- 革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器
moonsims
人工智能
革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器激光雷达(LIDAR)能够即时获取远距离、高精度的3D信息,从而能够在复杂环境和高速运动中以无与伦比的精度检测障碍物。它具有卓越的空间识别能力,能够根据激光束在广阔区域内反射回来的光的时间和角度,识别物体的距离及其大小。通常,激光雷达与摄像头配合使用,可以更准确地识别物体,但不同单元数据中的视差常常导致传感器之间校准延迟。京
- VINS-Mono 开源项目安装与使用指南
劳丽娓Fern
VINS-Mono开源项目安装与使用指南VINS-Mono项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-MonoVINS-Mono是一个专为单目视觉惯性系统设计的实时SLAM框架,旨在提供高精度的视觉惯性里程计。本指南将带你深入了解其目录结构、启动文件以及配置文件,帮助你快速上手并应用此项目。目录结构及介绍VINS-Mono的项目结构清晰地组织了不同的组件
- 20亿!禾赛获百度萝卜快跑独家定点,ADAS激光雷达“破圈”L4应用
高工智能汽车
百度
继在前装量产领域“破圈”之后,禾赛率先将ADAS半固态激光雷达大规模应用部署在Robotaxi上面。近日,在武汉大街小巷穿梭着的数百辆百度萝卜快跑无人驾驶出租车,让自动驾驶再度火出圈。据了解,此次在武汉投入运营的无人驾驶车辆采用了百度Apollo第五代自动驾驶系统解决方案,搭载了禾赛Pandar系列高性能激光雷达作为感知主雷达。而今年,更安全、体验更舒适的第六代百度Apollo无人车也将陆续投放市
- AWS 监控和管理服务 CloudWatch
wumingxiaoyao
BigDataaws大数据云计算CloudWatch日志监控
AWS监控和管理服务CloudWatch什么是CloudWatchCloudWatch工作原理CloudWatchlog收集方法通过AWSLambda发送日志到CloudWatchLogs使用CloudWatchLogsAgent发送日志通过AWSSDK或API将日志发送到CloudWatchLogs通过CloudWatchAgent将应用和系统日志发送到CloudWatchLogsCloudWa
- PHP云原生与Serverless架构深度实践
seopthonshentong
云原生phpserverless
在前六篇系列教程的基础上,本文将深入探讨PHP在云原生和Serverless环境下的高级应用,帮助开发者构建可扩展、高可用的现代化PHP应用。1.ServerlessPHP架构Bref与AWSLambda集成bash#安装Brefcomposerrequirebref/brefphpartisanvendor:publish--tag=serverless-configserverless.yml
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建
格图素书
网络
目录前言国内外研究现状隧道监测研究现状表面重建研究现状2二维激光雷达三维扫描系统设计与实现2.1引言2.2系统设计2.2.1需求分析2.2.2方案设计2.3传感器方案选型2.3.1激光雷达测量技术介绍2.3.2激光雷达系统结构2.3.3激光雷达选型2.3.4IMU硬件选择2.42DLidar-IMU坐标系定义与变换2.4.1坐标系定义2.4.2激光雷达与IMU坐标变换2.5系统平台2.6系统扫描实
- 道路点云分割+边界提取+中心线方法总结
asdbhkasgb
相关论文深度学习计算机视觉人工智能算法3d
1.FastLIDAR-basedRoadDetectionUsingFullyConvolutionalNeuralNetworks2017流程点云数据转换为俯视图图像从激光雷达获取的点云数据是无结构的,因此需要先将其转换为适合全卷积神经网络(FCN)处理的格式。具体来说,作者在激光雷达的XY平面上创建一个网格,并将点云中的每个点分配到相应的网格单元。对每个网格单元计算一些基础统计数据,例如:平
- ROS的学习链接整理 (基于古月居)
辣椒炒月饼
学习机器人自动驾驶
机器人控制与仿真:http://wiki.ros.org/roscontrol机器人即使定位与地图建模:http://wiki.ros.org/gmappinghttp://wiki.ros.org/hectorslam机械臂相关学习:http://moveit.ros.org/斯坦福大学公开课———机器人学:https://www.bilibili.com/video/av4506104/交通大
- (02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽,年少无知!
机器人cartographerslam自动驾驶增强现实
讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→
- cartographer官方指导文件说明---第3章 cartographer前端算法流程介绍
从小练武功
前端算法
cartographer官方指导文件说明第3章cartographer前端算法流程介绍3.1ScanMatch扫描匹配扫描匹配(ScanMatching)是Cartographer中实现局部SLAM的核心技术,它通过优化算法将当前激光扫描数据对齐到子图地图中。下面从计算过程、数学模型、参数配置等多个维度进行全面解析:3.1.1扫描匹配工作流程完整处理流程低置信度高置信度原始扫描数据运动畸变校正体素
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- 3.3 里程计在SLAM中的应用
小慧1024
ROS1快速入门指南ros机器人linux
启动仿真环境roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_hector.launch可视化结果如图所示在Riz建图中存在问题换一种方式建图roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_gmapping.launch由于历程计的参与,地图被顺利建成
- [创业之路-356]:光、机、电、软、算:跨学科技术体系深度解析
文火冰糖的硅基工坊
创业之路数学建模架构硬件系统架构
1.核心概念与协同关系光、机、电、软、算是现代工程与科技领域的五大核心技术支柱,分别对应光学、机械、电子、软件与算法。它们通过系统级集成实现功能耦合,共同支撑从微观传感器到宏观工业装备的复杂系统。以下为各领域核心定位及协同逻辑:领域核心能力典型应用场景协同关系光光信号产生/调制/检测激光雷达、光纤通信、生物成像为机械系统提供高精度定位(如光栅尺),为电子系统提供高速数据通道(如光通信)机结构设计与
- summary4 ROS服务基于直接通信形式
the only KIrsTEN
python计算机视觉opencvpython人工智能
本课程结束时,您将能够:认识到ROS服务与标准的基于主题的发布者-订阅者方法有何不同,并确定此类消息传递系统的适当用例。实现Python节点对以执行服务并观察它们的工作方式。将相同的原则应用于许多不同的服务消息类型。开发自己的Python服务节点来执行特定的机器人任务。利用服务,结合激光雷达数据,实现一些基本的避障。通过开发一个包含本课程和本课程前几部分内容的Python节点,展示您对ROS的理解
- 激光雷达与视频融合(DeepFusion)的多模态高精度目标定位
moonsims
人工智能
激光雷达与视频融合(DeepFusion)的多模态高精度目标定位激光雷达与视频融合的多模态高精度目标定位技术结合了激光雷达的高精度三维测距能力和视频传感器的丰富纹理信息,能够在复杂环境中实现更精准的目标检测、识别与定位。以下是该技术的主要应用场景:1.自动驾驶与智能交通高精度环境建模激光雷达提供厘米级精度的三维点云数据,结合视频的RGB信息,可构建带有色彩和纹理的高精度3D地图,用于自动驾驶车辆的
- SLAM面试笔记(5) — ROS面试
几度春风里
SLAM项目实战面试机器人ros自动驾驶
目录1ROS概述2ROS通信机制问题:服务通信概念问题:服务通信理论模型问题:参数服务器概念问题:参数服务器理论模型问题:参数服务器实现函数3ROS常用命令4常见面试题问题:roslaunch和rosrun区别?问题:什么是ROS?问题:ROS中的节点是什么?问题:ROS的消息通信机制是什么?问题:如何创建ROS的工作空间?问题:ROS中常用的机器人控制库有哪些?问题:ROS中如何进行机器人导航?
- nerf-slam论文复现
搬砖者(视觉算法工程师)
gitpython深度学习
nerf-slam实现三维重建详细的在我文档里面(有图片步骤)TableofContentsInstallDownloadDatasetsRunCitationLicenseAcknowledgmentsContactInstallClonerepowithsubmodules:gitclonehttps://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git--recurse-sub
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版:典型硬件组合与通信流程(以移动机器人为例)1.硬件分工:大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32?树莓派无法直接
- 自动驾驶系统研发系列—激光雷达干扰实战:自动驾驶安全的隐形陷阱
学步_技术
自动驾驶系统研发自动驾驶安全人工智能计算机视觉深度学习机器学习
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 第5.4章 SLAM实战:使用std::chrono计算传感器消息时间戳
行知SLAM
机器人工程师带你入门SLAMunixc++自动驾驶人工智能
在机器人及自动驾驶定位中,传入的IMU和激光的消息都需要判断其数据的正确性,其中,主要会判断消息的开机时间和观测时间,其中开机时间主要通过调用chrono的函数计算,观测时间主要由GPS的时间来获得(GPS观测时间已由上篇文章总结GPS时间计算)。std::chrono是C++11引入的时间处理库,提供了高精度、类型安全且跨平台的时间计算功能。它主要包含三个核心概念:duration:表示时间间隔
- 《用Java 8新特性重构代码:让项目更简洁高效》
Tech_Jia_Hui
Java8新特性java重构开发语言
1.Lambda表达式:简化匿名内部类1.1传统方式vsLambda表达式1.2集合遍历对比1.3事件监听器简化2.StreamAPI:革命性的集合操作2.1基本Stream操作示例2.2数值流操作2.3分组和分区3.Optional:优雅处理null3.1基本Optional用法3.2Optional实践示例4.方法引用:更简洁的Lambda4.1四种方法引用类型4.2方法引用实践5.新的日期时
- 基于AWS无服务器架构的区块链API集成:零基础设施运维实践
AWS官方合作商
awsserverless架构web3区块链
引言区块链开发常面临节点部署、网络维护和扩展性挑战。本文将介绍如何通过AWS全托管服务构建高可用的区块链API层,无需自建节点、无需管理服务器,实现快速接入主流区块链网络(如以太坊、比特币),并保证企业级安全性与扩展性。graphLRA[前端应用]-->B[AmazonAPIGateway]B-->C[AWSLambda]C-->D[AmazonManagedBlockchain]C-->E[Bl
- PyTorch深度强化学习路径规划, SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch,激光雷达Lidar避障,激光雷达仿真模拟,Adaptive-SAC附
Matlab大师兄
pytorch算法人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在日益复杂的自主系统领域,路径规划作为核心功能,其重要性不言而喻。尤其在动态且不确定的环境中,如何为移动平台(如自动驾驶车辆、无人机或机器人)生成安全、高效且最优的路径,是一
- 【SLAM】基于拓展卡尔曼滤波实现激光雷达传感器和角点提取的机器人定位附matlab代码
matlab科研社
机器人matlab数据结构
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍自主移动机器人定位是机器人学研究的核心问题之一。本文探讨了基于拓展卡尔曼滤波(EKF)融合激光雷达传感器数据和角点提取技术实现机器人定位的方法。通过深入分析激光雷达传感器的工
- 2022年全球市场单线激光雷达总体规模、主要生产商、主要地区、产品和应用细分研究报告
GIR-环洋咨询
市场调研报告
本文研究全球市场、主要地区和主要国家单线激光雷达的销量、销售收入等,同时也重点分析全球范围内主要厂商(品牌)竞争态势,单线激光雷达销量、价格、收入和市场份额等。针对过去五年(2017-2021)年的历史情况,分析历史几年全球单线激光雷达总体规模,主要地区规模,主要企业规模和份额,主要产品分类规模,下游主要应用规模等。规模分析包括销量、价格、收入和市场份额等。针对未来几年单线激光雷达的发展前景预测,
- 【ROS2】slam_toolbox建图详解
郭老二
ROSROS2SLAM
【ROS】郭老二博文之:ROS目录1、简介1)安装sudoaptinstallros-$ROS_DISTRO-slam-toolbox2)源码https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox3)官网https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.027832、启动2.1启动slam_toolboxslam_toolb
- 【Python】串口通信库pyserial2
宅男很神经
python开发语言
6.8多传感器融合:YOLO与激光雷达/雷达数据的深度结合6.8.1引言:为什么需要非视觉传感器——以激光雷达为例摄像头因其丰富的信息(颜色、纹理、形状)而成为自动驾驶、智能监控等视觉感知系统的核心。但其固有的局限性不容忽视:深度信息缺失:单目摄像头难以直接获取目标的精确三维位置和距离,需要复杂的几何或深度学习方法进行估算。光照依赖:在强光、弱光、逆光或夜晚环境下,图像质量急剧下降,导致目标检测性
- 点云从入门到精通技术详解100篇-车载激光雷达路面检测
格图素书
计算机视觉YOLO点云
目录前言国内外研究现状车载激光雷达系统研究现状道路检测研究现状车载激光雷达测量系统集成2.1车载激光雷达测量系统原理2.1.1车载激光雷达测量系统硬件组成模块2.1.1.1车载激光雷达数据采集模块2.1.1.2车载激光雷达定位定姿模块2.1.2车载软件处理系统2.1.2.1车载激光雷达测量系统轨迹解算2.1.2.2车载激光雷达测量系统点云解算2.2双模车载激光雷达系统设计2.2.1轨迹误差分析本文
- 激光雷达 + 视觉相机:高精度位姿测量方案详解
ScilogyHunter
航天器交会对接位姿测量
激光雷达+视觉相机:高精度位姿测量方案详解引言在航天器交会对接、自动驾驶、机器人导航等领域,位姿(位置+姿态)测量的精度和鲁棒性至关重要。单一的传感器(如激光雷达或视觉相机)往往难以满足复杂场景的需求,而激光雷达(Lidar)+视觉相机的融合方案凭借各自的优势互补,成为高精度位姿测量的主流方案。本文将详细解析该方案的核心特点、实现要点及关键技术,并结合实际应用案例进行说明。1.方案特点(1)优势互
- Python搞定自动驾驶实时数据分析,这套方案你值得拥有!
Echo_Wish
Python!实战!python自动驾驶数据分析
Python搞定自动驾驶实时数据分析,这套方案你值得拥有!今天咱们聊聊如何用Python构建一个自动驾驶实时数据分析系统,这不仅是技术活儿,更是保证车辆安全与性能的中枢神经。整个系统如何设计?如何实时处理和分析多源数据?还有关键的代码示例给你,帮你理清思路,看到整个技术栈的全貌。一、为什么自动驾驶离不开实时数据分析?自动驾驶汽车配备了成百上千个传感器,比如:摄像头捕获环境图像激光雷达(LiDAR)
- 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