文章目录SpringCloudAlibaba介绍主要功能组件微服务环境搭建案例准备技术选型模块设计微服务调用创建父工程创建基础模块1、创建shop-common模块2、创建实体类创建用户微服务1、创建`pom.xml`2、编写主类3、创建配置文件创建商品微服务1、创建一个名为shop-product的模块2、创建工程的主类3、创建配置文件4、创建controller-service-dao5、启动工程，等到数据库表创建完毕之后，加入测试数据6、通过浏览器访问服务创建订单微服务1、创建一个名为shop-order的模块2、创建工程的主类3、创建配置文件4、创建controller-service
目录1.基本配置情况2.ROS2Humble和git安装 2.1ros2humble安装（对应ubuntu22.04，仅源码安装需要）2.2git安装 3.克隆autoware代码 4.自动安装依赖项（推荐）5.手动安装依赖项（在一键配置失效下使用，这里仅列出docker安装中需要的依赖） 5.1cuda安装 5.2dockerengine安装5.3 NVIDIAContainerToolkit安装5.4rocker安装 6.创建工作空间（docker安装所需的额外步骤标红）1.基本配置情况ubuntu版本：22.04 autoware版本：autoware.universe (ubuntu
├──hvigor//存储购置信息的文件，主要用于发布打包├──idea //开发工具相关配置可忽略├──AppScope//工程目录全局公共资源存放路径│└──resources││└──base│││└──element//常亮存放│││└──string.json//保存字符串例如颜色配置，列表配置同理number.json保存数字││└──media//媒体信息存放图片视频等││└──app_icon.png//图片│└──app.json5//app配置信息，app名称版本号图标等│├──entry //模块级目录，主要开发文件│└──.preview│└──build│└──src
1.Maven介绍Maven是一款为Java项目管理构建、依赖管理的工具（软件），使用Maven可以自动化构建、测试、打包和发布项目，大大提高了开发效率和质量。Maven就是一个软件，掌握安装、配置、以及基本功能（项目构建、依赖管理）的理解和使用即可！依赖管理：Maven可以管理项目的依赖，包括自动下载所需依赖库、自动下载依赖需要的依赖并且保证版本没有冲突、依赖版本管理等。通过Maven，我们可以方便地维护项目所依赖的外部库，避免版本冲突和转换错误等，而我们仅仅需要编写配置即可。构建管理：项目构建是指将源代码、配置文件、资源文件等转化为能够运行或部署的应用程序或库的过程Maven可以管理项目的
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
生成式AI简介生成式AI（GeneratingAI）是指以人工智能技术为基础，通过学习和生成算法，自动生成新的内容或解决问题的系统。在软件开发领域，生成式AI正在被应用于重塑开发流程和开发工具，以提高开发效率和质量。为什么要介绍它，使用它？生成式AI可以通过学习大量的开发代码和相关文档，理解软件开发的规范和流程。它可以自动分析和理解代码，识别出潜在的问题或可能的改进点，并生成相应的建议或代码片段。这有助于开发者节省大量的时间和精力，提高开发效率。此外，生成式AI还可以帮助开发者优化代码或解决问题。它可以自动分析代码的性能和健壮性，并提供相应的优化建议。它还可以通过学习软件开发的最佳实践和经验，
大脑里的第一想法是排列组合，直接给出超级准确的最优解。 但不适用，hhh 只要连续的n个元素大于或者等于target就可以了 题目比自己想象的要好解决 解法是使用滑动窗口算法。这个算法的基本思想是维护一个窗口，使得窗口内的元素总和大于等于目标值，然后尝试缩小窗口以找到最小的满足条件的子数组。PythonclassSolution:defminSubArrayLen(self,target:int,nums:List[int])->int:n=len(nums)ans=n+1start=0end=0total=0whileend=target:ans=min(an
📋博主简介💖作者简介：大家好，我是wux_labs。😜热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。通过了微软Azure开发人员、Azure数据工程师、Azure解决方案架构师专家认证。对大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark、Kafka等有深入研究，对Databricks的使用有丰富的经验。📝个人主页：wux_labs，如果您对我还算满意，请关注一下吧~🔥📝个人社区：数据科学社区，如果您是数据科学爱好者，一起来交流吧~🔥🎉请支持我：欢迎大家点赞👍+收
（1）背景 在入门自动驾驶领域的时候，笔者主要使用的工具是QT+ROS+Gazebo，在该行业工作一段时间之后，发现各家都有自己的仿真平台，只能在公司平台使用，但是如果个人要做城区的仿真，前面所说的工具链（QT+ROS+Gazebo）显然是不够便捷的。目前主要调研了两个开源的平台，第一个是 Autoware.universe，第二个就是国内Apollo平台，matlab适用于高校仿真环境，但不适用于量产（量产还是以c++为主），所以就不重点介绍matlab平台了，这次先说说Autoware平台。 首先介绍Autoware的安装及使用，后面会大概说一下自己使用的感受。（2）Autow
1、AI驱动下，英伟达数据中心业务蓬勃发展英伟达是GPU的发明创造者。1999年，英伟达在纳斯达克挂牌上市，并于同年提出了GPU概念，发布了GeForce256。这被业界视为现代计算机图形技术的开端。最初，GPU主要应用于PC游戏和主机游戏（如Sega、Xbox和PS3），能够通过硬件支持T&L（多边形转换与光源处理）。T&L在3D图像渲染中扮演重要角色，计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，提供细致的3D物体和高级的光线特效。由于3D图像渲染中的任务是并行计算的，各区域之间没有联系或依赖关系，因此可以轻松拆分成独立的并行任务，提高计算速度。这种并行计算能力让GPU意外成为AI计算的硬件基础
