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随着人工智能、物联网(IoT)和智能汽车产业的迅猛发展,毫米波雷达技术正成为感知领域的核心驱动力。毫米波雷达凭借其高精度、全天候和强抗干扰能力,广泛应用于智能汽车的自动驾驶、物联网的环境感知以及工业自动化。2025年,毫米波雷达技术在性能、应用场景和市场规模上都达到了一个全新的高度。本白皮书将深入探讨毫米波雷达技术的核心优势、发展趋势及其在智能汽车与物联网中的应用前景,同时推荐各大品牌的领先产品方
- 边缘计算与云计算协同:未来架构的黄金组合
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边缘计算与云计算的协同融合,正成为支撑未来智能社会的核心架构。本文从技术互补性、应用场景拓展、架构安全保障、性能优化路径和未来发展趋势五个维度,系统剖析二者协同的底层逻辑与实践价值。通过分析边缘节点的实时处理能力与云端的全局算力优势如何形成合力,探讨该架构在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域的创新应用,并针对安全防护、资源调度等关键问题提出解决方案,最终总结其对数字经济发展的战略意义。一、技术互
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- 研讨会预告:基于 NVIDIA Omniverse 构建 Physical AI 应用,解锁 Physical AI 的落地路径
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在生成式AI持续革新虚拟内容生产的同时,一种面向现实世界的AI正悄然兴起——物理AI(PhysicalAI)。它赋能机器人、自动驾驶等自主系统在三维空间中完成感知、理解与互动,让AI走出屏幕,触碰现实。借助NVIDIAOmniverse、Cosmos、IsaacSim等平台,开发者正在加速构建真实可用的物理智能体。加入本期精讲堂,探索如何利用端到端工具链快速推进AI与物理世界的深度融合。基于NVI
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2024智能交通趋势:提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题:从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述:智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据,城市交通管理需平衡效率与安全,出行服务平台要满足个性化需求。传统AI开发模式依赖大量标注数据和专业领域知识,导致系统迭代缓慢、场景适应性差。当大语言模型(LLM)成为通用人工
- 端到端-未来还是现实
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自动驾驶的“终极梦想”是什么?“自动驾驶不是拼积木,而是教会一台机器像人一样开车。”过去几年,自动驾驶技术在公众视野中经历了从“热血科幻”到“冷静现实”的转变。你可能听过各种术语:L2、L3、NOA、城市领航、BEV感知……但最近,一个词越来越频繁地出现在技术圈和发布会上——端到端(End-to-End)自动驾驶。它听起来像是某种“黑科技”,但又让人摸不着头脑。它到底是什么?和传统的自动驾驶系统有
- 2025中国自动智能驾驶企业排行:最好的自动驾驶是哪家?
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在智能驾驶技术加速落地的2025年,中国智能驾驶行业竞争格局迎来新变革。数据驱动的创新模式与全栈技术的深度整合成为核心竞争力,头部企业在技术壁垒、商业化速度与成本控制的多维较量中展现出不同的发展路径。以下为中国智能驾驶五强企业排行,聚焦Momenta、华为、比亚迪、百度Apollo等企业的突破性表现。第一名:Momenta作为国内首个基于一段式端到端大模型实现规模化量产的智能驾驶供应商,Momen
- 每日简报 6月16日简报新鲜事 每天一分钟 了解新鲜事!
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今日简报6月16号简报新鲜事,星期四,好运连连,生活喜乐!1、国务院客户端上线新功能:一键可查询家里老人孩子核酸结果;2、工信部:将出台自动驾驶相关标准并试点;3、上汽通用五菱:宝骏2023款KiWiEV车型将搭载大疆车载系统;4、北京天堂超市酒吧被列入严重违法失信名单;5、国家统计局:年轻人失业率偏高需高度重视;6、全国统一电子烟交易管理平台上线:电子烟行业开启溯源监管,实现从交易商流、物流、资
- 技术人的终极命题:AI是敌人、伙伴还是镜子?
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2025年的夏天,上海华侨大楼里,人民网发布的《中国智能互联网发展报告》用一组数据刺痛了每个技术人的神经:全国算力总规模突破280EFlops,生成式AI用户达2.49亿,自动驾驶商用城市增至23个,人形机器人开始在生产线与手术室里替代人类操作。当AI渗透进医疗、制造、交通等人类社会的底层系统,技术人不得不直面那个终极命题——我们究竟在创造一个怎样的未来?AI究竟是威胁人类文明的敌人、赋能产业升级
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在当今科技日新月异的时代,高精度导航与定位技术已成为航空航天、军事防御、海洋勘探、自动驾驶乃至日常生活中不可或缺的一部分。而在这背后,激光陀螺仪作为核心元件之一,以其卓越的稳定性和极高的精度,正引领着导航技术的新一轮革命。今天,小优博士带您探索激光陀螺仪的奥秘。一、激光陀螺仪是什么激光陀螺仪是用于测量运动载体的角运动(运动角速度或转动角度),能够精确地确定运动物体的方位的仪器。激光陀螺仪的广泛应用
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用Python进行AI数据分析进阶教程60:深度学习的发展历程和应用领域关键词:深度学习、神经网络、卷积神经网络、自然语言处理、自动驾驶摘要:本文概述了深度学习的发展历程及其应用领域。从20世纪40年代的神经网络起源,到80年代反向传播算法的提出,再到21世纪初因数据爆炸和计算能力提升而复兴,深度学习经历了多个重要阶段。如今,各种深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体
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由此,回到道路交通责任的框架下:由于绝大多数交通事故都源于驾驶员的某种程度上的过错,因而驾驶过失是驾驶员承担机动车道路交通事故损害赔偿责任的责任基础。虽然从原则上看这是成立的,但是却没有照顾到以下两个方面对于该原则的突破。这是在人类驾驶汽车,也就是L0-L2阶段仍然试用的原则。具体到事故场景,又分为:一是,关于机动车驾驶员的责任原则,立法例中存在从过错责任到无过错责任的各种变化。我国《道路交通安全
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商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新:商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技(SenseTime)作为全球领先的人工智能平台公司,专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
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蔚来汽车视觉算法面试30问全景精解——智能电动×高阶辅助驾驶×视觉创新:蔚来汽车视觉算法面试核心考点全览前言蔚来汽车作为全球领先的智能电动汽车品牌,致力于通过AI与高阶辅助驾驶技术推动智能出行的未来。蔚来视觉算法团队专注于自动驾驶感知、智能座舱、车路协同、3D重建等领域,强调算法的工程落地、系统安全与创新突破。蔚来视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在自动驾驶、智能感知
- 数据标注管理工具:AI燃料工厂的精益引擎
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标注团队的三重灾难链1.质量波动的死亡螺旋某自动驾驶公司因漏标3%的障碍物边缘,导致感知模型误判引发事故(IEEE2024案例)。质检员发现标注员A的错误率超行业标准5倍,但传统抽检仅覆盖8%数据量(ScaleAI白皮书)。2.任务调度的纳什困境某医疗影像标注项目,肝脏分割任务积压2周,而简单分类任务空闲率达37%(Labelbox调度报告)。标注员平均28%时间浪费在任务切换(Appen生产力研
- 计算机视觉:人工智能的“眼睛”
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前言在人工智能的众多领域中,计算机视觉(ComputerVision)无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力,使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断,从安防监控到虚拟现实,计算机视觉的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势,帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
- 深度学习在环境感知中的应用:案例与代码实现
让机器学会“看”世界:深度学习如何赋能环境感知?关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人,到智能机器人避开障碍物,再到城市监控系统检测异常,所有智能系统都需要先“理解”环境,才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取,难以应对复杂场景;而深度学习通过数据驱动的方式,让机器从大量数据中自动
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
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1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- OpenCV引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
芯作者
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在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天,实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)**作为全球最活跃的开源计算机视觉库,正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计,成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
- 机器人工程专业本科阶段的学习分析(腾讯元宝)
机器人工程专业作为新兴的多学科交叉领域,本科阶段的学习既有显著优势,也存在一定挑战。以下是具体的利弊分析,供学生参考:一、优势(利)1.就业前景广阔,薪资竞争力强行业需求旺盛:智能制造、医疗机器人、自动驾驶等领域人才缺口大(中国机器人产业联盟预测未来5年人才缺口超500万)。薪资水平较高:应届生起薪普遍高于传统工科(如机械、电子),一线城市平均月薪可达1.2万~2万元(2024年数据)。职业选择多
- Hadoop与图像识别与处理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
- 智能体学习记录 一
罗同学213
学习
智能体是什么智能体(IntelligentAgent)是一种能够感知周围环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的智能化系统或程序。它可以是软件(如聊天机器人)、硬件(如机器人),或两者结合的实体,核心特征包括:自主性:无需人工实时干预,独立运行(如自动驾驶车辆避障)。反应性:实时感知环境变化并快速响应(如智能家居调节温度)。目标导向:基于预设目标优化行动(如推荐系统最大化用户点击率)。学习能力:通
- opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图:实时构建计算图支持Python原生控制流(如循环/条件),调试便捷。学术主导:2025年工业部署份额24%,适合快速原型开发(如无人机自动驾驶、情绪识别)。TensorFlow静态计算图优化:预编译图结构提升部署效率支持动态图(Eager模式)兼顾灵活性。工业部署首选:市场份额38%,擅长边缘计算(YOLO部署)和大规模项目(工业自动化)-59)。O
- 大盘依旧低迷,二胎和自动驾驶活跃
虚拟大师
本周来看,大盘依然不温不火,呈现箱形震荡。很多人都在打赌,沪指在上周调整之后有望突破新高,其实不然,目前的沪指基本上很难回复到以前的高位,甚至不会有向上突破的趋势,而且目前大盘的题材不鲜明,权重股没有扛起反攻的大旗。近期来看,二胎在本周表现强势,掀起几度涨停狂潮,金发拉比10天9板,成为目前的市场总龙头(目前已经停牌核查)。与之跟随的是贝因美,高乐股份,安奈儿等。目前我国的生育大家都心知肚明,所以
- AI新纪元:2025年深度学习技术突破与行业应用全景
像素笔记
杂谈人工智能深度学习ai自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年,人工智能技术迎来爆发式增长,大模型、生成式AI和多模态技术持续突破,人形机器人量产元年正式开启,自动驾驶商业化进程加速,工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界,更在多个行业创造了实际价值,推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势,为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破:大模型、生成式AI与多
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><