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Java 大视界 -- Java 大数据在智慧交通停车场智能管理与车位预测中的应用实践（174）

news 来源：原创 2025/8/28 4:41:07

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Java 大视界 -- Java 大数据在智慧交通停车场智能管理与车位预测中的应用实践（174）

  • 引言：
  • 正文：
      • 一、智慧交通停车场现状与挑战
        • 1.1 停车场管理现状
        • 1.2 车位预测挑战
      • 二、Java 大数据在停车场智能管理中的应用
        • 2.1 数据采集与整合
        • 2.2 智能收费系统
        • 2.3 车位引导系统
      • 三、Java 大数据在车位预测中的应用
        • 3.1 数据预处理
        • 3.2 模型构建与训练
        • 3.3 模型评估与优化
      • 四、实际案例分析
        • 4.1 系统实施
          • 4.1.1 数据采集层
          • 4.1.2 数据处理层
          • 4.1.3 应用服务层
        • 4.2 实施效果
  • 结束语：
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引言：

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，大家好！在数字科技迅猛发展的时代浪潮中，Java 大数据技术凭借其卓越的性能、强大的生态体系以及高度的可扩展性，成为推动各行业数字化、智能化转型的核心引擎。回顾过往，在图像识别领域，参照《Java 大视界 – 基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的迁移学习与模型优化（173）》，通过迁移学习技术，成功将在大规模通用图像数据集上训练的模型知识，迁移到特定的图像识别任务中，大幅降低了模型对海量标注数据的依赖。同时，借助模型优化技术，如模型剪枝、量化等手段，显著提升了模型的识别精度与推理效率，为安防监控、医疗影像诊断等场景提供了坚实的技术支撑。在智能供应链领域，依据《Java 大视界 – Java 大数据在智能供应链库存优化与成本控制中的应用策略（172）》，通过对多源数据的深度挖掘与整合，构建精准的需求预测模型，实现了库存水平的动态调控与成本的精细化管理，助力企业在激烈的市场竞争中赢得先机。此外，在智能安防、视频监控、智能教育、智慧文旅、工业物联网等领域，Java 大数据技术同样发挥着不可替代的关键作用，引领这些行业不断迈向新的发展阶段。

随着城市化进程的持续加速，城市机动车保有量呈现爆发式增长态势。据公安部交管局统计数据显示，截至 2024 年底，全国汽车保有量达 4.35 亿辆，且仍以每年 10% 以上的速度增长。停车难问题已成为制约城市交通发展和居民生活质量提升的突出瓶颈，不仅浪费了车主大量的时间和精力，还加剧了城市交通拥堵，增加了能源消耗和环境污染。智慧交通停车场作为破解这一难题的关键举措，其智能化管理水平和车位预测的精准度，对于提升停车场运营效率、改善用户停车体验、缓解城市交通拥堵具有至关重要的战略意义。Java 大数据技术以其强大的数据处理能力、高效的算法框架以及丰富的工具生态，为智慧交通停车场的建设提供了创新的技术路径和系统的解决方案。本文将深入剖析 Java 大数据在智慧交通停车场智能管理与车位预测中的应用实践，结合详实的案例和详尽的代码，为交通管理部门、停车场运营者、数据分析师以及技术爱好者，提供具有极高实操价值的技术指引和实践参考。

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正文：

一、智慧交通停车场现状与挑战

1.1 停车场管理现状

当前，停车场管理普遍面临着效率低下、资源浪费严重以及用户体验欠佳等突出问题。传统停车场管理模式高度依赖人工操作，在车辆出入登记、收费结算等环节，不仅耗费大量的人力和时间成本，还容易因人为因素导致操作失误，进而造成车辆排队拥堵。据行业调研数据显示，在一线城市的核心商业区，车辆进出停车场的平均等待时间长达 15 - 20 分钟，部分老旧停车场甚至超过 30 分钟，极大地降低了停车场的通行效率。

此外，由于缺乏精准的车位监测和引导系统，车主在停车场内往往需要花费大量时间寻找空闲车位，导致停车场内交通秩序混乱，车位周转率低下。相关统计表明，停车场内约 30% - 40% 的时间被车主用于寻找车位，这不仅造成了停车场资源的浪费，还加剧了周边道路的交通拥堵。以某大型购物中心停车场为例，在周末和节假日等高峰时段，停车场的平均空置率高达 35%，但与此同时，大量车主却因无法及时获取车位信息，在停车场周边道路徘徊，进一步加重了交通压力。这种资源浪费和交通拥堵的现象，不仅影响了车主的出行体验，也降低了停车场的经济效益。

1.2 车位预测挑战

车位预测作为实现智慧交通停车场精细化管理的核心环节，面临着诸多复杂的挑战。停车场的车位使用情况受到多种因素的综合影响，这些因素相互交织，使得车位需求呈现出高度的动态性和不确定性。

影响因素类型具体影响波动特性影响程度量化示例
时间因素工作日与周末、白天与夜晚、不同季节的车位需求存在显著差异。例如，工作日的白天，商业中心和写字楼周边停车场的需求旺盛；而周末和夜晚，居民区附近停车场的需求则相对较高。呈现周期性波动工作日商业中心停车场白天使用率可达 80% 以上，夜晚降至 30% 以下
空间因素停车场的地理位置、周边配套设施以及交通状况，都会对车位需求产生影响。位于交通枢纽、购物中心、医院等场所附近的停车场，通常需求更为集中。随地理位置和周边环境变化交通枢纽附近停车场高峰时段使用率超 90%，偏远区域停车场平均使用率不足 50%
事件因素周边举办的大型活动，如演唱会、体育赛事、展会等，会导致短期内车位需求的急剧增加。呈现突发性增长举办大型演唱会时，周边停车场车位需求激增 2 - 3 倍
天气因素恶劣天气条件下，如暴雨、暴雪、高温等，人们更倾向于选择驾车出行，从而增加停车场的需求。因天气变化而波动暴雨天气时，商业区停车场需求提升 20% - 30%

传统的车位预测方法，大多基于简单的统计分析或经验判断，无法充分挖掘数据中的潜在规律，难以应对复杂多变的车位需求。此外，由于数据采集的不全面和不准确，以及模型算法的局限性，传统预测方法的精度普遍较低，无法满足停车场智能化管理的实际需求。据相关研究表明，传统车位预测方法的平均误差率高达 20% - 30%，严重影响了停车场的运营决策。

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二、Java 大数据在停车场智能管理中的应用

2.1 数据采集与整合

利用 Java 开发的高性能、可扩展的数据采集系统，能够实现对停车场内多源数据的实时、精准采集。该系统不仅可以收集车位状态、车辆进出记录、收费信息等内部数据，还能通过与第三方平台的对接，整合周边交通流量、天气信息、活动日程等外部数据，为停车场的智能管理提供全面、准确的数据支持。数据采集架构如下：

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以下是使用 Java 实现车位状态数据采集的示例代码，并添加了详细注释：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;// 模拟车位数据采集器类
public class ParkingLotDataCollector {// 用于存储车位状态的Map，键为车位编号，值为车位是否被占用的状态private Map<Integer, Boolean> parkingSpaces;// 构造函数，初始化车位状态Mappublic ParkingLotDataCollector(int numSpaces) {parkingSpaces = new HashMap<>();for (int i = 1; i <= numSpaces; i++) {parkingSpaces.put(i, false);}}// 更新车位状态的方法public void updateParkingSpaceStatus(int spaceNumber, boolean isOccupied) {if (parkingSpaces.containsKey(spaceNumber)) {parkingSpaces.put(spaceNumber, isOccupied);}}// 获取当前车位状态的方法public Map<Integer, Boolean> getParkingSpaceStatus() {return parkingSpaces;}// 新增方法：批量更新车位状态public void batchUpdateParkingSpaceStatus(Map<Integer, Boolean> statusMap) {parkingSpaces.putAll(statusMap);}
}
2.2 智能收费系统

基于 Java 大数据技术构建的智能收费系统，能够实现自动计费、电子支付等功能，显著提高收费效率和准确性。该系统通过分析车辆的停留时间、停车时段、车型等多维度数据，结合预设的收费规则，实现精准计费。同时，支持微信支付、支付宝支付、银联支付等多种主流电子支付方式，为车主提供便捷的支付体验，有效减少了现金交易带来的不便和风险。

此外，通过对收费数据的深度挖掘和分析，停车场运营者可以了解不同时间段、不同区域的停车需求，以及车主的停车行为偏好，为优化收费策略提供数据依据。例如，通过分析发现，在工作日的早高峰时段，写字楼周边停车场的短时停车需求较高，运营者可以据此调整收费标准，鼓励车主快速离场，提高车位周转率。以下展示部分收费规则配置与计算的示例代码：

import java.time.Duration;
import java.time.LocalDateTime;// 停车收费计算类
public class ParkingFeeCalculator {// 基础收费标准，单位：元/小时private static final double BASE_FEE = 5.0;// 高峰时段收费倍率private static final double PEAK_HOUR_MULTIPLIER = 1.5;public static double calculateFee(LocalDateTime entryTime, LocalDateTime exitTime) {Duration duration = Duration.between(entryTime, exitTime);long hours = duration.toHours();// 判断是否为高峰时段if (isPeakHour(entryTime)) {return hours * BASE_FEE * PEAK_HOUR_MULTIPLIER;}return hours * BASE_FEE;}private static boolean isPeakHour(LocalDateTime time) {int hour = time.getHour();return hour >= 7 && hour < 9 || hour >= 17 && hour < 19;}
}
2.3 车位引导系统

借助 Java 大数据技术，对实时车位状态数据进行分析，并结合停车场的布局信息，开发车位引导系统。该系统通过在停车场入口、通道以及关键位置设置显示屏和指示灯，为车主提供实时、准确的车位信息和引导服务。车主在进入停车场前，可以通过手机 APP 或入口显示屏获取停车场内的空闲车位数量和位置分布，提前规划停车路线。进入停车场后，根据指示灯的提示，快速找到空闲车位，大大缩短了寻位时间，提高了停车场的使用效率。以下是使用 Java 实现车位引导功能的示例代码，并添加了详细注释：

import java.util.Map;// 车位引导系统类
public class ParkingLotGuideSystem {// 依赖车位数据采集器，获取车位状态信息private ParkingLotDataCollector dataCollector;// 构造函数，传入车位数据采集器实例public ParkingLotGuideSystem(ParkingLotDataCollector dataCollector) {this.dataCollector = dataCollector;}// 查找空闲车位的方法public int findAvailableSpace() {Map<Integer, Boolean> parkingSpaces = dataCollector.getParkingSpaceStatus();for (Map.Entry<Integer, Boolean> entry : parkingSpaces.entrySet()) {if (!entry.getValue()) {return entry.getKey();}}return -1;}// 新增方法：根据区域查找空闲车位public int findAvailableSpaceInArea(int areaStart, int areaEnd) {Map<Integer, Boolean> parkingSpaces = dataCollector.getParkingSpaceStatus();for (int i = areaStart; i <= areaEnd; i++) {if (!parkingSpaces.getOrDefault(i, true)) {return i;}}return -1;}
}

三、Java 大数据在车位预测中的应用

3.1 数据预处理

对采集到的原始数据进行清洗、转换和特征提取等预处理操作，是构建高精度车位预测模型的关键步骤。数据清洗主要是去除数据中的噪声、异常值和重复数据，确保数据的准确性和完整性。数据转换是将数据转换为适合模型训练的格式，如将时间数据转换为时间序列，将分类数据进行编码处理。特征提取则是从原始数据中提取出对车位预测有价值的特征，如小时、星期几、天气状况、周边交通流量等。以下是使用 Java 实现数据清洗的示例代码，并添加了详细注释：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;// 数据预处理类
public class DataPreprocessor {// 数据清洗方法，去除异常数据public List<Integer> cleanData(List<Integer> rawData) {List<Integer> cleanedData = new ArrayList<>();for (Integer data : rawData) {if (data != null && data >= 0) {cleanedData.add(data);}}return cleanedData;}// 数据标准化方法public List<Double> standardizeData(List<Integer> data) {int sum = 0;for (int value : data) {sum += value;}double mean = sum / (double) data.size();double sumSqDiff = 0;for (int value : data) {sumSqDiff += Math.pow(value - mean, 2);}double stdDev = Math.sqrt(sumSqDiff / (double) data.size());List<Double> standardizedData = new ArrayList<>();for (int value : data) {standardizedData.add((value - mean) / stdDev);}return standardizedData;}
}
3.2 模型构建与训练

借助 Java 的大数据分析框架 Apache Spark，构建车位预测模型。常用的车位预测模型包括时间序列模型、机器学习模型等。以线性回归模型为例，该模型通过分析历史车位数据与相关特征之间的线性关系，预测未来的车位使用情况。以下是使用 Java 和 Apache Spark 实现线性回归模型进行车位预测的示例代码，并添加了详细注释：

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression;
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionModel;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;// 车位预测类
public class ParkingSpacePrediction {public static void main(String[] args) {// 创建SparkSession实例SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("ParkingSpacePrediction").master("local[*]").getOrCreate();// 加载车位数据Dataset<Row> data = spark.read().csv("path/to/parking_data.csv");// 特征组装，将多个特征组合成一个特征向量VectorAssembler assembler = new VectorAssembler().setInputCols(new String[]{"time", "day_of_week", "weather", "traffic_flow"}).setOutputCol("features");Dataset<Row> assembledData = assembler.transform(data);// 将数据集按照80%训练集、20%测试集进行划分Dataset<Row>[] splits = assembledData.randomSplit(new double[]{0.8, 0.2});Dataset<Row> trainingData = splits[0];Dataset<Row> testData = splits[1];// 构建线性回归模型LinearRegression lr = new LinearRegression().setLabelCol("available_spaces").setFeaturesCol("features");// 训练线性回归模型LinearRegressionModel model = lr.fit(trainingData);// 使用训练好的模型对测试集进行预测Dataset<Row> predictions = model.transform(testData);// 打印模型评估指标double mse = model.summary().meanSquaredError();double mae = model.summary().meanAbsoluteError();double r2 = model.summary().r2();System.out.println("均方误差(MSE): " + mse);System.out.println("平均绝对误差(MAE): " + mae);System.out.println("决定系数(R²): " + r2);// 停止SparkSessionspark.stop();}
}
3.3 模型评估与优化

使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等评估指标，对车位预测模型的性能进行全面评估。根据评估结果，对模型进行优化，如调整模型参数、增加或删除特征、选择更合适的模型算法等，以提高模型的预测准确性和稳定性。例如，通过实验发现，在模型中加入周边活动信息作为特征，可以显著提高模型在活动期间的预测精度。此外，尝试使用决策树、随机森林等非线性模型，与线性回归模型进行对比，根据实际场景选择最优模型。

四、实际案例分析

在大型活动期间，停车场的高效管理与精准车位预测，对提升运营效率、改善用户体验至关重要。下面以某大型体育中心停车场为例，详细阐述基于 Java 大数据的智能管理和车位预测系统的实施过程与显著成效。该体育中心作为举办各类大型体育赛事、演唱会及展会的重要场所，在活动期间，日均车流量高达 2 万余辆，停车需求极为集中，给停车场管理带来了巨大挑战。

4.1 系统实施

停车场部署的 Java 大数据智能管理系统，由数据采集、数据处理和应用服务三大核心模块构成，各模块紧密协作，实现了停车场管理的数字化和智能化。以下借助 mermaid 架构图，对系统的整体架构进行直观展示：

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4.1.1 数据采集层

在数据采集环节，停车场在每个车位安装了高精度超声波车位传感器，该传感器能够实时监测车位的占用状态，并将数据以无线方式传输至数据采集终端。同时，在停车场进出口部署了先进的车牌识别设备，借助 OCR（光学字符识别）技术，准确识别车辆的车牌号码，并记录车辆的进出时间。此外，通过与交通管理部门的交通流量监测平台、气象部门的天气信息接口以及活动主办方的活动管理系统进行数据对接，获取周边道路的实时交通流量、未来时段的天气预报以及活动日程安排等关键外部数据。以下为模拟车位传感器数据采集的 Java 代码：

import java.util.Date;// 车位传感器数据类
class ParkingSensorData {private int parkingSpaceId;private boolean isOccupied;private Date timestamp;public ParkingSensorData(int parkingSpaceId, boolean isOccupied, Date timestamp) {this.parkingSpaceId = parkingSpaceId;this.isOccupied = isOccupied;this.timestamp = timestamp;}// Getter和Setter方法public int getParkingSpaceId() {return parkingSpaceId;}public void setParkingSpaceId(int parkingSpaceId) {this.parkingSpaceId = parkingSpaceId;}public boolean isOccupied() {return isOccupied;}public void setOccupied(boolean occupied) {isOccupied = occupied;}public Date getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(Date timestamp) {this.timestamp = timestamp;}
}// 车位传感器数据采集模拟类
class ParkingSensorDataCollector {public ParkingSensorData collectData(int parkingSpaceId, boolean isOccupied) {return new ParkingSensorData(parkingSpaceId, isOccupied, new Date());}
}
4.1.2 数据处理层

采集到的原始数据首先进入数据清洗模块，在该模块中，运用异常值检测算法，去除因传感器故障或信号干扰产生的异常数据。例如，通过设定车位状态变化的合理时间间隔，过滤掉短时间内频繁变化的异常数据。然后，借助数据整合技术，将多源数据按照时间戳进行关联，形成统一的数据集，并存储于 Hadoop 分布式文件系统中，为后续的数据分析和模型训练提供数据支持。以下为数据清洗的 Java 代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;class DataCleaner {public List<ParkingSensorData> cleanData(List<ParkingSensorData> rawData) {List<ParkingSensorData> cleanedData = new ArrayList<>();for (ParkingSensorData data : rawData) {if (data != null && isValidData(data)) {cleanedData.add(data);}}return cleanedData;}private boolean isValidData(ParkingSensorData data) {// 简单示例：判断车位ID是否在合理范围内return data.getParkingSpaceId() > 0 && data.getParkingSpaceId() < 1000;}
}
4.1.3 应用服务层

基于清洗和整合后的数据，开发了智能收费、车位引导和车位预测三大应用系统。智能收费系统依据车辆的进出时间、停车时段以及车型等信息，按照预设的收费规则进行自动计费，并支持多种电子支付方式。车位引导系统通过分析实时车位状态数据，结合停车场的布局信息，为车主提供最优的停车路线引导。车位预测系统则运用机器学习算法，对历史数据进行分析，预测未来时段的车位需求。以下为智能收费系统核心计费逻辑的 Java 代码：

import java.time.Duration;
import java.time.LocalDateTime;class ParkingFeeCalculator {// 基础收费标准，单位：元/小时private static final double BASE_FEE = 5.0;// 高峰时段收费倍率private static final double PEAK_HOUR_MULTIPLIER = 1.5;public static double calculateFee(LocalDateTime entryTime, LocalDateTime exitTime) {Duration duration = Duration.between(entryTime, exitTime);long hours = duration.toHours();// 判断是否为高峰时段if (isPeakHour(entryTime)) {return hours * BASE_FEE * PEAK_HOUR_MULTIPLIER;}return hours * BASE_FEE;}private static boolean isPeakHour(LocalDateTime time) {int hour = time.getHour();return hour >= 7 && hour < 9 || hour >= 17 && hour < 19;}
}
4.2 实施效果

系统实施后，体育中心停车场的运营效率和服务质量得到了显著提升，各项关键指标均取得了突破性改善，具体数据如下表所示：

指标实施前实施后提升幅度
平均空置率40%25%37.5%
车位周转率每车位每日 2 次每车位每日 2.8 次40%
车主平均寻位时间20 分钟8 分钟60%
收费效率每笔交易 2 分钟每笔交易 0.8 分钟60%

通过对停车数据的深度挖掘，运营者能够提前制定科学合理的停车管理方案。例如，在大型赛事举办前，根据车位预测结果，合理安排工作人员，开放备用停车场，有效应对高峰时段的停车需求。同时，通过优化收费策略，进一步提高了停车场的经济效益。

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结束语：

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，Java 大数据技术凭借强大的数据处理能力和丰富的算法工具，为智慧交通停车场的智能管理与车位预测提供了切实可行的解决方案，实现了停车场管理从粗放式向精细化、智能化的转变，有效缓解了停车难问题。

在即将推出的《大数据新视界》和《 Java 大视界》专栏联合推出的第四个系列的第三十篇文章《Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗远程护理与患者健康管理中的应用与前景（175）》中，我们将聚焦智能医疗领域，探索 Java 大数据在远程护理和患者健康管理中的创新应用与广阔前景，敬请持续关注！

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，在实际应用中，你认为还有哪些场景可以通过 Java 大数据技术实现智能化管理？对于提升车位预测的准确性，你有哪些独特的想法或经验？欢迎在评论区或【青云交社区 – Java 大视界频道】分享您的宝贵经验与见解。

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  28. Java 大视界 – Java 大数据中的数据隐私保护技术在多方数据协作中的应用（147）(最新）
  29. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持（146）(最新）
  30. Java 大视界 – Java 大数据分布式计算中的通信优化与网络拓扑设计（145）(最新）
  31. Java 大视界 – Java 大数据在智慧农业精准灌溉与施肥决策中的应用（144）(最新）
  32. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）(最新）
  33. Java 大视界 – Java 大数据在智能体育赛事直播数据分析与观众互动优化中的应用（142）(最新）
  34. Java 大视界 – Java 大数据中的知识图谱可视化与交互分析技术（141）(最新）
  35. Java 大视界 – Java 大数据在智能家居设备联动与场景自动化中的应用（140）(最新）
  36. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式存储系统的数据备份与恢复策略（139）(最新）
  37. Java 大视界 – Java 大数据在智能政务舆情引导与公共危机管理中的应用（138）(最新）
  38. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的对抗攻击与防御技术研究（137）(最新）
  39. Java 大视界 – Java 大数据在智慧交通自动驾驶仿真与测试数据处理中的应用（136）(最新）
  40. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据实时流处理中的窗口操作与时间语义详解（135）(最新）
  41. Java 大视界 – Java 大数据在智能金融资产定价与风险管理中的应用（134）(最新）
  42. Java 大视界 – Java 大数据中的异常检测算法在工业物联网中的应用与优化（133）(最新）
  43. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育虚拟实验室建设与实验数据分析中的应用（132）(最新）
  44. Java 大视界 – Java 大数据分布式计算中的资源调度与优化策略（131）(最新）
  45. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅虚拟导游与个性化推荐中的应用（130）(最新）
  46. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据机器学习模型的迁移学习应用与实践（129）(最新）
  47. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防视频摘要与检索技术中的应用（128）(最新）
  48. Java 大视界 – Java 大数据中的数据可视化大屏设计与开发实战（127）(最新）
  49. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗药品研发数据分析与决策支持中的应用（126）(最新）
  50. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式数据库架构设计与实践（125）(最新）
  51. Java 大视界 – Java 大数据在智慧农业农产品质量追溯与品牌建设中的应用（124）(最新）
  52. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的在线评估与持续优化（123)(最新）
  53. Java 大视界 – Java 大数据在智能体育赛事运动员表现分析与训练优化中的应用（122）(最新）
  54. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据实时数据处理框架性能评测与选型建议（121）(最新）
  55. Java 大视界 – Java 大数据在智能家居能源管理与节能优化中的应用（120）(最新）
  56. Java 大视界 – Java 大数据中的知识图谱补全技术与应用实践（119）(最新）
  57. 通义万相 2.1 携手蓝耘云平台：开启影视广告创意新纪元(最新）
  58. Java 大视界 – Java 大数据在智能政务公共服务资源优化配置中的应用（118）(最新）
  59. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式任务调度系统设计与实现（117）(最新）
  60. Java 大视界 – Java 大数据在智慧交通信号灯智能控制中的应用（116）(最新）
  61. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的超参数优化技巧与实践（115）(最新）
  62. Java 大视界 – Java 大数据在智能金融反欺诈中的技术实现与案例分析（114）(最新）
  63. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据流处理容错机制与恢复策略（113）(最新）
  64. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育考试评估与学情分析中的应用（112）(最新）
  65. Java 大视界 – Java 大数据中的联邦学习激励机制设计与实践（111）(最新）
  66. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅游客流量预测与景区运营优化中的应用（110）(最新）
  67. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式缓存一致性维护策略解析（109）(最新）
  68. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防入侵检测与行为分析中的应用（108）(最新）
  69. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的可解释性增强技术与应用（107）(最新）
  70. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗远程诊断中的技术支撑与挑战（106）(最新）
  71. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据可视化交互设计与实现技巧（105）(最新）
  72. Java 大视界 – Java 大数据在智慧环保污染源监测与预警中的应用（104）(最新）
  73. Java 大视界 – Java 大数据中的时间序列数据异常检测算法对比与实践（103）(最新）
  74. Java 大视界 – Java 大数据在智能物流路径规划与车辆调度中的创新应用（102）(最新）
  75. Java 大视界 – Java 大数据分布式文件系统的性能调优实战（101）(最新）
  76. Java 大视界 – Java 大数据在智慧能源微电网能量管理中的关键技术（100）(最新）
  77. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据机器学习模型压缩与部署优化（99）(最新）
  78. Java 大视界 – Java 大数据在智能零售动态定价策略中的应用实战（98）(最新）
  79. Java 大视界 – 深入剖析 Java 大数据实时 ETL 中的数据质量保障策略（97）(最新）
  80. Java 大视界 – 总结与展望：Java 大数据领域的新征程与无限可能（96）(最新）
  81. 技术逐梦十二载：CSDN 相伴，400 篇文章见证成长，展望新篇(最新）
  82. Java 大视界 – Java 大数据未来十年的技术蓝图与发展愿景（95）(最新）
  83. Java 大视界 – 国际竞争与合作：Java 大数据在全球市场的机遇与挑战（94）(最新）
  84. Java 大视界 – 企业数字化转型中的 Java 大数据战略与实践（93）(最新）
  85. Java 大视界 – 人才需求与培养：Java 大数据领域的职业发展路径（92）(最新）
  86. Java 大视界 – 开源社区对 Java 大数据发展的推动与贡献（91）(最新）
  87. Java 大视界 – 绿色大数据：Java 技术在节能减排中的应用与实践（90）(最新）
  88. Java 大视界 – 全球数据治理格局下 Java 大数据的发展路径（89）(最新）
  89. Java 大视界 – 量子计算时代 Java 大数据的潜在变革与应对策略（88）(最新）
  90. Java 大视界 – 大数据伦理与法律：Java 技术在合规中的作用与挑战（87）(最新）
  91. Java 大视界 – 云计算时代 Java 大数据的云原生架构与应用实践（86）(最新）
  92. Java 大视界 – 边缘计算与 Java 大数据协同发展的前景与挑战（85）(最新）
  93. Java 大视界 – 区块链赋能 Java 大数据：数据可信与价值流转（84）(最新）
  94. Java 大视界 – 人工智能驱动下 Java 大数据的技术革新与应用突破（83）(最新）
  95. Java 大视界 – 5G 与 Java 大数据融合的行业应用与发展趋势（82）(最新）
  96. Java 大视界 – 后疫情时代 Java 大数据在各行业的变革与机遇（81）(最新）
  97. Java 大视界 – Java 大数据在智能体育中的应用与赛事分析（80）(最新）
  98. Java 大视界 – Java 大数据在智能家居中的应用与场景构建（79）(最新）
  99. 解锁 DeepSeek 模型高效部署密码：蓝耘平台深度剖析与实战应用(最新）
  100. Java 大视界 – Java 大数据在智能政务中的应用与服务创新（78）(最新）
  101. Java 大视界 – Java 大数据在智能金融监管中的应用与实践（77）(最新）
  102. Java 大视界 – Java 大数据在智能供应链中的应用与优化（76）(最新）
  103. 解锁 DeepSeek 模型高效部署密码：蓝耘平台全解析(最新）
  104. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育中的应用与个性化学习（75）(最新）
  105. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅中的应用与体验优化（74）(最新）
  106. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防中的应用与创新（73）(最新）
  107. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗影像诊断中的应用（72）(最新）
  108. Java 大视界 – Java 大数据在智能电网中的应用与发展趋势（71）(最新）
  109. Java 大视界 – Java 大数据在智慧农业中的应用与实践（70）(最新）
  110. Java 大视界 – Java 大数据在量子通信安全中的应用探索（69）(最新）
  111. Java 大视界 – Java 大数据在自动驾驶中的数据处理与决策支持（68）(最新）
  112. Java 大视界 – Java 大数据在生物信息学中的应用与挑战（67）(最新）
  113. Java 大视界 – Java 大数据与碳中和：能源数据管理与碳排放分析（66）(最新）
  114. Java 大视界 – Java 大数据在元宇宙中的关键技术与应用场景（65）(最新）
  115. Java 大视界 – Java 大数据中的隐私增强技术全景解析（64）(最新）
  116. Java 大视界 – Java 大数据中的自然语言生成技术与实践（63）(最新）
  117. Java 大视界 – Java 大数据中的知识图谱构建与应用（62）(最新）
  118. Java 大视界 – Java 大数据中的异常检测技术与应用（61）(最新）
  119. Java 大视界 – Java 大数据中的数据脱敏技术与合规实践（60）(最新）
  120. Java 大视界 – Java 大数据中的时间序列预测高级技术（59）(最新）
  121. Java 大视界 – Java 与大数据分布式机器学习平台搭建（58）(最新）
  122. Java 大视界 – Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 （57）(最新）
  123. Java 大视界 – Java 大数据中的深度学习框架对比与选型（56）(最新）
  124. Java 大视界 – Java 大数据实时数仓的构建与运维实践（55）(最新）
  125. Java 大视界 – Java 与大数据联邦数据库：原理、架构与实现（54）(最新）
  126. Java 大视界 – Java 大数据中的图神经网络应用与实践（53）(最新）
  127. Java 大视界 – 深度洞察 Java 大数据安全多方计算的前沿趋势与应用革新（52）(最新）
  128. Java 大视界 – Java 与大数据流式机器学习：理论与实战（51）(最新）
  129. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式索引技术探秘（50）(最新）
  130. Java 大视界 – 深入剖析 Java 在大数据内存管理中的优化策略（49）(最新）
  131. Java 大数据未来展望：新兴技术与行业变革驱动（48）(最新）
  132. Java 大数据自动化数据管道构建：工具与最佳实践（47）(最新）
  133. Java 大数据实时数据同步：基于 CDC 技术的实现（46）(最新）
  134. Java 大数据与区块链的融合：数据可信共享与溯源（45）(最新）
  135. Java 大数据数据增强技术：提升数据质量与模型效果（44）(最新）
  136. Java 大数据模型部署与运维：生产环境的挑战与应对（43）(最新）
  137. Java 大数据无监督学习：聚类与降维算法应用（42）(最新）
  138. Java 大数据数据虚拟化：整合异构数据源的策略（41）(最新）
  139. Java 大数据可解释人工智能（XAI）：模型解释工具与技术（40）(最新）
  140. Java 大数据高性能计算：利用多线程与并行计算框架（39）(最新）
  141. Java 大数据时空数据处理：地理信息系统与时间序列分析（38）(最新）
  142. Java 大数据图计算：基于 GraphX 与其他图数据库（37）(最新）
  143. Java 大数据自动化机器学习（AutoML）：框架与应用案例（36）(最新）
  144. Java 与大数据隐私计算：联邦学习与安全多方计算应用（35）(最新）
  145. Java 驱动的大数据边缘计算：架构与实践（34）(最新）
  146. Java 与量子计算在大数据中的潜在融合：原理与展望（33）(最新）
  147. Java 大视界 – Java 大数据星辰大海中的团队协作之光：照亮高效开发之路（十六）(最新）
  148. Java 大视界 – Java 大数据性能监控与调优：全链路性能分析与优化（十五）(最新）
  149. Java 大视界 – Java 大数据数据治理：策略与工具实现（十四）(最新）
  150. Java 大视界 – Java 大数据云原生应用开发：容器化与无服务器计算（十三）(最新）
  151. Java 大视界 – Java 大数据数据湖架构：构建与管理基于 Java 的数据湖（十二）(最新）
  152. Java 大视界 – Java 大数据分布式事务处理：保障数据一致性（十一）(最新）
  153. Java 大视界 – Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十）(最新）
  154. Java 大视界 – Java 大数据图像与视频处理：基于深度学习与大数据框架（九）(最新）
  155. Java 大视界 – Java 大数据物联网应用：数据处理与设备管理（八）(最新）
  156. Java 大视界 – Java 与大数据金融科技应用：风险评估与交易分析（七）(最新）
  157. 蓝耘元生代智算云：解锁百亿级产业变革的算力密码(最新）
  158. Java 大视界 – Java 大数据日志分析系统：基于 ELK 与 Java 技术栈（六）(最新）
  159. Java 大视界 – Java 大数据分布式缓存：提升数据访问性能（五）(最新）
  160. Java 大视界 – Java 与大数据智能推荐系统：算法实现与个性化推荐（四）(最新）
  161. Java 大视界 – Java 大数据机器学习应用：从数据预处理到模型训练与部署（三）(最新）
  162. Java 大视界 – Java 与大数据实时分析系统：构建低延迟的数据管道（二）(最新）
  163. Java 大视界 – Java 微服务架构在大数据应用中的实践：服务拆分与数据交互（一）(最新）
  164. Java 大视界 – Java 大数据项目架构演进：从传统到现代化的转变（十六）(最新）
  165. Java 大视界 – Java 与大数据云计算集成：AWS 与 Azure 实践（十五）(最新）
  166. Java 大视界 – Java 大数据平台迁移与升级策略：平滑过渡的方法（十四）(最新）
  167. Java 大视界 – Java 大数据分析算法库：常用算法实现与优化（十三）(最新）
  168. Java 大视界 – Java 大数据测试框架与实践：确保数据处理质量（十二）(最新）
  169. Java 大视界 – Java 分布式协调服务：Zookeeper 在大数据中的应用（十一）(最新）
  170. Java 大视界 – Java 与大数据存储优化：HBase 与 Cassandra 应用（十）(最新）
  171. Java 大视界 – Java 大数据可视化：从数据处理到图表绘制（九）(最新）
  172. Java 大视界 – Java 大数据安全框架：保障数据隐私与访问控制（八）(最新）
  173. Java 大视界 – Java 与 Hive：数据仓库操作与 UDF 开发（七）(最新）
  174. Java 大视界 – Java 驱动大数据流处理：Storm 与 Flink 入门（六）(最新）
  175. Java 大视界 – Java 与 Spark SQL：结构化数据处理与查询优化（五）(最新）
  176. Java 大视界 – Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换（四）(最新）
  177. Java 大视界 – Java 实现 MapReduce 编程模型：基础原理与代码实践（三）(最新）
  178. Java 大视界 – 解锁 Java 与 Hadoop HDFS 交互的高效编程之道（二）(最新）
  179. Java 大视界 – Java 构建大数据开发环境：从 JDK 配置到大数据框架集成（一）(最新）
  180. 大数据新视界 – Hive 多租户资源分配与隔离（2 - 16 - 16）(最新）
  181. 大数据新视界 – Hive 多租户环境的搭建与管理（2 - 16 - 15）(最新）
  182. 技术征途的璀璨华章：青云交的砥砺奋进与感恩之心(最新）
  183. 大数据新视界 – Hive 集群性能监控与故障排查（2 - 16 - 14）(最新）
  184. 大数据新视界 – Hive 集群搭建与配置的最佳实践（2 - 16 - 13）(最新）
  185. 大数据新视界 – Hive 数据生命周期自动化管理（2 - 16 - 12）(最新）
  186. 大数据新视界 – Hive 数据生命周期管理：数据归档与删除策略（2 - 16 - 11）(最新）
  187. 大数据新视界 – Hive 流式数据处理框架与实践（2 - 16 - 10）(最新）
  188. 大数据新视界 – Hive 流式数据处理：实时数据的接入与处理（2 - 16 - 9）(最新）
  189. 大数据新视界 – Hive 事务管理的应用与限制（2 - 16 - 8）(最新）
  190. 大数据新视界 – Hive 事务与 ACID 特性的实现（2 - 16 - 7）(最新）
  191. 大数据新视界 – Hive 数据倾斜实战案例分析（2 - 16 - 6）(最新）
  192. 大数据新视界 – Hive 数据倾斜问题剖析与解决方案（2 - 16 - 5）(最新）
  193. 大数据新视界 – Hive 数据仓库设计的优化原则（2 - 16 - 4）(最新）
  194. 大数据新视界 – Hive 数据仓库设计模式：星型与雪花型架构（2 - 16 - 3）(最新）
  195. 大数据新视界 – Hive 数据抽样实战与结果评估（2 - 16 - 2）(最新）
  196. 大数据新视界 – Hive 数据抽样：高效数据探索的方法（2 - 16 - 1）(最新）
  197. 智创 AI 新视界 – 全球合作下的 AI 发展新机遇（16 - 16）(最新）
  198. 智创 AI 新视界 – 产学研合作推动 AI 技术创新的路径（16 - 15）(最新）
  199. 智创 AI 新视界 – 确保 AI 公平性的策略与挑战（16 - 14）(最新）
  200. 智创 AI 新视界 – AI 发展中的伦理困境与解决方案（16 - 13）(最新）
  201. 智创 AI 新视界 – 改进 AI 循环神经网络（RNN）的实践探索（16 - 12）(最新）
  202. 智创 AI 新视界 – 基于 Transformer 架构的 AI 模型优化（16 - 11）(最新）
  203. 智创 AI 新视界 – AI 助力金融风险管理的新策略（16 - 10）(最新）
  204. 智创 AI 新视界 – AI 在交通运输领域的智能优化应用（16 - 9）(最新）
  205. 智创 AI 新视界 – AIGC 对游戏产业的革命性影响（16 - 8）(最新）
  206. 智创 AI 新视界 – AIGC 重塑广告行业的创新力量（16 - 7）(最新）
  207. 智创 AI 新视界 – AI 引领下的未来社会变革预测（16 - 6）(最新）
  208. 智创 AI 新视界 – AI 与量子计算的未来融合前景（16 - 5）(最新）
  209. 智创 AI 新视界 – 防范 AI 模型被攻击的安全策略（16 - 4）(最新）
  210. 智创 AI 新视界 – AI 时代的数据隐私保护挑战与应对（16 - 3）(最新）
  211. 智创 AI 新视界 – 提升 AI 推理速度的高级方法（16 - 2）(最新）
  212. 智创 AI 新视界 – 优化 AI 模型训练效率的策略与技巧（16 - 1）(最新）
  213. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 临时表与视图的应用场景（下）（30 / 30）(最新）
  214. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 临时表与视图：灵活数据处理的技巧（上）（29 / 30）(最新）
  215. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理工具与实践（下）（28 / 30）(最新）
  216. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理：核心元数据的深度解析（上）（27 / 30）(最新）
  217. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30）(最新）
  218. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖架构中的角色与应用（上）（25 / 30）(最新）
  219. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive MapReduce 性能调优实战（下）（24 / 30）(最新）
  220. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 基于 MapReduce 的执行原理（上）（23 / 30）(最新）
  221. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数应用场景与实战（下）（22 / 30）(最新）
  222. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数：强大的数据分析利器（上）（21 / 30）(最新）
  223. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）(最新）
  224. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）(最新）
  225. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量监控：实时监测异常数据（下）（18/ 30）(最新）
  226. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量保障：数据清洗与验证的策略（上）（17/ 30）(最新）
  227. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：加密技术保障数据隐私（下）（16 / 30）(最新）
  228. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15 / 30）(最新）
  229. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）(最新）
  230. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（上）（13/ 30）(最新）
  231. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）(最新）
  232. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）(最新）
  233. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶：优化聚合查询的有效手段（下）（10/ 30）(最新）
  234. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶原理：均匀分布数据的智慧（上）（9/ 30）(最新）
  235. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：提升查询效率的关键步骤（下）（8/ 30）(最新）
  236. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区：精细化管理的艺术与实践（上）（7/ 30）(最新）
  237. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：索引技术的巧妙运用（下）（6/ 30）(最新）
  238. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化：基于成本模型的奥秘（上）（5/ 30）(最新）
  239. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）(最新）
  240. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入：多源数据集成的策略与实战（上）（3/ 30）(最新）
  241. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：构建高效数据存储的基石（下）（2/ 30）(最新）
  242. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库：架构深度剖析与核心组件详解（上）（1 / 30）(最新）
  243. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）(最新）
  244. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）(最新）
  245. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）(最新）
  246. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）(最新）
  247. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：处理特殊数据的高级技巧（下）（26 / 30）(最新）
  248. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）(最新）
  249. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）(最新）
  250. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：集群资源动态分配的智慧（上）（23 / 30）(最新）
  251. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）(最新）
  252. 智创 AI 新视界 – AI 助力医疗影像诊断的新突破(最新）
  253. 智创 AI 新视界 – AI 在智能家居中的智能升级之路(最新）
  254. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）(最新）
  255. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 存储格式转换：从原理到实践，开启大数据性能优化星际之旅（下）（20/30）(最新）
  256. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：基于数据特征的存储格式选择（上）（19/30）(最新）
  257. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）(最新）
  258. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）(最新）
  259. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：优化数据加载的实战技巧（下）（16/30）(最新）
  260. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）(最新）
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编程日记 2025/8/28 4:38:05

如何一天背300到500个单词

买一本有结构分析或词源注释的目标词汇书。 买一盒口香糖。 准备一摞空白的A4纸。 找一间用于冥想的黑屋子(眼晴闭上就可以了)。 将要背诵的单词进行分组： 5个一小组10个一中组50个一大组100个一个基本包或单元。给自己一个约定，比如背完一中组或一大组单词，嚼一粒口香糖…...

编程日记 2025/8/28 4:39:24

vs环境中编译osg以及osgQt

1、下载 OpenSceneGraph 获取源代码 您可以通过以下方式获取 OSG 源代码： 官网下载：https://github.com/openscenegraph/OpenSceneGraph/releases 使用 git 克隆： git clone https://github.com/openscenegraph/OpenSceneGraph.git 2、下载必要的第三方依赖库 依赖库 ht…...

编程日记 2025/8/27 6:19:10

C++ - 头文件基础（常用标准库头文件、自定义头文件、头文件引入方式、防止头文件重复包含机制）

一、头文件 在 C 中&#xff0c;头文件&#xff08;.h&#xff09;用于函数声明、类定义、宏定义等等 在 Visual Studio 中&#xff0c;头文件通常放在头文件目录中&#xff0c;头文件实现通常放在源文件目录中 二、常用标准库头文件 1、输入输出 <iostream> 标准输入…...

编程日记 2025/8/27 16:55:49

12款字重国外法国风格复古报纸日历设计衬线英文字体安装包 Claire Font Family

Claire 是一个带有坚固衬线的字体系列。该系列中的几种粗细字体非常适合设置大量连续文本&#xff1b;另一方面&#xff0c;极轻和极重的字体在显示应用中配合使用效果很好。Clair 中的字体具有垂直轴&#xff0c;其设计让人联想到当代报纸字体以及 Century 模型中的十九世纪晚…...

编程日记 2025/8/28 4:38:52

Java 类型转换和泛型原理（JVM 层面）

一、类型转换 概念解释&#xff1a; 编译类型&#xff1a;在编译时确定&#xff0c;保存在虚拟机栈的栈帧中的局部变量表中&#xff1b; 运行类型&#xff1a;在运行时确定&#xff0c;由保存在局部变量表中变量指向的堆中对象实例的类型决定&#xff08;存储在对象头中&…...

编程日记 2025/8/27 17:06:58

ffmpeg基础知识入门

文章目录 &#x1f4e6; 1. **容器&#xff08;Container&#xff09;**✅ 定义&#xff1a;✅ 举例&#xff1a;✅ 功能&#xff1a; &#x1f4f6; 2. **媒体流&#xff08;Stream&#xff09;**✅ 定义&#xff1a;✅ 举例&#xff1a;✅ 流和容器关系&#xff1a; &#x1…...

编程日记 2025/8/28 4:40:24

k8s 1.23升级1.24

0、简介 这里只用3台服务器来做一个简单的集群&#xff0c;当前版本是1.23.17目标升级到1.24.17 地址主机名192.168.160.40kuber-master-1192.168.160.41kuber-master-2192.168.160.42kuber-node-1 我这里设置的master2可调度pod&#xff0c;将master2的污点去掉 kubectl de…...

编程日记 2025/8/27 20:00:11

MIPI与DVP接口摄像头：深度解析与应用指南

1、MIPI 1.1 MIPI简介 MIPI是什么&#xff1f;MIPI&#xff1a;mobile industry processor interface移动行业处理器接口。它是一个由Intel、Motorola、Nokia、NXP、Samsung、ST&#xff08;意法半导体&#xff09;和TI&#xff08;德州仪器&#xff09;等公司发起的开放标准…...

编程日记 2025/8/27 20:55:35

liunx输入法

1安装fcitx5 sudo apt update sudo apt install fcitx fcitx-pinyin 2配置为默认输入法 设置-》系统-》区域和语言 点击系统弹出语言和支持选择键盘输入法系统 3设置设置 fcitx-configtool 如果没显示需要重启电脑 4配置fcitx 把搜狗输入法放到第一位&#xff08;点击下面…...

编程日记 2025/8/27 16:16:23

马吕斯定律（Malus‘s Law）

马吕斯定律&#xff08;Maluss Law&#xff09;详解 马吕斯定律是偏振光学中的基本定律&#xff0c;由法国物理学家**tienne-Louis Malus**于1809年发现&#xff0c;描述了**线偏振光**通过检偏器后的光强变化规律。 2. 实验验证 3. 数学推导 4. 关键应用 5. 特殊情况讨论 …...

编程日记 2025/8/27 10:22:08

大厂算法面试 7 天冲刺：第6天-树与图深度剖析——高频算法面试题 Java 实战

&#x1f9e0; 第6天&#xff1a;树与图深度剖析——高频算法面试题 & Java 实战 &#x1f4da; 一、核心知识概览 Overview 1. 树&#xff08;Tree&#xff09; 树是一种非线性数据结构&#xff0c;常见于面试中的二叉树&#xff08;Binary Tree&#xff09;、二叉搜索树…...

编程日记 2025/8/28 4:33:04

C语言编译和链接错题

一、错题重现 1.用在switch语句中的关键字不包含哪个&#xff1f;( ) A.continue B.break C.default D.case 2.下面代码的结果是&#xff1a;( ) A.3 B.4 C.随机值 D.5 3.下面那个不是转义字符&#xff1f; A.\n B.\060 C.\q D.\b 二、错因分析及思考 1.题目看…...

编程日记 2025/8/27 15:55:18

吴恩达深度学习复盘(7)一个简单训练示例

简介 本篇简单讲解简单的神经网络训练。通过回顾逻辑回归模型训练&#xff0c;了解神经网络训练的相关内容。比如训练步骤、损失函数、优化算法以及深度学习库的使用&#xff0c;了解训练过程中的相关概念。 例子 手写数字识别&#xff08;判断是 0 还是 1&#xff09;。这是…...

编程日记 2025/8/28 4:35:56

道路坑洼目标检测数据集-665-labelme

文章目录 1.介绍3.标签介绍4.标注工具5.数据集下载 1.介绍 目标&#xff1a;从道路图像中检测坑洼&#xff1b; 应用&#xff1a;检测道路地形和坑洼可实现平稳行驶&#xff0c;小型数据集常常用于学习和学术研究&#xff1b; 详细信息&#xff1a; 665 张图、1740个在坑洼处标…...

编程日记 2025/8/27 18:08:04

提升移动端用户体验：解决输入框被软键盘遮挡的有效方法

解决移动端输入框被软键盘覆盖的问题 在开发移动端网页时&#xff0c;如果页面包含输入框&#xff0c;则可能会遇到输入框被弹出的软键盘遮挡的问题。为了解决这个问题&#xff0c;我们需要理解两种常见的情况以及相应的解决策略。 浏览器未主动聚焦到输入框 现代浏览器和移…...

编程日记 2025/8/27 18:04:32

函数极限常见计算方法集锦

本文非常直接&#xff0c;如标题所见就是一个常见的计算方式极限方法的集锦。 所以内在逻辑性确实不强&#xff0c;主要通过例题的形式阐述。 添项减项 当题目出现了交错的形式便可以考虑添项减项。 一般而言我们会加一项交错项&#xff0c;减一项交错项。 例如出现 A B …...

编程日记 2025/8/27 19:41:26

Tomcat的部署

Tomcat 服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器&#xff0c;属于轻量级应用服务器&#xff0c;在中小型系统和 并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用&#xff0c;Tomcat 具有处理HTML页面的功能&#xff0c;它还是一个Servlet和 JSP容器 官网:Apache Tomcat - Welco…...

编程日记 2025/8/27 17:01:30

Ubuntu（CentOS、Rockylinux等）快速进入深度学习pytorch环境

这里写自定义目录标题 安装进入系统&#xff08;如Ubuntu22.04&#xff09;安装anacondapip、conda换源pip换源conda换源 安装nvidia安装pytorch环境针对于wsl的优化 安装进入系统&#xff08;如Ubuntu22.04&#xff09; docker 、 wsl 、 双系统 、服务器系统 推荐 Ubuntu 20…...

编程日记 2025/8/27 4:59:32

AI 如何帮助我们提升自己，不被替代

在当今快速发展的时代&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;正逐渐渗透到生活的方方面面。许多人担心 AI 会取代人类的工作&#xff0c;然而&#xff0c;AI 更多的是作为一种强大的赋能工具&#xff0c;帮助我们提升自身能力&#xff0c;让我们在工作中更具竞争力。以…...

编程日记 2025/8/27 10:17:32

ROS2 多机时间同步（Chrony配置简明指南）

适用场景&#xff1a; 主机运行 ROS2 Humble&#xff08;发布 /scan 等&#xff09;&#xff0c;板子运行 ROS2 Foxy&#xff08;发布 /tf 等&#xff09;&#xff0c;两边通过 ROS_DOMAIN_ID 跨平台通讯。需要保证系统时间对齐&#xff0c;避免 TF 插值失败、建图抖动等问题。…...

编程日记 2025/8/27 9:23:14

C 语言排序算法：从基础到进阶的全面解析一、引言

一、引言 在 C 语言编程领域&#xff0c;排序算法是一项基础且核心的技能。无论是处理海量数据&#xff0c;还是优化程序性能&#xff0c;选择合适的排序算法都至关重要。本文将深入剖析 C 语言中常见的几种排序算法&#xff0c;包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、…...

编程日记 2025/8/26 17:45:33

蓝桥云客--团队赛

2.团队赛【算法赛】 - 蓝桥云课 问题描述 蓝桥杯最近推出了一项团队赛模式&#xff0c;要求三人组队参赛&#xff0c;并规定其中一人必须担任队长。队长的资格很简单&#xff1a;其程序设计能力值必须严格大于其他两名队友程序设计能力值的总和。 小蓝、小桥和小杯正在考虑报名…...

编程日记 2025/8/27 6:15:25

VBA第三十八期 VBA自贡分把表格图表生成PPT

上一节讲到把数据区域自动生成PPT&#xff0c;这一实例是把图表自动生成PPT。 Sub CopyA11ChartsToPresenta&#xff08;&#xff09; Dim PP As PowerPoint. Application Dim PPPres As PowerPoint. Presentation Dim PPSlide As PowerPoint. SlideDim i As Integer Shee…...

编程日记 2025/8/27 8:38:14

Linux字符驱动设备开发入门之框架搭建

声明 本博客所记录的关于正点原子i.MX6ULL开发板的学习笔记&#xff0c;&#xff08;内容参照正点原子I.MX6U嵌入式linux驱动开发指南&#xff0c;可在正点原子官方获取正点原子Linux开发板 — 正点原子资料下载中心 1.0.0 文档&#xff09;&#xff0c;旨在如实记录我在学校学…...

编程日记 2025/8/27 3:12:58

Nextjs15 实战 - React Notes之SidebarNoteList优化和Suspense的使用

current branch 对应如下文档 redis ioredis 本专栏内容均可在Github&#xff1a;notes_02 找到 完整项目使用技术栈&#xff1a; Nextjs15 MySQL Redis Auth Prisma i18n strapi Docker vercel 一、本节目标 实现笔记列表展开回收和 Suspense 的实践 二、修改根…...

编程日记 2025/8/27 11:22:47

第三十章:Python-NetworkX库：创建、操作与研究复杂网络

一、NetworkX库简介 NetworkX是一个强大的Python库&#xff0c;用于创建、操作和研究复杂网络&#xff08;图&#xff09;的结构、动态和功能。它支持多种类型的图&#xff0c;包括无向图、有向图、加权图和多重图&#xff0c;并提供了丰富的图论算法和可视化工具。资源绑定附…...

编程日记 2025/8/27 0:16:54

cpp自学 day19（多态）

一、基本概念 同一操作作用于不同的对象&#xff0c;产生不同的执行结果 &#x1f449; 就像「按F1键」&#xff1a;在Word弹出帮助文档&#xff0c;在PS弹出画笔设置&#xff0c;​同一个按键触发不同功能 &#xff08;1&#xff09;多态类型 类型实现方式绑定时机​静态多态…...

编程日记 2025/8/27 1:23:28

Unity：销毁（Destroy）

Destroy的基本概念 Destroy是Unity提供的一个方法&#xff0c;用于立即或延迟销毁游戏对象&#xff08;GameObject&#xff09;或其组件&#xff08;Component&#xff09;。它会从场景中移除对象&#xff0c;并释放相关资源&#xff08;比如内存&#xff09;。 语法 销毁Ga…...

编程日记 2025/8/27 23:52:47

【C++初阶】模板进阶

目录 模板参数 模板的特化 函数特化 类模板特化 全特化 偏特化 模板分离编译 分离编译 模板的分离编译 为什么模板不支持声明和定义分离呢&#xff1f; 解决方法 模板总结 优点 缺点 模板参数 模板参数分为类型形参和非类型参数 类型形参&#xff1a;出现在模板…...

编程日记 2025/8/27 3:17:04

BN 层的作用, 为什么有这个作用?

BN 层&#xff08;Batch Normalization&#xff09;——这是深度神经网络中非常重要的一环&#xff0c;它大大改善了网络的训练速度、稳定性和收敛效果。 &#x1f9e0; 一句话理解 BN 层的作用&#xff1a; Batch Normalization&#xff08;批归一化&#xff09;通过标准化每一…...

编程日记 2025/8/27 12:51:51

CNN 里面能自然起到防止过拟合的办法

在 CNN&#xff08;卷积神经网络&#xff09;中&#xff0c;其实有 一些结构和机制 天然就具有防止过拟合&#xff08;overfitting&#xff09;的作用&#xff0c;不完全依赖额外的正则化手段。 &#x1f9e0; 一、CNN 天然防过拟合的几个原因&#xff1a; 1️⃣ 局部连接&…...

编程日记 2025/8/27 13:38:37

存储基石：深度解读Linux磁盘管理机制与文件系统实战

Linux系列 文章目录 Linux系列前言一、磁盘1.1 初识磁盘1.2 磁盘的物理结构1.3 磁盘的存储结构1.4 磁盘的逻辑结构 二、文件系统2.1 系统对磁盘的管理2.2 文件在磁盘中的操作 前言 Linux 文件系统是操作系统中用于管理和组织存储设备&#xff08;如硬盘、SSD、USB 等&#xff…...

编程日记 2025/8/27 4:55:48

AI Agent设计模式六：ReAct

概念 &#xff1a;思考-执行循环系统 ✅ 优点&#xff1a;提升任务完成度&#xff0c;适合复杂问题拆解❌ 缺点&#xff1a;执行延迟较高&#xff0c;资源消耗大 from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, ToolMessage, AIMessage from langgraph.pr…...

编程日记 2025/8/27 6:11:39

使用MySQL时出现 Ignoring query to other database 错误

Ignoring query to other database 错误 当在远程连接软件中输入MySQL命令出现该错误 导致错误原因是&#xff1a;登录mysql时账户名没有加上u 如果出现该错误&#xff0c;退出mysql&#xff0c;重新输入正确格式进入即可&#xff01;...

编程日记 2025/8/27 7:52:59

（三）链式工作流构建——打造智能对话的强大引擎

上一篇&#xff1a;&#xff08;二&#xff09;输入输出处理——打造智能对话的灵魂 在前两个阶段&#xff0c;我们已经搭建了一个基础的智能对话&#xff0c;并深入探讨了输入输出处理的细节。今天&#xff0c;我们将进入智能对话的高级阶段——链式工作流构建。这一阶段的目…...

编程日记 2025/8/26 22:36:55

跳跃连接（Skip Connection）与残差连接（Residual Connection）

1. 跳跃连接&#xff08;Skip Connection&#xff09;的基本概念 跳跃连接是一种在深度神经网络中广泛应用的技术&#xff0c;它允许信息在网络中跨层直接传递。在传统的神经网络里&#xff0c;每一层的输出仅仅是前一层输出经过特定变换后的结果。而在具备跳跃连接的网络中&a…...

编程日记 2025/8/27 10:12:57

[特殊字符] 通过Postman和OAuth 2.0连接Dynamics 365 Online的详细步骤 [特殊字符]

&#x1f31f; 引言 在企业应用开发中&#xff0c;Dynamics 365 Online作为微软的核心CRM平台&#xff0c;提供了强大的Web API接口。本文将教你如何通过Postman和OAuth 2.0认证实现与Dynamics 365的安全连接&#xff0c;轻松调用数据接口。 &#x1f4dd; 准备工作 工具安装…...

编程日记 2025/8/27 11:18:31

什么是RPC通信

RPC&#xff08;Remote Procedure Call&#xff0c;远程过程调用&#xff09;通信是一种允许程序像调用本地函数一样调用远程服务器上函数的通信技术。它简化了分布式系统中的网络交互&#xff0c;隐藏了底层网络通信的复杂性&#xff0c;使开发者能够专注于业务逻辑。 一、RPC…...

编程日记 2025/8/27 20:51:03

HANA如何在存储过程里执行动态SQL

业务场景需求&#xff1a; 在HANA里如何实现动态的SQL控制&#xff0c;比如需要多个单据里&#xff0c;实现某个自定义字段不允许重复 一般的写法是需要在每个业务单据里加对应的存储过程控制&#xff0c;这样的话&#xff0c;需要在每个业务单据里进行控制&#xff0c;SQL维…...

编程日记 2025/8/27 22:20:51

NO.66十六届蓝桥杯备战|基础算法-贪心-区间问题|凌乱的yyy|Rader Installation|Sunscreen|牛栏预定(C++)

区间问题是另⼀种⽐较经典的贪⼼问题。题⽬⾯对的对象是⼀个⼀个的区间&#xff0c;让我们在每个区间上做出取舍。 这种题⽬的解决⽅式⼀般就是按照区间的左端点或者是右端点排序&#xff0c;然后在排序之后的区间上&#xff0c;根据题⽬要求&#xff0c;制定出相应的贪⼼策略&…...

编程日记 2025/8/27 10:08:20

0101安装matplotlib_numpy_pandas-报错-python

文章目录 1 前言2 报错报错1&#xff1a;ModuleNotFoundError: No module named distutils报错2&#xff1a;ERROR:root:code for hash blake2b was not found.报错3&#xff1a;**ModuleNotFoundError: No module named _tkinter**报错4&#xff1a;UserWarning: Glyph 39044 …...

编程日记 2025/8/27 13:34:21

SQL ServerAlways On 可用性组配置失败

问题现象&#xff1a; 配置 Always On 可用性组时&#xff0c;报错 “无法将数据库加入可用性组”&#xff08;错误 41158&#xff09;&#xff0c;或提示 “WSFC 群集资源无法联机”&#xff08;错误 19471&#xff09;。 快速诊断 验证 WSFC 群集状态&#xff1a; # 检查群集…...

编程日记 2025/8/27 22:17:31

01 - UnLua访问蓝图

前文回顾&#xff1a;配置好了智能提示和调试 分别对私有的和公开函数&#xff0c;变量&#xff0c;组件&#xff0c;事件进行测试。 测试 在BeginPlay中&#xff0c;分别访问他们。这里引入了GetDisplayName函数打印相机组件名 打印结果&#xff1a; 结论 不管是私有的&…...

编程日记 2025/8/27 14:32:37