlepaddle人工智能飞桨
    PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础API和详尽文档供用户使用与二次开发。安装当然要先安装好飞桨PaddlePaddle，再安装PaddleSciencepipinst
  • 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习 zkzhzy ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
    近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算
  • 神经网络量化 小厂程序猿 人工智能
    神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。在深度学习中，神经网络模型通常使用高精度的参数（例如32位浮点数）来表示权重和激活值。然而，这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源，特别是在部署到资源受限的设备（如移动设备或嵌入式系统）时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示（例如32位浮
  • 神奇的微积分 科学的N次方 人工智能人工智能ai
    微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
  • 线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现 科学的N次方 人工智能线性代数cnn人工智能
    案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积，就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R
  • 【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’ 高斯小哥 PyTorch零基础入门教程pytorch人工智能pythoncondadebug深度学习机器学习
    【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录
  • 深度学习pytorch——索引与切片 Echo-J AI深度学习pytorch人工智能
    indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#表示4张28*28的rgb图print(a[0].shape)#a[0]获得第一张图片print(a[0,0].shape)#a[0,0]获得第一张图片的r图print(a[0,0,2,4])#获得第一张图片第一个通道的一个像素点，因此得到的是一个标量selectfirst/lastN#selectfirst/l
  • 计算机设计大赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习 iuerfee python
    文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
  • 【深度学习笔记】1 数据操作 RIKI_1 深度学习深度学习笔记人工智能
    注：本文为《动手学深度学习》开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使
  • 科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势 lzyever 科技人工智能
    随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经在许多领域展现出了其强大的潜力和价值。特别是在研发领域，AI的辅助作用日益凸显，成为推动科技革新的重要引擎。在2024年，这种趋势将更加明显，我们可以从以下几个方面来探讨这一趋势。首先，AI辅助研发将极大地提升研发效率并降低成本。在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配
  • 【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘ 高斯小哥 BUG解决方案合集python学习debug
    【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注
  • 深度学习——梯度消失、梯度爆炸 小羊头发长 深度学习机器学习人工智能
    本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新。为什么神经网络优化用到梯度下降的优化方法？深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成，每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x)，因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
  • 阿里云分布式深度学习训练架构Whale qwfys200 Reading阿里云分布式深度学习
    阿里云分布式深度学习训练架构Whale阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台PAI论文高效大模型训练框架Whale入选USENIXATC’22
  • 计算机设计大赛 深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳 抽烟 喝水 玩手机) - opencv python iuerfee python
    文章目录1前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目
  • 【深度学习】COCO API源码解读 CS_Zero 深度学习人工智能
    COCOAPI从C、cython，到PythonAPI：实现语义分割标注mask的解析，从具体实现cocoapi/common/maskApi.hcocoapi/common/maskApi.c到Cython封装实现pycocotools._maskcocoapi/PythonAPI/pycocotools/_mask.pyx#distutils:language=c#distutils:sour
  • 深度学习踩坑记录（持续更新） 芒果不茫QAQ 深度学习人工智能
    目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境：torch1.11.0+cu113程序报错RuntimeError:nvrtc:error:invalidvaluefor--gpu-architecture(-arch)可能原因与解决办法4060显卡是sm_89架构，支持11.7以上cu
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 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/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他