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端木的AI探索屋
nuscenes数据集下载bevmd5自动驾驶
目录一、介绍二、Nuscenes数据集准备工作2.1登录账号![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b43e2d0b8609401c948baf291e3b7751.png)2.2复制下载链接的方法三、脚本3.1下载脚本3.2验证md53.3解压所有文件一、介绍Nuscenes数据集过于庞大,且下载链接不断变化。网络上有很多资源已经把Nusc
- MIT-BEVFusion系列五--Nuscenes数据集详细介绍,有下载好的图片
端木的AI探索屋
bevfusion自动驾驶算法python人工智能目标检测
一、数据集部分mmdetection官方对Nuscenes的中文解释地址:https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/datasets/nuscenes.htmlhttps://www.nuscenes.org/nuscenes#data-format1.1数据集概述 nuScenes数据集(pronou
- Nuscenes数据集点云数据如何转换到图像上
端木的AI探索屋
自动驾驶算法人工智能矩阵
零、概要注意:该文章是手写ai自动驾驶,Nuscenes数据集的笔记。首先,学习需要使用到nuScenes数据集。python工具需要使用到nuscenes-devkit、pyquaternionfromnuscenes.nuscenesimportNuScenesfrompyquaternionimportQuaternion#四元数操作的包https://github.com/nutonomy
- 51 -25 Scene as Occupancy 3D占用作为场景表示 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型transformer智慧城市自动驾驶人工智能计算机视觉
本文阅读的文章是SceneasOccupancy,介绍了一种将物体表示为3Doccupancy的新方法,以描述三维场景,并用于检测、分割和规划。文章提出了OccNet和OpenOcc两个核心概念。OccNet3D占用网络是一种以多视图视觉为中心的方法,通过层级化的体素解码器,可以重建3D感知模型和3D占用,适用于多种下游任务。OpenOCC是一种3D占用基准,第一个基于nuScenes的高密集、高
- Ubuntu22.04安装OpenPcDet训练kitti数据集(nuscenes-mini数据集)
RickySam
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0.前言因为想要接触KITTI数据集和Nuscenes数据集,有相关项目需要配置OpenPcDet,而原服务器因系统重装为Ubuntu22.04版本,该版本较高故重新配置环境是需要参考各种渠道,在此将这些参考汇总,也方便自己以后再配置可以清晰一点。本文综合了多篇文章。1.环境配置默认已安装好NVIDIA驱动1.1安装cuda和cudnn1.1.1前置工作首先查看自己的显卡信息nvidia-smi+
- Nuscenes 超强先验
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nuscenes
别人论文实现的distributionofobjectlocalization统计结果自己统计的所有标注目标在bev下的投影结果。plt的保存格式导致图像的反转。打榜的人有福了,哈哈哈
- 1、CenterPoint: Center-based 3D Object Detection and Tracking 环境配置
Vanessa Ni
3D目标检测
文章目录Introduction环境配置Anaconda安装配置Pytorch安装apex与spconv的安装summeryIntroduction这篇文章刚刚被CVPR2021收录,利用鸟瞰图中物体的中心点来进行三维目标检测与跟踪。使用的数据集是nuScenes和Waymo,是更具有挑战性的3D目标检测数据集。stage1:CenterPoint首先利用基于keypoint的检测器来检测物体的中
- 基于MMDet3D的pointpillars和centernet推理(mmdet3d v1.0 rc)
一只糊涂虫儿
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文章目录mmdetection3D学习文档安装环境方法一方法二(我没用)验证通过点云样例程序来验证数据预处理KITTI数据集预处理NuScenes数据集预处理使用已有模型在标准数据集上进行推理和训练在标准数据集上训练预定义模型在KITTI数据集上训练pointpillars准备数据集训练在NuScenes数据集上训练pointpillars准备数据集训练centerpoint实现mmdetecti
- 高精地图新基线 | SuperFusion:多层次Lidar-Camera融合,nuScenes SOTA!
自动驾驶之心
点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【SuperFusion】获取本文代码!!!摘要环境的高精(HD)语义地图生成是自动驾驶的一个重要组成部分。现有方法通过融合不同的传感器模式(如激光雷达和相机),在这项任务中取得了良好的性能。然而,目前的工作基于原始数据或网络特征级融合,仅考虑短距离高精地图生成,限制了其部署到
- nuScenes数据集使用方法(1)可视化初探
河北一帆
numpy
importosimportmatplotlib.pyplotaspltfromnuscenes.nuscenesimportNuScenesfromnuscenes.utils.data_classesimportLidarPointCloudimportopen3daso3dnusc=NuScenes(version='v1.0-mini',dataroot='/home/xxxx/Downl
- BEVFormer环境配置
指间理想
python人工智能
官网的教程说是StepByStep,但是实际上我按照步骤安装下来运行不了(BEVFormerGitHub地址)。主要是安装后关于包依赖产生的某些错误,特别是安装nuscenes-devkit没有在步骤中列出来,后面就不好解决某些包的版本依赖了。参考一些博客以及官方安装教程后(blog1,blog2),安装过程如下:P.S.cuda版本是11.3,安装pytorch版本要对应,以及后面安装包也要对应
- 【论文解读】NuScenes-QA:自动驾驶场景的多模态视觉问答基准
深度之眼
人工智能干货粉丝的投稿深度学习干货自动驾驶人工智能机器学习视觉问答
来源:投稿作者:橡皮编辑:学姐论文链接:https://arxiv.org/pdf/2305.14836.pdf开源代码:https://github.com/qiantianwen/NuScenes-QA摘要:我们在自动驾驶背景下引入了一种新颖的视觉问答(VQA)任务,旨在根据街景线索回答自然语言问题。与传统的VQA任务相比,自动驾驶场景中的VQA提出了更多的挑战。首先,原始视觉数据是多模态的,
- 一. BEV感知算法介绍
爱听歌的周童鞋
BEV感知自动驾驶BEV-LiDARBEV-CameraBEV-Fusion
目录前言1.BEV感知算法的概念2.BEV感知算法数据形式3.BEV开源数据集介绍3.1KITTI数据集3.2nuScenes数据集4.BEV感知方法分类4.1纯点云方案4.2纯视觉方案4.3多模态方案5.BEV感知算法的优劣6.BEV感知算法的应用介绍7.课程框架介绍与配置总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程
- 基于激光雷达点云的 3D 目标检测技术综述
不会飞的BIRd
研究方向选择3d目标检测目标跟踪
基于激光雷达点云的3D目标检测技术综述基于激光雷达点云的3D目标检测技术综述1.数据来源以及数据集1.1数据来源1.2数据集(1)KITTI:(2)nuScenes:(3)WaymoOpenDataset:2.基于点云的3D目标检测方法2.1单阶段检测算法(1)基于体素的方法a.VoxelNet:b.SECONDc.PointPillarsd.TANetetc.(2)基于点的方法(3)基于图的方法
- 如何定位TypeError: cannot pickle dict_keys object错误原因及解决NuScenes数据集在多进程并发训练或测试时出现的这个错误
Arnold-FY-Chen
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近期实验自动驾驶大模型UniAD时,发现按照默认的配置跑程序在我自己安装的环境里(我的环境里CUDA和pytorch等各种支撑软件比作者在github上列的要新)运行测试时总是报错TypeError:cannotpickle'dict_keys'objectFile"./tools/test.py",line261,inmain()File"./tools/test.py",line231,inm
- 【论文笔记】OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception
byzy
自动驾驶中的3D占用预测论文阅读自动驾驶深度学习计算机视觉
原文链接:https://arxiv.org/abs/2303.039911.引言目前缺少自动驾驶场景中的大型环视占用感知数据集。本文提出OpenOccupancy基准,并通过添加密集语义占用标注将nuScenes扩展为nuScenes-Occupancy。使用增强和净化(AAP)流程,以标注并密集化占用标签。首先通过多帧激光雷达点叠加来初始化标签,并使用预训练基准方案建立的伪占用标签增强稀疏标注
- nuscenes教程
小鱼&爱吃糖
Nuscenes数据集自动驾驶学习
本篇文章适用于对python、ubuntu以及一些操作不太懂的小白,大神以及精通的请跳过,本篇文章参考nuscenes官网而写(最好有点python基础,不然学起来很痛苦,本人纯小白,走了很多弯路)。本操作环境在ubuntu20.04,python3.7环境下完成(需要有python3.7、conda的环境)一、nuscenes数据集介绍:1.nuScenes数据集(发音为/nuːsiːnz/)是
- python-pcl点云显示
流浪德意志
LiDAR目标检测PythonUbuntu和git(WSL)python计算机视觉自动驾驶
从pandaset中导入点云数据但是无法显示立体框只能使用open3d#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importpclimportpcl.pcl_visualizationfrompandasetimportDataSet,geometryimportnumpyasnpimportpandasdataset_root="/nuscenes/pand
- BEVerse 中数据集预处理代码浅析
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BEVerse中数据集预处理代码浅析主要针对BEVerse工程中Nuscenes数据集预处理部分,进行解析。一.数据集生成脚本详细参考:BEVerse/docs/data_preparation.md1.1数据结构BEVerse├──mmdet3d├──tools├──configs├──projects├──data│├──nuscenes││├──maps││├──samples││├──sw
- nuScenes SOTA!SurroundOcc:面向自动驾驶的纯视觉3D占据预测网络(清华&天大)
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最近,多相机三维占据预测(3DOccupancyPrediction)受到了广泛关注。作为自动驾驶中的基石任务,三维目标检测天然存在无法识别任意形状以类别的物体。相较于三维目标检测,三维占据预测可以对周围环境进行稠密重建,从而更好地进行感知。本文提出SurroundOcc方法,我们利用多帧稀疏LiDAR点云自动生成稠密三维占据标签,并以此作为监督信号训练得到基于多相机图像的稠密占据预测网络。相关代
- PETR系列(PETR,PETRv2,StreamPETR)
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paper发表地方代码链接Nusnenes_test(NDS)Nuscenes_val(NDS)PETRECCV2022pytorch代码0.5040.442PETRv2ICCV2023pytorch代码0.5910.524StreamPETRICCV2023pytorch代码0.6760.592一、PETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View
- 如何使用nuScenes数据集格式的单帧数据推理(以DETR3D为例)
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【请尊重原创!转载和引用文章内容务必注明出处!未经许可上传到某文库或其他收费阅读/下载网站赚钱的必追究责任!】无论是mmdetection3D还是OpenPCDet都只有使用数据集(使用哪个数据集由配置文件里指定)训练和测试的代码,没有使用某种数据集格式的单帧数据进行推理的代码(也就是一些2D目标检测框里里提供的推理demo代码),而OpenPCDet尤其是mmdetection里面为了支持多种不
- MapTR文章研读
高的好想出去玩啊
论文研读python人工智能算法
MapTR为在线矢量化地图构建提供有效的端到端的网络结构。作者提出一种统一的基于排列的建模方法,即将地图元素的等效排列作为点集进行建模,避免地图元素模糊定义并且可以简化学习。在网络结构上,作者采用一种分层的queryembedding方法来灵活的编码结构性地图信息并且使用分层的二分匹配方法学习地图元素信息。 MapTR在nuScenes数据集上比现存的矢量化地图构建方法性能更好,MapTR-
- OpenPCDet系列 | 8.4 nuScenes数据集数据调用和数据分析
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算法人工智能OpenPCDet自动驾驶nuScenes
文章目录1.对数据集遍历1.1统计mini版本的nuScenes各模态数据和关键帧的数量1.2单独遍历lidar模态数据1.3遍历scene统计数据1.4遍历sample统计数据1.5遍历sample_data统计数据1.6数据集的底层结构2.对数据集可视化2.1render_sample和render_sample_data2.2nusc.render_pointcloud_in_image2.
- OpenPCDet系列 | 8.3 nuScenes数据集坐标系转换
Clichong
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文章目录1.calibrated_sensorandego_pose2.坐标系转换几个例子2.1全局坐标系转雷达坐标系2.2全局坐标系转图像坐标系2.3激光雷达坐标系转图像坐标系3图像BEV坐标系与自车坐标系1.calibrated_sensorandego_pose在对gt信息进行转换时的代码,使用到了传感器标定信息,涉及到内外参。deflidar_nusc_box_to_global(nusc
- 自动驾驶数据集汇总
@BangBang
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
1.Nuscenes数据集链接:nuScenesnuscenes数据集下有多个任务,涉及Detection(2D/3D)、Tracking、prediction、激光雷达分割、全景任务、规划控制等多个任务;nuScenes数据集是一个具有三维目标注释的大型自动驾驶数据集,也是目前主流算法评测的benchmark,它的特点:●全套传感器套件(1个激光雷达、5个雷达、6个摄像头、IMU、GPS)●10
- ROS学习番外篇15—nuScenes-LidarSeg数据集的多帧数据整理
_寒潭雁影
ROS操作系统学习学习python开发语言
前面我们介绍了如何下载和解析nuScenes-LidarSeg数据集,然而处理的对象还是单帧点云。本篇博客将对数据集提供的点云系列数据进行解析和重新整理,使得程序可以非常方便的按照顺序读取850个系列中的每个系列的点云数据。废话不多说,直接上代码:importjson#读取unScenes数据集中的sample_data.json文件,将其中的lidar数据写入到sample_data_lidar
- 【BEV感知】3-BEV开源数据集
暖焱
3D计算机视觉计算机视觉自动驾驶数据集
3-BEV开源数据集1KITTI1.1KITTI数据怎么采集?1.2KITTI数据规模有多大?1.3KITTI标注了哪些目标?1.4转换矩阵1.5标签文件2nuScenes2.1nuScenesVsKITTI2.2标注文件1KITTIKITTI1.1KITTI数据怎么采集?通过车载相机、激光雷达等传感器采集。只提供了相机正视图90度范围内的标注数据。1.2KITTI数据规模有多大?共14999张图
- Open3D-ML自动驾驶点云目标检测与分割入门
新缸中之脑
自动驾驶目标检测人工智能
当开始新的研究时,我的方法通常是测试不同的相关事物,直到有足够的经验让我开始将这些点联系起来。在开始构建用于3D对象检测的自定义模型之前,我购买了一台LiDAR并处理了一些数据。下一个明显的步骤是在我为自己的数据贴标签之前找出研究界如何标记这些数据。有一些非常流行的自动驾驶点云数据集,其中最受欢迎的是KITTI数据集、NuScenes、Waymo开放数据集等。不久前,我花了一些时间研究KITTI数
- nuscenes-devkit 安装报错
JoannaJuanCV
自动驾驶pythonlinux开发语言
使用命令pipinstallnuscenes-devkit安装报错:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementnuscenes-devkit自测解决办法,替换命令为:pipinstallnuscenes-devkit-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo