- 技术革新引领未来发展趋势
jiemidashi
经验分享
新能源汽车的自动驾驶技术正在快速发展。现在,许多大公司都在研究这个领域。比如,特斯拉、百度等都推出了自己的自动驾驶系统。这些系统让开车变得更安全、更方便。不过,这项技术也面临着一些挑战。首先,技术还不完全成熟。有时候,自动驾驶汽车可能会出现故障。其次,法律和政策也还没跟上技术发展的步伐。很多国家和地区还没有明确的法规来规范自动驾驶汽车的使用。尽管如此,新能源汽车的自动驾驶技术仍然有很大的潜力。它能
- 一文讲清楚 AI Agent(智能体)
网络风云
人工智能
AIAgent(人工智能代理,一般直接叫做智能体)以各种形态存在于我们生活的方方面面,大家比较熟知的有Siri、小爱同学等虚拟助手,但其实在自动驾驶、教育、娱乐、医疗、科研、智能家居等等到处都有它们的身影。它是能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的智能实体。AIAgent的核心特点是自主性、适应性和交互性,它可以在复杂的环境中独立完成任务,并根据环境变化调整策略。AIAgent广泛应用于
- 小米、小鹏、蔚来等宣布切入「人形机器人」赛道,车企为什么纷纷下场造机器人?有哪些新机会?
日记成书
热门实事机器人
车企集体跨界人形机器人赛道的核心逻辑与机遇一、车企“造人”的底层驱动力技术复用与降维打击车企在电动化与智能化领域积累的核心技术(如电机、传感器、AI算法、动力电池等)可直接迁移至人形机器人研发,形成“技术溢出”效应。例如:小鹏Iron的端到端大模型与自动驾驶算法同源,触控反馈技术源自智能座舱交互系统;广汽GoMate的“可变轮足移动结构”基于汽车底盘技术优化,实现高速运动与精细操作;特斯拉Opti
- 从嵌入式到 AI:如何从零开始进入人工智能行业
嵌入式Jerry
AI人工智能嵌入式硬件物联网YOLO数据挖掘
你是否在嵌入式开发中遇到了瓶颈?是否希望结合AI技术提升自己的竞争力?本篇博文将从零开始,详细讲解如何从嵌入式软件工程转向AI,并提供实战建议,让你更顺畅地进入AI领域。1.为什么嵌入式开发者适合进入AI领域?随着人工智能(AI)的快速发展,智能设备、物联网(IoT)、自动驾驶、机器人等领域对AI结合嵌入式系统的需求越来越大。那么,为什么嵌入式开发者适合进入AI领域呢?✅硬件和软件结合能力:嵌入式
- 高通8295芯片技术参数、设计架构、算力与应用场景介绍
A阿司匹林
ADAS自动驾驶智能座舱智能车联网架构人工智能gpu算力
智能化和自动化技术的快速发展,汽车行业正迎来一场前所未有的变革。自动驾驶技术的推进、智能座舱的不断升级以及车载信息娱乐系统的日益普及,都对车载计算平台提出了更高的要求。作为全球领先的半导体和无线通信技术公司,高通在车载芯片领域持续创新,推出了Snapdragon8295芯片(高通8295芯片),为汽车行业提供强大的计算能力、低功耗设计和高安全性。高通8295芯片专为自动驾驶、ADAS(高级驾驶辅助
- 简单介绍 NVIDIA推出的图形处理单元(GPU)架构“安培架构“
神仙约架
人工智能架构安培安培架构NVIDIA
概念"安培架构"(AmpereArchitecture)是NVIDIA推出的一款图形处理单元(GPU)架构,它是继图灵架构之后的下一代产品。安培架构最初在2020年发布,以其高性能和高效率而闻名,广泛应用于游戏、专业视觉、数据中心、人工智能(AI)和自动驾驶等领域。特点安培架构的主要特点包括:1.更高的性能和效率-安培架构通过改进的执行单元和更高的时钟频率,提供了比前代图灵架构更高的性能和能效。2
- 地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0
算法自动驾驶
该示例为参考算法,仅作为在征程6上模型部署的设计参考,非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BEV方法,继TeslaOpenAIDay公布其BEV感知算法之后,相关研究层出不穷,感知效果取得了显著提升,BEV也几乎成为了多传感器特征融合的
- 人工智能(AI):科技新纪元的领航者
r_martian
AI人工智能科技
摘要人工智能(AI)作为当今科技领域最具变革性的力量之一,正以惊人的速度重塑着我们的世界。本文旨在全面且专业地介绍人工智能,涵盖其定义、发展历程、关键技术、应用领域、面临的挑战以及未来展望等方面,以期为读者呈现一幅清晰、深入的人工智能图景。一、引言在科技飞速发展的今天,人工智能已不再是科幻作品中的遥远概念,而是切实融入到我们日常生活和各个行业的重要技术。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车、LLM
- 【论文精读】MapTR:用于在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习
青衫弦语
自动驾驶人工智能深度学习transformer
论文地址:MAPTR:STRUCTUREDMODELINGANDLEARNINGFORONLINEVECTORIZEDHDMAPCONSTRUCTION源代码:MapTR摘要High-definition(HDMap)map为自动驾驶场景提供了丰富且精确的环境信息,是自动驾驶系统规划中不可或缺的基础组件。本文提出了MapTR,一种用于高效在线矢量化高精地图构建的结构化端到端Transformer模
- [自动驾驶-传感器融合] 激光雷达的运动补偿
simba丶小小程序猿
自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言相关原理及代码示例IMU运动补偿的基本原理代码示例参考文献引言由于激光雷达成像原理是利用接发器与时间计算来获取光点的位置,所以在传感器的空间运动时,会出现雷达拖影现象(点云畸变),因此需要采用运动补偿来校准激光雷达的点云,本文及介绍下激光雷达的运动补偿原理及实现代码。相关原理及代码示例激光雷达(LiDAR)在运动过程中会产生运动畸变,影响点云的精度。运动补偿的基本原理是通过测量激光在发
- 自动驾驶---如何打造一款属于自己的自动驾驶系统
智能汽车人
自动驾驶技术自动驾驶人工智能
在笔者的专栏《自动驾驶Planning决策规划》中,主要讲解了行车的相关知识,从Routing,到BehaviorPlanning,再到MotionPlanning,以及最后的Control,笔者都做了相关介绍,其中主要包括算法在量产上的应用,这是笔者与其他博主非常不同的一点,重点阐述自动驾驶量产相关的算法。在之前的专栏中由于篇幅的限制,并不能逐篇去扣算法,扣代码。只是希望读者朋友们对整个自动驾驶
- Spring MVC 与 Spring Boot:从“手动挡”到“自动驾驶”的进化论,兼谈前后端分离的哲学
月落星还在
springBootspringmvcspringboot云原生
引言:当“造轮子”成为一门艺术在Java开发者的世界里,Spring框架就像空气一样无处不在。但你是否想过:为什么我们需要SpringBoot?为什么在“前后端分离”大行其道的今天,SpringMVC依然活跃在舞台上?这背后不仅是技术的迭代,更是一场关于开发效率与架构哲学的深刻博弈。让我们抛开教科书式的定义,用一场“时空穿越”的视角,重新审视这两个框架的恩怨情仇。第一章SpringMVC:那个“手
- 汽车自动驾驶辅助L2++是什么?
LVXIANGAN
汽车自动驾驶人工智能
自动驾驶辅助级别有哪些?依照SAE(SAEInternational,SocietyofAutomotiveEngineers国际自动机工程师学会)的标准,大致划分为6级(L0-L5):L0人工驾驶:即没有驾驶辅助,需要驾驶员全程对车辆进行控制。L1驾驶辅助:车辆对方向盘和车速中的一项操作进行控制,其他操作则依然由驾驶员负责。常见的例如定速巡航就属于L1级驾驶辅助。L2部分自动驾驶:车辆仅对方向盘
- 英伟达(NVIDIA)芯片全解析:专业分类、应用场景与真实案例
嵌入式Jerry
AI分类人工智能数据挖掘嵌入式硬件linux数据分析算法
引言你知道吗?你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车,甚至是电影特效背后,都有英伟达(NVIDIA)的芯片在默默工作。NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词,它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能(AI)、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么,NVIDIA的芯片有哪些分类?它们分别用在哪里?普通人又能从哪些场景感受到它的存在?今天,我们就来用最通俗易懂的方式,带
- 人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践人工智能架构机器学习深度学习
人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,渗透到各行各业,改变着我们的生活方式和工作模式。从自动驾驶到语音助手,从推荐系统到智能制造,人工智能技术无处不在。然而,许多人对于人工智能的了解仍停留在表面,甚至对其中的一些核心概念感到陌生。本文将围绕人工智能的基础概念、发展历程及核心技术进行详细讲解。我们将通过代码示例和表格对比,帮助大家深入理
- 超越实验室:打造真正在现实世界中奏效的 AI (泛化性与鲁棒性)
海棠AI实验室
人工智能理论与学术机器学习人工智能信息可视化
人工智能正以前所未有的速度从研究实验室走向我们的日常生活。我们看到AI驱动着从语音助手到推荐引擎的各种应用,而自动驾驶汽车、个性化医疗等更具变革性的应用前景也始终令人期待。然而,要真正释放AI的潜力,我们还需要克服一个关键障碍:让AI真正在现实世界中可靠地运行,而不仅仅是在受控的实验室环境中。想象一下,一辆自动驾驶汽车在一个晴朗的下午行驶时表现完美,但当它进入一个大雾天气区域时,它却无法识别前方的
- 初识pytorch
m0_73286250
pytorch人工智能python
一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系,我们可以将它们放在人工智能(AI)的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理(NLP)3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
- 25/2/16 <算法笔记> DirectPose
青椒大仙KI11
视觉计算机视觉
DirectPose是一种直接从图像中预测物体的6DoF(位姿:6DegreesofFreedom)姿态的方法,包括平移和平面旋转。它在目标检测、机器人视觉、增强现实(AR)和自动驾驶等领域中具有广泛应用。相比于传统的位姿估计方法,DirectPose试图简化复杂的处理流程,采用端到端的方式直接从图像中输出位姿参数。1.DirectPose是什么?DirectPose是一种端到端的神经网络方法,旨
- 2025年AI技术趋势深度解析:从World Model到智能共生,如何重塑未来?
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一、AI从实验室走向物理世界1.WorldModel元年:3D模型开启物理智能时代2025年被视为“世界大模型(WorldModel)”的元年,AI从文本、图像等低维数据处理跃升至理解物理世界规律的3D模型阶段。例如,李飞飞团队主导的LWM(世界模型)将推动自动驾驶、工业仿真等领域的突破,AI可通过虚拟环境模拟复杂物理交互,优化决策效率。应用场景:自动驾驶测试(如Waymo)、工业设计仿真、灾害预
- 代理IP助力AI图像处理,开启行业新篇章
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关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- DeepSeek掀起推理服务器新风暴,AI应用迎来变革转折点?
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AI浪潮下,推理服务器崭露头角在科技飞速发展的当下,AI是耀眼明星,席卷各行业,深刻改变生活与工作模式,从语音助手到医疗诊断、金融风险预测,AI无处不在。其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个阶段,过去重模型训练,如今大量预训练模型出现,如何高效应用成新挑战,推理服务器应运而生。推理服务器是运行AI模型、对输入数据实时分析预测的硬件设备,堪称AI应用“幕后英雄”。在自动驾驶、智能安防、电商推
- MapEX - Mind the map! Accounting for existing maps when estimating online HDMaps from sensors.
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MapEX加入地图编码的MAP检测论文链接MapEX背景与动机:HD地图的重要性与高成本:HD地图是自动驾驶的关键组成部分,但其采集和维护成本极高。现有方法的局限性:现有方法主要依赖传感器数据生成HD地图,但通常忽略了已有的HD地图资源。当前方法最多只是对低质量地图进行地理定位或使用通用的已知地图数据库,效率和效果都有限。提出的解决方案:充分利用现有地图:在HD地图估计中引入现有HD地图资源,具体
- 自动驾驶感知、端到端论文集(2024-10-11)
自动驾驶小学生
毫米波雷达摄像头多传感器融合
文章目录1.Detection2.Segmentation(Map)3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV
- 探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具
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探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
人工智能学习
一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- 多Agent系统分工协作:从理论到工业级落地实践
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人工智能
文章目录一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则1.2通信协议设计二、工业级协作策略2.1动态任务分配2.2冲突消解机制三、典型应用案例3.1智能仓储系统3.2自动驾驶车队四、开发实践指南4.1框架选型对比4.2调试工具链一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则反馈感知Agent决策Agent执行Agent监控Agent角色分工规范:感知Agent:数据采集频率≥10Hz决策Agent
- 让AI真正“动起来“:静态工作流与动态任务规划深度解析
ghs_gss
人工智能
文章目录引言:AIAgent的进化之路一、静态工作流:企业智能化的基石1.1什么是静态工作流?1.2核心三要素:1.3电商推荐系统实战案例1.4优势与局限二、动态任务规划:AI的真正智能时刻2.1动态规划核心原理2.2自动驾驶实时规划案例2.3技术挑战与突破三、静动结合:构建企业级智能系统3.1混合架构设计3.2智能客服系统实战3.3性能对比数据四、落地实践指南4.1技术选型建议4.2实施路线图4
- 智能硬件定位技术发展趋势
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智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 亚远景-ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介
亚远景aspice
汽车人工智能大数据
ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介:ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》背景与意义随着汽车智能化发展,自动驾驶和智能座舱等技术快速进步,但人工智能在汽车领域应用面临安全性、数据质量与管理、技术标准规范缺失、公众认知和接受度等挑战。该标准旨在规范汽车领域人工智能技术应用,提高系统安全性、可靠性和兼容性,推动汽车智能化健康发展。ISO/PAS880
- 51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian:周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅( Sora能制作动作大片还需要一段时间 )
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1自动驾驶AIGCstablediffusion智慧城市计算机视觉
24年3月,北大、谷歌和加州大学共同发布了DrivingGaussian:CompositeGaussianSplattingforSurroundingDynamicAutonomousDrivingScenes。视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景CornerCase,这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自动驾驶系统安全性。DrivingGaussian采用复合高斯飞溅进行全局渲
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的