AUTOSAR从入门到精通-【应用篇】基于 AUTOSAR 的纯电动汽车整车控制系统软件开发与功能映射研究

车载以太网-组播天赐好车车载以太网车载以太网组播
目录车载以太网中的组播：从原理到车载应用**一、组播的核心概念与车载网络价值****二、车载以太网组播的关键协议与机制**1.**组播IP地址管理（IGMP协议）**2.**组播数据链路层实现（MAC地址映射）****三、车载以太网组播的典型应用场景**1.**自动驾驶与传感器数据分发**2.**车载信息娱乐与多媒体传输**3.**车载诊断与OTA升级****四、车载组播的关键技术挑战与解决方案*
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。
自动驾驶：特斯拉 Model Y全自动驾驶交付的技术原理 InnoLink_1024 自动驾驶人工智能自动驾驶人工智能机器学习
特斯拉ModelY首次实现全程无人控制的全自动驾驶交付，依赖于其先进的FSD（FullSelf-Driving）系统，结合强大的硬件和软件架构。以下从自动驾驶技术的角度，详细介绍其工作原理：1.硬件架构：HW5.0感知与计算平台特斯拉ModelY的全自动驾驶交付基于最新的**HW5.0（Hardware5.0）**平台，其核心硬件包括：传感器套件：12个高清摄像头：提供360°视觉覆盖，分辨率高达
行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享
YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃博导ai君深度学习教学-附源码 YOLO 重构
引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代，目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统，从移动端AR应用到工业质检，目标检测无处不在。然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
ROS 避障技术介绍 Xian-HHappy 机器人-Robot ros 避障
ROS避障技术介绍一、ROS避障系统概述ROS（机器人操作系统）作为移动机器人开发的主流框架，其避障技术依托模块化设计，通过传感器数据融合、环境建模与运动规划实现动态障碍物规避。在物流机器人、服务机器人、自动驾驶等场景中，ROS避障系统需满足实时性、安全性与灵活性要求，核心流程包括环境感知-障碍建模-路径规划-运动控制四个环节。二、避障核心组件与原理1.传感器层：环境信息获取激光雷达（如Velod
Autosar 下电过程-基于ETAS工具赞哥哥s Autosar进阶 autosar etas EcuM
文章目录前言下电流程图POST_RUNPreShutDownShutdown总结前言本文介绍基于ETAS工具对应的BIP包的下电过程，仅供参考。下电流程图目前下电都是走的网络管理的下电流程。POST_RUN上层检测到下电请求后（如Nm状态由ReadySleep到PreBusSleep）先将模式切换到APP_MODE_REQUEST_POST_RUN示例如下：FUNC(void,NM_CODE)Nm
多模态融合相机L3CAM moonsims 人工智能
多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术，结合了激光雷达（LiDAR）和可见光摄像头，旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头，使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分（LiDAR）探测范围：大约200米（具体范围根据不同环境和反射面
Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚” Echo_Wish Python！实战！python 自动驾驶汽车
Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚”在自动驾驶技术的演进过程中，多传感器融合（Multi-SensorFusion）是不可或缺的一环。单一传感器往往存在局限性，例如摄像头怕光线变化，激光雷达价格昂贵，毫米波雷达分辨率有限，但如果将它们结合起来，就能形成一个更全面、更可靠的环境感知系统。今天，我们就来聊聊如何用Python实现自动驾驶中的多传感器融合，并结合最新技术趋势
Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起小沛9 Spring AI Alibaba Spring AI java 人工智能 spring spring ai SAA
此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI的能力（文章基本都是AI进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改
Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略 Echo_Wish Python！实战！python 自动驾驶深度学习
Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶，大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等，背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为，甚至实时做出决策。可是，跑在车上的这些模型不仅要精准，还得轻量、实时、稳定，这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天，咱们就从Python开发者的视角，聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
TensorFlow：开启智能时代的引擎科技林总 DeepSeek学AI 人工智能
想象一下，计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心，正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一，就是今天的主角：**TensorFlow**。---###**一、背景：为什么需要TensorFlow？1.**深度学习的爆发**-传统编程无法解决图像识别、自然语言处理等复杂问题。-神经网络需要高效工具处理海量数据和计算。2.**Google的答案**-2015年开源Tens
深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化 AI云原生与云计算技术学院人工智能自动驾驶机器学习 ai
深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词：AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要：本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手，详细解释了相关核心概念，如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系，介绍了核心算法原理和具体操作步骤，还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例，分析了实际应用场景，推荐了相关工具和资源，最后探
MCP 与 AI 任务分解：如何让 AI 高效执行复杂任务？ Echo_Wish Python 进阶人工智能
MCP与AI任务分解：如何让AI高效执行复杂任务？在人工智能应用中，任务分解（TaskDecomposition）是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服，还是代码生成，AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务，逐步完成目标。而在AI领域，MCP（Multi-StepCognitiveProcessing，多步认知处理）是一种前沿技术，旨在提升AI的任务分解能力，使其能够更精准、高效地执行复杂
Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用 Alluxio 人工智能深度学习机器学习
在当前的技术环境下，搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息，进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力，尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时，更是考验基础设施的性能。在这样的背景下，AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势，特别是在处理海量
OpenCV 三维重建实战：从工业检测到自动驾驶，3 大场景代码全解析从零开始学习人工智能 opencv 自动驾驶数码相机
：工业零部件三维建模与检测案例背景：在汽车制造工厂，对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求，需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限，而三维重建技术可快速获取零部件三维信息，实现高效检测与设计优化。技术实现：使用多个相机从不同角度拍摄零部件，利用calib3d模块进行相机标定，获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法（如SIFT、ORB等）找到不同图像间的对应点，再用
这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners wylee 人工智能机器学习
引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
AI伦理与自动驾驶：当机器掌握方向盘时的道德抉择 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络人工智能自动驾驶 unix ai
AI伦理与自动驾驶：当机器掌握方向盘时的道德抉择关键词：AI伦理、自动驾驶、道德算法、电车难题、责任归属、技术监管、人机协作摘要：本文深入探讨自动驾驶技术发展过程中面临的伦理挑战，从经典的"电车难题"出发，分析AI决策系统在生死抉择中的道德困境。我们将剖析自动驾驶的伦理框架设计原则，探讨技术实现方案，并通过代码示例展示伦理算法如何嵌入自动驾驶系统。文章还将讨论法律责任划分、社会接受度等现实问题，最
智能汽车图像及视频处理方案，支持视频智能包装创作能力美摄科技汽车
在这个日新月异的智能时代，每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展，智能汽车不仅成为了未来出行的代名词，更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中，美摄科技以创新为翼，推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案，为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴，重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑，视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案，是基于深度学习、人工智能及大数据处
降低20%成本暴雨定制化液冷系统落地
暴雨信息凭借多年液冷设计及实施经验，帮助某知名自动驾驶企业完成了车端算力设备和后端数据中心的液冷改造升级，进一步提升了其车端实时数据处理能力及后端模型训练优化效率。但在后期持续运维过程中，由于测试中心尚未配备液冷系统，只能依赖外接散热器和水泵来进行液冷设备的测试与故障排除，不仅噪音大还存在较大的冷却液泄漏风险。为此，客户期望我们帮助其建立起一套规范化的液冷测试系统，以解决当下困境。暴雨信息专业技术
【软件系统架构】系列四：嵌入式软件-NPU（神经网络处理器）系统及模板
目录一、什么是NPU？二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构：数据流架构：四、NPU芯片架构（简化图）五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态（通用）九、NPU集成建议（嵌入式开发场景）十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程（以T
计算机视觉实战：OpenCV 与深度学习结合 QuantumWalker 计算机视觉 opencv 深度学习 python
```html计算机视觉实战：OpenCV与深度学习结合计算机视觉实战：OpenCV与深度学习结合在当今数字化时代，计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的面部识别解锁，到自动驾驶汽车的环境感知，计算机视觉正在改变我们的世界。而在这个领域中，OpenCV和深度学习的结合，更是推动了计算机视觉技术的发展。什么是OpenCV？OpenCV（OpenSourceComputerVisio
AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化 QuantumWalker 人工智能自动驾驶机器学习
```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中，AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中，深度强化学习作为AI的一个重要分支，在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析上-21期启芯硬件笔记经验分享 PCB EMI 硬件工程面试职场和发展
本专栏预计更新90期左右。当前第21期-特斯拉硬件.特斯拉作为全球领先的电动汽车、能源存储和人工智能公司，其硬件工程师岗位的招聘通常包括笔试和多轮技术面试，考察领域涵盖数字电路设计、模拟电路、嵌入式系统、电动车技术和自动驾驶等。由于特斯拉的创新性和技术领先地位，其面试问题可能更加注重实际应用和问题解决能力。笔试通常旨在考察候选人的基础理论知识、问题分析能力、电路设计与调试经验、以及对相关工具和方法
特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析下启芯硬件笔记经验分享硬件工程嵌入式硬件技术提升面试职场和发展
特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析下本专栏预计更新90期左右。当前第22期-特斯拉硬件.由于特斯拉的招聘信息保密，本文根据公开的特斯拉硬件工程师面试经验、招聘需求以及行业通用技术领域，并提供详细的题目解析思路和方法，以期为准备特斯拉硬件工程师职位的候选人提供有价值的参考、总结、和经验分享，结合特斯拉的电动汽车和自动驾驶技术特点，给出可能涉及的题目，并提供详细解析。随着技术的飞速发展和特斯拉业务的不
C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正朝风工作室 c++开发语言
一、为什么需要鱼眼镜头矫正？鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野，广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变：直线边缘会向内弯曲（如图像边缘的门框变成弧线），物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标：将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像，便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比（此处可插入图片）矫正前图像（鱼眼畸变
AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-基于CAN总线的气动控制（中）格图素书汽车
目录2.2CAN总线技术及TTCAN协议2.2.1CAN总线技术2.2.2TTCAN协议3气动系统的定位控制研究3.1滑模控制原理3.1.1滑模控制概念和特性3.1.2滑模控制的抖振问题3.1.3非奇异终端滑模控制3.2气动系统定位控制策略设计3.2.1跟踪微分器的设计3.2.2非奇异终端滑模控制器的设计3.2.3滑模变结构扩张状态观测器的设计3.2.4基于扩张状态观测器的非奇异终端滑模控制器3.
Spring IoC&DI 無限進步island spring java 后端
一、Spring家族Spring=超级工厂（管理对象生命周期）SpringMVC=快递小哥（处理HTTP请求/响应）SpringBoot=智能工具箱（一键集成全家桶）类比：Spring是汽车发动机（动力核心）SpringMVC是方向盘+油门（控制方向）SpringBoot是自动驾驶系统（简化操作）二、IoC：颠覆传统的控制艺术传统开发（自己造车）：Carcar=newCar();//亲手造发动机c
cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测，附代码链接
时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务，对自动驾驶和机器人等应用至关重要，下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学、美国纽约州立大学布法罗分校合作完
一[3.0]、 yolov8 工作原理他人是一面镜子，保持谦虚的态度车道检测研究 YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8？yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能？YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务，可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架，引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型（如FasterR-CNN、SSD和Reti
knob UI插件使用换个号韩国红果果 JavaScript jsonp knob
图形是用canvas绘制的 js代码 var paras = { max:800, min:100, skin:'tron',//button type thickness:.3,//button width width:'200',//define canvas width.,canvas height displayInput:'tr
Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库白糖_ JQuery Mobile
目录导航 SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。我也是第一次接触S
impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点：根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）： 1. 首次编译impala，推荐使用命令： ${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format 2.仅编译BE ${I
求二进制数中1的个数周凡杨 java 算法二进制
解法一：对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。 public int bitCount(int x){ int count = 0; while(x!=0){ if(x%2!=0){ /
spring中hibernate及事务配置 g21121 Hibernate
hibernate的sessionFactory配置：  <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"> <
log4j.properties 使用 510888780 log4j
log4j.properties 使用一.参数意义说明输出级别的种类 ERROR、WARN、INFO、DEBUG ERROR 为严重错误主要是程序的错误 WARN 为一般警告，比如session丢失 INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出 DEBUG 为程序的调试信息配置日志信息输出目的地 log4j.appender.appenderName = fully.qua
Spring mvc-jfreeChart柱图（2）布衣凌宇 jfreechart
上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。第一步：导包第二步；配置web.xml(上一篇有代码) 建BarRenderer类用于柱子颜色 import java.awt.Color; import java.awt.Paint; import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。 PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
maven 之 cobertura 简单使用 antlove maven test unit cobertura report
1. 创建一个maven项目 2. 创建com.CoberturaStart.java package com; public class CoberturaStart { public void helloEveryone(){ System.out.println("=================================================
程序的执行顺序百合不是茶 JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧代码如下; 经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
设置session失效的几种方法 bijian1013 web.xml session失效监听器
在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
java jvm常用命令工具 bijian1013 java jvm
一.概述程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具: &nbs
【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解 bit1129 Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个： Autowired Resource Component Service Controller Transactional 根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
mysql 操作遇到safe update mode问题 bitray update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全. 在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行 SET
nginx_perl试用 ronin47 nginx_perl试用
因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl 这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
java-63-在字符串中删除特定的字符 bylijinnan java
public class DeleteSpecificChars { /** * Q 63 在字符串中删除特定的字符 * 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 * 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” */ public static voi
EffectiveJava--创建和销毁对象 ccii 创建和销毁对象
本章内容： 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器 2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式） 3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性 4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力 5. 避免创建不必要的对象 6. 消除过期的对象引用 7. 避免使用终结方法 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器类可以通过
[宇宙时代]四边形理论与光速飞行 comsci
从四边形理论来推论为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？一组星体组成星座向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说一组频率就代表一个时空的入口那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
ubuntu server下python脚本迁移数据 cywhoyi python Kettle pymysql cx_Oracle ubuntu server
因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql，但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602 1.安装python 2.安装pip、pymysql
Ajax正确但是请求不到值解决方案 dashuaifu Ajax async
Ajax正确但是请求不到值解决方案解决方案：1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！例如： $.ajax({ &
windows安装配置php+memcached dcj3sjt126com PHP Install memcache
Windows下Memcached的安装配置方法 1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。 2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。 3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
iOS开发学习路径的一些建议 dcj3sjt126com ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是：想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759 下面是我回复的内容：结合自己情况聊下iOS学习建议，
Javascript闭包概念 fanfanlovey JavaScript 闭包
1.参考资料 http://www.jb51.net/article/24101.htm http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462 2.内容概述要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题内部函数可以饮用外面全局变量 var n=999; 　　functio
yum安装mysql5.6 haisheng mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 2、yum install mysql 3、yum install mysql-server 4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
po/bo/vo/dao/pojo的详介 IT_zhlp80 java BO VO DAO POJO po
JAVA几种对象的解释 PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
java设计模式 kerryg java 设计模式
设计模式的分类：一、设计模式总体分为三大类： 1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。 2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。 3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
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