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《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》空云风语人工智能 YOLO 机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉 YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法，更是以其独特的“一次看全（YouOnlyLookOnce）”理念和卓越的性能，在目标检测领域中独树一帜，成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南紫雾凌寒 AI 炼金厂 #深度学习 #计算机视觉深度学习计算机视觉 3d cnn PointNet++3d云 3d云数据
一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代，3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例，车辆需要实时感知周围复杂的环境信息，包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息，使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体，从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上，自动驾驶车辆通过3D点
同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？释迦呼呼 AI一千问架构深度学习人工智能机器学习自然语言处理
关键要点研究表明，智能体（可能是“智能代理”的意思）在人工智能中是一个能够感知环境、自主行动以实现目标的系统。证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。关于“智能体”这一术语，存在争议，可能指的是人工智能中的智能代理，或在某些上下文中指具有物理身体的AI系统（如机器人）。什么是智能体？定义智能体在人工智能中似乎是一个能够感知其环境
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南快撑死的鱼 C++（C语言）算法大揭秘 opencv 图像处理人工智能
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。然而，图像处理的计算量非常大，往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是，CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。本篇文章将详细介绍如何结合CUDA与OpenCV，利用GPU的强大计算能
大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习安意诚Matrix 机器学习笔记机器学习人工智能
以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略，驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现
云原生边缘智能：构建分布式IoT设备的自主决策引擎桂月二二云原生分布式物联网
引言：突破云计算边界Tesla自动驾驶系统通过边缘节点每秒处理2300帧图像，决策延迟/dev/quality_valve"四、生产场景解决方案4.1典型行业应用场景4.2故障自愈流程#边缘节点健康检查脚本#!/bin/bashcheck_gpu_utilization(){util=$(nvidia-smi--query-gpu=utilization.gpu--format=csv,nohea
C语言基础系列【20】内存管理程序喵大人 C语言基础系列 c语言开发语言 c++后端面试
博主介绍：程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列C++大佬养成攻略在C++编程中，内存管理是一个至关重要的概念。要深入理解内存管理，我们肯定要
在 PiscTrace 上使用 YOLO 进行预测与 MiDaS 景深补偿：体验纯视觉自动驾驶的数据分析那雨倾城 PiscTrace 人工智能计算机视觉图像处理自动驾驶 YOLO 视觉检测
随着自动驾驶技术的不断发展，视觉感知系统逐渐成为车辆感知的核心组件。PiscTrace作为一款支持高效视图处理的桌面应用，集成了先进的计算机视觉工具，如YOLO目标检测模型和MiDaS景深估计模型，能够为纯视觉自动驾驶的实现提供强大的支持。通过这两个模型的结合，PiscTrace可以提供高精度的目标识别与环境感知功能，帮助用户进行实时的驾驶数据分析，为决策系统提供宝贵的数据支持。本文将详细介绍如何
专业英语程序员爱德华英语专业英语
文章目录一、计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理NLP(5)推荐系统(6)计算机图形学二、数学三、机械、材料四、医药五、英美计量单位一
Agent 框架与应用 power-辰南企业级AI项目实战人工智能大模型 ai agent
1.1初识Agent：智能体的核心能力AIAgent是一种基于大模型的自主任务执行系统，能够通过感知、决策、规划和执行实现复杂目标的闭环达成。其核心能力可拆解为以下四部分：1.1.1感知能力（Perception）Agent通过多模态输入接口获取环境信息：•数据采集：集成传感器（如自动驾驶的激光雷达）、API（如天气数据接口）、文本/语音交互系统等；•多模态解析：支持文本、图像、语音的联合处理（如
车载SerDes芯片的重要性：自动驾驶与智能座舱的神经网络空间机器人 Serdes知识合集自动驾驶神经网络人工智能
车载SerDes芯片的重要性：自动驾驶与智能座舱的神经网络在智能汽车时代，数据就是“燃料”，而SerDes芯片（串行器/解串器）就是让这些数据以光速奔跑的“血管”。随着自动驾驶（ADAS/ADS）和智能座舱的发展，摄像头、雷达、LiDAR及高清显示屏的数量激增，数据量呈指数级增长。如何高效、低延迟、低误码率地传输这些数据，成为决定自动驾驶安全性和座舱体验的关键问题。这时候，高性能车载SerDes芯
基于深度学习的视频修复 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习音视频人工智能 dnn
基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化，以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。这种技术在电影修复、视频编辑、监控视频增强、自动驾驶和虚拟现实等多个领域具有广泛应用。以下是关于这一领域的系统介绍：1.任务和目标视频修复的主要任务和目标包括：去噪声：去除视频中的噪声，提升视频的视觉质量。去模糊：减少或消除视频中的模糊区域，使视频更清晰。去伪影：消
镜像世界架构揭秘：全球领先的视频孪生与三维重构技术云栖道人重构人工智能
在数字孪生技术的迅猛发展下，镜像世界浙江科技有限公司凭借其全球领先的视频孪生和三维重构技术，成为行业的破局者和新兴黑马。本文将深入解析其核心技术架构，探讨其如何通过技术创新推动智慧城市、自动驾驶、安防监控等多个领域的应用落地。一、镜像世界的技术架构概览镜像世界的技术架构围绕高效的数据采集、智能数据处理、三维建模与融合、实时交互及系统管理五大核心模块构建，形成完整的视频孪生技术体系。1.数据采集与输
清华团队发布多模态“神探”Migician：24.94%性能碾压，解锁多图定位的无限可能—— 安防、自动驾驶、医疗影像的AI“鹰眼”革命花生糖@ AIGC学习资料库人工智能自动驾驶机器学习
引言：当AI学会“跨图追凶”2025年，安防监控摄像头每天产生3.5万亿帧画面，自动驾驶汽车每秒处理20路传感器图像，医疗影像科医生年均分析50万张CT片——多图像定位能力已成为AI落地的命门。清华大学联合北交大、华中科大发布的Migician模型，凭借24.94%的性能碾压优势，让AI首次实现“跨图像精准狙击”。这个突破性工具，正在重新定义从安防到医疗的20+行业规则。一、技术深析：Migici
驱动 AI 边缘计算新时代！高性能 i.MX 95 应用平台引领未来 WPG大大通 NXP产线 ATU 伊布小編 (一部)人工智能边缘计算大大通方案 ai 汽车工业
智慧浪潮崛起：AI与边缘计算的时代正悄然深植于我们的日常生活之中，无论是火热的ChatGPT与DeepSeek语言模型，亦或是Meta智能眼镜，AI技术已经无形地影响着我们的生活。这股变革浪潮并未停歇，而是进一步催生了更高效、更贴近现实需求的技术演进。然而，随着AI应用场景的拓展，传统云计算在实时性、隐私保护与带宽等方面逐渐面临瓶颈。特别是在自动驾驶、智慧医疗、工业自动化等高精度应用中，毫秒级的延
云原生边缘计算：重塑分布式智能的时空边界桂月二二云原生边缘计算分布式
引言：算力向数据源头迁移的革命特斯拉自动驾驶系统每小时产生20TB边缘数据，时延要求低于50ms。中国移动5G边缘云实现ARPU值提升38%，华为云IEF平台将工业质检响应速度提升至15ms以内。ABIResearch预测2026年边缘AI芯片市场规模达520亿美元，KubeEdge管理边缘节点数突破千万级，单节点资源开销仅为K8s的1/8。一、边缘计算架构范式演进1.1技术架构对比矩阵特征维度中
智能算法安全优化与关键技术实践智能计算研究中心其他
内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。与此同时，可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化，显著提升模型透明度，降低黑箱风险。在技术实现层面，特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能，结合
跨领域算法安全优化与实践路径智能计算研究中心其他
内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下，跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是，医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新，揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化，
特斯拉 FSD 算法深度剖析：软件层面全解读 python算法(魔法师版) 算法机器学习人工智能深度学习神经网络计算机视觉
一、引言特斯拉的FSD（FullSelf-Driving）系统作为自动驾驶领域的前沿成果，其软件层面的算法设计至关重要。本文将从软件的角度，深入探讨特斯拉FSD所采用的算法，包括感知、规划、控制等多个方面，以期为读者呈现一个全面、详细的FSD算法全景图。二、特斯拉FSD系统概述特斯拉FSD系统旨在实现车辆的完全自动驾驶，涵盖从感知周围环境到做出驾驶决策的全过程。该系统依托于特斯拉自研的硬件平台和软
特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来百态老人人工智能笔记
FSD系统概述FSD（FullSelf-Driving）系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术，旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据，持续优化其自动驾驶算法，使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
特斯拉FSD不同版本的进化 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境，做出安全可靠的驾驶决策。FSD（FullSelf-Driving）是特斯拉自动驾驶系统的最高级别，它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
介绍常见的图片分类模型与算法萧鼎 python基础到进阶教程算法分类数据挖掘
介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展，很多强大的图像分类算法和模型已经被提出，广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型，帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前，传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
AI自动驾驶：2025有戏，Uber受益先于特斯拉 gange574 人工智能自动驾驶机器学习 AI写作大数据 ai AI编程
自动驾驶：2025有戏，Uber受益先于特斯拉近期消息，优步将与Waymo在奥斯汀推出合作服务（夏季将在亚特兰大跟进）。在过去一段时间，市场情绪似乎已经转变，认为自动驾驶汽车的推广将越来越需要需求端平台，而优步作为最大的此类平台处于有利地位。比亚迪（BYD）的公告也在投资者心中凸显了一个重要观点：完全自动驾驶（FSD）市场越分散，优步作为最大的需求聚合商的地位就越有利。Techcrunch报道称，
计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示程序员Linc 计算机视觉计算机视觉机器学习深度学习机器视觉
一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
具身智能行业 [shenhonglei] 具身觉醒：智能进化的未来之路人工智能机器人
具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能（EmbodiedAI）指通过物理实体（如机器人、自动驾驶设备等）与环境的动态交互，实现感知、认知和行动控制的智能系统。其核心特征是“知行合一”，强调通过实际交互提升智能水平，而非仅依赖数据训练。技术融合：结合人工智能（AI）、机器人技术、多模态大模型
OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）大模型大数据攻城狮大厂面试大厂面经 android面试计算机视觉 opencv 实时互动 webrtc
OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发，现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
深度 | 车载语音群雄并起共争智能座舱新高地数据堂官方账号分享人工智能语音识别
不论是苹果公司iOS系统中的智能语言助手“Siri”，还是微软Windows系统中的“Cortana”，智能语音交互早已融入我们生活之中。随着汽车产业的发展，用户消费形态的改变，自动驾驶、智能座舱、新能源这些概念已经逐渐落地成为现实，智能语音交互与汽车之间也擦出了别样的火花。由于驾驶汽车无法解放双手，对于人机互动的需求，则更多需要通过语言来实现。因此，结合了人工智能的车载语音交互系统作为汽车智能网
[自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定 simba丶小小程序猿自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人，每个雷达的位置和姿态不同，需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系（旋转矩阵RRR和平移向量ttt），将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括：数据融合：消除多雷达间的位姿差异，生成全局一致的点云。减少累积误差：避免多传感器数据因
自动驾驶---Perception之大模型应用智能汽车人自动驾驶人工智能机器学习
1背景自动驾驶感知（Perception）模块在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色，它负责收集、处理并理解车辆周围的环境信息。随着深度学习技术的快速发展，大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章，有兴趣的读者可以了解相关内容：《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P
自动驾驶---LSTM模型用于轨迹预测智能汽车人自动驾驶 lstm 人工智能自然语言处理
1前言在下面几篇博客中，笔者简单介绍过Transformer，Transformer的内部结构虽然比较清晰，但对于入门者来说还是复杂了一些。《人工智能---什么是Transformer?》《自动驾驶---视觉Transformer的应用》《自动驾驶---Parking端到端架构》中介绍的轨迹Decoder模块本篇博客和读者朋友们探讨一种比较早的模型（理解起来也相对容易一些）：LSTM（LongSh
辗转相处求最大公约数沐刃青蛟 C++漏洞
无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！为此，总结一下以方便日后忘了好查找。 1.输入要比较的两个数a,b 忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作） 3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0） 4.最后的a为两数的最大公约数 &
F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书 bijian1013 F5 负载均衡
一.什么是会话保持？在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中，一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的，服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时，往往需要了解上一次交互过程的处理结果，或者上几步的交互过程结果，服务器进行下
Object.equals方法：重载还是覆盖 Cwind java generics override overload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。原问题链接在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问： “不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：” pu
初始线程 15700786134
暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下： public class ShapeFr
Linux的tcpdump 被触发 tcpdump
用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。实用命令实例默认启动 tcpdump 普通情况下，直
安卓程序listview优化后还是卡顿肆无忌惮_ ListView
最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。 &nb
扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果知了ing jquery
(function () { $.extend($.fn.tabs.methods, { //显示遮罩 loading: function (jq, msg) { return jq.each(function () { var panel = $(this).tabs(&
gradle上传jar到nexus 矮蛋蛋 gradle
原文地址： https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html configurations { deployerJars } dependencies { deployerJars "org.apache.maven.wagon
千万条数据外网导入数据库的解决方案。 alleni123 sql mysql
从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。然后要导入mysql数据库。悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。 ping了一下， 19ms的延迟。于是下面的代码是没用的。 ps = con.prepareStatement(sql); ps.setString(1, info.getYear())............; ps.exec
JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader 百合不是茶 JAVA.io操作字符流
这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励我会更加的去学加油！： JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
MO、MT解读 bijian1013 GSM
MO= Mobile originate，上行，即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate，下行，即SP端下发给用户的信息；上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信，你的短信是这样的，你所提交的短信，投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后，存储转发，转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由，下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务：由SP
五个JavaScript基础问题 bijian1013 JavaScript call apply this Hoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。问题1：Scope作用范围考虑下面的代码： (function() { var a = b = 5; })(); console.log(b); 什么会被打印在控制台上？回答：上面的代码会打印 5。 &nbs
【Thrift二】Thrift Hello World bit1129 Hello world
本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程 1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错 <dependency>
【Avro一】Avro入门 bit1129 入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。 1. 添加Maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proj
安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能 ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinKElement { /** * 5.最小的K个元素 * I would like to use MaxHeap. * using QuickSort is also OK */ public static void
TCP的TIME-WAIT bylijinnan socket
原文连接： http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html 以下为对原文的阅读笔记说明：主动关闭的一方称为local end，被动关闭的一方称为remote end 本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet，也称为socket 1、TIME_WA
jquery ajax 序列化表单 coder_xpf Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值，默认选中值为on；设定值之后，选中则为设定的值 <input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/> $("#favor&quo
Apache集群乱码和最高并发控制 cuisuqiang apache tomcat 并发集群乱码
都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下： <Connector maxThreads="300" port="8019" prot
websocket dalan_123 websocket
一、低延迟的客户端-服务器和服务器-客户端的连接很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
菜鸟分析网络执法官 dcj3sjt126com 网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题. OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理. 前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包.
Android相对布局属性全集 dcj3sjt126com android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距 // 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
Tomcat内存设置详解 eksliang jvm tomcat tomcat内存设置
Java内存溢出详解一、常见的Java内存溢出有以下三种： 1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap（堆）溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。可以利用JVM提
Java6 JVM参数选项 greatwqs java HotSpot jvm jvm参数 JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全（中文版）作者：Ken Wu Email: [email protected] 转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm！本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
weblogic创建JMC i5land weblogic jms
进入 weblogic控制太 1.创建持久化存储 --Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok 2.创建JMS服务器 --Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构 justjavac DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。系统包括几个独立的部分：使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子；使用 PHP CI 框架开发的简易网站；搜索引擎目前直接使用的 MySQL，将来可以考虑使
sql添加、删除表中的列 macroli sql
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PHP中二维数组的排序方法 abc123456789cba 排序二维数组 PHP
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Spring Boot 1.2.4 发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布，repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。这是一个维护版本，包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。 Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布，包含许多

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