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主辦單位：中國汽車工業協會、決策者會議策劃集團 支持機構：上海交通大學汽車工程研究院 時間：2014年11月12-14日  地點：中國北京 【大會概況】 國家主席習近平5月24日指出，發展新能源汽車是邁向汽車強國的必由之路。從中央到地方，新能源汽車的推廣進入提速階段，新能源汽車補貼城市大幅擴容。 6月中旬，特斯拉CEO馬斯克表示，為了電動汽車技術的發展，特斯拉將開放其所有的專利。特斯拉專利技術的公開，能夠避免後來者在一些共性領域研發或測試的資源浪費，從而加速技術和商業模式的創新；加上不少汽車巨頭已經開始意識到新能源汽車市場的迅速興起而紛紛斥資研發與生產，新能源汽車市場的蓬勃拓展進程有望大大加快。 7月默克爾訪華，此行的一項重要議程就是啟動中德在電動車領域的合作的一個重要專案——中德電動汽車充電項目。在活動現場，工信部部長苗圩表示這一專案啟動是中德兩國在電動車產業領域合作得到推進的重要成果。 本屆大會結合行業趨勢發展，將研討新能源汽車發展，動力電池與動力能源供應模式，各類型商業運營模式創新，以及相關政策投資思想，引導消費者加深認知新能源汽車和推進新能源汽車產業發展方面，屆時300 多位全球新能源汽車有識之士歡聚一堂共同探討新能源汽車發展的各有關共性事項具有重要意義！ 【上屆回顧】 第四屆綠色汽車大會於2013年10月9日至11日在中國北京海航萬豪酒店隆重召開。本次大會由亞洲最大的行業峰會主辦方——決策者會議策劃集團主辦， 得到中國汽車工業協會、中國高科技產業化研究會和韓國汽車工程研究院等國內外權威機構的指導與支持。 從中國和世界各地來的商界領袖、政府官員和產業密切相關部門的高層管理人員英相聚一堂，如電裝中國投資有限公司、德國大陸集團、上汽集團、艾爾維汽車工程技術、斯凱孚汽車技術有限公司和長安新能源汽車有限公司等等，共同探討行業熱門話題。 大會共吸引了來自30多個國家的200個參會代表、30位發言人、20家展商和55家媒體的參與。在全球與會代表的積極參與和回應下，它已經成長為亞洲第一的節能與新能源汽車行業盛會。 【本屆參數統計】 600+業內權威專家業內專業人士，400+專業參展觀眾，來自于320+行業知名企業單位，23+個國家 120+位參會代表來自語全球領先整車商，以及110+核心零部件提供商企業代表 4...

    根據國外媒體報導，英國中央政府正在規劃一筆約 850 萬美元的預算，用來採購約 150 輛的 Tesla Model S 電動車，用來取代中央政府部門使用的老舊車輛。這 150 輛 Tesla S 服役後，將占英國中央政府機關用車約 30 %。   英國政府將會以每輛約 3 萬 3000 英鎊（約合台幣 171 萬 7600 元）的價格取得這批 Tesla S，雖然說已經比 Tesla Model S 在英國的正式售價 5 萬英鎊要便宜，但是仍然超出預算許多。   英國政府會採用 Tesla S 的主要原因是：跟 3 萬英鎊價格帶的其他電動車款相比（主要是 BMW i3，即便是 i3 Rex 增程版也只有 300 公里），Tesla Model S 的 250 英哩續航力（約 402 公里），相較之下的確是實用太多了。   （圖片來源：） 本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理 【其他文章推薦】 ※超省錢 租車 方案 ※別再煩惱 如何寫文案 ,掌握八大原則! ※回頭車 貨運 收費標準 ※教你寫出一流的 銷售文案 ? Orignal From: 取代老舊公務車 英國政府大手筆採購 150 輛 Tesla Model S

如果你想從頭學習Jmeter，可以看看這個系列的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html   前言 JDBC Request 主要是向數據庫發送一個 JDBC 請求（sql 語句），並獲取返回的數據集 它需要和數據庫連接池配置（JDBC Connection Configuration）一起使用，可參考此篇博文：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13182706.html   JDBC Request   JDBC Request 界面介紹   字段含義 字段 含義 Variable Name Bound to Pool 數據庫連接池配置的名稱 Query Type sql 語句的類型 SQL Query sql 語句 語句結尾不需要添加  ;   變量用  ?  佔位 Parameter values 需要傳遞的變量值，多個變量用  ,  分隔 Parameter types 變量類型 Variable Names 保存sql語句返回的數據和返回數據的總行數 用  ,  分隔 跳過列用空 Result Variable Name 一個 Object 變量存儲所有返回值 Query timeout(s) 超時時間；默認0，代表無限時間 Limit ResultSet 和 limit 類似作用，限制 sql 語句返回結果集的行數 ...

斑點分析的算法非常簡單：在圖像中，相關對象的像素（也稱為前景）通過其灰度值來識別。例如，圖中示例显示了液體中的組織顆粒。這些粒子是明亮的，液體（背景）是暗的。通過選擇明亮的像素（閾值），可以很容易檢測到顆粒。在許多應用中，暗像素和亮像素的簡單條件不再成立，但結果相同可以通過額外的預處理或像素選擇/分組的替代方法來實現。 在這種情況下，斑點分析的優點是HALCON提供了大量算子使其具有極大的靈活性。此外，這些方法通常具有很高的性能。斑點分析也可以與許多其他視覺任務相結合，例如作為預處理步驟，靈活地生成交互區域。 基本概念 斑點分析主要包括三個部分： 獲取圖像 分割圖像 採集圖像后，接下來的任務是選擇前景像素。這也稱為分割。結果 在HALCON中通常將此過程為Blob（二進制大對象），數據類型為區域(a region)。 提取目標特徵 在最後一步中，將計算出諸如面積（像素數），重心或方向之類的特徵 該基本概念的一個示例是以下程序，該程序屬於上述示例。在此，從文件中獲取圖像。使用閾值( threshold )選擇大於120的所有像素。然後，引入了一個不太明顯的步驟：算子連接( connection )將所有亮像素的集合分離為所謂的連接組件。此步驟的效果是我們將劃分出多個區域，而不是閾值( threshold )返回的單個區域。該程序的最後一步是一些功能的計算。在此，算子area_center確定了大小（像素數）和重心。請注意area_center返回了三個值（每個參數有一個值）。 read_image (Image, 'particle') threshold (Image, BrightPixels, 120, 255) connection (BrightPixels, Particles) area_center (Particles, Area, Row, Column) 擴展概念 在許多情況下，斑點分析將比上述示例更高級。原因是混亂或不均勻的照明。此外，經常需要進行后處理，例如將元素特徵轉換為真實世界單位或結果可視化。 使用RIO(Region Of Interest) 可以通過使用感興趣區域來加快斑點分析。搜索的斑點區域被限制越多。搜索將更快更強大。 ...

本文始發於個人公眾號： TechFlow ，原創不易，求個關注 今天是 LeetCode專題 的第49篇文章，我們一起來看LeetCode的第80題，有序數組去重II(Remove Duplicates from Sorted Array II)。 這題的官方難度是Medium，通過率是43.3%，點贊1104，反對690。這題的通過率有一點點高，然後點贊比也不是很高。說明這題 偏容易 ，並且大家的評價偏低。也的確如此，我個人覺得，大家評價不好的主要原因還是這題偏容易了一些。 題面 其實從題目的標題當中我們已經可以得到很多信息了，實際上也的確如此，這題的題面和標題八九不離十，需要我們 對一個有序的數組進行去重 。不過去重的條件是最多允許一個元素出現兩次，也就是要將多餘的元素去掉。並且題目還限制了需要我們在原數組進行操作，對於空間複雜度的要求是 。由於我們去除了元素之後會帶來數組長度的變化，所以我們最後需要返回完成之後數組的長度。 這是一種常規的做法， 在C++以及一些古老的語言當中數組是不能變更長度的 。我們想要在原數組上刪除數據，只能將要刪除的數據移動到數組末尾，然後返回變更之後的數組長度。這樣下游就通過返回的數組長度得知變更之後的數量變化。由於新晉的一些語言，比如Java、Python都支持數組長度變動，所以很少在這些語言的代碼當中看到這樣的用法了。 樣例 Given nums = [0,0,1,1,1,1,2,3,3], Your function should return length = 7, with the first seven elements of nums being modified to 0, 0, 1, 1, 2, 3 and 3 respectively. It doesn 't matter what values are set beyond the returned length. 在這個樣例當中，由於1出現了4次，所以我們 需要刪除掉2個1 ，那麼刪除之後的數組長度也會減少2，所以我們需要返回7，表示刪除之後的新的數組的有效長度是7。並且保證原數組當中前5個元素是[0, 0, 1, 1, 2, 3] 題解 刪除重複的元素本身並不複雜，唯一麻...

.NET 人臉識別庫 ViewFaceCore 這是基於 SeetaFace6 人臉識別開發的 .NET 平台下的人臉識別庫 這是一個使用超簡單的人臉識別庫 這是一個基於 .NET Standard 2.0 開發的庫 這個庫已經發布到 NuGet ，你可以一鍵集成到你的項目 此項目可以免費商業使用 ⭐、開源 開源協議：Apache-2.0 GitHub地址： ViewFaceCore 十分感謝您的小星星 一、示例 示例項目地址：WinForm 攝像頭人臉檢測 示例項目效果：   二、使用 一分鐘在你的項目里集成人臉識別 1. 創建你的 .NET 應用 .NET Standard >= 2.0 .NET Core >= 2.0 .NET Framework >= 4.6.1^2 2. 使用 Nuget 安裝 ViewFaceCore Author : View Version >= 0.1.1 此 Nuget 包會自動添加依賴的 C++ 庫，以及最精簡的識別模型。 如果需要其它場景的識別模型，請下載 SeetaFace6 模型文件。 3. 在項目中編寫你的代碼 按照 說明 自己編寫 或者參考以下代碼 簡單的調用示例 1 static void Main() 2 { 3 ViewFace viewFace = new ViewFace((str) => { Debug.WriteLine(str); }); // 初始化人臉識別類，並設置 日誌回調函數 4 viewFace.DetectorSetting = new DetectorSetting() { FaceSize = 20 , MaxWidth = 2000 , MaxHeight = 2000 , Threshold = 0.5 }; 5 6 // 系統默認使用的輕量級識別模型。如果對精度有要求，請切換到 Normal 模式；並下載需要模型文件 放入生成目錄的 model 文件夾中 7 viewFac...

用好數據映射，MongoDB via Dotnet Core開發變會成一件超級快樂的事。   一、前言 MongoDB這幾年已經成為NoSQL的頭部數據庫。 由於MongoDB free schema 的特性，使得它在互聯網應用方面優於常規數據庫，成為了相當一部分大廠的主數據選擇；而它的 快速布署和開發簡單 的特點，也吸引着大量小開發團隊的支持。 關於MongoDB快速布署，我在15分鐘從零開始搭建支持10w+用戶的生產環境(二)里有寫，需要了可以去看看。   作為一個數據庫，基本的操作就是CRUD。MongoDB的CRUD，不使用SQL來寫，而是提供了更簡單的方式。 方式一、BsonDocument方式 BsonDocument方式，適合能熟練使用MongoDB Shell的開發者。MongoDB Driver提供了完全覆蓋Shell命令的各種方式，來處理用戶的CRUD操作。 這種方法自由度很高，可以在不需要知道完整數據集結構的情況下，完成數據庫的CRUD操作。 方式二、數據映射方式 數據映射是最常用的一種方式。準備好需要處理的數據類，直接把數據類映射到MongoDB，並對數據集進行CRUD操作。   下面，對數據映射的各個部分，我會逐個說明。      為了防止不提供原網址的轉載，特在這裏加上原文鏈接：https://www.cnblogs.com/tiger-wang/p/13185605.html 二、開發環境&基礎工程 這個Demo的開發環境是：Mac + VS Code + Dotnet Core 3.1.2。 建立工程： % dotnet new sln -o demo The template  "Solution File"  was created successfully. %  cd  demo  % dotnet new console -o demo The template  "Console...