- 自动驾驶系列—颠覆未来驾驶:深入解析自动驾驶线控转向系统技术
学步_技术
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习线控系统
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 自动驾驶---Motion Planning之参考线Path平滑
智能汽车人
自动驾驶人工智能
1背景有了由lane_segment插值得到的粗糙参考线,这种参考线是无法输出给下游使用的,需要进一步的处理使得参考线更加平滑,才能供下游控制模块使用。Apollo中共有三种参考线平滑算法,分别为:1.QpSplineSmoother2.SpiralReferenceLineSmoother3.DiscretePointsSmoother目前Apollo中默认配置为最后一种,基于离散点的平滑。这种
- 自动驾驶---Motion Planning之LaneChange
智能汽车人
自动驾驶人工智能
1背景在Apollo中,有比较多的Decider(决策器),上篇博客《自动驾驶---MotionPlanning之Decider》中笔者也大概介绍了每个Deicder的作用。本篇博客笔者主要介绍换道的决策内容,因为在自动驾驶中(严格意义上来讲,目前还属于辅助驾驶),变道的灵活性是用户评价该功能是否好用很重要的一部分,变道迟缓或者激进都是不好的体验,所以本篇博客会结合Apollo中的LaneChan
- 一文带你了解人工智能:现状、应用、变革及未来展望
空青726
人工智能chatgptai大数据机器学习深度学习创业创新
近年来,人工智能(AI)的发展势头迅猛,它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,从智能家居到医疗诊断,AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事,为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习:深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用,深度学习算法能够从大量数据中提取出
- 基于A*算法与贝塞尔曲线的路径规划与可视化:从栅格地图到平滑路径生成
机器懒得学习
pygamepython
引言在机器人导航、自动驾驶和游戏开发等领域,路径规划是一个核心问题。如何高效地找到从起点到终点的最优路径,并且确保路径的平滑性和安全性,是许多应用场景中的关键挑战。本文将介绍一种结合A算法和贝塞尔曲线的路径规划方法,并通过Pygame实现可视化。我们将从栅格地图的加载与处理开始,逐步讲解A算法的实现、贝塞尔曲线的生成,以及如何通过鼠标交互实现动态路径规划。通过本文,你将掌握如何在实际项目中应用这些
- 《DeepSeek Janus Pro 7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》
空云风语
神经网络人工智能深度学习人工智能
《DeepSeekJanusPro7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》引言:开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下,多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,多模态AI的身影无处不在,它让机器能够理解和处理多种类型的信息,如文本、图像、音频等,从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
welcome_123_
算法python人工智能
一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- 无人机技术全解析:从军事靶机到低空经济新引擎
UAV_ckesc
无人机
一、无人机定义与监管体系无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)是指通过无线电遥控设备或自主程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。其核心特征包括:无驾驶舱设计:搭载自动驾驶仪、程序控制装置等设备实现自主飞行分级管理体系:中国民航局将116kg以上无人机及4600m³以上飞艇纳入融合空域管理,微型航拍器由行业协会自治二、百年发展历程1.军事起源阶段(1914-1990)1914年:英
- 【如何在Apollo中利用JSON/XML/config来减少代码量】
勾魂凉皮
jsonxml
Apollo(百度的自动驾驶开源平台)是一个复杂的大型项目,涉及多个模块的协同工作,如感知、规划、控制、定位等。在这样的大型项目中,减少代码量有助于提高代码的可维护性、可读性和开发效率。使用JSON和XML等配置文件,可以将很多与代码逻辑无关的配置和行为控制从代码中分离出来,从而减少代码量和复杂性。以下是一些Apollo中可以应用的策略,来利用JSON/XML配置文件和其他技术来减少代码量和复杂性
- 一个AI应用的开发、上线流程解析
終不似少年遊*
人工智能ai应用ckptonnx模型文件部署推理
目录1.模型文件格式1.1CheckPoint(ckpt)文件格式1.2.pth文件格式1.3.mindir文件格式1.4.onnx文件格式2.推理(Inference)2.1.pth(PyTorch模型格式)2.2.mindir(MindSpore模型格式)2.3.onnx(开放神经网络交换格式)2.4实际例子:自动驾驶系统中的推理模块3.APP与网页4.运维中心与本地部署SDK5.RAG(Re
- 自动驾驶软件:Tesla Autopilot二次开发_18.未来趋势与发展方向
zhubeibei168
电动汽车自动驾驶opencv人工智能电动汽车
18.未来趋势与发展方向未来的自动驾驶技术将不断演进,特斯拉的Autopilot系统作为行业领先的技术,也在不断地进行改进和创新。本节将探讨自动驾驶软件领域的未来趋势与发展方向,包括技术进步、法规变化、市场接受度和用户体验等方面。我们将结合特斯拉Autopilot的最新进展,分析未来可能出现的技术和应用。18.1技术进步18.1.1传感器技术的改进传感器是自动驾驶系统的关键组件,未来的传感器技术将
- 华为 ADS 3.0 与特斯拉 FSD V12:自动驾驶技术的巅峰对决与未来展望
中科宁图
华为自动驾驶人工智能
一、华为ADS3.0:多传感器融合的卓越代表(一)硬件与技术特色华为ADS3.0智能驾驶系统构建了全面的全息感知体系,融合激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种设备。激光雷达实现环境三维重建和精确测距,在恶劣条件下仍能准确捕捉物体信息;高分辨率摄像头获取视觉信息;毫米波雷达在极端天气下强化对移动物体探测;超声波传感器辅助近距离障碍物检测。GOD网络融合处理多传感器数据,为决策提供坚实
- 自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例
空间机器人
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例1.引言自动驾驶系统依赖于传感器来感知周围环境,并基于此做出实时决策。不同类型的传感器各自有不同的特性,能够应对不同的场景和环境条件。摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的组合能够在视觉、距离、速度和障碍物感知等方面提供全面的支持。本章节将详细介绍“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”配置的设计思路、优势、各传感器的参数,以
- AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】高精地图(三)
格图素书
人工智能算法机器学习
目录前言算法原理高精地图发展历史A.数字地图B.增强型数字地图C.高精地图D.可扩展地图高清地图基础知识TopologicalRepresentationGeometricRepresentationSemanticRepresentationDynamicElementsFeature-BasedMapLayers自动驾驶产业与地图1.1自动驾驶技术1.2地图在自动驾驶中的作用1.3地图的层级1
- 第二章:9.5 多个输出的分类
望云山190
分类数据挖掘人工智能
多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题,其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同,在单标签分类问题中,每个输入样本只能属于一个类别。例如,在自动驾驶汽车的场景中,一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人,因此在这种情况下,每个图像可以有多个相关的标签。构建多标签分类神经网络的方法方法一:独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说,
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
其他
内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- 如何从零构建具身智能AI系统?
硅基创想家
AI-人工智能与大模型人工智能具身职能AI智能体
通过这份循序渐进的指南,学习构建能够独立感知、推理和行动的自主AI系统。在人工智能领域,具身智能AI系统正在重新定义自动化和决策流程。这些系统旨在自主运行,模仿人类的推理和行动能力。从自动驾驶汽车到智能虚拟助手,具身智能AI系统正在变革各个行业。在本指南中,我们将详细拆解从零构建具身智能AI系统的过程,涵盖关键组件、工具以及逐步指导,助你开启这一旅程。一、理解具身智能AI系统具身智能AI系统是一种
- AI赋能前端开发:解决问题能力的跃迁
前端
近年来,人工智能(AI)技术蓬勃发展,深刻地改变着各行各业的工作方式。从自动驾驶到医疗诊断,AI的触角几乎延伸到了社会的每一个角落。而作为互联网时代最前沿的技术领域之一,前端开发也正在经历着AI带来的深刻变革。本文将探讨AI如何提升前端开发人员的分析和解决问题的能力,并最终实现开发效率的显著提升。我们将会重点关注AI写代码工具如何帮助开发者克服挑战。前端开发的痛点与挑战传统的前端开发常常面临诸多挑
- 天神之眼vs华为智驾
天机️灵韵
物联网人工智能人工智能具身智能物联网
“天神之眼”和“华为智驾”分别是比亚迪和华为在智能驾驶领域推出的技术方案,两者均代表了国内顶尖的自动驾驶技术水平,但在技术路线、功能侧重和生态布局上存在差异。以下是两者的对比分析:1.技术路线比亚迪天神之眼:基于自研算法:依托比亚迪自主研发的BOS(比亚迪操作系统)和车载计算平台,强调“车端感知+车控”的深度整合。全栈自研:从感知硬件到决策算法均为比亚迪自研,适配其e平台3.0的电动化架构。渐进式
- GraphQL实践篇二
GraphQL实践篇之Vue+GraphQL搭建客户端上一篇我们介绍了使用Nestjs+GraphQL搭建服务端,这篇文章记录使用Vue+GraphQL搭建客户端。客户端项目目录结构如下:安装首先我们先使用vue-cli新建项目,接着安装依赖:npminstallapollo-cache-inmemoryapollo-clientapollo-linkapollo-link-httpapollo-
- 智能驾驶中的 感知 模块介绍
算法自动驾驶
在自动驾驶系统中,感知技术是核心基础之一。感知技术为车辆提供环境信息,使其能够实现对周围环境的理解、分析与决策,从而保证安全性和高效性。通常大家对感知的介绍停留在“眼睛”的作用,但这样的解释太宽泛了例如感知到底是什么?由哪些模块组成?输入输出有什么含义?数据怎么流转的?会经历哪些硬件模块?下面来简单看一下。现在大家不都是在提倡感知规控“端到端”吗?为什么还要拆开介绍?个人理解:完全端到端还有很长一
- AI时代的前端工程师:机遇与挑战
前端
在飞速发展的科技浪潮中,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能家居到自动驾驶,AI的触角已经伸向各行各业,而作为互联网应用的基石——前端开发领域,也正经历着AI带来的深刻变革。本文将探讨AI技术对前端工程师的影响,并分析在AI时代,前端工程师面临的机遇与挑战,以及未来的发展方向。我们关注的重点是AI写代码工具如何改变这个行业。AI对传统前端开发工作的冲击近年来,各种AI写代
- DeepSeek 与网络安全:AI 驱动的智能防御
一ge科研小菜鸡
人工智能运维网络
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)的快速发展,深度学习技术正渗透到多个领域,从医疗诊断到自动驾驶,再到金融风险控制,AI以其强大的计算能力和数据分析能力改变着传统行业。而在网络安全领域,面对日益复杂和高频率的网络攻击,传统的防御体系正遭遇前所未有的挑战。攻击者利用自动化工具、社会工程学和新型攻击策略,使得传统基于规则和特征匹配的安全手段逐渐失效。在这样
- AI赋能人力资源:效率提升新纪元
前端
在当今时代,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着各行各业。从自动驾驶到智能医疗,AI的触角已经深入到生活的方方面面。而人力资源行业,作为企业发展的基石,也正在经历着AI带来的深刻变革。例如,许多公司已经开始使用AI写代码工具来辅助招聘流程,实现智能匹配候选人,大大提高了效率。然而,在AI浪潮下,如何进一步提升人力资源的整体效率,仍然是一个值得深入探讨的问题。效率提升的瓶颈:传统人力资源的痛
- 2025最新主流深度学习算法全解析
lucky_syq
AI深度学习算法人工智能
深度学习:开启智能时代的钥匙在当今数字化时代,深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙,开启了智能时代的大门,让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型,使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征,从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。从语音助手到自动驾驶,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在,深刻地改变着
- 深度学习入门:搭建你的第一个神经网络
Evaporator Core
人工智能深度学习Python开发经验深度学习python神经网络
在当今数字化时代,深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言,成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天,我们将一起踏上深度学习的旅程,搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑的神经网络结构,让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
- 均薪23W还缺人,FPGA工程师到底有多重要?
博览鸿蒙
FPGAfpga开发
近两年,随着FPGA行业的快速发展,FPGA工程师的需求量持续增长。FPGA技术在通信、人工智能、自动驾驶、数据中心等领域的广泛应用,使得这一岗位变得尤为重要。尤其是在高性能计算、边缘计算等场景下,FPGA凭借其高并行计算能力和灵活性,成为不可或缺的技术方案。FPGA工程师的核心职责FPGA工程师主要负责FPGA的开发、调试和优化,具体包括:逻辑设计与实现:使用Verilog/VHDL等硬件描述语
- 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