layui-vue目前的版本是1.4.9，目前常用的大部分组件已全部覆盖，最惊喜的地方在动画和过度组件做的比较好，应该是目前Vue组件库里面做的比较好的，Vue的动画相比于React和Angular一直比较弱,layui-vue目前做的不错，目前Vue组件库里面的天花板。layui-vue中文官网layui-vue中文官网layui-vueGitee地址layui-vueGitee地址功能你可以用layuivue做的一些事情：使用setupscript编写组件多达60个高品质组件提供Axure设计资源支持夜间模式支持多主题支持国际化最好用的layui弹窗首选的函数式弹出层解决方案地址：http
目前的就业形势越来越严峻，很多大中小厂因为业务停滞不前都选择“精简人员”，节约成本。对于Android开发来说，市场的冷静，明显可以感知到企业招聘门槛的提高。就未来发展来说，选择一个正处于时代风口的细分领域深耕最佳。车载开发无疑是具有这个潜力的领域，人工智能，物联网的发展，车企“缺芯少魂”刺激了车载开发走上风口。想要抓住转行车载行业的好机会，大家应该紧锣密鼓的开始准备起来了。为了帮助大家更好的掌握当下车载系统开发知识热点，能够更好的了解并进军车载行业，这里分享给大家一份《Android车载操作系统开发揭秘》，其内包含车载发展历程、基础知识、内核实战等模块，逻辑清晰、讲解透彻。资料共有537+页
目前的就业形势越来越严峻，很多大中小厂因为业务停滞不前都选择“精简人员”，节约成本。对于Android开发来说，市场的冷静，明显可以感知到企业招聘门槛的提高。就未来发展来说，选择一个正处于时代风口的细分领域深耕最佳。车载开发无疑是具有这个潜力的领域，人工智能，物联网的发展，车企“缺芯少魂”刺激了车载开发走上风口。想要抓住转行车载行业的好机会，大家应该紧锣密鼓的开始准备起来了。为了帮助大家更好的掌握当下车载系统开发知识热点，能够更好的了解并进军车载行业，这里分享给大家一份《Android车载操作系统开发揭秘》，其内包含车载发展历程、基础知识、内核实战等模块，逻辑清晰、讲解透彻。资料共有537+页
Android在应用层提供丰富的音视频多媒体接口，包括MediaPlayer、MediaCodec、AudioTrack、MediaMuxer、MediaExtractor、MediaRecorder、MediaMetadataRetriever、AudioRecord、AudioManager、Camera/Camera2/CameraX等。本文对咱们常用的多媒体API进行介绍，并且结合代码实例，希望能让大家对Android多媒体有深刻认识。目录一、MediaPlayer播放器1、播放状态图2、初始化播放器3、监听播放状态4、获取音视频信息5、播放操作二、MediaExtractor解封装器
Android在应用层提供丰富的音视频多媒体接口，包括MediaPlayer、MediaCodec、AudioTrack、MediaMuxer、MediaExtractor、MediaRecorder、MediaMetadataRetriever、AudioRecord、AudioManager、Camera/Camera2/CameraX等。本文对咱们常用的多媒体API进行介绍，并且结合代码实例，希望能让大家对Android多媒体有深刻认识。目录一、MediaPlayer播放器1、播放状态图2、初始化播放器3、监听播放状态4、获取音视频信息5、播放操作二、MediaExtractor解封装器
自从YOLOv5诞生依赖，社区就很活动，官方的更新频度也很高，检测系列一路迭代升级，集成融合了各种新颖的技术和tricks，目前最新已经更新到了v6.1版本，在我之前的博客里面也有详细教程讲解，感兴趣的话可以自行移步，文章如下：《基于自建数据集【海底生物检测】使用YOLOv5-v6.1/2版本构建目标检测模型超详细教程》而v6.2版本则是将图像识别的功能也整合了进来在我之前的博客里面也有详细讲过。感兴趣的话可以前去看下，文章如下：《基于YOLOv5-v6.2全新版本模型构建自己的图像识别模型超详细教程》本次更新的v7.0则是全面的大版本升级，最主要的功能就是全面集成支持了实例分割，虽说之前网上
自从YOLOv5诞生依赖，社区就很活动，官方的更新频度也很高，检测系列一路迭代升级，集成融合了各种新颖的技术和tricks，目前最新已经更新到了v6.1版本，在我之前的博客里面也有详细教程讲解，感兴趣的话可以自行移步，文章如下：《基于自建数据集【海底生物检测】使用YOLOv5-v6.1/2版本构建目标检测模型超详细教程》而v6.2版本则是将图像识别的功能也整合了进来在我之前的博客里面也有详细讲过。感兴趣的话可以前去看下，文章如下：《基于YOLOv5-v6.2全新版本模型构建自己的图像识别模型超详细教程》本次更新的v7.0则是全面的大版本升级，最主要的功能就是全面集成支持了实例分割，虽说之前网上
Hadoop作为大数据的分布式计算框架，发展到今天已经建立起了很完善的生态，本文将一一介绍基于Hadoop生态的一系列框架和组件。Flume简介：Flume是一个分布式、高可用的服务，用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。作用：Flume主要承载的作用是收集各个数据源的事件或日志数据，然后将其Sink到数据库架构Flume的实现架构原理也非常简单，通过Agent代理来实现数据的收集，一个Agent包含了Source，channel，Sink三个组件。Source：采集的数据来源，不同的数据源对应不同的格式，flume支持的source类型有很多，比如avro、thrift、twitter、ex
Hadoop作为大数据的分布式计算框架，发展到今天已经建立起了很完善的生态，本文将一一介绍基于Hadoop生态的一系列框架和组件。Flume简介：Flume是一个分布式、高可用的服务，用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。作用：Flume主要承载的作用是收集各个数据源的事件或日志数据，然后将其Sink到数据库架构Flume的实现架构原理也非常简单，通过Agent代理来实现数据的收集，一个Agent包含了Source，channel，Sink三个组件。Source：采集的数据来源，不同的数据源对应不同的格式，flume支持的source类型有很多，比如avro、thrift、twitter、ex
由于SLAM是一个错综复杂的研究领域，涉及到非常多的关键技术。这里先讲讲学习方法论，然后对一些关键性概念（包括SLAM、ROS、SLAM移动机器人）进行分析，最后给出典型应用案例方便大家进行实战。0.学习方法论关于SLAM学习方法论，我觉得可以用"螺旋上升"这四个字来概括，大家可以根据自己的喜好和实际基础，选择从理论或者代码开始看。下面假设先从理论开始学习，当然从代码开始学习也是类似的。第1步：假如以理论开始看起，就是涉猎各种会议期刊论文、博客、知乎，看得过程中肯定有很多不懂的很正常，一般论文或者博客都会提及相应的一些开源代码实现。第2步：然后你就可以挑一两个开源代码框架自己安装到电脑上运行跑
