机器人学（五）：机器人工具坐标系标定

掌握编程：数字时代的必备技能 afsdfewasdf AI编程
编程在现代社会的必要性学习编程在当今数字化时代具有显著优势。随着科技发展，编程技能已成为许多行业的基础需求，从软件开发到数据分析，甚至传统行业也在逐步依赖技术解决方案。掌握编程能力可以提升个人竞争力，开拓职业机会。就业市场需求旺盛技术岗位如软件工程师、数据科学家、人工智能专家等持续增长。非技术岗位如市场营销、金融分析也要求基础编程知识处理自动化任务或数据分析。掌握编程技能能显著提高薪资水平和职业发
AI日报-20250627：谷歌Gemma 3n发布，百亿参数只需2G内存！荣耀启动IPO冲刺2000亿估值！大数据AI-ZRL AI日报人工智能业界资讯自然语言处理
1、黑马FLUX.1-Kontext开源！文本一键PS超越GPT-image-1，AI修图新标杆2、谷歌Gemma3n震撼发布：2G内存跑100亿参数多模态模型，端侧AI迎来革命！3、90后清华博士打造AI厨师！获数千万融资，拿下全国首张机器人食品经营证4、蚂蚁CGM代码图模型震撼开源：44%修复率登顶SWE-Bench，碾压所有开源模型5、快手Keye-VL大模型震撼开源！视频理解能力秒杀人类，
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
AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安 | 不摸鱼的独立开发者日报（第36期）不摸鱼_ 不摸鱼的独立开发者日报人工智能科技产品经理 microsoft 个人开发游戏
✍️说明日报相关信息：网站：https://daily.nomoyu.com/RSS：https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安“人工智能教父”GeoffreyHinton在访谈中表示，他对自己毕生的工作成果表示深切忧虑，并致力于警告世界AI带来的巨大风险，他的主要观点如
openai-go v1.6.0版本详解：新增功能与优化全面解析福大大架构师每日一题文心一言vschatgpt golang easyui 开发语言
一、前言openai-go作为OpenAI官方提供的Go语言客户端库，一直备受广大Go语言开发者关注和喜爱。随着人工智能技术的飞速发展，openai-go的迭代速度也在不断加快。最近，openai-go发布了v1.6.0版本，该版本带来了多项新功能和优化，进一步提升了API的灵活性和开发者体验。本文将基于官方发布的完整更新日志，深入解析v1.6.0版本的新增功能、改进细节及实际应用，帮助读者全面掌
在安卓设备上使用ADB Shell实现自动向微信好友发送消息的脚本谢平康 android adb 微信
安卓实现自动给微信好友发送消息的Shell脚本以下是一个简单的Shell脚本示例，用于通过ADB命令在安卓设备上自动打开微信，搜索指定好友，并发送消息。最后，通过截图来确认消息是否成功发送。脚本步骤1.打开微信adbshellamstart-ncom.tencent.mm/.ui.LauncherUI2.（可选）获取屏幕大小#如果需要基于屏幕大小进行坐标定位，可以使用以下命令#adbshellwm
Deepseek：多轮对话与上下文拼接 chilavert318 熬之滴水穿石 ai
今天的内容，应该很好理解。我们先从场景切入来理解。首先，你回想一下，有没有遇到过这样的情况：和朋友聊天时，聊了一会儿，突然朋友说起之前的某个话题，你却有点反应不过来，得努力回忆之前说了啥。人工智能之所以“智能”，因为它就不可能这么健忘。在和Deepseek聊天，在多轮对话中，Deepseek就像一个记忆力超强的小伙伴，能清楚记得你们聊过的每一个重要细节，让对话一直顺顺畅畅。这背后呀，藏着Deeps
ROS学习笔记5：常用API和模块导入
前言本人ROS小白，利用寒假时间学习ROS，在此以笔记的方式记录自己每天的学习过程。争取写满15篇(5/15)。环境：Ubuntu20.04、ROS1：noetic环境配置：严格按照下方学习链接的教程配置，基本一次成功。学习链接：【Autolabor初级教程】ROS机器人入门对应链接文档：ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》笔记绝大部分代码使用Python语言编写。本期关键词：初始化，话题服务
Qt：QCustomPlot库简介十秒耿直拆包选手 C and C++Qt and Pyside QCustomPlot学习 qt c++QCustomPlot
QCustomPlot是一个基于Qt框架的轻量级C++绘图库，专为高效绘制二维图表（如曲线图、柱状图、金融图表等）而设计。相比QtCharts模块，它以高性能和高度可定制性著称，尤其适合需要实时数据可视化的科学计算、工业监控和金融分析场景。核心特性概览特性说明轻量高效仅需2个头文件+1个源码文件，零外部依赖实时性能优化处理百万级数据点，支持OpenGL加速多图层系统支持无限图层叠加，独立坐标系交互
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
UR Studio仿真工具上线助力协作机器人快速部署与精准配置模拟欣佰特cnbestec 机器人优傲优傲机器人 UR Studio PolyScopeXAI 协作机器人
URStudio仿真工具是专为协作机器人自动化部署打造的一款集成化、在线式仿真平台。它基于PolyScopeXAI平台开发，提供从方案设计到仿真验证的一体化流程，帮助企业提升自动化项目的设计效率与实施成功率。工程师无需复杂操作即可快速上手，轻松应对多变的生产需求。无论是初学者还是资深用户，都能通过直观的界面完成仿真任务，实现智能制造的高效转型。URStudio仿真工具核心优势平台集成，提升协作效率
Delta视觉定位系统东城十三 vuca 数码相机计算机视觉目标跟踪算法人工智能机器学习
Delta视觉定位系统软件应用背景Delta机器人以并联构型实现“轻量、高速、高精度”三位一体，成为高速分拣、精密装配、食品包装等领域的佼佼者。然而，其卓越的物理性能要转化为实际作业中的高精度定位取放能力，视觉定位系统是不可或缺的“眼睛”和“导航员”。尤其在面对高速运动目标或随机摆放（无序）物体的复杂场景时，视觉系统是实现高效、精准作业的核心技术保障。通过机器视觉实时识别目标物体的位置与姿态，引导
AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用 AI天才研究院 ChatGPT 计算 AI大模型应用入门实战与进阶 AIGC prompt ai
AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，大语言模型（如GPT-4、LLaMA、通义千问）的性能已达到前所未有的高度。然而，模型的强大能力能否被充分释放，很大程度上依赖于"提示（Prompt）"的设计质量。本文系统解析Prom
大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
3天狂揽2.8k星！manus 开源替代又又又又又又又来啦！逆天AI助理Suna开源！免费替你搞定一切，效率飙升！梦玄海人工智能开源编辑器 stable diffusion golang
今天给大家挖来一个超级宝藏！你是不是也曾幻想过拥有一个钢铁侠的贾维斯那样，能帮你处理各种繁琐任务的AI伙伴？能在你忙得焦头烂额时，优雅地帮你完成研究、分析数据、甚至处理各种日常挑战？别再幻想了！今天的主角——Suna，就是这样一个为你而生的开源通用AI智能体！它不仅仅是一个聊天机器人，更是一个能代表你行动、解决现实世界问题的得力干（工）助（具）手（人）！在GitHub上，光发布几天的Suna项目已
人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践：代码实例和详细解释说明5.1基于
AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海谷歌开发者
文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点，DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍，AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5：0全胜的战绩击
**双生“基尼”**：跨越世纪的术语撞车与学科分野
在学术的宇宙中，“基尼”（Gini）这个名字如同一个奇特的星标，闪耀在两个看似毫不相关的领域：衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而，当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时，困惑油然而生——它们为何如此不同？又为何共享同一个名字？这不是某个“傻逼”的随意命名，而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”，其背后是学术传承与概念抽象的交织。本文由「大千AI助手」原创发布，专
AI算力综述和资料整理木鱼时刻人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%，FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度
管理会议最佳实践：高效协同与价值最大化 qq_34062333 项目管理
1.会前准备：明确目标与计划1.1明确会议目的1.1.1必要性评估开会前需自问是否真的需要开会，若问题可通过邮件、文档或异步沟通解决，则应避免开会，以节省时间和资源。1.1.2目标定义清晰定义会议目标，如决策、信息同步、创意讨论等，并提前告知参与者，使大家明确参会目的，提前做好准备。1.2制定精准议程1.2.1议程发布提前1-2天发布议程，明确议题、时间分配及每个环节的负责人，让参与者提前了解会议
【学习】《算法图解》第七章学习笔记：树程序员
前言在前面的章节中，我们学习了数组、链表、散列表等基本数据结构，以及一些基础算法。本章将介绍一种非常重要的数据结构——树(Tree)，特别是二叉搜索树(BinarySearchTree)。树结构在计算机科学中应用广泛，从文件系统到数据库再到人工智能，都能看到树的身影。《算法图解》第七章深入浅出地介绍了树的基本概念、实现和应用，帮助读者理解这一关键数据结构。一、树的基本概念（一）什么是树树是一种分层
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
智能体综述和参考资料整理木鱼时刻大模型人工智能
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主流AI代码编程工具分享 scuter_yu ai ai编程
在当今数字化时代，AI代码编程工具已成为提升开发效率、优化代码质量的重要助手。这些工具利用人工智能技术，为开发者提供从代码生成、补全到调试、优化等一系列功能，极大地简化了编程流程，让编程变得更加高效、便捷和智能。以下将介绍几款热门的AI代码编程工具。通义灵码产品介绍：通义灵码是阿里云出品的基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成
Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限 Deepoch 人工智能网络智能化 AI 科技数据分析硬件工程信息与通信
半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型（SemiconductorVerticalLLM）是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型，其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验，正在重构芯片开发全流程。以下从设计流程革新、性能优化、可靠性提升三大维度，结合具体技术路径与行业案例，解析其应用场景与价值。Deepoc模型在半导体技术应用中取得了巨大突破，可以协
卷积神经网络亿只小灿灿 Python 算法与数据结构人工智能 cnn 人工智能神经网络
一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。那么，什么是卷积神经网络？它的算法原理是什么？本文将深入探讨这些问题，并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络，以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
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想全面了解DeepSeek的看过来【包邮】DeepSeek全攻略人人需要的AI通识课零基础掌握DeepSeek的实用操作手册指南【限量作者亲笔签名版售完即止】玩转DeepSeek这本就够了【自营包邮】DeepSeek实战指南deepseek从入门到精通实用操作指南现代科技科普读物AI普及知识读物人工智能使用教程中小学读物京东超级618Python初学者的入门教程动手学深度学习PyTorch版李沐和
HCCDA – AI华为云人工智能开发者认证-60道单选题题库及答案_华为人工智能入门级开发者认证题库 2401_89172925 人工智能华为云华为
单选题及答案AI模型的评测指标主要分为精度指标和性能指标，以下哪一项不属于常用的性能指标？A.FPS(FramesPerSecond)B.FLOPs(Floating-pointOperationsPerSecond)C.aPs（QueryPerSecond）D．F1值Mask＿Detection技能模板提供了口罩检测技能，针对每个人，若没有检测到人脸，也没有检测到口罩，则会显示什么信息？A.No
基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据机器学习机器人人工智能 ai
基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法：从理论到实践的系统解析关键词电池健康状态（SOH）、剩余使用寿命（RUL）、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署摘要本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法，覆盖从理论框架到工程实现的全链路。首先界定人形机器人场景下电池健康状态的核心指标（SOH/RUL/RC），梳理从电化学模型到数据驱动方法的技术演进；其
Agent-to-Agent (A2A) 协议全面解析：定义、原理、应用与未来 C7211BA a2a llm mcp
Agent-to-Agent(A2A)协议全面解析：定义、原理、应用与未来在人工智能技术迅猛发展的今天，AI智能体(Agent)正从独立运作向协同工作演进，而Agent-to-Agent(A2A)协议作为这一转变的关键基础设施，正在重塑AI生态系统的协作方式。本文将从A2A协议的基本定义出发，深入剖析其设计原则、核心机制、技术实现、与MCP协议的对比关系、安全考量以及实际应用场景，帮助读者全面理解
tomcat基础与部署发布暗黑小菠萝 Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。一、Tomcat安装安装方式：①运行.exe安装包 &n
网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
[信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢? 是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢? &n
使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码商人shang maven debug 查看源码 tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
cache 服务器小猪猪08 cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。　　1.Cache 是怎么样工作的? 　　Cache 是分配在服务器上
mysql存储过程香水浓 mysql
Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScript UI 框架 Ajax css
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 (一)常用的CSS命名规则　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
全局数据源 AILIKES java tomcat mysql jdbc JNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
JAVA的getBytes()方法 bijian1013 java eclipse unix OS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！ String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScript AngularJS Cookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
[Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
Maven聚合在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
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linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频 unity资料 unity自学 unity unity教程
问：unity中运用Resources.Load的方法？答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
线段树-入门 bylijinnan java 算法线段树
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vim一些简单记录 chenchao051 vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc 1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？答：在vimrc中加入set backspace=2 2、问：如何控制tab键的缩进？答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键 sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
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在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容复制代码代码如下: <? $a="ABC"; $b =&$a; echo
SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法 ssh 活动
软件设计的宏观与微观软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
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同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。实现：
Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
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单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。） 1，懒汉式（1）线程不安全的懒汉式 public cla

机器人学（五）：机器人工具坐标系标定

一、问题

1.1 工具坐标系的位置标定

1.2 工具坐标系的姿态标定

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