- 2024-2025自动驾驶技术演进与产业破局的深度实践——一名自动驾驶算法工程师的年度技术总结与行业洞察
xiaomu_347
自动驾驶linux人工智能
一、引言:站在自动驾驶的"技术奇点"2024年是自动驾驶行业从"技术验证"迈向"商业化落地"的关键转折点。从特斯拉FSDV12的端到端技术突破,到中国L3法规的破冰,从大模型重构感知架构,到城市NOA的"千城大战",自动驾驶正在经历从实验室到真实场景的"惊险一跃"。作为某自动驾驶公司的算法工程师,我亲历了从传统模块化架构到数据驱动范式的技术跃迁。本文将以技术演进、行业洞察与个人实践为主线,剖析自动
- AI:263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战
一键难忘
精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)因其在复杂动态环境中的决策能力,成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战,并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
- 强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战
电气_空空
自动驾驶人工智能机器学习
摘要:围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍;系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础;按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例;深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战,并提出若干展望。关键词:强化学习;自动驾驶;人工智能近年来,人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
- 强化学习:在无人驾驶中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算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
强化学习:在无人驾驶中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展,无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分,它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而,实现无人驾驶面临着诸多挑战,其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
- 基于强化学习的自动驾驶决策规划算法
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶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
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
- 探索PySide6:一个全面的Qt绑定库,助您构建华丽的Python应用
黎情卉Desired
探索PySide6:一个全面的Qt绑定库,助您构建华丽的Python应用去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在Python世界中,开发图形用户界面(GUI)的应用程序时,PySide6是一个不可或缺的名字。它是Qt库的一个官方、稳定且全功能的Python绑定,由Digia(现为TheQtCompany)维护。本文将深入探讨PySide6的特性、用途及其背后的技术,帮助您
- 搞嵌入式开发,如何才能“小有所成”,获得更高的收入?
智驾
杂谈嵌入式职业规划
文章目录引言一、技术能力体系构建(金字塔模型)1.基础层(硬件理解)2.核心层(软件能力)3.扩展层(系统级能力)二、项目经验增值策略1.开源项目参与2.行业级项目实战3.专利布局三、高价值领域选择1.薪资溢价行业2.技术风口方向四、职业发展加速路径1.认证体系进阶2.收入增长策略3.职场跃迁节点五、持续进化方法论1.技术雷达维护2.工程能力量化3.跨界能力融合六、薪资谈判策略1.构建技术护城河:
- 构建DDPM模型:实现手写数字生成
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
构建DDPM模型:实现手写数字生成作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.图像生成技术的演进图像生成技术近年来取得了飞速的发展,从早期的像素级操作到如今的深度生成模型,技术不断革新,生成的图像也越来越逼真。早期的图像生成方法主要依赖于手工设计的规则和特征,例如,基于规则的纹理合成、基于特征的图像变形等。这些方法通常需要大量的领域知识和人工调整,难以生成高质量的图像。1.2.深度生成模型的崛
- 深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型
m0_57781768
python语言模型microsoft
深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)已经成为了强大的工具,能够生成高质量的自然语言文本,并且被广泛应用于各种任务中,如对话系统、文本生成、内容总结等。然而,如何更加高效地调用这些模型,特别是在实时交互的应用中,往往是开发者面临的挑战。流式传输(Streaming)技术提供了一种解决方案
- MySQL数据库安全
关了个尔
mysql数据库网络安全web安全
文章目录前言一、MySQL二、数据库安全1.基础概念2.数据库安全目标3.数据库安全防护技术4.影响数据库安全的因素三、数据库系统安全相关因素1、外围网络2、主机3、数据库4、代码补充:sql注入四、保障MySQL安全的方法总结前言无论是对于企业还是个人,数据库中所保存数据的安全性是尤其重要的。尤其是对于公司企业等来讲,其商业数据往往带有着巨大的价值。本文对MySQL数据库安全做了一些介绍。一、M
- 大屏幕排队叫号小程序系统产品核心功能需求规划开发实例分享
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小程序
系统概述大屏幕排队叫号系统借助先进的信息技术,将排队、叫号、信息展示与数据分析等功能集于一体,为服务场所构建一个有序、高效的排队环境。通过自动化的排队叫号流程,减少人工干预,提高服务的准确性和效率;通过大屏幕实时展示排队信息,让客户对等待情况一目了然,增强信息透明度;通过数据分析功能,为服务场所提供决策依据,助力其优化服务流程与资源配置,从而全方位提升服务质量与客户满意度。以下我将详细介绍该系统的
- 新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析
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零售小程序
现在的购物方式是越来越有趣了,新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据,带来全方位、多渠道、个性化购物体验。借助实时库存管理、智能推荐和无缝购物体验等功能,打破传统电商与实体店界限,其具备以下显著特点:一、系统主要功能分销管理独家推广代码机制:在这个新零售社交电商系统里,每个经销商都有一个只属于自己的推广代码。把这个代码分享给
- 单位订餐系统小程序技术开发架构功能分析
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大数据数据库
单位订餐系统功能包括:用户管理功能菜品展示与管理功能订餐流程功能订单管理功能配送管理功能反馈与评价功能数据管理与报表功能。一、用户管理功能员工信息维护:存储员工姓名、工号、部门、联系方式等基本信息,便于识别订餐人员身份与所属部门,利于后续统计分析与配送安排。例如新员工入职时自动录入信息,员工信息变更可及时更新。角色权限设置:划分普通员工、管理员、食堂工作人员等角色。普通员工可下单、查看订单状态与历
- OpenAI o1 模型到来后,谈谈提示词工程的未来
编者按:你是否也在思考:当AI模型越来越强大时,我们还需要花时间去学习那些复杂的提示词技巧吗?我们究竟要在提示词工程上投入多少精力?是该深入学习各种高级提示词技术,还是静观其变?本文作者基于对OpenAI最新o1模型的深入观察,为我们揭示了一个重要趋势:就像我们不再需要专门去学习"如何使用搜索引擎"一样,与AI交互也将变得越来越自然和直观。文章不仅分析了提示词技术的发展趋势,更提供了务实的建议:与
- 到底选谁?五大多智能体 ( Multi-AI Agent) 框架对比
编者按:当前AI技术发展日新月异,多智能体框架如雨后春笋般涌现。如何在AutoGen、LangGraph、CrewAI等众多框架中做出正确选择,找出那一个真正适合你需求的多智能体框架?本文作者通过对五大多智能体AI框架的比较,提出了一个关键观点:不同的AI框架适用于不同的场景和需求,选择的关键在于精准匹配项目特点和技术路线。作者|MehulGupta编译|岳扬在生成式AI领域,Multi-AIAg
- Python的旅游网站数据爬虫分析与可视化大屏展示论文
IT实战课堂—x小凡同学
Python毕业设计项目python旅游爬虫
摘要随着互联网技术的迅猛发展,旅游行业也逐渐实现了数字化转型。旅游网站作为游客获取旅游信息的主要渠道,蕴含着丰富的旅游数据资源。本文旨在通过Python技术,实现旅游网站数据的爬虫分析,并利用可视化大屏展示分析结果,为旅游行业的数据驱动决策提供支持。关键词:Python;旅游网站;数据爬虫;可视化大屏一、引言旅游行业作为服务业的重要组成部分,其发展水平直接关系到国家经济的繁荣和人民生活的质量。随着
- 11 Spark面试真题
TTXS123456789ABC
#Sparkspark面试大数据
11Spark大厂面试真题1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?6.checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?8.RDD机制理解吗?9.Spa
- [碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划
言午coding
碎碎念碎碎念
好久没在写博客了,今天我下定决心,要重新开始。我给自己定了个小目标,从今天起,每天都要写一篇博客,然后发布到CSDN和掘金上。以下是我的计划。一、每天学点新东西以后每天早上,我都得抽出至少一个小时专门用来学新技术。我打算先列个学习清单,把一直想学但没时间学的技术都写上去,然后按照自己的兴趣和工作需要,一项一项地去攻克。比如说,我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣,所以打算每天看点相关的专业书,或
- Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
人工智能机器学习python
在Python开发领域,GIL(GlobalInterpreterLock)一直是一个广受关注的技术话题。在3.13已经默认将GIL去除,在详细介绍3.13的更亲前,我们先要留了解GIL的技术本质、其对Python程序性能的影响。本文将主要基于CPython(用C语言实现的Python解释器,也是目前应用最广泛的Python解释器)展开讨论。GIL的技术定义GIL(GlobalInterprete
- hibernate二级缓存
Hibernate二级缓存深度解析与技术实践核心原理与工作流程Hibernate二级缓存通过SessionFactory层建立全局数据缓冲区,采用分层存储机制实现数据库访问优化。其工作流程分为4个阶段:1️⃣查询请求到达时优先检查缓存区域2️⃣命中缓存则直接返回持久化对象3️⃣未命中时执行数据库查询并更新缓存4️⃣数据变更时同步更新缓存状态️主流缓存方案对比(中国开发者常用)特性Ehcache3.
- python爬虫项目(八十二):爬取旅游攻略网站的用户评论,构建旅游景点推荐系统
人工智能_SYBH
爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫旅游开发语言金融信息可视化
构建一个旅游景点推荐系统,可以帮助用户根据他们的偏好和其他用户的评论来选择旅行目的地。在这个项目中,我们将通过爬取旅游攻略网站的用户评论数据,分析这些数据,并使用协同过滤等推荐算法来构建一个基本的推荐系统。本文将详细描述整个过程,包括爬虫部分和推荐系统的构建。目录文章大纲一、项目背景与目标项目的目标:二、目标网站分析与数据需求数据需求:目标网站:三、爬虫技术选型安装所需库四、使用Scrapy爬取用
- 【大模型入门必看】LLM大语言模型导读
古-月
LLM大语言模型
前言在规模扩展定律(ScalingLaws)被证明对语言模型有效之后,研究者构建出了许多大语言模型。尤其是2022年底面向普通消费者的ChatGPT模型的出现,正式标志着自然语言处理进入大语言模型时代。本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程,并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集,介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术,包括数据准备阶段、模型
- [特殊字符]【计算机视觉必杀技】三行代码实现文档智能校正(附完整代码)
我的青春不太冷
计算机视觉人工智能科技学习Pythonopencv
文章目录基于四点透视变换的文档图像校正技术1.实现效果2.技术原理2.1透视变换数学模型2.2算法流程3.核心代码解析3.1.1坐标点排序3.1.2透视变换矩阵4.实验结果分析4.1中间过程可视化4.2性能指标5.应用场景5.1纸质文档电子化5.2车牌识别预处理5.3AR场景平面检测5.4工业视觉中的平面定位6.总实现代码7.结论基于四点透视变换的文档图像校正技术在计算机视觉领域,图像几何变换是实
- 【go语言】gorm 快速入门
加油,旭杏
Go语言数据库
一、orm1.1什么是ormORM(对象关系映射,Object-RelationalMapping)是一种程序设计技术,用于在关系型数据库和面向对象编程语言之间进行转换和映射。ORM允许开发者通过面向对象的方式与数据库交互,而无需直接编写复杂的SQL查询语句。1.1.1主要概念对象与表的映射:ORM将数据库中的表映射为程序中的对象,将表中的每一行映射为一个对象实例的属性。每个对象实例代表数据库中的
- 重参数化(Reparameterization)的原理
读思辨
Python深度学习知识python人工智能
重参数化(Reparameterization)的原理重参数化是变分自编码器(VAE)中用来解决可微分性问题的一种技术。在VAE中,我们的目标是最大化观测数据的边缘对数似然,这涉及到一个隐含变量zzz的积分或求和。因为隐含变量是从某个分布中采样的,这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时,由于采样操作的随机性,无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决
- 前端主流的项目开发过程详解
GISer_Jinger
Javascript项目Vue前端javascript
前端主流的项目开发涉及多个方面,包括使用的技术栈、框架、工具以及开发流程等。以下是对前端主流项目开发的详细分析:一、技术栈前端主流项目开发的技术栈通常包括HTML、CSS、JavaScript以及相关的库和框架。其中,JavaScript是核心,它使得网页更加动态和交互。而HTML和CSS则分别负责网页的结构和样式。HTML:用于构建网页的基本结构,如标题、段落、链接、图像等。CSS:用于控制网页
- 讯飞绘镜(ai生成视频)技术浅析(三):自然语言处理(NLP)
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能自然语言处理AIGC深度学习
1.技术架构概述讯飞绘镜的NLP技术架构可以分为以下几个核心模块:语义分析:理解用户输入的文本,提取关键信息(如实体、事件、情感等)。情节理解:分析文本中的故事情节,识别事件序列和逻辑关系。人物关系建模:识别文本中的人物及其关系,构建人物关系图。场景生成:根据情节和人物关系生成场景描述。每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法,以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取
- 讯飞智作 AI 配音技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—技术综述AIGC—概述AIGC—音频人工智能AIGC机器学习深度学习
一、核心技术讯飞智作AI配音技术作为科大讯飞在人工智能领域的重要成果,融合了多项前沿技术,为用户提供了高质量的语音合成服务。其核心技术主要涵盖以下几个方面:1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力,通过以下关键模型实现语音合成:Tacotron模型:该模型采用端到端的编码器-解码器架构,将输入文本直接转换为梅尔频谱(Mel-spectrogram),再通过声码器生成语音信号
- 【前端】Electron入门开发教程,从介绍Electron到基础引用以及部分深度使用,附带常见的十个报错问题的解决方案和代码优化。
爱上大树的小猪
前端electronjavascript
Electron是一个使用JavaScript、HTML和CSS等Web技术创建跨平台桌面应用程序的框架。它结合了Chromium渲染引擎和Node.js运行时,允许开发者构建高质量的桌面应用。下面是一个简要的Electron开发教程,从基础到深入,并包括一些常见的报错问题及其解决方案。一、介绍ElectronElectron能够使用前端技术栈开发桌面应用,支持Windows、macOS和Linu
- DeepSeek-R1:多模态AGI的实践突破与场景革命
热爱分享的博士僧
agi
一、DeepSeek-R1的核心定位DeepSeek-R1是深度求索(DeepSeek)研发的多模态通用人工智能模型,旨在突破单一模态的局限性,实现文本、图像、语音、视频等跨模态信息的深度理解、推理与生成。该模型基于统一的架构设计,通过跨模态对齐与知识共享机制,推动AI在复杂场景中的落地应用,覆盖医疗、工业、教育、娱乐等领域。二、技术架构与创新亮点统一的多模态框架采用Transformer-bas
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f