待解决:android 中德数据容器

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博客提及了Map和List，它们是信息技术领域常用的数据结构。Map用于存储键值对，List用于存储有序元素集合，在数据处理等方面有重要应用。
Map List
中德智能制造联盟：中德制造业数字化转型白皮书.pdf
08-04
中德制造业数字化转型也面临着许多挑战，例如数据安全、技术升级、技能培训等问题。为了克服这些挑战，中德智能制造联盟需要继续推动中德两国在智能制造领域的务实合作，并加强技术交流和人才培训。 知识点7：中德...
Android Volley框架详细
两行代码 踏踏实实de工作
08-22 8403
一、理清思路 篇 先来一张关于Volley的思维导图 Volley，它适用于数据请求频繁且数据量较小的操作，本身就是异步，所以不需要再写异步请求，Volley底层封装了数组的特性！ 二、解析网络Json 篇 首先，要使用Volley框架解析网络json数据，那么就要先进行导入相应的依赖 在Modle中德build.gradle中导入 compile 'com.mcxiaoke.vol...
android volly框架,Android Volley框架详细
weixin_33575756的博客
05-31 279
一、理清思路 篇先来一张关于Volley的思维导图Volley，它适用于数据请求频繁且数据量较小的操作，本身就是异步，所以不需要再写异步请求，Volley底层封装了数组的特性！二、解析网络Json 篇首先，要使用Volley框架解析网络json数据，那么就要先进行导入相应的依赖在Modle中德build.gradle中导入 compile 'com.mcxiaoke.volley:library:...
Android中ListView的各种显示效果
zhijianzeng的专栏
07-28 963
分享自：http://www.cnblogs.com/chenguanwei/archive/2011/12/09/2282421.html Android中ListView的各种显示效果 在android应用开发中，ListView是使用频率非常高的一个组件，基本上稍微复杂点的布局都会用到它，利用它可以让你的界面美观，有层次 。ListView可
整理近些年《人工智能》的标准和评估规范
黎国溥
08-12 2万+
前言 我们在人工智能领域研发、开发和应用时，需要有专业性的标准、标准化的指标、或评估规范等，在网上查找了一段时间，发现很多资料并不可靠，或简单介绍，让人头大呀；这里整理了一些比较专业的资料，分享给大家。 主要包括： 人工智能安全标准白皮书（2019） 人工智能标准化与开源研究报告（2019） 人工智能伦理风险分析报告（2019） 人工智能标准化白皮书（2018） 中国人工智能开源软件发展白皮书（2018） 人工智能 深度学习算法评估规范（2018） 一、人工智能安全标准白皮书（2..
java中关于数组那点事
luo_yawa的专栏
03-27 300
java中关于数组那点事       数组就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合，就是把有限个类型相同的变量用一个名字命名，然后用编号区分他们的变量的集合，这个名字成为数组名，编号成为下标。组成数组的各个变量成为数组的分量，也称为数组的元素，有时也称为下标变量。数组是在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来的一种形式。这些按序排列的同类数据元素的集合称为
集合
风华正茂
02-13 399
集合：java的集合类主要由两个接口派生而出：Collection和Map，这两个接口派生出一些子接口或实现类。 Java的集合主要分为3大类 1.Set集合：将一个对象添加到Set集合时，Set集合无法记住添加的顺序，因此Set集合中的元素不能重复，否则系统无法识别该元素，访问Set集合中的元素也只能根据元素本身进行访问； 2.List集合：与数组类似，List集合可以记住每次添加
人工智能与大数据时代-2019
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anchker的博客
02-01 3万+
文章不断更新中..... 20191013 白皮书丨大数据产业发展呈现八大趋势 《2019中国大数据产业发展白皮书》深度解读之一 《2019中国大数据产业发展白皮书》深度解读之二 《2019中国大数据产业发展白皮书》深度解读之三 《2019中国大数据产业发展白皮书》深度解读之四 《2019中国大数据产业发展白皮书》深度解读之五 德勤&第四范式联合发布企业智能化转型白皮书 ...
黑马程序员 集合框架
亲雨泽
10-21 452
第一节 集合框架 一．概述： 1.面向对象语言对事物的体现都是以对象的形式，所以为了方便对多个对象的操作，就对对象进行存储，集合就是存储对象最常用的一种方式。 2.数组和集合类同是容器，有何不同：    数组虽然也可以存储对象，但长度是固定的，集合长度是可变的。    数组中可以存储基本数据类型，集合只能存储对象。 3.集合类的特点：集合只用于存储对象，集合长度是可变的，集合可以存储不
黑马程序员——java基础之string及集合
wsz225005的博客
05-14 534
------Java培训、Android培训、iOS培训、.Net培训、期待与您交流！ -------    前记：这篇写的比预期时间晚了1天多，因为中间有事耽误了一天。另外参阅了其他同学的博客，发现自己写的时候没有注重格式，因而导致不是很美观，而且调理性不够，接下来的几篇后有所注意。    对于java类的学习，有String类和集合类两处的学习，由于有部分学习的不佳，但是又不难慢了进度，因
上证电子行业日报：中德智能网联汽车与智慧城市合作项目近日启动.pdf
07-08
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数控机床及编程：中德第四章 进给运动的控制.ppt
09-19
【数控机床及编程：中德第四章 进给运动的控制】 进给运动的控制是数控机床中的核心组成部分，它确保了机床能够精确地按照预设的指令进行工作。本章主要介绍了进给伺服系统的基本概念、不同类型的驱动方式以及相关...
数据中心存储平台革新案例-中德安联.pdf
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【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
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采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案，采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对多源传感器数据进行融合处理，最终输出目标的滤波后位置信息，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性，尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境，如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建，以及EKF算法的具体实现步骤，具有较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法；②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发；③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑，可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性，并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
内容概要：文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势，重点阐述了BEV（鸟瞰图视角）端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求，而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合，在保证感知精度的同时兼顾算力可行性，显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外，文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战，提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系，通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化，降低对人工标注的依赖，提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师，以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者；具备一定自动驾驶基础知识，希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标：①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线；②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑；③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考； 阅读建议：本文侧重技术趋势分析与系统级思考，建议结合实际项目背景阅读，重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法，并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
天津中德学院：局域网应用实例与信息化小区解决方案
本资源是一份天津中德职业技术学院的教师教案，主要针对局域网应用进行深入探讨，以"信息化小区解决方案"和"大学校园的解决方案"为例。章节九详细分析了两种不同场景下的网络需求和设计。 首先，9.1信息化小区解决...
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