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Kurseinführung:《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。
Kurs Fortschrittlich 17581
Kurseinführung:《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程,详细的介绍的每个环节的具体操作。
Kurs Fortschrittlich 11291
Kurseinführung:《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例,让大家更加熟练掌握使用html5和css3.
2023-09-05 11:18:47 0 1 751
Experimentieren Sie mit der Sortierung nach Abfragelimit
2023-09-05 14:46:42 0 1 685
2023-09-05 15:18:28 0 1 579
PHP-Volltextsuchfunktion mit den Operatoren AND, OR und NOT
2023-09-05 15:06:32 0 1 540
Der kürzeste Weg, alle PHP-Typen in Strings umzuwandeln
2023-09-05 15:34:44 0 1 966
Kurseinführung:So verwenden Sie die Baidu Map API zum Verfolgen von Fahrspuren in PHP Mit der rasanten Entwicklung des Internets und des mobilen Internets sind die Kartenpositionierung und die Verfolgung von Fahrspuren zu wichtigen Funktionen vieler Webanwendungen geworden. Die leistungsstarken Funktionen und die Benutzerfreundlichkeit der Baidu Map API machen sie zur ersten Wahl vieler Entwickler. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie die PHP-Sprache in Kombination mit der Baidu Map API verwenden, um die Verfolgung von Fahrwegen zu implementieren. Um die Fahrtroute zu verfolgen, müssen wir zunächst die Standortinformationen des Benutzers abrufen und diese Standortinformationen auf der Karte zeichnen.
2023-07-29 Kommentar 0 1675
Kurseinführung:Mit der Entwicklung der Technologie und der steigenden Nachfrage der Menschen nach geografischen Standortinformationen sind Karten zu einem unverzichtbaren Bestandteil unseres Lebens geworden. Die Echtzeit-Trajektorienverfolgungsfunktion wird in vielen Bereichen wie Logistik, Verkehrsmanagement usw. häufig eingesetzt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP und der Amap-API eine Echtzeit-Tracking-Funktion auf der Karte erstellen. Bevor wir beginnen, müssen wir einige notwendige Tools und Umgebungen vorbereiten. Um AutoNavi zu erhalten, benötigen Sie zunächst ein AutoNavi-Entwicklerkonto
2023-07-29 Kommentar 0 1480
Kurseinführung:Es wurde bestätigt, dass „Lost in Time“ am 27. Februar um 5 Uhr morgens aktualisiert wird. Während der Veranstaltung wird die inhaftierte Person der Stufe „Verrückt“ [Enfield] [Stargazer] und die inhaftierte Person der Stufe „Hochrisiko“ weiter verfolgt [Pushila] [McQueen] Die Wahrscheinlichkeit der Verfolgung wurde für eine begrenzte Zeit erhöht. Spieler, die diese Charaktere wollen, sollten es sich nicht entgehen lassen. Verlorene Notiz: Die Richtungsverfolgungsoperation „Bright Track Chasing“ steht kurz vor dem Beginn. ■Veranstaltungszeit: 27. Februar, 05:00 Uhr – 26. März, 09:59 Uhr. ■Veranstaltungsbeschreibung: Während der Veranstaltung wurde die Crazy Level Incarcerated Person [Enfield] [Stargazer], Hochrisiko-Eingesperrte [Pucilla] und [McQueen] haben für begrenzte Zeit eine erhöhte Verfolgungswahrscheinlichkeit! Bei der Richtungsverfolgung erhalten Sie auf jeden Fall alle 10 Mal eine inhaftierte Person mit hohem Risiko oder Wahnsinn. Wenn Sie zu irgendeinem Zeitpunkt eine Person mit hohem Risiko oder Wahnsinn inhaftiert bekommen, wird die Zählung zurückgesetzt.
2024-02-27 Kommentar 0 422
Kurseinführung:Sie können eine Streckenkarte erstellen, indem Sie die Trainingsverfolgung aktivieren, Ihr Telefon verbunden lassen und nach dem Training die Beschriftung der Streckenkarte anzeigen. Track-Grafiken zeigen Ihre Route, Zeit und Geschwindigkeit an und ermöglichen Ihnen, diese zu teilen.
2024-05-04 Kommentar 0 1074
Kurseinführung:Die Trajektorienvorhersage spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Unter autonomer Fahrtrajektorienvorhersage versteht man die Vorhersage der zukünftigen Fahrtrajektorie des Fahrzeugs durch die Analyse verschiedener Daten während des Fahrvorgangs. Als Kernmodul des autonomen Fahrens ist die Qualität der Trajektorienvorhersage von entscheidender Bedeutung für die nachgelagerte Planungssteuerung. Die Trajektorienvorhersageaufgabe verfügt über einen umfangreichen Technologie-Stack und erfordert Vertrautheit mit der dynamischen/statischen Wahrnehmung des autonomen Fahrens, hochpräzisen Karten, Fahrspurlinien, Fähigkeiten in der neuronalen Netzwerkarchitektur (CNN&GNN&Transformer) usw. Der Einstieg ist sehr schwierig! Viele Fans hoffen, so schnell wie möglich mit der Flugbahnvorhersage beginnen zu können und Fallstricke zu vermeiden. Heute werde ich eine Bestandsaufnahme einiger häufiger Probleme und einführender Lernmethoden für die Flugbahnvorhersage machen! Einführungsbezogenes Wissen 1. Sind die Vorschaupapiere in Ordnung? A: Schauen Sie sich zuerst die Umfrage an, S
2024-02-28 Kommentar 0 928