- AI人工智能为空间智能领域带来的科技革新
AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算人工智能科技ai
AI人工智能为空间智能领域带来的科技革新关键词:人工智能、空间智能、计算机视觉、SLAM、空间计算、增强现实、自动驾驶摘要:本文将深入探讨人工智能如何革新空间智能领域。我们将从基本概念出发,逐步分析AI在空间感知、理解和交互方面的突破性进展,包括SLAM技术、3D重建、空间计算等核心应用。通过生动的比喻和实际案例,揭示AI如何赋予机器"空间思维"能力,并展望这一技术融合的未来发展趋势。背景介绍目的
- 复杂地形下机器人自主导航与SLAM仿真脚本(五)
HH予
机器人仿真机器人
为了解决上一篇遇到的问题:使用更兼容的方法来解决这个问题:%=============================================%复杂地形下机器人自主导航与SLAM仿真(MATLABR2019a)%最终修复版:完全解决地标图形更新问题%=============================================functioncomplex_terrain_sl
- 第3.3章 一文带你入门PCL点云库及在机器人SLAM中的代码实战
行知SLAM
机器人工程师带你入门SLAM人工智能c++算法机器人开发语言
目录一、PCL库:开启3D感知大门的钥匙二、PCL库基础入门2.1什么是PCL库2.2PCL源码头文件分类概览总结2.3安装PCL库2.4基础数据结构与概念三、PCL库在SLAM中的核心应用3.1点云获取与预处理3.2点云特征提取与描述3.3点云配准3.4点云分割与目标识别四、进阶技巧与优化策略4.1提高算法效率的方法4.2解决实际问题的经验4.3与其他技术的融合五、案例分析:PCL库实战应用六、
- 拉姆达表达式(Lambda Expressions)
xwdpepsi
C#.netlambdaclass编译器
让我们先看一个简单的拉姆达表达式:x=>x/2这个表达式的意思是:x为参数,对x进行相应的操作后的结果作为返回值。通过这个拉姆达表达式,我们可以看到:这个表达式没有任何类型信息,但这并不代表拉姆达表达式是和类型无关的。在实际运用上,编译器会根据表达式的上下文判断上述x的类型及返回值的类型。例如:usingSystem;usingSystem.Linq;publicclassLambdaTest{s
- 2023-08-25
大法师的输出
indigoFurryMix_v25AnimeNiji(SFW:2),HDR,UHD,8K,bestquality,masterpiece,Highlydetailed,Studiolighting,ultra-finepainting,sharpfocus,physically-basedrendering,extremedetaildescription,Professional,VividC
- rpg_trajectory_evaluation工具评估SLAM/VIO系统
rpg_trajectory_evaluation工具评估SLAM/VIO系统1、安装系统环境:ubuntu18.04+ROSmelodic代码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_trajectory_evaluationtutorial:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/IROS18_Zhang.pdf1.1首先安装依赖的python库pipins
- OpenCV中常用特征提取算法(SURF、ORB、SIFT和AKAZE)用法示例(C++和Python)
点云SLAM
图形图像处理opencv算法ORB算法SIFT算法SURF算法AKAZE算法计算机视觉
OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法,广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例,涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT(尺度不变特征)稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF(加速稳健特征)快速但专利保护xfeatures2d模块ORB(OrientedFAST
- ros2 server 可以设置命令同时获取位置
一个自定义服务SetCommandGetPose.srv:请求字段float32command响应字段geometry_msgs/Posepose服务端收到请求后,把command缓存下来,再把当前位姿填进响应返回。为了便于演示,位置用一个简单计数器模拟;你可以把它替换成TF、里程计或SLAM输出。一、创建功能包bash复制ros2pkgcreate--build-typeament_cmakep
- 【I3D 2024】Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
__星辰大海__
论文阅读计算机视觉算法人工智能
文章目录1.李群与李代数2.相机运动模糊建模3.相机运动轨迹近似3.1.线性插值3.2.三次样条插值3.3.K阶贝塞尔曲线插值1.李群与李代数参考博客:视觉SLAM十四讲-李群与李代数。2.相机运动模糊建模运动模糊产生的原因是:相机在曝光期间捕捉到了移动的物体或自身发生了移动,导致场景中某些像素在成像过程中不是来自单一点,而是多个位置的光线的混合。假设在时间[t0,t0+T][t_0,t_0+T]
- 深入解析AI原生云服务冷启动时延优化:JVM字节码预编译引擎核心技术剖析
梦玄海
AI-nativejvmrisc-vgolangjava
引言:冷启动时延的挑战与突破方向在AI原生云服务架构中,冷启动时延(ColdStartLatency)是影响服务响应速度的关键瓶颈指标。根据AWSLambda实测数据,传统JVM应用的冷启动时间高达1-5秒,这在需要快速弹性扩缩容的AI推理、实时数据处理等场景中可能造成严重的服务降级。本文聚焦JVM字节码预编译引擎(BytecodePrecompilationEngine),深度解构其在冷启动优化
- ros订阅相机深度信息_基于深度相机 RealSense D435i 的 ORB SLAM 2
相比于上一篇文章,这里我们将官方给的rosbag数据包替换为来自深度相机的实时数据。之所以选择IntelRealSense这款深度相机,仅仅是因为它是最容易买到的。。。在京东上搜“深度相机”,符合要求的几乎都是这个系列的。具体到D435i这个型号,它可以提供深度和RGB图像,而且带有IMU,未来如果我们继续做视觉+惯导的SLAM也够用了。深度相机RealSenseD435i简介Intel官方给出了
- 海森矩阵(Hessian Matrix)在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍
点云SLAM
算法矩阵概率论机器学习数值优化最小二乘法算法机器人
在非线性最小二乘问题中(如SLAM或点云配准),通常我们有一个误差函数:f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x)ei(x)是残差项,对它求Hessian就需要用雅可比矩阵:H=J⊤J+∑iei⊤HeiH=J^\topJ+\sum_ie_i^\topH_{e_i}H=J⊤J+i∑ei⊤Hei通常我们近似为:H
- 如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理
AI天才研究院
AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力,并且能提升整体性能,有效减少运维和开发资源投入。但是,在实际生产环境中,它们也面临着很多技术上的挑战,比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样,做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
- 雷达mid360 和 Fast Lio
AugustInSopton
人工智能
1.实时激光里程计+建图(SLAM)FAST‑LIO(及FAST‑LIO2)通过融合LiDAR点云与IMU数据,提供高频(可达~100 Hz)的位姿估计(实时里程计)与增量建图功能https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360支持Mid‑360这种全向固态LiDAR,默认r
- 【优秀文章】7月优秀文章推荐
优秀文章智能自主运动体与人工智能技术——环境感知、SLAM定位、路径规划、运动控制、多智能体协同作者:fpga和matlabC++之红黑树认识与实现作者:zzh_zao【手把手带你刷好题】–C语言基础编程题(十)作者:草莓熊Lotso飞算JavaAI:从“码农”到“代码指挥官”的终极进化论作者:可涵不会debug前端网页开发学习(HTML+CSS+JS)有这一篇就够!作者:一颗小谷粒
- 【自动导引车领域涉及许多专业术语】
是刘彦宏吖
制造业数字化转型人工智能AGVAMR
自动导引车领域涉及许多专业术语。以下是一些核心和常见的术语及其解释:核心概念AGV:自动导引车。这是最基础的术语,指装备有自动导引装置(如电磁、光学、激光、SLAM等),能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车。AMR:自主移动机器人。新一代的AGV,强调更强的自主性、灵活性和智能。与依赖固定路径的传统AGV不同,AMR通常使用SLAM技术构建环境地图,并能自主规划最优路径、
- 实战演练:用 AWS Lambda 和 API Gateway 构建你的第一个 Serverless API
实战演练:用AWSLambda和APIGateway构建你的第一个ServerlessAPI理论千遍,不如动手一遍!在前面几篇文章中,我们了解了Serverless的概念、FaaS的核心原理以及BaaS的重要作用。现在,是时候把这些知识运用起来,亲手构建一个简单但完整的Serverless应用了。本次实战,我们将使用AmazonWebServices(AWS)这个主流的云平台,结合它的两个核心Se
- orb-slam run rgbd data
hetongqiyue
计算机视觉slam
TUM数据集准备+RGB-D运行从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download]并且解压缩。使用python脚本关联RGB图像和深度图像[associate.py],[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools].我们已经提供了一
- Docker 与 Serverless 架构:无服务器环境下的容器化部署
you的日常
容器技术Docker性能优化实践dockerserverless架构容器
Serverless(无服务器)架构作为云计算领域的革命性范式,以其无需管理服务器、按需付费、自动伸缩的特性,正在改变着应用开发和部署的方式。然而,传统的函数即服务(Function-as-a-Service,FaaS),如AWSLambda,在运行时环境、部署包大小和复杂依赖管理方面存在一定的局限性。幸运的是,Docker容器的出现为Serverless带来了新的活力。容器的强大可移植性和环境一
- PL-SLAM: Real-Time Monocular Visual SLAM with Points and Lines
PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法**一、核心原理**⚙️**二、实现方法****三、应用场景**⚖️**四、优缺点与优化****优缺点对比****总结**End摘要译文——众所周知,低纹理场景是依赖点对应的几何计算机视觉算法的主
- Serverless成本优化实战:从资源浪费到精准管控的架构演进
知识产权13937636601
计算机serverless架构云原生
本文系统解析Serverless架构下的成本构成黑洞,揭示函数计算、存储服务、API网关等模块的资源浪费真相。基于电商、社交、物联网等行业的真实账单数据,深度剖析冷启动损耗、配置冗余、日志存储三大核心成本痛点。结合AWSLambda、阿里云函数计算等平台的最佳实践,给出冷启动优化、智能伸缩策略、存储分层设计等12项关键优化方案,并展望AI预测调度、多云成本博弈等前沿技术方向,为企业节省60%以上的
- AWS Cognito项目实战指南:集成用户管理与自定义电子邮件功能
一一MIO一一
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目涉及利用AWSCognito服务,创建一个基于云端的用户身份验证和管理应用。通过集成Cognito用户池,项目支持社交登录和自定义用户身份保护,同时涉及通过AWSLambda发送自定义电子邮件通知,增强用户体验。项目采用TypeScript编程语言,提升代码的可维护性和可读性,为开发者提供一个学习AWS无服务器认证解决方案的实践案例。1.AWSCogni
- 机器人系统导航里程计介绍
Xian-HHappy
机器人机器人人工智能算法里程计
一、引言在移动机器人的研究与应用领域,精准且实时地确定机器人的位置与姿态是实现其自主功能的关键。里程计作为达成这一目标的核心技术之一,在移动机器人的自主导航、路径规划、定位以及地图构建等诸多关键领域扮演着举足轻重的角色。随着机器人技术的持续演进,里程计已蜕变成为移动机器人实现SLAM(同步定位与地图构建)功能的基石。它通过对各类传感器所采集数据的精细计算与处理,运用增量式递推的策略,实时推算出机器
- AWS Lambda与RDS连接优化之旅
t0_54manong
编程问题解决手册aws云计算个人开发
在云计算的时代,AWSLambda与RDS的结合为开发者提供了高效且灵活的解决方案。然而,在实际应用中,我们常常会遇到一些性能瓶颈。本文将通过一个真实案例,探讨如何优化AWSLambda与RDS之间的连接,以提高API的响应速度。背景介绍最近,我们在AWS上部署了一个使用Dotnet6开发的API,它通过APIGateway暴露给外部,并连接到同VPC内的MySQLAuroraRDS数据库。部署前
- VINS-Mono 开源项目安装与使用指南
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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
- 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
- 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
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数