- 51-29 CVPR 2024 | BEV-Planner:开环端到端自动驾驶中自车状态是你所需要的一切吗?
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶人工智能机器学习智慧城市计算机视觉AIGC
本论文是南京大学、英伟达最新CVPR2024工作。蛮幸运的,该论文提出了很多思考,证明了很多最优Paper在落地上车方面的无效性。咱们对待新方法能否成为自动驾驶的最佳实践要审慎。论文名称:IsEgoStatusAllYouNeedforOpen-LoopEnd-to-EndAutonomousDriving?论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.03031.代码链接:ht
- python模拟监测自动驾驶模拟过程中违反交通规则的车辆
go5463158465
python算法深度学习python自动驾驶开发语言
以下是一个简单的Python示例,用于模拟监测自动驾驶模拟过程中违反交通规则的车辆。在这个示例中,我们假设交通规则包括车辆不能超过限速,并且不能在红灯时通过路口。importrandom#定义交通规则SPEED_LIMIT=60#限速,单位:km/hTRAFFIC_LIGHTS=["red","green"]#交通灯状态#定义车辆类classVehicle:def__init__(self,id)
- 人工智能算法安全优化实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- 【openCV-89】人脸检测
华东算法王
华东算法王-opencvopencv人工智能计算机视觉
人脸检测简介人脸检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在从图像或视频中识别并定位出人脸的位置。人脸检测不仅是人脸识别、表情分析、面部特征点检测等高级任务的前置步骤,而且在安防监控、智能家居、自动驾驶等多个领域都具有广泛应用。人脸检测的目标人脸检测的目标是从输入的图像或视频流中自动检测出所有人脸的区域,通常用矩形框(boundingbox)表示人脸的位置。人脸检测不仅要识别图像中的人脸,还要在各种条件
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
木子算法
人工智能数学建模数学建模算法人工智能
智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- 自动驾驶之BEVDet
maxruan
BEV自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
BEVDet主要分为4个模块:1、图像视图编码器(Image-viewEncoder):就是一个图像特征提取的网络,由主干网络backbone+颈部网络neck构成。经典主干网络比如resnet,SwinTransformer等。neck有==FPN==,PAFPN等。例如输入环视图像,记作Tensor([bs,N,3,H,W]),提取多尺度特征;其中bs=batchsize,N=环视图像的个数,
- 汽车行业大数据应用的主要方向
数据科学智慧
大数据
汽车行业大数据应用的主要方向随着技术的不断发展和智能化的浪潮,大数据在汽车行业中的应用越来越广泛。下面将介绍汽车行业大数据应用的主要方向,并提供相关的源代码示例。智能驾驶与自动驾驶大数据在智能驾驶与自动驾驶技术中起着重要的作用。通过收集和分析大量的车载传感器数据、地图数据、交通状况数据等,可以实现实时的环境感知、路径规划和决策,从而提高驾驶安全性和效率。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用大数
- 深度学习:从神经网络到智能应用
Jason_Orton
深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习?二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播(Backpropagation)三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习(DeepLearning)作为机器学习的一个分支,近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别,还是自动驾驶、自然语言处理,深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- 机器学习安全核心算法全景解析
金外飞176
网络空间安全机器学习安全算法
机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取,攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱,重点解析12类核心算法及其防御价值。一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
- FastSAM:高效图像分割算法详解与实战
阿qi 爱喝拿铁
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用,而FastSAM作为一种高效的图像分割算法,结合了像素的局部特征与全局信息,以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割。其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状,自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力,并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
- 点云配准(点云拼接)论文综述
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- 自动驾驶之BEV概述
maxruan
BEV自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习BEV
1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
- GB 44497-2024《智能网联汽车 自动驾驶数据记录系统》标准解读
daopuyun
新型技术测试汽车自动驾驶人工智能
GB44497-2024《智能网联汽车自动驾驶数据记录系统》是由工业和信息化部提出并归口的强制性国家标准,由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会于2024年8月23日批准发布(国家标准公告2024年第18号文),将于2026年1月1日起实施。标准规定了智能网联汽车自动驾驶数据记录系统的技术要求、试验方法、同一型式判定等。本标准适用于M类和N类车辆配备的自动驾驶数据记录系统。GB44497-2
- AI安全全景解析:从数据到模型的全方位防护
金外飞176
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AI安全全景解析:从数据到模型的全方位防护引言随着AI技术在金融、医疗、自动驾驶等领域的深度应用,安全风险呈现指数级增长。Gartner预测,到2025年将有30%的企业因AI安全漏洞遭受重大损失。本文从数据安全、模型安全、部署安全三大维度,详解AI全生命周期防护技术。一、AI安全核心风险矩阵风险类型典型场景技术影响数据投毒训练数据被恶意篡改模型准确性下降模型窃取黑盒攻击获取模型参数知识产权泄露对
- 领航者-跟随者编队算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
m0_74822999
面试学习路线阿里巴巴算法python开发语言
文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导运动模型领航者的控制跟随者的控制示例推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)代码运行结果代码和图表说明应用案例优化和挑战优化挑战结论引言在现代科技的发展中,无人机和自动驾驶汽车已经变得越来越普遍。这些技术依赖于多智能体系统(MAS),即多个智能设备一起协作完成任务。在这些系统中,领航者-跟随者编队算法是非常重要的一部分。
- 目标检测进化史:从R-CNN到YOLOv11,技术的狂飙之路
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
一、引言在计算机视觉领域中,目标检测是一项至关重要的任务,它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体,并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛,涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测算法也取得了巨大的突破,从最初的R-CNN到如今的YOLOv11,每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程,R-CNN作为第一个将深度
- 技术革新引领未来发展趋势
jiemidashi
经验分享
新能源汽车的自动驾驶技术正在快速发展。现在,许多大公司都在研究这个领域。比如,特斯拉、百度等都推出了自己的自动驾驶系统。这些系统让开车变得更安全、更方便。不过,这项技术也面临着一些挑战。首先,技术还不完全成熟。有时候,自动驾驶汽车可能会出现故障。其次,法律和政策也还没跟上技术发展的步伐。很多国家和地区还没有明确的法规来规范自动驾驶汽车的使用。尽管如此,新能源汽车的自动驾驶技术仍然有很大的潜力。它能
- 一文讲清楚 AI Agent(智能体)
网络风云
人工智能
AIAgent(人工智能代理,一般直接叫做智能体)以各种形态存在于我们生活的方方面面,大家比较熟知的有Siri、小爱同学等虚拟助手,但其实在自动驾驶、教育、娱乐、医疗、科研、智能家居等等到处都有它们的身影。它是能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的智能实体。AIAgent的核心特点是自主性、适应性和交互性,它可以在复杂的环境中独立完成任务,并根据环境变化调整策略。AIAgent广泛应用于
- 小米、小鹏、蔚来等宣布切入「人形机器人」赛道,车企为什么纷纷下场造机器人?有哪些新机会?
日记成书
热门实事机器人
车企集体跨界人形机器人赛道的核心逻辑与机遇一、车企“造人”的底层驱动力技术复用与降维打击车企在电动化与智能化领域积累的核心技术(如电机、传感器、AI算法、动力电池等)可直接迁移至人形机器人研发,形成“技术溢出”效应。例如:小鹏Iron的端到端大模型与自动驾驶算法同源,触控反馈技术源自智能座舱交互系统;广汽GoMate的“可变轮足移动结构”基于汽车底盘技术优化,实现高速运动与精细操作;特斯拉Opti
- 从嵌入式到 AI:如何从零开始进入人工智能行业
嵌入式Jerry
AI人工智能嵌入式硬件物联网YOLO数据挖掘
你是否在嵌入式开发中遇到了瓶颈?是否希望结合AI技术提升自己的竞争力?本篇博文将从零开始,详细讲解如何从嵌入式软件工程转向AI,并提供实战建议,让你更顺畅地进入AI领域。1.为什么嵌入式开发者适合进入AI领域?随着人工智能(AI)的快速发展,智能设备、物联网(IoT)、自动驾驶、机器人等领域对AI结合嵌入式系统的需求越来越大。那么,为什么嵌入式开发者适合进入AI领域呢?✅硬件和软件结合能力:嵌入式
- 高通8295芯片技术参数、设计架构、算力与应用场景介绍
A阿司匹林
ADAS自动驾驶智能座舱智能车联网架构人工智能gpu算力
智能化和自动化技术的快速发展,汽车行业正迎来一场前所未有的变革。自动驾驶技术的推进、智能座舱的不断升级以及车载信息娱乐系统的日益普及,都对车载计算平台提出了更高的要求。作为全球领先的半导体和无线通信技术公司,高通在车载芯片领域持续创新,推出了Snapdragon8295芯片(高通8295芯片),为汽车行业提供强大的计算能力、低功耗设计和高安全性。高通8295芯片专为自动驾驶、ADAS(高级驾驶辅助
- 简单介绍 NVIDIA推出的图形处理单元(GPU)架构“安培架构“
神仙约架
人工智能架构安培安培架构NVIDIA
概念"安培架构"(AmpereArchitecture)是NVIDIA推出的一款图形处理单元(GPU)架构,它是继图灵架构之后的下一代产品。安培架构最初在2020年发布,以其高性能和高效率而闻名,广泛应用于游戏、专业视觉、数据中心、人工智能(AI)和自动驾驶等领域。特点安培架构的主要特点包括:1.更高的性能和效率-安培架构通过改进的执行单元和更高的时钟频率,提供了比前代图灵架构更高的性能和能效。2
- 地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0
算法自动驾驶
该示例为参考算法,仅作为在征程6上模型部署的设计参考,非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BEV方法,继TeslaOpenAIDay公布其BEV感知算法之后,相关研究层出不穷,感知效果取得了显著提升,BEV也几乎成为了多传感器特征融合的
- 人工智能(AI):科技新纪元的领航者
r_martian
AI人工智能科技
摘要人工智能(AI)作为当今科技领域最具变革性的力量之一,正以惊人的速度重塑着我们的世界。本文旨在全面且专业地介绍人工智能,涵盖其定义、发展历程、关键技术、应用领域、面临的挑战以及未来展望等方面,以期为读者呈现一幅清晰、深入的人工智能图景。一、引言在科技飞速发展的今天,人工智能已不再是科幻作品中的遥远概念,而是切实融入到我们日常生活和各个行业的重要技术。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车、LLM
- 【论文精读】MapTR:用于在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习
青衫弦语
自动驾驶人工智能深度学习transformer
论文地址:MAPTR:STRUCTUREDMODELINGANDLEARNINGFORONLINEVECTORIZEDHDMAPCONSTRUCTION源代码:MapTR摘要High-definition(HDMap)map为自动驾驶场景提供了丰富且精确的环境信息,是自动驾驶系统规划中不可或缺的基础组件。本文提出了MapTR,一种用于高效在线矢量化高精地图构建的结构化端到端Transformer模
- [自动驾驶-传感器融合] 激光雷达的运动补偿
simba丶小小程序猿
自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言相关原理及代码示例IMU运动补偿的基本原理代码示例参考文献引言由于激光雷达成像原理是利用接发器与时间计算来获取光点的位置,所以在传感器的空间运动时,会出现雷达拖影现象(点云畸变),因此需要采用运动补偿来校准激光雷达的点云,本文及介绍下激光雷达的运动补偿原理及实现代码。相关原理及代码示例激光雷达(LiDAR)在运动过程中会产生运动畸变,影响点云的精度。运动补偿的基本原理是通过测量激光在发
- 自动驾驶---如何打造一款属于自己的自动驾驶系统
智能汽车人
自动驾驶技术自动驾驶人工智能
在笔者的专栏《自动驾驶Planning决策规划》中,主要讲解了行车的相关知识,从Routing,到BehaviorPlanning,再到MotionPlanning,以及最后的Control,笔者都做了相关介绍,其中主要包括算法在量产上的应用,这是笔者与其他博主非常不同的一点,重点阐述自动驾驶量产相关的算法。在之前的专栏中由于篇幅的限制,并不能逐篇去扣算法,扣代码。只是希望读者朋友们对整个自动驾驶
- Spring MVC 与 Spring Boot:从“手动挡”到“自动驾驶”的进化论,兼谈前后端分离的哲学
月落星还在
springBootspringmvcspringboot云原生
引言:当“造轮子”成为一门艺术在Java开发者的世界里,Spring框架就像空气一样无处不在。但你是否想过:为什么我们需要SpringBoot?为什么在“前后端分离”大行其道的今天,SpringMVC依然活跃在舞台上?这背后不仅是技术的迭代,更是一场关于开发效率与架构哲学的深刻博弈。让我们抛开教科书式的定义,用一场“时空穿越”的视角,重新审视这两个框架的恩怨情仇。第一章SpringMVC:那个“手
- 汽车自动驾驶辅助L2++是什么?
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汽车自动驾驶人工智能
自动驾驶辅助级别有哪些?依照SAE(SAEInternational,SocietyofAutomotiveEngineers国际自动机工程师学会)的标准,大致划分为6级(L0-L5):L0人工驾驶:即没有驾驶辅助,需要驾驶员全程对车辆进行控制。L1驾驶辅助:车辆对方向盘和车速中的一项操作进行控制,其他操作则依然由驾驶员负责。常见的例如定速巡航就属于L1级驾驶辅助。L2部分自动驾驶:车辆仅对方向盘
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi