- 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
- 深度学习实战:用TensorFlow构建高效CNN的完整指南
芯作者
DD:日记深度学习
一、为什么每个开发者都要掌握CNN?在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里,在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中,甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里,卷积神经网络(CNN)正悄然改变着我们的世界。本文将以工业级实践标准,带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型,深入解析TensorFlow2.x的最新特性,并揭秘模型优化的七大核心策略。[外链图片转存失败,源站可能有
- 自动驾驶---打造自动驾驶系统之环境准备(一)
智能汽车人
从零打造自动驾驶算法仿真系统自动驾驶人工智能汽车仿真
各位读者朋友,本次打造的自动驾驶系统仿真系统,涉及感知,预测,规控等多个模块(以规控算法为主),同时可自定义相关扩展(部署&开发自身感兴趣的算法),非常便捷。笔者在此系列中开发的规控算法主要依据专栏《自动驾驶Planning决策规划》中的章节逐步搭建,后续实践系列涉及的博客包括但不局限于以下内容:《打造自动驾驶系统之环境准备(一)》《打造自动驾驶系统之定位模块开发(二)》《打造自动驾驶系统之导航模
- 智能驾驶:驶向未来的变革之路
测试者家园
人工智能质量效能智能驾驶人工智能质量效能机器人智能驾驶智能汽车无人汽车无人驾驶
在科技迅猛发展的今天,智能驾驶作为人工智能与交通运输深度融合的产物,正引领着汽车行业的革命性变革。从最初的驾驶辅助系统到如今的高度自动驾驶,智能驾驶技术的演进不仅改变了人们的出行方式,也对社会经济、法律法规等多个层面产生了深远影响。一、智能驾驶的技术演进与现状1.技术等级划分根据国际自动机工程师学会(SAE)的定义,自动驾驶技术被分为L0至L5六个等级:L0级:无自动化,完全由人类驾驶员控制。L1
- 手把手教你学simulink实例--基于Simulink的电动汽车智能驾驶辅助系统场景适应性与鲁棒性仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学SimulinkSIMULINK
目录基于Simulink的电动汽车智能驾驶辅助系统场景适应性与鲁棒性仿真基于Simulink的电动汽车智能驾驶辅助系统场景适应性与鲁棒性仿真1.背景介绍1.1项目背景随着自动驾驶技术的快速发展,智能驾驶辅助系统(ADAS,AdvancedDriverAssistanceSystems)在电动汽车中的应用越来越广泛。这些系统通过感知环境、规划路径和控制车辆来提高
- 强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略,还是说它只能在已知规则下生效?
concisedistinct
人工智能人工智能强化学习
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏策略和金融决策等领域。其核心理念是通过与环境的互动,不断学习如何选择最优行动以最大化累积奖励。尽管强化学习在许多已知和相对确定的环境中表现出色,但在面对完全不确定或动态变化的环境时,其表现和可靠性是否依然能保持一致是一个值得深入探讨的问题。我们生活的世界充满了不确定性,尤其是在
- MATLAB中的A*算法路径规划实战指南
MCPlayer542
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MATLAB是进行路径规划的强大工具,尤其适用于机器人导航和自动驾驶系统。文章详细介绍了如何使用MATLAB实现A算法进行二维和三维路径规划,涵盖了算法原理、环境地图构建、启发式函数设计、以及路径搜索的步骤。文章附带MATLAB代码示例,帮助读者通过实际操作深入理解A算法在路径规划中的应用。1.MATLAB路径规划应用概述路径规划作为移动机器人、无人机和其他自
- 深度学习算法模型:从原理到未来
YDH_AlwaysRunning
深度学习
近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- 自动驾驶FSD技术的核心算法与软件实现
python算法(魔法师版)
自动驾驶算法人工智能机器学习深度学习神经网络
引言:FSD技术的定义与发展背景在当今快速发展的科技领域中,自动驾驶技术已经成为全球关注的焦点之一。其中,“FSD”(FullSelf-Driving,全自动驾驶)代表了这一领域的最高目标——让车辆在无需人类干预的情况下完成所有驾驶任务。特斯拉公司推出的FSD系统是目前最具代表性的产品之一,它不仅融合了先进的硬件设备,还依赖于复杂的软件算法来实现环境感知、路径规划和决策控制等功能。本文将从软件层面
- 《DataWorks:为人工智能算法筑牢高质量数据根基》
人工智能深度学习
在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断,从自动驾驶到自然语言处理,AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后,高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊,没有优质的数据,再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks,作为一款强大的大数据开发治理平台,在
- PCB 在自动驾驶设备中的多元化应用
华高电路
自动驾驶人工智能机器学习大数据pcb工艺制造ai
在自动驾驶技术飞速发展的当下,PCB作为关键的基础部件,深度融入自动驾驶设备的各个系统,为车辆的安全、智能运行提供了有力支撑一、传感器系统作为核心枢纽(一)视觉感知摄像头适配:自动驾驶汽车凭借多个不同视角的摄像头,实现360度环境感知;PCB在摄像头模组里扮演“幕后英雄”,以常见的CMOS图像传感器为例,它需与PCB紧密相连,借助PCB上精细布线,将捕捉到的图像数据高速传输至车载计算单元;同时,P
- 自动驾驶平行仿真(基础课程一)
Yours monkey brother
自动驾驶人工智能机器学习
一、线性回归每当我们想预测一个数值时,就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格(房屋、股票、等)、预测住院时间(对于住院患者)、预测需求(零售额)等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。稍后,我们将引入分类问题,其目标是预测一组类别的成员资格。作为一个运行示例,假设我们希望估计房屋(以美元计)基于其面积(以平方英尺为单位)和年龄(以年)。要开发一个预测房价的模型,我们需要得到我们亲身体验数据,包
- 端到端自动驾驶——cnn网络搭建
白云千载尽
自动驾驶cnn人工智能ROS算法神经网络机器学习
论文参考:https://arxiv.org/abs/1604.07316demo今天主要来看一个如何通过图像直接到控制的自动驾驶端到端的项目,首先需要配置好我的仿真环境,下载软件udacity:https://d17h27t6h515a5.cloudfront.net/topher/2016/November/5831f3a4_simulator-windows-64/simulator-win
- 【路径规划】快速探索随机树算法,用于自动驾驶汽车的路径规划,绕过静态障碍物(Matlab实现)
长安程序猿
算法自动驾驶汽车
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述快速探索随机树(Rapidly-exploringRandomTree,RRT)算法是一种常用于路径规划的概率型算法,特别适用于自动驾驶汽车的路径规划,能够有效地绕过静态障碍物。RRT算法通过随机采样和快速扩展树结
- 随机树算法 自动驾驶汽车的路径规划 静态障碍物(Matlab)
Luis Li 的猫猫
自动驾驶汽车人工智能算法计算机视觉
随着自动驾驶技术的蓬勃发展,安全、高效的路径规划成为核心挑战之一。快速探索随机树(RRT)算法作为一种强大的路径搜索策略,为自动驾驶汽车在复杂环境下绕过静态障碍物规划合理路径提供了有效解决方案。RRT算法基于随机采样思想构建树形结构。从初始状态点出发,在车辆的状态空间内反复随机采样,将新采样点与已有树中的节点依据距离、可达性等规则进行连接拓展,逐步生长形成一棵能够覆盖状态空间大部分区域的树,向着目
- 顶配版SAM:由分割一切迈向感知一切
猛码Memmat
prompt人工智能计算机视觉语义分割prompt
文章目录0.前言1.论文地址1.1项目&代码1.2模型地址1.3Demo2.模型介绍2.1亮点2.2方法3.量化结果、可视化展示Reference0.前言现有的视觉分割基础模型,如SAM及其变体,集中优势在形状、边缘等初级定位感知,或依赖外部模型完成更高级的语义理解任务。然而,迈向更高效的视觉感知则需要在单个模型中实现全面的视觉理解,以助力于更广泛的应用场景,如自动驾驶、安防监控、遥感以及医学图像
- 探索路径规划的艺术:CurvesGenerator - 优雅的曲线生成器
邹澜鹤Gardener
探索路径规划的艺术:CurvesGenerator-优雅的曲线生成器CurvesGeneratorCommonusedcurvesformotionplanning.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CurvesGenerator项目介绍在机器学习、自动驾驶和游戏开发等领域中,精确且平滑的路径规划是至关重要的。CurvesGenerator是一个开源项目
- 车载系统SRAM存储方案
EVERSPIN
车载系统
随着自动驾驶技术的不断进步,汽车电子系统对数据处理和存储的需求日益增长。静态随机存取存储器(SRAM)不仅要在高速运行中确保数据的完整性,还必须在极端条件下保持稳定,例如在高温、低温或强电磁干扰的环境中。SRAM的设计和制造必须考虑到这些严苛条件,以确保在任何情况下都能提供可靠的性能。因此,SRAM在汽车电子系统中的应用不仅提升了车辆的性能,也极大地增强了行车的安全性,为未来汽车技术的发展奠定了坚
- 规控算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
规控算法工程师技术图谱与学习路径规控算法工程师(规划与控制算法工程师)是自动驾驶领域的核心岗位之一,涉及路径规划、行为决策、运动控制等多个技术模块。以下为技术图谱与学习路径的整合,结合行业需求和技术发展趋势。一、技术图谱核心模块数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值分解(用于控制系统建模与优化)。微积分:梯度下降、泰勒展开、动态系统建模(支持控制算法推导)。概率论与统计学:贝叶斯理论、马尔可
- 计算机视觉 |解锁视频理解三剑客——TimeSformer
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#自然语言处理(NPL)计算机视觉深度学习神经网络TimeSformertransformerpythontimesformer
一、引言在当今数字化时代,视频数据呈爆炸式增长,从日常的社交媒体分享到安防监控、医疗影像、自动驾驶等专业领域,视频无处不在。视频理解作为计算机视觉领域的重要研究方向,旨在让计算机能够像人类一样理解视频中的内容,包括识别视频中的物体、动作、场景,以及理解事件的发展过程和语义信息等。这一技术的发展对于实现智能视频分析、视频检索、自动驾驶、智能安防等应用具有至关重要的意义,它能够帮助我们从海量的视频数据
- 自动驾驶系统工程师的技术图谱与学习路径
执于代码
开发者职业加速服务自动驾驶人工智能
自动驾驶系统工程师的技术图谱与学习路径自动驾驶系统工程师是一个跨学科的角色,涵盖了硬件、软件、传感器、算法、控制系统等多个领域。为了清晰展示这一职位所需要掌握的技术,我们可以将其分为多个能力层次,并根据工程师在不同阶段的需求设计学习路径。以下是一个详细的自动驾驶系统工程师技术图谱与学习路径,按照“技能树与能力模型”展示,从基础到进阶,分层次列出了所需的核心技能和学习路线。一、基础能力层(数学、编程
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- AIGC从入门到实战:探秘:ChatGPT 到底是什么
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来,人工智能(AI)发展迅猛,其应用已深入到各个领域,从自动驾驶汽车到智能家居,再到医疗诊断,AI正在改变我们的生活方式。其中,自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支,近年来取得了显著进展,而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容,包括文本、图像、音频、视频等。
- 自动驾驶的“大脑”:决策规划篇
Yellow ?
文章目录一、决策规划技术概述二、决策规划技术结构体系1.分层递阶式体系结构2.反应式体系结构3.混合式体系结构三、决策规划系统的关键环节1.传感信息融合2.任务决策3.轨迹规划4.异常处理四、决策规划技术方法1.全局规划(1)基于状态空间的最优控制轨迹规划方法(2)基于参数化曲线的轨迹规划方法(3)基于基于系统特征的轨迹规划方法2.局部规划方法(1)基于滚动时域优化的轨迹规划方法(2)基于轨迹片段
- 高效空间编码技术:SPD-Conv在目标检测中的创新应用
向哆哆
目标检测目标跟踪人工智能yolov8
文章目录SPD-Conv:高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测3.安
- 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