ant这只蚂蚁！

最新推荐文章于 2024-03-20 21:15:03 发布
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#Ant #Java #XML

通过学习淘宝哥在北风网上发布的ant视频教程，掌握了Ant的基本使用方法，并成功运行了ThinkinJava4源代码中的build.xml文件。
学习了这几天淘宝哥在北风网上的ant视频，发现这只蚂蚁够小够强大，也基本达到了学习的目的，能顺利运行Think in Java 4源代码中build.xml文件了！
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07-06
Ant Design 源自蚂蚁金服体验技术部的后台产品开发。在中后台产品设计中，通常有很多类似的页面和控件，不同的产品会出现不同的规范和实现，给设计师和工程师带来很多困扰和重复建设，降低企业后台的整体研发效率。...
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AntDesign蚂蚁金服APP移动端原型组件.rplib
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Ant Design 移动端设计规范，一个基于 Preact/React/React Native 的 UI 组件库，是 Ant Design 的移动规范的 React 实现，服务于蚂蚁及口碑无线业务。 image.png 特性 基于 Ant Design 移动设计规范。 规则化的...
Ant(蚂蚁搬家)
Discovering,Thinking and Finding——This Is My Logic
11-29 1132
Ant 什么是Ant Ant是一个构建工具，是一个小程序。但是它通过自动完成所有的编译代码，运行测试以及打包重新部署的结果等繁琐费力的任务来帮助软件团队开发大程序.  Ant 使用Java编写，跨平台，易使用且可伸缩。既可以用在小型个人项目中，也可以用于大型多团队软件项目。 Ant的目标是自动完成所有的构建过程。Ant的核心概念 构建文件：－build.xml Ant使用称之为构建文件的xm...
Ant Design 遭删库！
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唐小引的 优快云 博客
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在程序员们还都放假过年之时，在 GitHub 上拥有数万 Star 的蚂蚁金服企业级 UI 设计语言和 React 组件库 Ant Design 横遭删库。
c语言编程一只蚂蚁,一个有趣的数蚂蚁问题（C语言实现）
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05-19 960
问题An orderly trail of ants is marching across the park picnic area.It looks something like this:..ant..ant.ant…ant.ant..ant.ant….ant..ant.ant.ant…ant..But suddenly there is a rumour that a dropped chi...
Ant(蚂蚁搬家)工具
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Ant Ant是一个构建工具，是一个小程序。但是它通过自动完成所有的编译代码，运行测试以及打包重新部署的结果等繁琐费力的任务来帮助软件团队开发大程序. Ant 使用Java编写，跨平台，易使用且可伸缩。既可以用在小型个人项目中，也可以用于大型多团队软件项目。 Ant的目标是自动完成所有的构建过程。   Ant的核心概念 构建文件：－build.xml •Ant使用称之为构建文件的
KY89 坠落的蚂蚁！！！！
weixin_61747496的博客
03-20 1472
只向左的蚂蚁，最终可以预见的结果是：有四只蚂蚁成对交换速度方向，最终走向端部，还有一只与A相碰后被A封印，然后A继承它的衣钵（即速度），继续前行，由于此时A已经碰不到与它相向而行的蚂蚁了，所以A走到端部后掉落。左边是BD交换速度的情况，右边是BD不交换速度的情况。我们可以看到，无论BD交换不交换速度的方向，对A的影响都是不变的，即一只蚂蚁靠近A，一只蚂蚁远离A。假设A左边有两只向右的蚂蚁，A右边有两只向左的蚂蚁，最终可以预见的结果是：这些蚂蚁成对交换速度方向，A仍被封印，这四只最终走向木棒端部。
深度解析蚂蚁Ant Design的设计原则
程序IT圈
11-27 2701
『 Ant Design是什么 』众所周知蚂蚁集团的B端产品是一个庞大的系统，数量多且功能复杂，而且变动频繁，常常需要设计师和开发人员能快速做出工作上的配合。同时这类产品中有存在很多类似的...
Ant Design蚂蚁设计理念
weixin_44619280的博客
05-08 2493
Ant Design蚂蚁设计理念 空间布局是体系视觉设计的起点，和传统法人平面设计的不同之处在于，UI界面空间要基于【动态、体系化】的角度出发展开。我们受到建筑界大师柯布西耶的模度思想的启发，基于【秩序之美】的原则，探索UI设计中的动态空间秩序，形成了Ant Design的界面布局方式，为设计者构筑...
蚂蚁Ant Design组件库的免费在线资源
FourxiYuanzi的博客
05-31 1348
作为 UI 设计师，在我们的工作中，善于利用现有的设计系统组件能够极大地提升工作效率。值得一提的是，Ant Design 拥有非常成熟的文档资料，能够帮助开发人员更快地解决开发过程中的问题。作为 UI 设计师，了解设计组件在开发中的使用方式，有助于我们在设计阶段做出更加合理的方案。即时设计是一款专为 UI/UX 设计协作而生的工具，既适用于经验丰富的专业设计师，也满足新手设计师的需求。第三步：选择你需要的 Ant Design 蚂蚁组件资源，然后点击 “使用”，将其添加到你的即时设计个人工作台中进行使用。
ANT(重要思想！）
stary_yan的博客
12-10 396
一根长度为L厘米的木棒上有N只蚂蚁，每只蚂蚁要么向左走，要么向右走，速度为1厘米/秒。当两只蚂蚁相撞时，他们会同时掉头（掉头时间不计）给出每只蚂蚁距离木棒左端的距离，问多少秒后，刚好所有蚂蚁都从木棒上掉下来。N 和 L均不超过1000输入第一行两个整数，分别是N和L接下来N行，每行先是一个字符，L或R，代表向左还是向右，然后是一个整数x，代表这个蚂蚁距离木棒左端的距离。样例输入：4 10R 1R 5
【Ant Design】蚂蚁金服后台界面Axure组件
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Ant Design，源自蚂蚁金服体验技术部，是一款面向企业级产品的高质量前端设计框架。它不仅提供了丰富的UI组件，还强调了一套完整的设计理念和规范，旨在提升产品的用户体验和开发效率。本文将深入探讨Ant Design的...
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React 和 Ant Design 在蚂蚁金服的实践 在蚂蚁金服的实践中，React 和 Ant Design 扮演着重要的角色。蚂蚁金服的前端工程师体验技术部终端技术组长期负责前端基础类库与工具研发， 不只是组件库。React 和 Ant ...
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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）
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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）
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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
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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。
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