woshizn在优快云上的博客不再更新，新的博文内容在javaEye的博客上。

整合博客更新渠道
最新推荐文章于 2016-11-26 19:53:46 发布
原创 最新推荐文章于 2016-11-26 19:53:46 发布 · 593 阅读 · 0 ·
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作者决定将所有的博客内容统一更新到woshizn@javaEye上，以减少同时维护多个平台的工作量。

同时更新2个博客实在浪费时间，以后博文将全部更新在woshizn@javaEye 上。

                      

                                                                                       谢谢。


 

使用gitpage和hexo开发你自己的博客更新
sunshine940326的博客
09-22 2573
进入程序员这个坑之后就开始自己在网上扒资料，然而资料太多，情况太复杂，主要是看见别人的博客，感觉好高大上，并且感觉在茫茫的互联网有自己的小天地感觉也是极好的。不是为了给别人看，而是为了 记录自己的成长，记录自己的每一个脚印。Gitpage+hexo想要实现拥有一个独立的私有博客，我们需要两个东西，一个是可供浏览器访问的静态网页存储空间，这个我们选择gitPage，一个是一个静态网页生成工具，Octo
JavaEye博文JavaEye博文JavaEye博文
08-07
"JavaEye博文" 本资源摘要信息来自JavaEye博文，作者cutesunshineriver，发布于2010年。该博文涵盖了软件开发、编程、项目管理等多方面的知识点。 在本博文中，我们可以看到多个与软件开发相关的知识点，包括： 1...
将javaeye的博客搬家到csdn
freewebsys的专栏
03-04 1284
move_to_csdn 之前访问csdn速度还是比较慢点，现在好多了。 文章都挪到csdn上面。以后都在这里写博客了。
今天看到一篇文章，收藏了很多大牛的博客
Focus,Just For Today
11-26 8493
今天看到一篇文章，收藏了很多大牛的博客
豆瓣和javaeye以前在性能上的一些对比
小刚的专栏
01-21 3957
一台Web服务器运行Lighttpd，每天处理2500万个request，峰值每秒处理1000个request；  一台应用服务器运行Python，每天处理500万PV；  数据库服务器运行MySQL，负载情况没有介绍。  我对比了一下JavaEye网站的服务器运行情况，我们是一台Web+应用服务器，一台数据库服务器，如下：  Web服务器运行Lighttpd，每天处理430万个r
由于csdn不能放广告，所以我主要还是在javaeye的博客上发文章，呵呵
niinoo
02-05 789
http://stenlylee.javaeye.com 倒不是为了赚钱，只是好玩，外加看好JavaEye这个网站今后的发展 只是JavaEye的编辑器功能太差劲了……用的太不舒服了……
看到新的优快云的博客界面，泪流满面
架构和代码
07-02 5147
简单回顾一下咱在优快云混的历史吧02-03年刚毕业，搞.net，当时国内搞的人还少，资料少，经常混.net版。04-05年，慢慢就不混了，偶尔提几个问题，也没有得到解答，还是自己搞定的。05-07年，开了博客，也写过一些文章，主要是asp.net/winform/webservice/sqlserver的，那时候没有意识到这是个好的宣传自己的方式，把自己的探索过程写下来也是给予其他人帮助的一种方
刚在JavaEye开博客了
佟强
12-31 1056
博客地址：   http://tongqiang.javaeye.com   http://oakcms.javaeye.com 
个人博客的搭建-github pages + hexo vs wordpress
热门推荐
William Zhao's notes
11-26 1万+
一直在csdn上写东西，希望有一个属于自己的地盘。 开源的博客框架选的我眼花缭乱。最后确定两个候选：github pages + hexo / wordpress github pages + hexo: Node.js静态框架，免费，轻量，搜索引擎检索问题需要自己解决一下不然百度爬不到 wordpress： PHP动态框架，要买vps，比GP重一点，但也属于傻瓜式，可以用数据库，除
javaeye搬家到csdn
huangyuanmu的专栏
11-18 681
原来一直在javaeye玩的（虽然改为iteye也好久了，但还是习惯于称之为javaeye），但是范凯走后，感觉每况愈下，所以也渐渐的去的少了。 csdn注册了10年，但基本上没有记录过什么。 为什么要重新在csdn写博文呢，其实最主要还是想把自己的工作、生活方方面面的事情记录下来。 虽然以前也有过记录，但是都分布在各处，这里玩段时间，那里玩段时间，没有积累。 工作了这么多年，也想今后能给
Android平台上JavaEye客户端应用评测
综上所述，从给定的文件信息中我们可以提取出Android开发、客户端开发、JavaEye社区平台、应用下载与安装、Android与JavaEye的结合、移动应用开发趋势、社区平台在开发中的作用以及应用优化和用户体验等多个知识点。...
使用httpClient在javaeye API中验证用户的方法
Javaeye（现已更名为优快云博客）是一个程序员社区，提供了API接口供用户进行用户验证、内容获取等操作。以下是调用Javaeye API的一些基本步骤和要点： 1. **API文档理解**：了解Javaeye API文档，包括支持的请求方式...
贝础诺技术博客中的kspg文件分析
“贝础诺”这一标题在当前语境下并非一个广为人知的技术术语或标准命名，结合所提供的描述信息为“NULL”，以及博文链接指向的是ITEye平台上的技术博客（https://hanyiduo.iteye.com/blog/297807），可以初步判断，...
重返JavaEye：探索Java验证工具与技术回顾
在该博文链接指向的内容中，尽管描述为空（NULL），但结合其标签和压缩包中的文件名“Validator.chm”，我们可以深入挖掘其中蕴含的技术知识点与背景信息。 首先，“Validator”作为核心关键词，指向的是软件开发中...
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
12-04
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
【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
最新发布
12-04
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
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。
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