- Octo:伯克利开源机器人开发框架
【摘要】在各种机器人数据集上预先训练的大型策略有可能改变机器人学习:这种通用机器人策略无需从头开始训练新策略,只需使用少量领域内数据即可进行微调,但具有广泛的泛化能力。然而,为了广泛应用于各种机器人学习场景、环境和任务,这些策略需要处理不同的传感器和动作空间,适应各种常用的机器人平台,并轻松高效地微调到新领域。在这项工作中,我们旨在为开发开源、广泛适用的通用机器人操作策略奠定基础。作为第一步,我们
- 第九章:LeRobot自定义硬件集成指南
贾全
实战具身智能机器人算法机器人学习人工智能机器学习
引言在前面的章节中,我们学习了如何使用LeRobot进行模仿学习、仿真实验以及摄像头配置。然而,真正的机器人研究往往需要使用自定义的硬件平台。每个研究团队或开发者可能都有自己独特的机器人设计,如何将这些自定义硬件无缝集成到LeRobot生态系统中,是实现高效机器人学习的关键。本章将详细介绍LeRobot的硬件集成框架,帮助读者掌握如何将自己的机器人硬件接入LeRobot系统。通过学习本章内容,你将
- 第八章:LeRobot摄像头配置与应用指南
贾全
实战具身智能机器人深度学习人工智能算法机器学习机器人
引言在机器人学习系统中,视觉感知是至关重要的组成部分。摄像头作为机器人的"眼睛",为系统提供环境信息,使机器人能够理解周围世界并做出相应的决策。LeRobot作为一个完整的机器人学习框架,提供了灵活且强大的摄像头支持系统,能够适配多种类型的摄像头设备。本章将详细介绍LeRobot的摄像头配置和使用方法,帮助读者掌握如何在机器人学习项目中有效地集成和使用视觉系统。8.1LeRobot摄像头系统架构L
- PolyTouch:一种利用触觉扩散策略实现丰富接触操作的稳健多模态触觉传感器
三谷秋水
智能体计算机视觉机器学习机器人计算机视觉人工智能深度学习
25年4月来自MIT和TRI的论文“PolyTouch:ARobustMulti-ModalTactileSensorforContact-richManipulationUsingTactile-DiffusionPolicies”。在非结构化的家庭环境中实现稳健的灵巧操作仍然是机器人技术的重大挑战。即使采用最先进的机器人学习方法,触觉无关控制策略(即仅依赖外部视觉和/或本体感觉的策略)也常常由
- 具身智能 - 推动通用机器人智能的新里程碑:AgiBot World 平台与 GO-1 模型深度解析
天机️灵韵
VLA具身智能人工智能机器人深度学习人工智能具身智能
机器人操作是人工智能与物理世界交互的核心能力,但长期以来受限于高质量数据的稀缺。近期,上海人工智能实验室与AgiBotInc.联合发布了AgiBotWorldColosseo——一个开源的大规模机器人操作平台,包含数据集、工具链与通用策略模型,旨在推动机器人智能向更通用、更灵活的方向发展。本文将从背景、数据集设计、模型架构与实验结果四部分,解析这一平台的创新与突破。一、背景:机器人学习的核心挑战传
- 以人类演示视频为提示,学习可泛化的机器人策略
三谷秋水
大模型智能体计算机视觉机器人计算机视觉深度学习语言模型人工智能
25年5月来自清华大学、上海姚期智研究院和星动纪元(RoboEra)公司的论文“LearningGeneralizableRobotPolicywithHumanDemonstrationVideoasaPrompt”。最近的机器人学习方法通常依赖于从通过遥操作收集的大量机器人数据集中进行模仿学习。当面对新任务时,此类方法通常需要收集一组新的遥操作数据并微调策略。此外,遥操作数据收集流程也很繁琐且
- AI人工智能与机器人学习的未来展望
AI原生应用开发
ai
AI人工智能与机器人学习的未来展望关键词:AI人工智能、机器人学习、具身智能、多模态交互、人机协作、伦理挑战、自主决策摘要:本文将带您走进AI与机器人学习的奇妙世界,从“家庭机器人小助手”的故事出发,用通俗易懂的语言解释多模态交互、具身智能等核心概念,结合算法原理、实战案例和前沿趋势,探讨未来AI机器人如何像人类一样学习、思考与协作,同时揭示技术背后的伦理挑战与发展方向。读完本文,您不仅能理解AI
- 机器人学习算法解析与自主学习系统研究
纸上沉思bJ
机器人学习算法
```html机器人学习算法解析与自主学习系统研究机器人学习算法解析与自主学习系统研究随着人工智能技术的飞速发展,机器人学习算法成为了研究热点之一。机器人学习不仅涉及传统的控制理论和机器学习方法,还结合了强化学习、深度学习等现代技术手段,为实现更加智能、灵活的机器人提供了可能。本文将对机器人学习算法进行详细解析,并探讨其在构建自主学习系统中的应用。一、机器人学习的基本概念机器人学习是指通过某种方式
- 机器人学习入门必看:AI人工智能基础理论与实践
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶机器人学习人工智能ai
机器人学习入门必看:AI人工智能基础理论与实践关键词:机器人学习、AI基础理论、机器学习、深度学习、强化学习、机器人控制、实践案例摘要:本文面向机器人学习入门者,系统梳理AI人工智能核心理论体系,深度解析机器学习、深度学习、强化学习等关键技术与机器人控制的融合逻辑。通过数学模型推导、Python算法实现、完整项目实战,构建从理论到实践的知识闭环。涵盖工业机器人、服务机器人等典型应用场景,提供系统化
- MuJoCo Playground 机器人强化学习入门教程(一)
强化学习与机器人控制仿真
MuJoCo仿真与控制教程机器人人工智能深度学习开发语言自动驾驶stm32python
系列文章目录目录系列文章目录前言一、学习RL智能体1.1使用braxPPO进行培训1.2使用RSL-RL进行训练二、欢迎来到MuJoCoPlayground!2.1介绍2.2滚动2.3RL2.4PPO2.5实现可视化推出2.6DM控制套件-体验一下!2.7环境可视化2.8训练2.9PPO2.10SAC前言我们介绍的MuJoCoPlayground是一个完全开源的机器人学习框架,由MJX构建,其明确
- RT-2论文深度解读:视觉-语言-动作统一模型的机器人泛化革命
zhaoyqcsdn
VLA机器学习自然语言处理人工智能经验分享笔记
1.核心问题与挑战传统机器人学习存在两大瓶颈:数据效率低下:依赖特定场景的机器人操作数据(如抓取、推压),收集成本高泛化能力局限:模型仅能完成训练中出现过的任务,无法应对长尾场景RT-2的创新目标:利用互联网规模的视觉语言预训练知识,实现机器人技能的零样本(zero-shot)迁移2.方法论突破2.1统一语义空间构建数据范式革新:将机器人动作表示为"语言化"Token序列(如move_to(x=0
- 机器人学习仿真框架
rebekk
具身智能机器人学习
机器人学习仿真框架一般包含(自底向上):3D仿真物理引擎:对现实世界的模拟仿真机器人仿真平台:用于搭建工作场景,以实现agent与环境的交互学习学习算法框架集合:不同的策略学习算法的实现算法测试环境及benchmark:针对不同的定制化算法的测试环境以及评价标准整体框架简要介绍物理引擎:模拟现实世界物理行为的软件工具。可模拟牛顿动力学模型,使用质量、速度、摩擦力和空气阻力等变量,为刚性或柔性物体赋
- TidyBot++:用于机器人学习开源的完整移动机械手
三谷秋水
计算机视觉智能体人工智能机器人开源人工智能机器学习深度学习
24年12月来自普林斯顿、斯坦福和dexterity.ai的论文“TidyBot++:AnOpen-SourceHolonomicMobileManipulatorforRobotLearning”。要充分利用模仿学习在移动机械操作方面的最新进展,需要收集大量人工引导的演示。本文提出一种开源设计,用于设计一种廉价、坚固、灵活的移动机械手,该机械手可支撑任意臂,从而实现各种现实世界的家用移动机械操作
- DexVLA:通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型
硅谷秋水
大模型智能体计算机视觉语言模型计算机视觉深度学习机器学习人工智能
25年2月来自美的集团和华东师范的论文“DexVLA:Vision-LanguageModelwithPlug-InDiffusionExpertforGeneralRobotControl”。让机器人能够在不同的环境中执行不同的任务是机器人学习的核心挑战。虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景,但要充分发挥其潜力,需要解决动作表示和有效训练方面的限制。当前的VLA模型通
- 具身智能训练新思路!将生成视频用于训练机器人
天机️灵韵
具身智能人工智能具身智能
将生成视频用于训练具身智能(EmbodiedAI)确实是近年来备受关注的前沿方向,这一思路通过结合生成式AI(如扩散模型、神经辐射场等)与机器人学习,为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能。以下从技术逻辑、潜在优势、挑战及案例方向展开分析:一、技术逻辑:如何用生成视频训练机器人?生成式AI构建虚拟环境利用扩散模型(如Sora、StableVideoDiffusion)或3D生成技术(
- NVIDIA Isaac Lab 入门教程(一)
kuan_li_lyg
机器人最优控制工具人工智能机器人开发语言python强化学习模仿学习Isaac
系列文章目录前言IsaacLab是一个用于机器人学习的统一模块化框架,旨在简化机器人研究中的常见工作流程(如RL、从演示中学习和运动规划)。它建立在英伟达IsaacSim的基础上,利用最新的仿真功能实现逼真的场景和快速高效的仿真。该框架的核心目标是模块化:轻松定制和添加新环境、机器人和传感器。灵活性:适应社区不断变化的需求。开放性:保持开源,允许社区贡献和扩展框架。包含电池:包含大量可随时使用的环
- 机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型
XianxinMao
机器人
标题:机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型文章信息摘要:机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变,这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功,基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而,这一转变面临两大关键挑战:机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集,以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
- 用大模型训练实体机器人,谷歌推出机器人代理模型
RPA中国
机器人人工智能机器学习
谷歌DeepMind的研究人员推出了一款,通过视觉语言模型进行场景理解,并使用大语言模型来发出指令控制实体机器人的模型——AutoRTAutoRT可有效地推理自主权和安全性,并扩大实体机器人学习的数据收集规模。在实验中,AutoRT指导超过20个实体机器人执行指令,并通过远程操作和自主机器人策略收集了77,000个真实机器人操作的片段。这充分说明,AutoRT收集的机器人操作数据更加多样化,并且在
- 用大模型训练实体机器人,谷歌推出机器人代理模型
richerg85
机器人人工智能机器学习
谷歌DeepMind的研究人员推出了一款,通过视觉语言模型进行场景理解,并使用大语言模型来发出指令控制实体机器人的模型——AutoRTAutoRT可有效地推理自主权和安全性,并扩大实体机器人学习的数据收集规模。在实验中,AutoRT指导超过20个实体机器人执行指令,并通过远程操作和自主机器人策略收集了77,000个真实机器人操作的片段。这充分说明,AutoRT收集的机器人操作数据更加多样化,并且在
- 机器人学习跟少儿编程有什么区别?
35e1e826ad92
机器人学习跟少儿编程有什么区别?很多家长朋友们在了解我们的少儿编程的同时都会有一个问题不可避免:机器人学习和少儿编程有什么区别?首先,机器人学习与少儿编程的学习方向不同机器人学习不等同于编程学习。机器人是综合性学科,而编程是基础学科。机器人学习会调用编程模块,而编程学习是一层一层把模块打开,学习模块内部核心的逻辑、算法、语法和结构。学习的是两个不同的方向,这也是编程学习和机器人学习的主要区别。机器
- 机器人强化学习-双机械臂
琼筵醉月
机器人
概要基于robosuite库,进行双臂机器人学习训练环境测试下面展示下分别控制两个机械手随机运动的画面:双臂显示场景如下:双臂调用代码如下:importnumpyasnpimportrobosuiteassuiteimportrobomimicimportrobomimic.utils.file_utilsasFileUtilsimportrobomimic.utils.torch_utilsas
- 工业机器人学习规划
ISDF-工软未来
机器人学习
工业机器人的学习规划是指为机器人设计和实施学习算法和策略的过程。这些学习算法和策略旨在使机器人能够通过与环境的交互来改进其性能和适应能力。以下是工业机器人学习规划的几个关键步骤:数据收集:机器人需要从环境中收集大量的数据,包括传感器数据、图像数据、运动数据等。这些数据将用于训练机器人的学习模型。数据预处理:在进行学习之前,需要对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取、数据标准化等。这些预处
- 机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo
阿航626
LIBERO机器人操作持续学习论文LIBEROliberorobosuite机器人学习持续学习多任务学习终身学习
0.前置机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新1.robosuite的相关资料是基于MuJoCo的机器人学习方针环境,提供一套基准环境,MuJoCo官方DeepMind长期支持,是通过模拟环境推进机器人智能倡议项目(AdvancingRobotIntel
- 水下机器人学习笔记03-声呐信号处理
白木烨
声呐系统:声呐系统.PNG声呐信号处理的本质:信息的变换和提取信号处理_声呐信号处理.PNG声呐信号处理的任务经典声呐信号处理目标探测目标探测:利用目标自身发出的声波(自身的噪声或主动发出的声信号)或目标的回波来确定目标的存在。目标定位利用上述声波确定目标的位置,包括目标的距离、方位及深度等。目标识别区分目标的类型和性质,如大小、目标真假、舰船或者潜艇主动声呐,目标反射回波形成了主动声呐拾取到的声
- 傅里叶变换
qq_43314576
人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读:人类视频作为机器人学习资料的可供性1、研究背景2、方法提出3、方法实现3.1、需要解决的三个问题3.2、VRB解决问题的思路3.2.1、功能可供性的可执行方法--接触点和接触后轨迹3.2.2、从人类视频中获取可供性信息3.3、VRB的实现步骤4、实验设置和结果5、结果贡献傅里叶变换1、转换的思想2
- Google机器人团队获ICRA 2023 机器人学习方向最佳论文奖:机器人实体控制的大语言模型程序
xwz小王子
LLM机器人机器人学习语言模型大语言模型
这篇论文主要讨论了大型语言模型(LLM)在机器人控制方面的应用。作者们指出,尽管LLM在理解和生成自然语言方面表现出色,但其在实际应用中,如机器人控制等领域的应用仍然有限。因此,他们提出了一种新的方法,即使用LLM编写代码来控制机器人的行为。他们发现,编写代码的LLM在规划、策略逻辑和控制方面表现出色。这些模型可以被重新用于编写机器人策略代码,给出自然语言命令(格式化为注释)。策略代码可以表达处理
- RoboNet
cocapop
论文机器人
文章概述:本文介绍了RoboNet数据集和基于深度学习的多机器人学习框架。RoboNet数据集包含了多个机器人、多个环境和多个任务的数据,旨在实现机器人学习的广泛泛化。通过使用RoboNet数据集,研究人员可以训练出能够在新的对象、视角和环境下泛化的模型。此外,本文还介绍了基于视觉预测和逆向模型的机器人控制方法,并展示了它们在RoboNet数据集上的性能。这项工作对于实现大规模数据驱动的机器人学习
- 亲子日记197天
力奇
今天大女儿早早起床,期待美术课堂,美女老师带着孩子去“淘金”活动,看到老师发的图片,孩子们玩的很开心。十点半回到公司,迫不及待地拿出今天的战利品,眼镜,书包,杯子,还有三个硬币,哈哈……天气虽然闷热,但孩子们收获不小噢!愉快的一上午。图片发自App午休时间,姐姐看着妹妹,我去手机店买智能机器人学习机。等我回来,小女儿还在睡,大女儿迫不及待的研究怎么玩?女儿和它聊天,还会算题,女儿开心的不得了喊着高
- 机器人学习--定位算法AMCL详解
Robot-G
移动机器人ROS(机器人操作系统)移动机器人定位定位算法AMCL定位
一、基本概念参考:RobotLocalizationAMCL原理以及代码_sinat_37011812的博客-CSDN博客注释:本部分内容CSDN上多个博主都有介绍,不知道谁是原创。暂且附上上述链接。先讲几个坐标系的关系吧,在机器人定位中很重要。base_link一般指的是机器人自身的坐标系,随着机器人的移动而移动。odom的原点是机器人刚启动时刻的位置,理论上这个odom坐标系是固定的不会变化的
- 【ros2 control 机器人驱动开发】简单双关节机器人学习-example 1
机器人梦想家
ROS2机器人操作系统机器人人工智能
【ros2control机器人驱动开发】简单双关节机器人学习-example1文章目录前言一、RR机器人创建descriptionpkg创建demospkg二、创建controller相关创建examplepkg三、测试运行总结前言本系列文件主要有以下目标和内容:为系统、传感器和执行器创建HardwareInterface以URDF文件的形式创建机器人描述加载配置并使用启动文件启动机器人控制RRB
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f