- 2025年各细分产业链企业数据(汽车、数字经济、食品、制造业)
经管数据库
汽车智能手机数据分析
本数据包含2025年及之前的所有上中下游企业信息,67个细分产业。汽车专区、数字经济专区、数字创意专区、未来产业专区、高端装备专区、新能源专区、食品农业专区、传统制造业专区等71个文件。汽车专区:充电桩制造动力电池汽车材料制造汽车制造汽车制造设备汽车座椅制造驱动电机制造燃料电池汽车制造燃料电池系统制造新能源汽车制造智能驾驶智能视觉数字经济专区:5g边缘计算大数据类服务器光通信集成电路区块链人工智能
- 当高级辅助驾驶遇上“安全驾校”:NVIDIA如何用技术给智能驾驶赋能?
小lo想吃棒棒糖
安全人工智能高级辅助驾驶
高级辅助驾驶技术的商业化落地,核心在于能否通过严苛的安全验证。国内的汽车企业其实也在做高级辅助驾驶,但是吧,基本都在L2级别。换句话说就是在应急时刻内,还是需要人来辅助驾驶,AI驾驶只是决策层,并不能完全掌握汽车。而国内做的比较好的品牌达到L4级别的,例如之前很火的萝卜快跑、或者目前智己汽车(并未大量推广),也都并没达到非常理想的状态。而NVIDIA近期推出的DRIVEAI系统检测实验室,不仅是行
- 大唐杯省赛考纲总结(10%)
LUO-CHEn
大唐杯第十届5G信息与通信
系列文章目录本届大唐杯考察范围20%通信基础知识70%5G内容10%商业流程文章目录系列文章目录前言一、通信基础知识的考察(20%)二、5G内容5G无线技术(20%):5G网络技术(10%):5G协议与信令(15%):5G工程实践(15%):5G+垂直行业应用(10%):三、商业流程(10%):总结前言大唐杯以推广信息通信领域前沿技术、协同高校学科建设、推动行业创新发展为目的,激发高校学生参赛热情
- 深度解析新能源汽车研发测试中的关键信号采集技术
新能源汽车研发&测试入门指南
汽车大数据人工智能
摘要随着新能源汽车的快速发展,研发测试环节对信号采集的需求日益复杂。本文结合行业前沿技术方案,系统梳理了新能源汽车测试中需要关注的核心信号类型、采集方法及技术难点,涵盖高压电气、动力电池、热管理、智能驾驶、网络通信等全维度数据采集策略,为工程师提供全面的技术参考。一、新能源汽车测试信号采集的核心意义新能源汽车的研发测试涉及电动化、智能化、网联化三大技术方向,需通过高精度信号采集验证系统性能、安全性
- 智能驾驶新纪元:Gemini如何重塑车载交互体验
众乐 认证
谷歌GoogleAndroidAutoGemini
在2025年谷歌I/O开发者大会即将拉开帷幕之际,谷歌抛出一则重磅消息:将生成式AI模型Gemini深度融入AndroidAuto系统。这一具有里程碑意义的举措,犹如为车载交互技术注入了一剂强劲的“创新催化剂”,推动其大步迈入全新发展阶段。正如AndroidforCars副总裁PatrickBrady所言,此举绝非对传统语音助手的简单升级,而是极有可能成为“车载体验领域的一场重大变革”。在驾驶场景
- 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。
- 《解锁AudioSet:开启音频分析的无限可能》
音频新时代的“密钥”:AudioSet登场在科技飞速发展的今天,音频作为信息传播与交互的关键媒介,早已渗透到现代科技的各个角落。从智能手机中的语音助手,让我们通过简单的语音指令就能查询信息、发送消息,到智能家居系统,凭借音频识别技术实现设备的智能控制,如智能音箱可根据我们的声音命令播放音乐、查询天气;从沉浸式的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)体验中,逼真的音效让人身临其境,到智能驾驶领域,通过对
- ArkTS与仓颉语言的深度解析(鸿蒙操作系统多设备)
爱学习的小齐哥哥
仓颉华为仓颉HarmonyOS5
一、引言随着物联网和智能设备的飞速发展,多设备协同开发成为当前软件开发领域的重要课题。鸿蒙操作系统作为面向全场景的分布式操作系统,为开发者提供了ArkTS和仓颉语言两种强大的开发工具,助力实现高效的多设备应用开发。本文将全面剖析这两种语言在鸿蒙多设备开发中的应用,探讨其优势、开发环境、实现一次开发多端部署的方法以及在不同设备上的性能表现和适配策略,并结合智能驾驶应用场景进行实例分析。二、ArkTS
- [创业之路-389]:企业战略管理-战略制定/设计-市场洞察“五看”:看宏观- 制造业加速向高端化、智能化转型
文火冰糖的硅基工坊
创业之路大数据跨学科系统架构人工智能科技
一、制造业加速向高端化、智能化转型制造业加速向高端化、智能化转型过程中,以下行业或商业领域将迎来具体发展机遇:汽车制造:新能源汽车、智能网联汽车领域发展迅速,通过数字化、智能化技术提升生产效率,满足用户个性化需求。例如岚图汽车采用5G+工业互联网、大数据等技术,实现118秒下线一台整车,且能满足4款车型混流生产、上万种不同配置车型随机生产。电梯制造:智能工厂生产线引入工业机器人,大幅提升生产效率。
- DeepSeek行业应用案例——金融业
未来智慧谷
DeepSeek—R1人工智能大数据金融
一、简介在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,DeepSeek以其强大的技术实力,如同一股创新的洪流,席卷众多行业,为各领域带来了前所未有的变革与突破。本案例集初步收录了40多个来自农业、制造业、汽车行业、手机行业、智能家居、物流、云服务、办公、网络安全、金融、医疗、教育等多个关键行业的应用案例。从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉,到推动制造业生产故障预警与产品质量提升;从优化汽车智能交互体验与智能驾驶
- 华为OD机试 2025 B卷 - 智能驾驶 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
无限码力
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智能驾驶华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解华为OD机试2025B卷200分题型题目描述有一辆汽车需要从m*n的地图左上角(起点)开往地图的右下角(终点),去往每一个地区都需要消耗一定的油量,加油站可进行加油。请你计算汽车确保从从起点到达终点时所需的最少初始油量。说明:智能汽车可以上下左右四个方向移动地图上的数字取值是0或-1或正整数:-1:表
- 如何保障自动驾驶汽车的软件安全性?这个软件或成为关键
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如今,汽车制造商正面临着新技术带来的软件挑战。随着智能驾驶、新能源汽车和车联网等技术的飞速发展,“软件定义汽车”已是大势所趋。安全性将成为未来汽车开发中的一个关键因素。一个例子是自动驾驶和汽车网络与智能城市中的其他智能设备进行通信,需要转达官方停车规则、速度限制和其他动态交通变化,包括道路关闭、交通堵塞和改道。随着汽车行业从运输行业向技术行业的转变,数据的可靠性、安全性和质量是至关重要的。保证汽车
- 华为OD- 智能驾驶-2024年OD(E卷)
蜗牛快快快快跑
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题目描述有一辆汽车需要从m*n的地图左上角(起点)开往地图的右下角(终点),去往每一个地区都需要消耗一定的油量,加油站可进行加油。请你计算汽车确保从从起点到达终点时所需的最少初始油量。说明:智能汽车可以上下左右四个方向移动地图上的数字取值是0或-1或正整数:-1:表示加油站,可以加满油,汽车的油箱容量最大为100;0:表示这个地区是障碍物,汽车不能通过正整数:表示汽车走过这个地区的耗油量如果汽车无
- 车载3D HMI人机交互与GPU算力的平衡
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随着智能汽车技术的飞速发展,车载3DHMI(Human-MachineInterface)人机交互界面逐渐成为车载信息娱乐系统的重要组成部分。相比传统的2D界面,3DHMI能够提供更直观、沉浸的交互体验,尤其在智能驾驶、车载导航、娱乐系统以及人机互动等方面,具有显著优势。然而,车载3DHMI的高交互性与视觉表现要求对计算能力提出了巨大的挑战,尤其是GPU算力的需求。如何平衡3DHMI的算力资源消耗
- 5G+智慧纺织工厂解决方案
物通博联网关
5G数据可视化云平台信息可视化物联网边缘计算自动化
纺织工厂消耗的能源主要包括加热、空调、蒸汽、动力等各个方面,电力是主要的能耗类型,给企业带来较大能耗成本。然而,传统纺织企业普遍存在供电方式和用电设备不够优化、纺织工艺不够先进、缺乏节能技术等,造成企业产值能耗成本高、能源浪费等问题。面向新一轮智能制造的时代浪潮,物通博联提供基于工业物联网的5G+智慧纺织工厂解决方案。通过工业智能网关接入工厂内各个车间的纺织设备与电表,实时采集能耗数据并通过5G网
- 鸿蒙Next智能驾驶:轻量化模型实战指南
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车载算力有限的场景下,鸿蒙Next通过模型轻量化技术破解智能驾驶的性能与安全挑战。本文拆解核心场景优化策略,附实战方案与性能数据,助开发者实现高效部署。一、核心场景与轻量化策略(一)两大关键场景车道线检测:需在暴雨、夜间等极端条件下,100ms内完成车道线识别,应对反光、遮挡等干扰。障碍物识别:对120km/h高速移动物体提前100米预警,避免误判路标为障碍物。(二)三维优化策略|策略方向|核心手
- 鸿蒙Next赋能智能驾驶:轻量化模型的实战突围
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在车载算力有限的智能驾驶场景下,鸿蒙Next以轻量化模型技术破解性能与安全的双重挑战。本文拆解核心场景优化策略与实战方案,助开发者实现高效部署。一、核心场景的轻量化策略(一)两大刚需场景解析车道线检测:需应对雨天模糊、夜间低光等极端条件,模型需在100ms内完成复杂路况下的精准识别。障碍物识别:要求对高速移动物体(如120km/h车辆)提前100米预警,同时避免误判道路标线为障碍物。(二)三大优化
- 2025车载以太网技术全景解析:智能汽车的神经网络如何进化?
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——深度解读最新技术趋势与行业变革一、行业风向标:车载以太网进入爆发期2025年被视为车载以太网技术落地的关键年份。据预测,全球车载以太网市场规模将突破30亿美元,年均增长率高达25%。这一增长背后,是智能驾驶、车联网、高精度传感器对高带宽、低延迟通信的迫切需求。行业大事件:-第六届中国国际汽车以太网峰会(AES2025)将于4月1-2日在上海举办,宝马、特斯拉、蔚来等50余家车企将聚焦TSN标准
- 国芯思辰|SCS5501/5502芯片组打破技术壁垒,重构车载视频传输链路,兼容MAX9295A/MAX96717
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在新能源汽车产业高速发展的背景下,电机控制、智能驾驶等系统对高精度信号处理与高速数据传输的需求持续攀升。针对车载多摄像头与自动驾驶辅助系统对长距离、低误码率、高抗干扰性数据传输的需求,SCS5501串行器与SCS5502解串器芯片组充分利用了MIPIA-PHY协议的强大功能,支持高达4Gbps带宽、15米同轴线或10米屏蔽双绞线长距传输,并集成远程供电与GPIO控制功能,实现“一线三用”(数据传输
- DeepSeek 赋能车路协同:智能交通的破局与重构
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目录一、引言二、智能交通车路协同系统概述2.1系统定义与原理2.2系统构成2.3发展现状与挑战三、DeepSeek技术剖析3.1DeepSeek简介3.2核心技术原理3.2.1Transformer架构3.2.2混合专家架构(MoE)3.2.3多头潜在注意力(MLA)机制3.3DeepSeek的优势四、DeepSeek在智能交通车路协同系统中的应用4.1智能驾驶辅助4.2智能座舱交互4.3能源管理
- 智能驾驶前沿技术突破:叠铖光电TerraSight芯片技术解析
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关键词:TerraSight芯片、超宽光谱成像、低算力架构、异质叠层晶圆、自动驾驶感知概要:TerraSight芯片作为全球首款专为无人驾驶设计的超宽光谱叠层图像传感芯片,通过超宽光谱成像技术实现全天候感知,具备极端环境适应性和材质识别能力。芯片采用低算力高效处理架构,降低系统功耗和成本。其异质叠层晶圆技术和车规级可靠性设计确保了芯片的高性能和稳定性。TerraSight为自动驾驶感知系统提供了颠
- 车载摄像头EMC问题剖析
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安规EMC测试电脑高速电路PDNEMC认证测试测试EMI
随着智能驾驶技术的快速发展,车载摄像头已经从辅助性设备跃升为主动感知系统的核心组成部分。不论是360度全景监控、ADAS辅助驾驶功能,还是日益普及的自动泊车系统,摄像头的性能和稳定性已成为智能车辆安全运行的重要保障。然而,随着系统复杂度的提升,电磁兼容性(EMC)问题也随之凸显,尤其在高频传输和集成化设计背景下,成为整车系统测试中的一个关键难点。一、车载摄像头与EMC的冲突背景车载摄像头的典型硬件
- 如何成为一名优秀的产品经理
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#自动驾驶相关知识点自动驾驶汽车
一、夯实核心基础深入理解智能驾驶技术栈:感知:摄像头、雷达(毫米波、激光雷达)、超声波传感器的工作原理、优缺点、融合策略。了解目标检测、跟踪、SLAM等基础算法概念。定位:GNSS、IMU、高精地图、轮速计等定位技术,RTK,定位精度与可靠性。规划决策:路径规划(全局/局部)、行为决策(跟车、换道、路口处理)、运动控制(纵向/横向控制)。了解状态机、规则引擎、预测算法等。地图:高精地图(HDMap
- 华为OD机试2024年E卷-智能驾驶[200分]( Java | Python3 | C++ | C语言 | JsNode | Go)实现100%通过率
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华为OD题库华为od
题目描述有一辆汽车需要从m*n的地图的左上角(起点)开往地图的右下角(终点),去往每一个地区都需要消耗一定的油量,加油站可进行加油请你计算汽车确保从起点到达终点时所需的最少初始油量说明:(1)智能汽车可以上、下、左、右四个方向移动(2)地图中的数字取值是0或-1或正整数:-1:表示加油站,可以加满油,汽车的油箱容量最大为100;0:表示这个地区是障碍物,汽车不能通过;正整数:表示汽车走过这个地区的
- 地平线旭日系列芯片 AI 架构与 SoC 分层结构建模实战:从 BPU 架构解析到嵌入式部署全流程
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国产NPU×Android推理优化人工智能架构
地平线旭日系列芯片AI架构与SoC分层结构建模实战:从BPU架构解析到嵌入式部署全流程关键词地平线旭日芯片、BPU架构、嵌入式SoC、AI加速器、模型部署、智能驾驶、MatrixRTL、Tensor移动单元、Runtime调度、AI分层建模摘要地平线旭日(Sunrise)系列AISoC是国产嵌入式视觉智能芯片的重要代表,广泛应用于智能驾驶座舱、ADAS视觉前端、机器人感知等高性能AI场景。其核心B
- 再谈小米SU7Orin X + 8295芯片硬核,做工对标特斯拉
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高通SA8295学习笔记专栏人工智能
小米SU7OrinX+8295芯片硬核,做工对标特斯拉?✅两颗芯片镇场:OrinX+骁龙8295,一台车俩大脑SU7的核心控制模块分为两块:智能驾驶主控(OrinX):负责NOA、高速智驾等高级辅助驾驶。车机主控(高通8295):管的是中控大屏、语音、娱乐系统等交互体验。这两个模块,全都藏在副驾手套箱底下,工程师风格拉满——一不小心,扶手箱得全拆。散热怎么搞?OrinX:水冷上身,算力猛发热也猛,
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智能驾驶感知模块可以根据目标的属性和环境信息,分为三类关键任务:动态感知任务、静态结构感知任务和可通行区域(Freespace)感知任务。本文将结合BEVFormer、MapTR和OccupancyPrediction三个算法,简单介绍一下他们,如果有不正确的地方,欢迎评论。一、动态感知任务:BEVFormer1.1任务简介动态任务关注的是检测和跟踪场景中运动物体,如行人、车辆、自行车等。核心目标
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随着智能驾驶技术的不断进步,自动驾驶与高级驾驶辅助系统(ADAS)已经成为现代汽车发展的关键趋势。为了实现对周围环境的精准感知,ADAS系统依赖于各类硬件传感器,包括摄像头、雷达、激光雷达(LiDAR)、超声波传感器等。此外,ADAS的核心功能还依赖于多传感器数据融合、感知算法与高效的计算平台。因此,ADAS硬件与解决方案的供应商在整个智能驾驶生态系统中扮演着重要的角色。本文将深入探讨主要ADAS
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Python与自动驾驶数据集处理:构建智能驾驶的基石在自动驾驶技术的快速发展中,数据始终是最核心的驱动力。自动驾驶系统依赖于大量的传感器数据(激光雷达、摄像头、GPS等),通过深度学习算法不断优化决策,使车辆能够自主感知、理解道路环境并做出合理决策。而Python作为AI和数据科学的核心工具,在自动驾驶数据集的处理上扮演着不可或缺的角色。今天,我们就深入探索如何使用Python处理自动驾驶数据集,
- 24届就业学长纯干货总结:C++智能驾驶学习路线、学习资源分享
嵌入式自学-领绿学长
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前言:大家好,我是今年24届的学长,现已拿到智驾感知算法工程师的offer,年薪大约40w,个人还是比较满意这份工作的。想和大家分享一些我在C++智驾学习过程中的资源和总结。,希望我的经验能够为大家提供一些实用的参考和启发,让正在学习智驾或者准备面试的同学少走弯路。下面为大家推荐一些我在C++智驾学习中用过的非常好的学习入门资料,还有学长自己总结的一些学习路径和资料。C++智能驾驶零基础到就业学习
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mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
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1、ORACLE的安装
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8i,9i : i是internet
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b>、10g不支持win7
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- 数据库,SQL零基础入门
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sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
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- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
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画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
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- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
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*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
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一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
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} else {
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- ZooKeeper 入门
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ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
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取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
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基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
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1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
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- 新一代工作流系统设计目标
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用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
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- oracle 行链接与行迁移
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
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- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
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jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
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surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
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- sphinx实践
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- JPA之JPQL(三)
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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- CentOS安装Mysql5.5
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centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
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rm -rf /var/lib/mysql
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要