<?xml version="1.0"?><manifest package="org.qtproject.example" xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:versionName="1.0" android:versionCode="1" android:installLoca

今日突然发现线上日志，通过linux less命令日志都乱了，这就导致kibana收集的日志无法分割都汇聚成一条记录了，直接导致kibana查询平台该索引下日志搜索极具缓慢。故障现象通过less 或 more命令查看日志结果如下图所示：但是使用cat 或者 tail命令看到日志就是正常的，如下图：问题很诡异，直接想到应该是logback配置问题，带着疑问，通过百度查询发现，如果基于SpringBo

D* Lite路径规划算法1.D* Lite算法简述2.D* Lite算法伪代码3.D*Lite算法一个简单的例子3.1 地图无变化时3.2地图变化时4.算法总结参考资料搜索算法其他文章上一篇介绍了D*路径搜索算法原理解析及Python实现，这一篇紧接着介绍D*算法的改进版。1.D* Lite算法简述D_star Lite算法是Koenig S和Likhachev M基于LPA_star 算法基础

以下是本人在学习路径规划过程中的一些总结，借着机会写了一下，有不妥之处欢迎批评指正，谢谢。路径规划部分在无人车架构体系当中分属控制或决策部分，如图1，是实现无人化驾驶的关键技术之一。路径规划模块性能的高低直接关系车辆行驶路径选择的优劣和行驶的流畅度，而路径规划算法的性能优劣很大程度上取决于规划算法的优劣，如何在各种场景下迅速、准确的规划出一条高效路径且使其具备应对场景动态变化的能力是路径规划算法应

不过好像只能import当前目录及当前目录的子目录中的proto文件，比如import父目录中的文件时编译会报错（Import "../xxxx.proto" was not found or had errors.），使用绝对路径也不行，尚不清楚原因，官方文档说使用 -I=PATH 或者 --proto_path=PATH 来指定import目录，但实际实验结果表明这两种方式指定的是将要编译的p

什么是动态规划（Dynamic Programming, DP）贝尔曼最优原理  多阶段决策过程的特点是每个阶段都要进行决策，具有n个阶段的决策过程的策略是由n个相继进行的阶段决策构成的决策序列。由于前阶段的终止状态又是后一阶段的初始状态，因此确定阶段最优决策不能只从本阶段的效应出发，必须通盘考虑，整体规划。就是说，阶段k的最优决策不应只是本阶段的最优，而必须是本阶段及其所有后续阶段的总体最优，即

路径规划的目标是实现从目的地到终点之间寻找一条安全（无碰撞）、高效（最短距离或 最短时间）的一条最优或接近最优的路径。自动驾驶中路径规划不仅要考虑一条安全（无碰撞）、高效（最短距离或 最短时间），还应该考虑自车动力学的约束，以及曲线的平滑。算法中，路径规划一般特指局部路径规划，即规划一条路径，引导自车从当前位置驶向导航routing模块期望的位置。在实际应用中，根据障碍物、期望位置、曲率限制等条件

接到这个需求，本以为简单。谁知道SQL不支持数组。于是想用','分割传进去，哪知道SQL居然没有split()函数，还得用substring & charindex，坑爹啊。方法一 分割例:通过SQL Server存储过程传送数组参数删除多条记录eg. ID 值为'1,2,3' 以下存储过程就是删除表中id号为1,2,3的记录：CREATE PROCEDURE DeleteNews@ID

看完这篇文章，你能搞清楚以下问题：1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里？2、varchar能存多少汉字、数字？3、varchar的最大长度是多少呢？4、字符、字节、位，之间的关系？5、mysql字段类型存储需要多少字节？接下来请仔细看，整理不易啊。一般初学会认为，二者占用的空间是一样的。比如说我存储5个char，二者都是实际占用了5个char了【不准确的想法：varch

十种常见排序算法可以分为两大类：非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。各排序算法复杂度及稳定性：相关概念稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。不稳定：如