- 基于STM32的平衡车外设控制应用案例,提供C++源码
程序员Thomas
STM32单片机平衡车stm32c++单片机
基于STM32的平衡车外设控制应用案例**下面是一个使用STM32控制平衡车的简单应用案例,包含姿态传感器读取、电机控制和串口通信功能。主要功能使用MPU6050传感器读取姿态数据使用PID控制器调整平衡车姿态通过串口输出调试信息电机速度控制C++源代码#include"stm32f10x.h"#include//定义常量#definePWM_MIN1000#definePWM_MAX2000#d
- Python匿名函数Lambda,不止是省略函数名这么简单
橙色小博
python的学习之旅python开发语言
目录1.前言2.Lambda函数的基本用法3.关于Lambda函数的应用3.1与map函数结合3.2lambda与if-else语句3.3多参数lambda3.4嵌套lambda3.5字典与lambda(也是我本人最喜欢的用法)3.6lambda其他用法4.总结:Lambda的编程哲学1.前言在Python的广阔天地里,Lambda函数宛如一颗璀璨的明珠,以其简洁优雅的姿态,为代码增添了一份独特的
- PX4垂起(Tiltrotor)偏航控制研究
zhao23333
PX4
PX4垂起(Tiltrotor)偏航控制研究PX4垂起(Tiltrotor)偏航控制研究1.问题描述2.过渡过程中为什么没有偏航角度控制问题1:为什么在过渡阶段固定翼位置控制没有起作用?问题2:关于virtual_attitude_setpoint的使用问题3:为什么过渡状态姿态角给定值是固定的姿态控制给出的?3.如何修改固件使倾转旋翼在过渡状态也控制角度PX4垂起(Tiltrotor)偏航控制研
- PX4飞控之位置控制(1)整体架构
Felix_ZL
px4飞控PX4位置控制架构
位置控制是无人机飞控的核心算法之一,一方面根据commander中的flag标志位和Navigator中提供的航点信息进行控制(自主模式下),另一方面得到期望姿态角(setpoint)的四元数信息,给到姿态控制模块进行姿态控制。本文重点PX4飞控的位置控制的代码整体架构(mc_pos_control),具体的控制算法将在后续文章中陆续奉上。位置控制模块的主函数:task_main()1.订阅结构体
- DeepSeek的崛起:2025新春国产AI模型的全球影响力
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能百度
摘要在2025年新春之际,国产AI模型DeepSeek以现象级的姿态迅速崛起,凭借免费、易用及高性能的特点,吸引了全球科技界的广泛关注。这款大型人工智能模型不仅展现了国产技术的实力,还为用户提供了高效便捷的使用体验,成为行业内的焦点。关键词DeepSeek崛起,2025新春,国产AI模型,免费易用,高性能特点一、国产AI的崭新篇章1.1DeepSeek的诞生背景在2025年新春之际,DeepSee
- 机器臂运动控制算法工程师面试
道亦无名
面试算法人工智能机器学习
大厂的经验总结:一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念,并分别说明其用途。正解:已知机器臂各关节的角度(或位移),通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。用途在于可以根据给定的关节驱动值,预测末端的实际位置,用于运动仿真、路径验证等,比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。逆解:已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态,求解出各关节应处
- 用Python实现SFM
薄辉
pythonopencv计算机视觉人工智能图像处理
SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法,它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置,估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中,你可以使用OpenCV库来实现SFM。下面是一个简单的例子,展示了如何使用OpenCV库的cv2.sfm_create函数来实现SFM:importcv2#读入图像,存入列表images中images=[]foriinrange(1,11):im
- halcon几何测量(一)3d_position_of_rectangle
mm_exploration
计算机视觉halcon图像处理
目录一、提取目标区域,选择不和边缘相交的目标二、计算矩形工件的姿态三、显示矩形的立体结构一、提取目标区域,选择不和边缘相交的目标1、提取目标区域:mean_image、dyn_threshold、fill_up、connection、select_shape2、选择不和边缘相交的目标:intersection、area_center、select_mask_objread_image(Image,
- Python 的 ultralytics 库详解
白.夜
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ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库,尤其以YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型为核心,提供了简单易用的接口,支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发,旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
- 大模型时代的知识焦虑
机载软件与适航
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引言:浪潮之巅,焦虑暗涌大模型时代已经浩荡而来,如同奔腾的浪潮,以令人惊叹的速度重塑着世界的面貌。从智能客服的温声细语,到AI绘画的妙笔生花,再到自动驾驶的日趋成熟,大型语言模型、图像模型等人工智能技术以前所未有的姿态,渗透进我们生活的方方面面。信息获取前所未有的便捷,知识创造空前高效,人机交互焕然一新,一个充满无限可能的智能化未来似乎触手可及。然而,在这令人眼花缭乱的技术盛景之下,一股无形的焦虑
- GitHub Copilot两期连看:开发流程全览及 Copilot 在 SQL 开发中的妙用
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GitHubCopilot,这款备受瞩目的AI开发助手,正以前所未有的姿态重塑开发流程。而现在,专为开发者和技术团队精心打造的GitHubCopilotFridays系列课程,正持续为大家解锁Copilot的无限潜能。今天,我们迎来了第五期和第六期课程,这将是两场不容错过的技术盛宴,深度探索Copilot在更多复杂场景、特定角色工作流中的卓越应用,准备好与我们一同深入挖掘其中的奥秘了吗?GitHu
- 从“参数竞赛”到“行动革命”:Manus与DeepSeek背后的中国AI范式之争
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引言:当中国AI开始定义游戏规则在OpenAI用ChatGPT掀起全球AI浪潮的两年后,中国科技企业正以两种截然不同的姿势重新书写竞争剧本——DeepSeek用671亿参数的R1模型震撼硅谷,而Manus则以“数字打工人”的姿态突破AI代理的想象边界。这不仅是技术的较量,更是中国AI产业对西方话语体系的颠覆性回应。本文将用技术现实主义视角,解剖这场“参数狂魔”与“行动派”的角力真相一、DeepSe
- AI 革命再提速:从 Manus 封停到 OpenAI 开源,技术竞赛与伦理博弈下的产业变局
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2025年3月,人工智能领域迎来戏剧性转折。继DeepSeek以开源策略搅动市场后,新兴AI公司Manus的官方X账号因涉嫌关联加密货币诈骗被平台封禁,引发轩然大波。而在封禁事件发酵不到一周,OpenAI连夜发布AgentSDK与ResponsesAPI,以开源姿态强势回应。这场技术竞赛与伦理博弈交织的产业变局,正将AI革命推向新的临界点。一、技术突围与平台博弈:Manus事件的双重隐喻Manus
- Web3.0 从入门到实战:一站式开发指南
七七知享
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在科技浪潮持续翻涌的当下,Web3.0作为互联网发展的全新篇章,正以前所未有的姿态重塑数字世界格局。从去中心化应用(DApps)蓬勃兴起,到区块链技术成为底层支撑架构,Web3.0开启了一个用户真正掌控数据、价值自由流通的崭新时代。对于怀揣探索精神的开发者而言,投身Web3.0领域,不仅意味着解锁全新技术栈,更能参与塑造互联网的未来形态。本文精心打造了一套从理论基石铺陈,到实战项目落地的Web3.
- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
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论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
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- 欧拉角的,万向锁---和---奇点,的数学解释
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效果演示部分(注意,欧拉旋转的三个转动参数,是从初始位置开始然后按照顺序的转动再到达最终姿态,而不是在现有姿态上进行绕自己某个轴来转动)如下动图所示,在欧拉旋转中(真笛卡尔坐标系中,围绕自身坐标轴的有固定旋转的顺序),当某个轴旋转90度时候,不管怎么给另外两个旋转轴数值,产生的效果都只是能围绕某个轴进行转动。这样的话相当于两个轴合并成了一个轴(两个系数合并成一个系数)(这就是所谓的损失了一个自由度
- 结合大语言模型的机械臂抓取操作学习
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一、大语言模型的机械臂抓取操作关键步骤介绍如何基于大语言模型实现机械臂在PyBullet环境中的抓取操作,涵盖机器人运动学、坐标系转换、抓取候选位姿生成、开放词汇检测以及大语言模型代码生成等模块。1.机器人正逆运动学基本概念正运动学:已知机器人的关节角度,计算机器人末端执行器在空间中的位姿(位置和姿态)。逆运动学:已知机器人末端执行器在空间中的目标位姿,计算机器人各关节角度使其达到目标位姿。在Py
- 旋翼机自主着陆-主要技术难点
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位姿测量无人机智能控制UAVlanding自动计算机视觉深度学习算法
搜索阶段:远距离:目标为几个像素,并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现,如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡,如何进行目标检测在光线条件较差的环境下,目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分,飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制,特征点提取误差较大,位姿解算精度不高当前解决方案:1.依靠GPS、RTK等设备进行目标追踪存在与目标的通信特定的
- MPU6050 卡尔曼滤波算法 四元数欧拉姿态解算 STM32 CubeMX HAL库 MDKkeil5 零基础移植
辛尘大海
算法stm32嵌入式硬件
文章目录一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中1.MPU6050.h2.MPU6050.C四、如何使用总结一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码(记得生成单个c.h.文件)!!!!!!三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL
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摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
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作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 使用OpenCV和MediaPipe库——驼背检测(姿态监控)
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目录驼背检测的运用1.驾驶姿态与疲劳关联分析2.行业应用案例1.教育场景痛点分析2.智能教室系统架构代码实现思路1.初始化与配置2.MediaPipe和摄像头设置3.主循环4.资源释放RGB与BGR的区别一、本质区别二、OpenCV的特殊性内存结构示意图:三、转换必要性分析转换流程图示:四、常见问题场景五、性能优化建议六、底层原理七、验证实验八、现代发展趋势整体代码效果展示驼背检测的运用1.驾驶姿
- TikTok走红全球:中国短视频平台以全新姿态登陆海外市场
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Tiktokvr虚拟现实社交媒体tiktok
在数字化浪潮中,短视频已经成为全球年轻人表达自我、分享生活的重要方式。TikTok,这个起源于中国的短视频平台,以其独特的魅力和创新的功能在全球范围内迅速走红。本文将探讨TikTok如何以全新姿态登陆海外市场,并分析其成功的关键因素。TikTok的全球扩张TikTok,最初名为Musical.ly,后被字节跳动收购并重新命名为TikTok。它以短视频形式迅速在全球范围内流行起来,尤其是在年轻用户群
- 基于人体姿态识别和多人复杂场景下的人员ID唯一方案设计
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一、方案概述公安系统中的多人跟踪与身份识别应用场景广泛,包括人群密集的公共场所监控、搜捕行动中的人员跟踪、犯罪行为检测和身份识别等。方案结合人体姿态识别和人员ID唯一跟踪技术,旨在复杂场景中保持对人员的稳定跟踪并精确识别,处理遮挡、多目标交互等复杂情况。二、应用场景人群密集场所监控:如火车站、机场等公共场所,自动跟踪监控下的所有人员并在多人遮挡的情况下保持人员ID一致。高风险地区监控:在公安系统设
- 一文读懂!OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1,小白也能轻松实操的超详细教程(完整教程及源码)
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opencv人工智能计算机视觉人脸识别
摘要:本文围绕使用OpenCV实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手,详细介绍Python及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。深入阐述特征提取、模型训练方法,包含传统与深度学习方式,还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程,包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景,提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释,助
- 工业机器人reLTOOL坐标方向_工业机器人工具坐标系(TCF)标定的六点法原理
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一、基本步骤(1)在机器人动作范围内找一个非常精确的固定点作为参考点;(2)在工具上确定一个参考点(最好是工具中心点ToolCenterPoint,TCP);(3)手动操纵机器人的方法移动TCP,以四种不同的工具姿态与固定点刚好碰上。前三个点任意姿态,第四点是用工具的参考点垂直于固定点,第五点是工具参考点从固定点向将要设定的TCP的x方向移动,第六点是工具参考点从固定点向将要设定的TCP的在z方向
- [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
- STM32 MPU6050 六轴陀螺仪教程(HAL 库零基础入门)
与光同尘 大道至简
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本教程将详细介绍如何在STM32微控制器上使用HAL库驱动MPU6050六轴姿态传感器,适合零基础的初学者学习。内容涵盖基础知识、硬件连接、开发环境配置、驱动编写、数据处理、示例代码以及调试与优化等方面。通过本教程,读者将了解MPU6050的工作原理,掌握STM32I2C通信的使用方法,并能够读取MPU6050的加速度、角速度和温度等数据,进而进行姿态角的计算。1.基础知识MPU6050传感器工作
- 【计算机视觉】手势识别
油泼辣子多加
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手势识别是计算机视觉领域中的重要方向,通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理,进而识别其中的手势,手势被识别后用户就可以通过手势来控制设备或者与设备交互。完整的手势识别一般有手的检测和姿态估计、手部跟踪和手势识别等。一、手掌检测importcv2importmediapipeasmp#初始化MediaPipe手部模型mp_hands=mp.solutions.handshands=mp_
- 清华DeepSeek使用手册:大合集(附PDF下载)
2501_90737257
学习人工智能pdf
资源链接:https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538学霸不可怕,可怕的是学霸以永不停歇的马拉松姿态狂奔!清华大学推出了《DeepSeek使用手册》,以鸿篇巨制重新定义人机协作的边界。从智能写作到代码生成,从科研分析到商业创新,手册中300+场景案例宛如打开AI应用的潘多拉魔。这场现象级AI革命正以光速席卷全球,你会发现身边越来越多的朋友、同事、领导、老板、学生都开始使用
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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