On Board前的学习计划

最新推荐文章于 2025-03-22 22:13:51 发布
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#Ubuntu #richfaces #Netbeans #Oracle #JSF

本文将介绍在VirtualBox上搭建OpenSolaris环境的经验，包括软件安装、计算机管理等，并探讨如何在Ubuntu上创建Java应用程序的deb包。此外，还将分享NetBeans的使用技巧及从Oracle ADF转向JBoss RichFaces的实践经验。

1：在virtual box 上虚拟一个OpenSolaris,以熟悉公司开放环境

2：OpenSolaris上的软件安装，计算机管理，我有ubuntu使用经验，这点应该不是很难

3：unix下package的种类，rpm,deb and so on, 争取自己为javava打个deb包，在ubuntu上能够run

4：netbeans 的使用，有eclipse使用经验，而且我对ant比较熟悉，应该不是什么问题

5：RichFaces开发，这个是jboss的jsf实现，我以前一直使用Oracle ADF,应该只是熟悉API的问题

物联网IOT平台之ThingsBoard学习笔记（一）——CentOS安装部署ThingsBoard
MIRACLE_Ying的博客
03-01 1183
物联网IOT平台之ThingsBoard学习笔记（一）——CentOS安装部署ThingsBoard
thingsboard 学习路线之（四）MQTT遥测数据上报
weixin_39888010的博客
01-30 1613
mqtt数据上报
ThingsBoard 学习笔记 之 编译
weixin_41770618的博客
09-05 1825
物联网开源平台ThingsBoard的学习记录。包括从源码开始的编译、安装，以及二次开发等。加深自己的学习理解和印象，方便日后回顾。
On-Board Diagnostic（OBD）
BeginnerMind
10-21 4582
On-Board Diagnostic目录OBD简介OBD-IIOBD-IIIOBD接口美标和欧标的不同诊断座接头定义通讯协议定义OBD协议OBD 诊断与 UDS 诊断的区别 OBD是英文On-Board Diagnostic的缩写，即车载诊断系统。这个系统随时监控发动机的运行状况和尾气后处理系统的工作状态，一旦发现有可能引起排放超标的情况，会马上发出警示。当系统出现故障时，故障灯(MIL)或检查...
allegro17.4学习之板框
aj_297的博客
03-22 1282
shape--> compose shape, options 选择Board Geometry Design_outline,然后可以选择倒角的半径，直接就可以倒角了。先在outline里面画好板框，然后做完倒角，通过compose shape命令将line组合成的shape，option栏里直接选择design_outline，总结来说，allegro17.4版本中关于板框，使用design_outline层，和cutout层，3 然后将outline的板框复制到design outline层。
ThingsBoard学习笔记一：入门安装
程序员小H
12-06 2637
在CentOS/RHEL上安装ThingsBoard（社区版），官方文档地址：https://thingsboard.io/docs/user-guide/install/rhel/ 1、先决条件 在一台机器上运行ThingsBoard和PostgreSQL，至少需要1GB RAM；在一台机器上运行ThingsBoard和Cassandra，至少需要8GB RAM。开始安装之前需要先执行以下命令安...
服务器中深度学习环境的配置
chumingqian的博客
11-28 2328
11.17 日，周末去高校参加学术会议，起因， 由于使用了某高校内的公共有线网络， 远程连接服务器后，黑客利用 ssh 开放的 22 端口， 篡改了主机的配置， 使得只要一连上网络， 服务器cpu 会被占满，估计被人用去挖矿。该端口开放的本意是用来pycharm 远程调试的。不同于一般的主机安装过程，服务器上一般只会使用单系统，这里以 super_mircro 超威主板 x299 为例子，安装ubuntu20.04 系统时，
Syntiant TinyML 开发板 + Edge Impulse 机器学习实现语音识别
程序员「阿基米东」的编程之旅
07-08 3243
本次项目用 Syntiant TinyML 开发板自带的麦克风，通过 Edge Impulse 搭建机器学习模型，使板卡上的 LED 灯根据中文语音指令呈现出不同效果。一共训练了四个标签的声音数据，具体说明如下。Syntiant TinyML Board 是美国 AI 芯片研发商 Syntiant 推出的一款 TinyML 开发板，它配备了超低功耗 Syntiant NDP101 神经决策处理器，可以使语音和传感器应用程序分别在 140 和 100 微瓦以下运行。与基于 MCU 的传统 MCU 相比，Syn
物联网-thingsboard源码编译安装踩坑记录
Apple_Coco的博客
09-25 3925
文章目录前言从 GitHub 上 Clone 下源码后运行 Mavan 报错Cannot resolve com.sun:tools:1.4.2org.postgresql.util.PSQLException: 不支援 10 验证类型。请核对您已经组态 pg_hba.conf 文件包含客户端的IP位址或网路区段，以及驱动程序所支援的验证架构模式已被支援参考链接附录 前言 深夜踩坑真艰难，但获得的成就感也是最开心的~ 从 GitHub 上 Clone 下源码后运行 Mavan 报错 如果运行 mvn cle
grblHAL的代码学习笔记和解读
走错路的程序员
07-09 2351
源代码在 https://github.com/grblHal 目前日期2024/07/09 或许几年以后代码会做变更. 仅供参考.grbl是个很好的库. grblHAL是在grbl的基础上改进来的. grbl的板子通过串口或者SD卡或网络与上位机进行通信, 上位机负责查看和人机交互. 上位机把CAM软件生成的代码读入以后,转换成grbl的通信代码. grblHAL目前支持的G代码如下 上位机与下位机板子之间的通信格式如下: https://github.com/gnea/grbl/wiki/Grbl-v
DeepSeek-R1 on Ubuntu single board computer
02-18
在当今的人工智能(AI)领域，深度学习和推理模型的应用越来越广泛，尤其是在计算机视觉、自然语言处理以及智能机器人等方面。随着技术的发展，传统的服务器或高性能计算平台已不再是深度学习模型运行的唯一选择。轻量...
Position control of a vehicle on a ramp using a Nucleo board
09-04
通过这个项目，学生们能够深入理解微控制器在实时控制系统中的应用，学习如何将理论知识应用于实践中，解决实际问题。同时，这也是对未来工程师们在嵌入式系统领域进行产品开发和创新设计的一个有益尝试。
SAE J1939-3-2015 On Board Diagnostics Implementation Guide - 完整英
09-30
这份指南详细介绍了如何在车辆电子系统中实施J1939通信协议，特别关注于车载诊断（On-Board Diagnostics, OBD）的方面。J1939是广泛应用于重型商用车辆和设备的通信协议，用于车辆内部不同电子控制单元（ECUs）之间...
bulletin-board:学习React.js
05-06
该项目是通过引导的。 您将在下面找到一些有关如何执行...Ruby on Rails 在开发中代理API请求 配置代理后出现“无效的主机头”错误 手动配置代理 配置WebSocket代理 在开发中使用HTTPS 在服务器上生成动态<met
thingsboard学习计划
10-28
### 基础入门（第1 - 2周） - **了解基本概念**：ThingsBoard 是一...- **安全与优化**：学习 ThingsBoard 的安全机制，如用户认证、授权、数据加密等。同时，对系统进行性能优化，如调整配置参数、优化数据库查询等。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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