我他喵的
我他喵的

可视化交互工具 Dreamview

Dreamview介绍

Dreamview 是一个Web 应用程序，提供如下的功能：

可视化显示当前自动驾驶车辆模块的输出信息。例如：规划路径、车辆定位、车架信息等。
为使用者提供人机交互接口以监测车辆硬件状态，对模块进行开关操作，启动自动驾驶车辆等。
提供调试工具。例如：PnC 监视器可以高效的跟踪模块输出的问题。

界面布局

Dreamview的界面主要分为四个部分:标题、侧边栏、工具视图和主视图。

标题

在这里插入图片描述

侧边栏

在这里插入图片描述

工具视图

Tasks

可视化交互工具 Dreamview_第1张图片

Module Controller

在这里插入图片描述

AudioDetection

AudioDetection模块检测来自主动应急车辆的鸣笛声，输出车辆是否鸣响、车辆的移动状态和的相对位置

Guardian

Guardian模块作为系统的安全保护模块，会根据Monitor输出的监控状态和底盘传感器的数据来决定是否要紧急停车

Localization

Localization模块根据GPS、LiDAR等信息，输出车辆的位置、姿态、速度信息

Storytelling

Storytelling模块是一个全局的高级场景管理器，用于帮助协调跨模块操作。为了在城市道路上安全运行自动驾驶汽车，需要复杂的规划场景来确保安全驾驶。这些复杂的场景可能涉及不同的模块，以确保适当的操作。为了避免使用基于顺序的方法来处理此类场景，我们创建了一个新的独立场景管理器，即“Storytelling”模块。这个模块创建的stories是复杂的场景，可以触发多个模块的操作（简化）

Transform

Transform模块的主要功能是实现坐标转换

Velodyne

Velodyne模块主要控制激光雷达传感器

Layer Menu

可视化交互工具 Dreamview_第2张图片

Route Editing

在这里插入图片描述

Add Default Routing

Add Default Routing可以在缺少特定导航目的地或导航点时添加路由，使得车辆遵循预设的标准路径行驶
在这里插入图片描述

Data Recorder

可视化交互工具 Dreamview_第3张图片

Profile

在这里插入图片描述导入场景时，首先需要在Apollo工作台中创建出需要的场景集
可视化交互工具 Dreamview_第4张图片其次需要在Apollo服务中的仿真选项生成插件
可视化交互工具 Dreamview_第5张图片最后，在Ubuntu命令行中粘贴，即可将创建的场景集导入Dreamview中

主视图

主视图在 Web 页面中以动画的方式展示 3D 计算机图形

你可能感兴趣的:(自动驾驶)

  • AI取代人类？不，真正淘汰你的是“不会用AI”的人 zhuzhi 人工智能chatgpt
    “AI会让人类失业吗？”——这个问题在过去几年被反复讨论。ChatGPT的爆火、MidJourney颠覆设计行业、自动驾驶取代司机……似乎AI正在“抢走”人类的工作。但真相是：AI不会取代所有人，但它会取代那些不会使用AI的人。未来10年，职场竞争不再是“人类VSAI”，而是**“会用AI的人”VS“不用AI的人”**。就像20年前互联网刚普及时，会用搜索引擎的人比只会翻书的人效率高10倍；今天，
  • 车载以太网-组播 天赐好车 车载以太网车载以太网组播
    目录车载以太网中的组播：从原理到车载应用**一、组播的核心概念与车载网络价值****二、车载以太网组播的关键协议与机制**1.**组播IP地址管理（IGMP协议）**2.**组播数据链路层实现（MAC地址映射）****三、车载以太网组播的典型应用场景**1.**自动驾驶与传感器数据分发**2.**车载信息娱乐与多媒体传输**3.**车载诊断与OTA升级****四、车载组播的关键技术挑战与解决方案*
  • 车载毫米波雷达行业发展5——企业 奔袭的算法工程师 行业资讯人工智能自动驾驶目标检测
    5.1博世5.1.1公司简介博世集团创立于1886年，业务涵盖汽车与智能交通技术、工业技术、消费品、能源与建筑技术四大领域，是德国最大的工业企业之一、全球最大的汽车零部件供应商、最早研究车载毫米波雷达的企业之一。博世在高级辅助驾驶和自动驾驶上拥有业界最为领先和完整的产品线，也是智能驾驶行业发展的风向标。在中国市场，2022年，博世在前向雷达市场的份额为40.54%，占据着国内前雷达市场第一的位置。
  • 自动驾驶：特斯拉 Model Y全自动驾驶交付的技术原理 InnoLink_1024 自动驾驶人工智能自动驾驶人工智能机器学习
    特斯拉ModelY首次实现全程无人控制的全自动驾驶交付，依赖于其先进的FSD（FullSelf-Driving）系统，结合强大的硬件和软件架构。以下从自动驾驶技术的角度，详细介绍其工作原理：1.硬件架构：HW5.0感知与计算平台特斯拉ModelY的全自动驾驶交付基于最新的**HW5.0（Hardware5.0）**平台，其核心硬件包括：传感器套件：12个高清摄像头：提供360°视觉覆盖，分辨率高达
  • 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
    离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享
  • YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃 博导ai君 深度学习教学-附源码YOLO重构
    引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代，目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统，从移动端AR应用到工业质检，目标检测无处不在。然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
  • ROS 避障技术介绍 Xian-HHappy 机器人-Robotros避障
    ROS避障技术介绍一、ROS避障系统概述ROS（机器人操作系统）作为移动机器人开发的主流框架，其避障技术依托模块化设计，通过传感器数据融合、环境建模与运动规划实现动态障碍物规避。在物流机器人、服务机器人、自动驾驶等场景中，ROS避障系统需满足实时性、安全性与灵活性要求，核心流程包括环境感知-障碍建模-路径规划-运动控制四个环节。二、避障核心组件与原理1.传感器层：环境信息获取激光雷达（如Velod
  • 多模态融合相机L3CAM moonsims 人工智能
    多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术，结合了激光雷达（LiDAR）和可见光摄像头，旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头，使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分（LiDAR）探测范围：大约200米（具体范围根据不同环境和反射面
  • Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚” Echo_Wish Python！实战！python自动驾驶汽车
    Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚”在自动驾驶技术的演进过程中，多传感器融合（Multi-SensorFusion）是不可或缺的一环。单一传感器往往存在局限性，例如摄像头怕光线变化，激光雷达价格昂贵，毫米波雷达分辨率有限，但如果将它们结合起来，就能形成一个更全面、更可靠的环境感知系统。今天，我们就来聊聊如何用Python实现自动驾驶中的多传感器融合，并结合最新技术趋势
  • Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起 小沛9 SpringAIAlibabaSpringAIjava人工智能springspringaiSAA
    此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI的能力（文章基本都是AI进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改
  • Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略 Echo_Wish Python！实战！python自动驾驶深度学习
    Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶，大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等，背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为，甚至实时做出决策。可是，跑在车上的这些模型不仅要精准，还得轻量、实时、稳定，这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天，咱们就从Python开发者的视角，聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
  • TensorFlow：开启智能时代的引擎 科技林总 DeepSeek学AI人工智能
    想象一下，计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心，正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一，就是今天的主角：**TensorFlow**。---###**一、背景：为什么需要TensorFlow？1.**深度学习的爆发**-传统编程无法解决图像识别、自然语言处理等复杂问题。-神经网络需要高效工具处理海量数据和计算。2.**Google的答案**-2015年开源Tens
  • 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化 AI云原生与云计算技术学院 人工智能自动驾驶机器学习ai
    深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词：AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要：本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手，详细解释了相关核心概念，如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系，介绍了核心算法原理和具体操作步骤，还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例，分析了实际应用场景，推荐了相关工具和资源，最后探
  • MCP 与 AI 任务分解：如何让 AI 高效执行复杂任务？ Echo_Wish Python进阶人工智能
    MCP与AI任务分解：如何让AI高效执行复杂任务？在人工智能应用中，任务分解（TaskDecomposition）是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服，还是代码生成，AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务，逐步完成目标。而在AI领域，MCP（Multi-StepCognitiveProcessing，多步认知处理）是一种前沿技术，旨在提升AI的任务分解能力，使其能够更精准、高效地执行复杂
  • Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用 Alluxio 人工智能深度学习机器学习
    在当前的技术环境下，搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息，进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力，尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时，更是考验基础设施的性能。在这样的背景下，AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势，特别是在处理海量
  • OpenCV 三维重建实战：从工业检测到自动驾驶，3 大场景代码全解析 从零开始学习人工智能 opencv自动驾驶数码相机
    ：工业零部件三维建模与检测案例背景：在汽车制造工厂，对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求，需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限，而三维重建技术可快速获取零部件三维信息，实现高效检测与设计优化。技术实现：使用多个相机从不同角度拍摄零部件，利用calib3d模块进行相机标定，获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法（如SIFT、ORB等）找到不同图像间的对应点，再用
  • 这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners wylee 人工智能机器学习
    引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
  • AI伦理与自动驾驶：当机器掌握方向盘时的道德抉择 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能自动驾驶unixai
    AI伦理与自动驾驶：当机器掌握方向盘时的道德抉择关键词：AI伦理、自动驾驶、道德算法、电车难题、责任归属、技术监管、人机协作摘要：本文深入探讨自动驾驶技术发展过程中面临的伦理挑战，从经典的"电车难题"出发，分析AI决策系统在生死抉择中的道德困境。我们将剖析自动驾驶的伦理框架设计原则，探讨技术实现方案，并通过代码示例展示伦理算法如何嵌入自动驾驶系统。文章还将讨论法律责任划分、社会接受度等现实问题，最
  • 智能汽车图像及视频处理方案，支持视频智能包装创作能力 美摄科技 汽车
    在这个日新月异的智能时代，每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展，智能汽车不仅成为了未来出行的代名词，更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中，美摄科技以创新为翼，推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案，为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴，重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑，视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案，是基于深度学习、人工智能及大数据处
  • 降低20%成本暴雨定制化液冷系统落地
    暴雨信息凭借多年液冷设计及实施经验，帮助某知名自动驾驶企业完成了车端算力设备和后端数据中心的液冷改造升级，进一步提升了其车端实时数据处理能力及后端模型训练优化效率。但在后期持续运维过程中，由于测试中心尚未配备液冷系统，只能依赖外接散热器和水泵来进行液冷设备的测试与故障排除，不仅噪音大还存在较大的冷却液泄漏风险。为此，客户期望我们帮助其建立起一套规范化的液冷测试系统，以解决当下困境。暴雨信息专业技术
  • 【软件系统架构】系列四：嵌入式软件-NPU（神经网络处理器）系统及模板
    目录一、什么是NPU？二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构：数据流架构：四、NPU芯片架构（简化图）五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态（通用）九、NPU集成建议（嵌入式开发场景）十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程（以T
  • 计算机视觉实战：OpenCV 与深度学习结合 QuantumWalker 计算机视觉opencv深度学习python
    ```html计算机视觉实战：OpenCV与深度学习结合计算机视觉实战：OpenCV与深度学习结合在当今数字化时代，计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的面部识别解锁，到自动驾驶汽车的环境感知，计算机视觉正在改变我们的世界。而在这个领域中，OpenCV和深度学习的结合，更是推动了计算机视觉技术的发展。什么是OpenCV？OpenCV（OpenSourceComputerVisio
  • AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化 QuantumWalker 人工智能自动驾驶机器学习
    ```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中，AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中，深度强化学习作为AI的一个重要分支，在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
  • 特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析上-21期 启芯硬件笔记 经验分享PCBEMI硬件工程面试职场和发展
    本专栏预计更新90期左右。当前第21期-特斯拉硬件.特斯拉作为全球领先的电动汽车、能源存储和人工智能公司，其硬件工程师岗位的招聘通常包括笔试和多轮技术面试，考察领域涵盖数字电路设计、模拟电路、嵌入式系统、电动车技术和自动驾驶等。由于特斯拉的创新性和技术领先地位，其面试问题可能更加注重实际应用和问题解决能力。笔试通常旨在考察候选人的基础理论知识、问题分析能力、电路设计与调试经验、以及对相关工具和方法
  • 特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析下 启芯硬件笔记 经验分享硬件工程嵌入式硬件技术提升面试职场和发展
    特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析下本专栏预计更新90期左右。当前第22期-特斯拉硬件.由于特斯拉的招聘信息保密，本文根据公开的特斯拉硬件工程师面试经验、招聘需求以及行业通用技术领域，并提供详细的题目解析思路和方法，以期为准备特斯拉硬件工程师职位的候选人提供有价值的参考、总结、和经验分享，结合特斯拉的电动汽车和自动驾驶技术特点，给出可能涉及的题目，并提供详细解析。随着技术的飞速发展和特斯拉业务的不
  • C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正 朝风工作室 c++开发语言
    一、为什么需要鱼眼镜头矫正？鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野，广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变：直线边缘会向内弯曲（如图像边缘的门框变成弧线），物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标：将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像，便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比（此处可插入图片）矫正前图像（鱼眼畸变
  • Spring IoC&DI 無限進步island springjava后端
    一、Spring家族Spring=超级工厂（管理对象生命周期）SpringMVC=快递小哥（处理HTTP请求/响应）SpringBoot=智能工具箱（一键集成全家桶）类比：Spring是汽车发动机（动力核心）SpringMVC是方向盘+油门（控制方向）SpringBoot是自动驾驶系统（简化操作）二、IoC：颠覆传统的控制艺术传统开发（自己造车）：Carcar=newCar();//亲手造发动机c
  • cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测，附代码链接
    时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务，对自动驾驶和机器人等应用至关重要，下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学、美国纽约州立大学布法罗分校合作完
  • 一[3.0]、 yolov8 工作原理 他人是一面镜子，保持谦虚的态度 车道检测研究YOLO
    目录YOLOv8简介什么是YOLOv8？yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能？YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务，可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架，引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型（如FasterR-CNN、SSD和Reti
  • 直击 OpenShift 与 Kubernetes (K8s) 的核心差异 欧先生^_^ openshiftkubernetes容器
    简单来说，可以把Kubernetes想象成汽车的发动机，它非常强大、标准、可插拔。而OpenShift则是一辆完整的、可以直接上路的豪华汽车，它不仅包含了K8s这个发动机，还配备了车身、仪表盘、导航、安全系统、自动驾驶辅助等所有必需的部件，并且全部由一个厂商（红帽）进行了深度整合和测试。OpenShift多出来的功能，主要是为了提升开发者生产力、增强企业级安全、简化运维管理这三个目标。这些功能是通
  • 多线程编程之join()方法 周凡杨 javaJOIN多线程编程线程
    现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？   Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
  • java中switch的使用 bingyingao javaenumbreakcontinue
    java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。 用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
  • hive having count 不能去重 daizj hive去重having count计数
    hive在使用having count()是，不支持去重计数   hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;  FAILED: SemanticExcep
  • WebSphere对JSP的缓存 周凡杨 WAS JSP 缓存
          对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。        现服务
  • 设计模式总结 朱辉辉33 java设计模式
    1.工厂模式   1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)      1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)      1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)      1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
  • 实例：供应商管理报表需求调研报告 老A不折腾 finereport报表系统报表软件信息化选型
    引言 随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
  • mysql 林鹤霄
    转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)   [root@centos var]# service mysql
  • Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
    原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364   1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552)  &n
  • html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
    // 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {      console.log($(this).val()) });  
  • String类的基本用法 百合不是茶 String
      字符串的用法;     // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by);         1,length()  获取字符串的长度     &nbs
  • JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 javathreadjava多线程Semaphore
    Semaphore类        一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
  • 使用GZip来压缩传输量 bijian1013 javaGZip
            启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。         PJL Compressi
  • 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
        定义如下一个简单的范型类，   package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
  • 【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
    1. 修改日志文件查看器   hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml   修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志   2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
  • 怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
    在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location /    {         proxy_pass http://test; 
  • java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题 编程求解： 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
  • eclipse svn 帐号密码修改问题 开窍的石头 eclipseSVNsvn帐号密码修改
    问题描述：      Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。 解决思路：      删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
  • [电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
          某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。        如何避免销售量和利润率增加的
  • java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang javaproperties
    #mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
  • Java核心问题集锦 darrenzhu java基础核心难点
    注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
  • 1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
    markdown 简明语法 基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号 空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签 换行 单一段落( <p>) 用一个空白行 连续两个空格 会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
  • Gson使用二（GsonBuilder） eksliang jsongsonGsonBuilder
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述     GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式   二.基本使用 实体测试类： 温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
  • 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
    有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
  • JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
      要点   JSP指令简介  page指令  include指令    JSP指令简介    JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令 属性名="
  • mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
    1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
  • sql mysql oracle中字符串连接 macroli oraclesqlmysqlSQL Server
    有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。 请注意，Oracle的CON
  • Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
    // 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate   // 原因： 由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
  • windows命令行设置wifi surfingll windowswifi笔记本wifi
    还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么 教你命令行设置 笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
  • Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linuxubuntusysv-rc-conf
    安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。     背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
  • svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他