- 美团自动配送车2024春季招聘 | 社招专场
美团技术团队
关于美团自动配送团队美团自动配送以自研L4级自动驾驶软硬件技术为核心,与美团即时零售业务结合,形成满足公开道路、校园、社区、工业园区等室外全场景下的自动配送整体解决方案。美团自动配送团队成立于2016年,团队成员来自于Waymo、Cruise、Pony.ai、泛亚等自动驾驶行业头部公司,自动驾驶技术团队博士占比高达30%,依靠视觉、激光等传感器,实时感知预测周围环境,通过高精地图定位和智能决策规划
- 关于车路协同的几个观点
chenmingdai
关于车路协同现在有三个说法,第一个说法就是谷歌公司、苹果公司和特斯拉公司认为的所有的自动驾驶车辆在路上行驶的时候仅依赖于车自身的传感器和智能去行驶。第二个观点就是微软公司和国内的一些公司推动车联网C-V2X。也就是说车在路上行驶的时候依赖于网络为车车之间提供一些信息,为车辆行驶提供一些调度和服务信息。第三个观点就是现在大家通常说的车路要协同。也就是说车辆在行驶过程中不但要网络通信,而且还要与路直接
- 看见光,追逐光,成为光~
默涵在当下
高屋建瓴的人,散发着高贵气质,周遭牛人很多,咬紧他们~杜总,从看网知网背景出发,讲到发现流量痛点,讲到站点布局,讲到下一步机会,从而又契合到自动驾驶网络。从如何构建五级驾驶,到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造,注入人的干预分类,优化再到聚类,让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%,告警防护率达到90%,两者交叉防护有效率达到多少?99%一切皆可AI~一切皆可AI~优秀自觉
- 新质生产力关注哪些领域
安全方案
新质生产力
新质生产力关注多个前沿领域,旨在通过科技创新推动生产力的发展,为经济社会的持续繁荣做出贡献。人工智能与算力:这是新质生产力的核心领域之一。人工智能技术的快速发展和应用,正在改变各行各业的运行方式,提高生产效率和服务质量。而算力作为支撑人工智能发展的重要基础,也在不断提升,以满足更复杂、更高精度的计算需求。智能驾驶与机器人:这一领域关注自动驾驶汽车、无人机以及各类智能机器人的研发和应用。随着传感器、
- 从新能源汽车行业自动驾驶技术去看AI的发展未来趋势
DUT_LYH
人工智能自动驾驶机器学习
摘要:本文主要从新能源汽车行业自动驾驶技术的角度,探讨了人工智能的发展未来趋势。文章首先回顾了自动驾驶技术的基本概念和核心组件,然后详细介绍了自动驾驶系统的设计方案和实现步骤。最后,文章探讨了自动驾驶技术的性能优化和测试方法,并展望了自动驾驶技术的未来发展。阅读时长:约60分钟关键词:自动驾驶,人工智能,新能源汽车,性能优化引言背景介绍新能源汽车行业的发展促进了自动驾驶技术的进步,而自动驾驶技术又
- 自动驾驶功能场景 逻辑场景 具体场景解释
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一.自动驾驶场景抽象分级为了描述交通事件的演变,我们需要考虑环境的快照,称之为Scene(即情景)。Scene包含环境、静态和动态交通要素、所有行动者和观察者的表现,以及这些实体之间的关系。与Scene不同,Scenario(即场景)描述的是时间跨度。场景是对一系列情景随着时间推移的演变的描述。为了描述场景的时间发展,我们使用了行动和事件以及相关参与者的目的地和对应的参数值,而场景的描述也可以根据
- 行业杂谈---人形机器人的未来
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人形机器人,作为机器人技术的一个重要分支,近年来得到了广泛的关注和研究。它们的设计初衷是模仿人类的动作和形态,以执行复杂的任务,与人类进行交互,甚至在某些方面超越人类的能力。在之前的文章《自动驾驶---行业发展及就业环境杂谈》中笔者也提到了人形机器人的方向,同智能汽车一样,也会是未来机器人领域的一个重要分支,本篇博客对其作简单介绍,让读者有一个概念。(1)人形机器人的发展历史人形机器人的发展历史可
- 闰年导致的哪些 Bug
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每次闰年对程序员们都是一个挑战,平时运行好好的系统,在02-29这一天,好像就会有各种毛病。虽然,提前一天,领导们都会提前给下面打招呼。但是,不可避免的,今天公司因为闰年还是有一些小故障。就连大家熟知的一些大公司,也不可避免的因为闰年导致大大小小的故障。闰年导致的哪些Bug1、2月29日下午,有消息称禾赛科技激光雷达存在固件bug,致使凡是用了禾赛激光雷达的车,自动驾驶功能全部歇菜。2、OpenA
- OpenCV:开源计算机视觉的魔力之门
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在当今这个信息爆炸的时代,图像和视频已经成为我们获取和传递信息的主要方式之一。从社交媒体上的照片分享,到安防监控、自动驾驶等领域的图像识别与处理,计算机视觉技术正日益改变着我们的生活。而在这场技术革命中,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)这一开源计算机视觉库扮演着举足轻重的角色。本文将带你走进OpenCV的世界,一探其究竟。一、OpenCV简介OpenC
- 【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结
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自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法(组合导航,视觉、激光SLAM等),融合多种传感器数据,构建高精度、高分辨率的三维语义地图,将要素矢量化,构建要素间的关联关系,通过质检确保质量可靠,形成地图引擎(服务、API)以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法,点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备,采用高线束激光雷达,硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
- 自动驾驶---Motion Planning之Path Boundary
智能汽车人
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1背景在上文《自动驾驶---MotionPlanning之LaneChange》中,笔者提到过两种LaneChange的思路,这里再简单回顾一下:(1)利用Routing和周围环境的信息,决定是否进行换道的决策;(2)采用的博弈思想(蒙特卡洛树搜索---MCTS)决定是否进行换道的决策。不管是变道,避让还是借道等决策,如果后续采用优化的思想进行局部轨迹的求解,那么在求解之前需要确认boundary
- 什么是机器学习
瑞瑞大大
机器学习
随着科技的飞速发展,机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域,从智能家居到自动驾驶,从语音识别到图像识别,机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。首先,机器学习是什么?机器学习是一种人工智能的方法,它通过让计算机从数据中学习规律和模式,进而实现预测和决策。机器学习的核心思想是:利用已有的数据,通过算法构建一个模型,使得该模型能够在新的数据上做出准确的预测。简
- 2021年汽车传感器行业研究报告
行研君.嵇睿麒
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核心观点:自动驾驶加速渗透,推动汽车传感器市场的高速增长。传感器是自动驾驶的关键,当前主流自动驾驶传感器主要包括毫米波雷达、车载摄像头以及超声波雷达。2020年国内L2级别自动驾驶的渗透率已近15%。车企相继推出具备L3功能的自动驾驶车型。随着自动驾驶等级的提高,对传感器的数量和质量也提出了更高的要求,L2级自动驾驶传感器数量约为6个,L3约为13个,未来L5要达到30个以上,相应带动汽车传感器市
- 自动驾驶记忆泊车HAVP功能规范
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代客泊车自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习设计规范
1.功能描述...41.1信号需求....51.1.1输入信号....51.1.2输出信号....161.2状态机....321.2.1状态描述....321.2.2状态迁移条件....321.3功能流程....341.3.1功能逻辑....341.3.2HUT交互逻辑详述....371.3.3APP交互逻辑详述....521.3.4性能需求....601.4关联件要求....651.5适用场景.
- 高速自动驾驶智慧匝道(HIC)系统功能规范
电气_空空
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
智慧匝道功能规范HighwayIntelligentChangeFunctionalSpecification文件状态:【√】草稿【】正式发布【】正在修改文件起草分工撰写:审核:编制:签名:日期:审核:签名:日期:批准:签名:日期:版本更改描述更改日期更改人目录1概述...61.1目的...61.2范围...62功能规范...62.1功能描述...62.1.1功能用途...72.1.2基本参数..
- 「 2023-年度总结 」2023关于三掌柜的每个值得记录的时刻
目录前言顺利转正被任命为项目经理印象深刻的实战经历:项目重大版本上线系统学习新技术的心得体会获得腾讯云开发者社区优秀作者奖想要安利给所有人的开发工具技术大会招募线下沙龙圆桌主持新书发布上市受邀直播探会接受采访组织1024程序员节活动获得1024超级个体受邀参加特训营分享NPCon大会主持人成为开源讲师参加鸿蒙生态学堂·创新实训营北京站的培训番外篇番外的番外篇我的最大收获与成长2024新年Flag彩
- 《自动驾驶汽车的缺陷及其产品责任》(一)
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先看摘要:摘要自动驾驶汽车的驾驶安全需要自动驾驶技术自身的安全和一系列配套条件的实现。但因为人工智能的非理性特征、“算法黑箱”、既有设备技术条件的限制、“人机混合驾驶”、自动驾驶汽车与传统机动车并存等问题的存在,自动驾驶汽车的驾驶安全根本无从保障。从当前的技术条件来看,自动驾驶车辆存在制造、设计和警示三方面的缺陷,但其认定方法并不一致。对于设计缺陷的认定,应当融入部分过失责任的要素,以鼓励生产者持
- 自动驾驶前端
Little Xi
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- jetson agx orin 实时内核 调度延时测试
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unix服务器
jetsonagxorin是nvidia推出的计算平台,在自动驾驶领域得到广泛应用。确定性执行是自动驾驶系统的基本要求,而任务调度的确定性是影响确定性执行的重要因素。本文测试了jetsonagxorin的调度延时,对比测试了两种情况:打实时内核补丁和不打实时内核补丁。从测试结果来看,对于rt调度策略来说,打了实时内核补丁之后,最大调度延时在70μs以内;而不打实时内核补丁的话,最大调度延时在100
- 自动驾驶中之定位总结
江南霹雳堂雷家雷无桀
#自动驾驶之定位技术自动驾驶
1前言2典型的单个定位方式2.1基于通信的定位方法2.1.1GNSS全球卫星导航系统2.1.1.1gnss的优点与缺点2.1.1.2gnss定位技术2.1.1.2.1RTK定位技术2.1.1.2.2PPP定位技术2.1.1.2gnss定位技术总结2.1.2车联网定位2.1基于航位推算的定位方法2.1.1惯性测试单元定位IMU2.1.1.1IMU陀螺仪的三个角度2.1.1.2IMU的优缺点2.1.1
- 51-2 万字长文,深度解读端到端自动驾驶的挑战和前沿
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型自动驾驶人工智能机器学习transformer智慧城市gpt-3
去年初,我曾打算撰写一篇关于端到端自动驾驶的文章,发现大模型在自动驾驶领域的尝试案例并不多。遂把议题扩散了一点,即从大模型开始,逐渐向自动驾驶垂直领域靠近,最后落地到端到端。这样需要阐述的内容就变成LLM基础模型、LLM+自动驾驶以及端到端自动驾驶核心内容三部分。上图是我司总结的大模型经典论文拓扑图,欢迎各位拍砖帮助更新,使得最终能落地到端到端自动驾驶。LLM基础模型核心论文Traininglan
- 路径跟踪算法Stanley 实现 c++
Big David
决策规划控制c++自动驾驶算法matplotlibStanley
参考博客:【自动驾驶】Stanley(前轮反馈)实现轨迹跟踪|python实现|c++实现Stanley前轮反馈控制(Frontwheelfeedback),又称Stanley控制。核心思想:基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算(PurePursuit是基于后轮中心)。前轮转角控制量:δ=θφ+θy\large\delta=\theta_{\varphi}+\theta_{y}δ
- 论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion
七元权
论文阅读论文阅读深度图补全NLSPNSPN深度学习
文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全,简称为NLSPN。(1)为什么需要深度图补全?在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中,需要知道物体
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小厂程序猿
目标检测专栏目标检测人工智能计算机视觉
引言目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它旨在识别和定位图像中的物体。随着深度学习技术的发展,目标检测技术取得了显著的进步,广泛应用于自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域。在这个专栏中,我们将从基础知识开始,逐步深入到目标检测的各个方向,帮助大家全面了解和掌握这一领域的技术。专栏内容安排第一部分:基础知识目标检测概述:介绍目标检测的基本概念、应用场景和发展
- 【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View
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【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet:鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测0.论文摘要自动驾驶感知周围环境进行决策,这是视觉感知中最复杂的场景之一。范式创新在解决2D目标检测任务中的成功激励我们寻求一种优雅、可行和可扩展的范式,从根本上推动该领域的性能边界。为此
- 001:自动驾驶概述
qq_31762031
019-自动驾驶技术整理自动驾驶发展自动驾驶汽车制造商自动驾驶技术公司自动驾驶传感器制造商自动驾驶软件开发商自动驾驶图商自动驾驶汽车零部件供应商
摘要:本文介绍国内外自动驾驶的发展历程及现状、汽车制造商、技术公司、传感器制造商、芯片制造商、地图供应商、软件开发商以及汽车零部件供应商。国外一、发展历程及现状起步阶段(1990年-2005年):在这个阶段,自动驾驶技术主要应用于军事和科学研究领域,例如美国军方开始研制自主无人车,并应用于一些特殊任务。技术探索阶段(2005年-2015年):随着计算机技术和机器学习技术的快速发展,自动驾驶技术开始
- 【专题】2023人工智能基础数据服务白皮书报告PDF合集分享(附原数据表)
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报告链接:https://tecdat.cn/?p=33276原文出处:拓端数据部落公众号人工智能是推动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。目前,中国的人工智能产业正处于高速增长阶段,并正在快速渗透到各个行业,包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防和自动驾驶等。其中,自动驾驶由于场景的复杂性和对安全的极高要求,推动了人工智能的不断迭代和演进。点击阅读原文,获取专题报告全文,解锁文末148份
- 曲线生成 | 图解B样条曲线生成原理(基本概念与节点生成算法)
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算法人工智能ROS机器人自动驾驶轨迹规划曲线生成
目录0专栏介绍1什么是B样条曲线?2基函数的deBoor递推式3B样条曲线基本概念图解4节点生成公式0专栏介绍附C++/Python/Matlab全套代码课程设计、毕业设计、创新竞赛必备!详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等);局部规划(DWA、APF等);曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。详情:图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning),附几十种规划算法1什么是B样条曲
- PCS驾驶辅助不等于自动驾驶,车上的防碰撞功能你用对了吗?(PCS篇)
十年筑己
汽车预防碰撞安全系统(pre-crashsafetysystem)是一种利用即时通讯技术、控制系统与信息科技侦测车辆周遭的动态状况,从而辅助汽车驾驶人进行安全驾驶的汽车安全科技。依各家车厂不同的命名,另有防撞系统(英语:collisionavoidancesystem)、前方碰撞预警系统(forwardcollisionwarningsystem)、减少碰撞系统(collisionmitigati
- 2.1.1 摄像头
构图笔记
自动驾驶笔记图像处理自动驾驶
摄像头更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git摄像头是目前自动驾驶车中应用和研究最广泛的传感器,其采集图像的过程最接近人类视觉系统。基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟,随着近几年深度学习的发展,基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中,在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上,一般会安
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
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seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不