- 【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结
CS_Zero
自动驾驶人工智能
自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法(组合导航,视觉、激光SLAM等),融合多种传感器数据,构建高精度、高分辨率的三维语义地图,将要素矢量化,构建要素间的关联关系,通过质检确保质量可靠,形成地图引擎(服务、API)以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法,点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备,采用高线束激光雷达,硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
- Android D8 编译器 和 R8 工具,【一篇文章搞懂】
安卓开发top
Androidandroidjavaeclipse移动开发
android.enableIncrementalDesugaring=false.android.enableDesugar=false2.1Lambda表达式Java8中一个重大变更是引入Lambda表达式。publicclassLambda{publicstaticvoidmain(String[]args){logDebug(msg->System.out.println(msg),"He
- 特斯拉神器TeslaMate一键安装,终于来了
oakley0
cartesla云服务器腾讯云
之前分享了teslamate的功能和简单安装方法,很多喜欢尝鲜的车友尝试了,但安装过程对不熟悉linux服务器的非码农来说还是有点小艰辛。趁这回双十一腾讯云重磅优惠,我也重新屯了服务器重装了一遍,现在把简化后安装过程、一键安装方法包括加密登录的方式分享一下。目录1.购买服务器2.登录服务器3.安装TeslaMate3.1切换管理员用户3.2一键安装TeslaMate-【简单模式】3.3一键安装Te
- 特斯拉神器TeslaMate一键安装,来了
oakley04
腾讯云阿里云云计算
之前分享了teslamate的功能和简单安装方法,很多喜欢尝鲜的车友尝试了,但安装过程对不熟悉linux服务器的非码农来说还是有点小艰辛。趁这回双十一腾讯云重磅优惠,我也重新屯了服务器重装了一遍,现在把简化后安装过程或一键安装方法分享一下。1.购买服务器以下三款服务器都可以,其中最推荐中间的2核4G8M带宽的三年198,还没入手请点击下面的入口链接:腾讯云运营活动-腾讯云https://curl.
- TeslaMate特斯拉神器本地Docker部署实现无公网远程访问
nagiY
てんさいdocker容器运维sql
文章目录1.Docker部署TeslaMate2.本地访问TeslaMate3.Linux安装Cpolar4.配置TeslaMate公网地址5.远程访问TeslaMate6.固定TeslaMate公网地址7.固定地址访问TeslaMateTeslaMate是一个开源软件,可以通过连接特斯拉账号,记录行驶历史,统计能耗、里程、充电次数等数据。用户可以通过web界面查看车辆状态、行程报告、充电记录等信
- Ubuntu环境搭建TeslaMate,特斯拉车友必备,可视化数据仪表!使用极空间Z4虚拟机
喵不是白养的
ubuntulinux
能点进来的大概率都是特斯拉车友~~本篇记录一下使用极空间Z4家庭NAS搭建TeslaMate的全过程,使用极空间最近更新的虚拟机功能,在虚拟机中安装Ubuntu部署Docker。当然大家用PC虚拟机搭建也可以啦!至于为什么不用极空间自带的Docker功能,emmm并不好用。要是想要使用自带的docker来搭建,可以参照这个https://post.smzdm.com/p/az59px95/本人自学
- 使用Docker部署TeslaMate并结合内网穿透软件实现远程访问车辆数据
比奥利奥还傲.
docker容器运维服务器linux
文章目录1.Docker部署TeslaMate2.本地访问TeslaMate3.Linux安装Cpolar4.配置TeslaMate公网地址5.远程访问TeslaMate6.固定TeslaMate公网地址7.固定地址访问TeslaMateTeslaMate是一个开源软件,可以通过连接特斯拉账号,记录行驶历史,统计能耗、里程、充电次数等数据。用户可以通过web界面查看车辆状态、行程报告、充电记录等信
- 如何在本地服务器部署TeslaMate并远程查看特斯拉汽车数据无需公网ip
日出等日落
内网穿透服务器汽车tcp/ip
文章目录1.Docker部署TeslaMate2.本地访问TeslaMate3.Linux安装Cpolar4.配置TeslaMate公网地址5.远程访问TeslaMate6.固定TeslaMate公网地址7.固定地址访问TeslaMateTeslaMate是一个开源软件,可以通过连接特斯拉账号,记录行驶历史,统计能耗、里程、充电次数等数据。用户可以通过web界面查看车辆状态、行程报告、充电记录等信
- 伊朗藏红花前五个月出口增长33%
西域竹君斋
Iran’ssaffronexportsincreased33percentduringthefirstfivemonthsofthecurrentIraniancalendaryear(March21-August22)comparedtothesameperiodoftimeinthepastyear,accordingtothelatestdatareleasedbytheIslamicRe
- 如何实现基于图像与激光雷达的 3d 场景重建?
大势智慧
3d人工智能计算机视觉三维建模激光点云
智影S100是一款基于图像和激光点云融合建模技术的高精度轻巧手持SLAM三维激光扫描仪。设备机身小巧、手持轻便,可快速采集点云数据;支持实时解算、实时预览点云成果,大幅提高内外业工作效率;同时支持一键生成实景三维Mesh模型,实现城市建筑、堆体、室内空间等场景的高逼真3d重建。以下是智影S100在国家游泳中心“水立方”进行实地采集的点云与模型成果展示:智影S100:水立方立面点云与模型成果分享,实
- ROS目标跟随(路径规划、雷达、slam、定位)
海风-
ROS小车跟随目标跟随雷达路径规划定位
ROS目标跟随(路径规划、雷达、地图、定位)最终效果展示一、总体launch文件1、打开已有地图2、组合小车的各个部分2.1惯性矩阵设置2.2小车底盘2.3摄像头2.4雷达2.5为机器人模型添加传动装置以及控制器2.6为机器人模型添加雷达配置2.7为机器人模型添加摄像头配置2.8为机器人模型添加kinect摄像头配置3、定位系统(amcl)4、路径规划(move_base)4.1全局路径规划与本地
- ROS小车跟随
海风-
ROS小车跟随目标跟随雷达
这篇的目的是方便自己复习总体流程1、gazebo仿真世界2、机器人模型3、slam建图4、定位5、路径规划6、小车跟随7、总体launch文件第一篇博客给出了总体代码:https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/details/135610191第二篇博客改善了跟随的效果:https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/d
- 【激光SLAM】激光的前端配准算法
趴抖
激光SLAM激光SLAMSLAM前端
文章目录ICP匹配方法(PointtoPoint)PL-ICP匹配方法(PointtoLine)基于优化的匹配方法(Optimization-basedMethod)优化方法的求解地图双线性插值拉格朗日插值法——一维线性插值相关方法(Correlation-basedMethod)帧间匹配似然场算法流程位姿搜索分枝定界算法引用在激光SLAM中,前端配准(FrontendRegistration)是
- 【Java万花筒】跨越云平台的无服务器开发:使用Java构建弹性、高效的应用
friklogff
Java万花筒serverlessjavapython
无服务器计算平台的Java集成指南:AWSLambda、GoogleCloudFunctions、腾讯云函数和IBMCloudFunctions前言无服务器计算平台提供了一种方便、弹性和成本效益高的方式来运行代码,而无需关心底层基础设施的管理。在这篇文章中,我们将探讨如何使用Java语言与一些主要的无服务器计算平台集成,包括AWSLambda、GoogleCloudFunctions、腾讯云函数和
- 基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点
笨小古
SLAM学习SLAMYOLOYOLOv8
基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点以下方法以https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#freiburg3_walking_xyz数据集进行实验测试APE首先在不剔除动态特征点的情况下进行测试:方法1:segment坐标点集合逐一排查剔除利用YOLOv8的segment获取动态对象(这里指人person)所在
- 周三 2020-03-11 06:40 - 24:00 晴 05h34m
么得感情的日更机器
白天干事,晚上玩和总结,早睡早起概述 早上6:40醒,然后开始日常任务:单词+口语+听力+学习强国。7:00到7:30躺床上看哔哩哔哩,发现一些好的SLAM视频。7:40下楼吃饭,8:30上楼练字。上午8:40到9:40看论文,9:45到10:00运动时间,10:00到11:15看论文。11:15到11:50玩哔哩哔哩。下午12:00吃午饭,12:30到13:00学习摄影技能。14:13-14:
- 视觉slam十四讲学习笔记(六)视觉里程计 1
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记机器学习ubuntu
本文关注基于特征点方式的视觉里程计算法。将介绍什么是特征点,如何提取和匹配特征点,以及如何根据配对的特征点估计相机运动。目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践:特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践:对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言1.理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点,及多幅图像中匹
- 相机—特点及区别
Dirschs
摄像头数码相机
1.相机种类RGB,RGB-D,单目,双目,sterro相机,实例相机2.相机特点2.1单目只使用一个摄像头进行SLAM,结构简单,成本低三维空间的二维投影必须移动相机,才能估计场景中物体的远近和大小单目SLAM估计的轨迹和地图与真实的相差一个因子2.2双目由两个单目相机组成,两个相机之间的距离(基线)是已知的根据基线估计每个像素的空间位置,距离估计:比较左右眼的图像室内+室外缺点:配置与标定较为
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲 相机与图像
晒月光12138
视觉SLAM十四讲学习笔记自动驾驶计算机视觉人工智能
这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。1.四种坐标系坐标系基本描述世界坐标系因为摄像机和物体可以随便摆放在空间中的任何位置,所以我们必须用一个固定的坐标系来描述空间中任何物体的位置和摄像机的位置和朝向,这个基准坐标系我们称之为世界坐标系。在计算机视觉中,我们通常把世界坐标系定义为摄像机坐标系或者所观测的物体的中心。摄像机坐标系摄像机坐标系的原点是摄像机的光心,X、Y轴分别平
- 视觉slam十四讲学习笔记(四)相机与图像
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记相机机器学习
理解理解针孔相机的模型、内参与径向畸变参数。理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的。掌握OpenCV的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。目录前言一、相机模型1针孔相机模型2畸变单目相机的成像过程3双目相机模型4RGB-D相机模型二、图像计算机中图像的表示三、图像的存取与访问1安装OpenCV2存取与访问总结前言前面介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题,部分地解释了SLAM经典模型中
- 移动机器人激光SLAM导航(五):Cartographer SLAM 篇
Robot_Yue
自主探索导航学习SLAMCartographer工程化调参
参考Cartographer官方文档Cartographer从入门到精通1.Cartographer安装1.1前置条件推荐在刚装好的Ubuntu16.04或Ubuntu18.04上进行编译ROS安装:ROS学习1:ROS概述与环境搭建1.2依赖库安装资源下载完解压并执行以下指令https://pan.baidu.com/s/1LWqZ4SOKn2sZecQUDDXXEw?pwd=j6cf$sudo
- Serverless里FaaS与BaaS
久绊A
阿里云阿里云
目录什么是FaaS?什么是BaaS?什么是FaaS?FaaS即FunctionsasaService,函数即服务,是Serverless架构的一种形态,面向函数编程,基于事件驱动提供云服务之间端到端的解决方案。借助FaaS,开发人员可以快速构建任何类型的应用和服务,并且只需为任务实际消耗的资源付费。FaaS是Serverless模型中代码的托管计算服务。阿里云的函数计算、AWSLambda都是Fa
- 扩展速度提高了12倍!AWS Lambda 函数重大改进!
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他awsjava面试
Marcia是AmazonWebServices的首席开发倡导者,在软件行业构建和扩展应用程序方面拥有20年的工作经验。她热衷于设计能够充分利用云并拥抱DevOps文化的系统。最近她发表了一篇博文,带来了一个AWSLambda重大改进:扩展速度提升了12倍!1、Lambda函数更新,扩展速度倍增现在,AWSLambda的扩展速度提高了12倍。每个同步调用的Lambda函数现在每10秒扩展1000个
- ORB-SLAM3运行自制数据集进行定位教程
极客范儿
ORB-SLAM━═━═━◥MR◤━═━═━IMUORB-SLAM3
目前手上有一个特定的任务,做应急救援的视觉SLAM,目前公共数据集比较少,考虑自建数据集,从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视屏,应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果,然后根据效果得到一些模型改进思路。文章目录一、系统配置二、制作数据集1、脚本编写2、配置文件编写3、录制视频素材4、修改CMakeLists.txt5、编译运行一、系统配置系统版本ubuntu20.04Ope
- 视觉SLAM十四讲学习笔记(二)三维空间刚体
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记计算机视觉算法
哔哩哔哩课程连接:视觉SLAM十四讲ch3_哔哩哔哩_bilibili目录一、旋转矩阵1点、向量、坐标系2坐标系间的欧氏变换3变换矩阵与齐次坐标二、实践:Eigen(1)运行报错记录与解决三、旋转向量和欧拉角1旋转向量2欧拉角四、四元数1四元数的定义2四元数的运算3用四元数表示旋转4四元数到旋转矩阵的转换五、实践:Eigen(2)useGeometryvisualizeGeometry总结前言问题
- 视觉slam十四讲学习笔记(三)李群与李代数
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记人工智能学习
1.理解李群与李代数的概念,掌握SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方式。2.理解BCH近似的意义。3.学会在李代数上的扰动模型。4.使用Sophus对李代数进行运算。目录前言一、李群李代数基础1群2李代数的引出3李代数的定义4李代数so(3)5李代数se(3)二、指数与对数映射1SO(3)上的指数映射2SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型1BCH公式与近似形式2SO(3)李代数上的
- 【激光SLAM】激光雷达数学模型和运动畸变去除
趴抖
激光SLAMSLAM激光SLAM
目录概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距飞行时间(TOF)激光雷达数学模型介绍光束模型(beammodel)似然场模型(likelihoodmodel)运动畸变介绍畸变去除纯估计方法(ICPVariants)ICP方法VICP(VelocityestimationICP)里程计辅助方法概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距特点:中近距离精度较高,距离越近,精度越高价格便宜远距离精度较差易
- CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN
Danileaf_Guo
centoslinux运维服务器
正文共:1333字21图,预估阅读时间:2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境(TensorFlow识别GPU难道就这么难吗?还是我的GPU有问题?),但是失败了。考虑到Windows本身就会调用图形显示,可能会有影响,所以我们本次换用Linux系统(CentOS7.9)来尝试一下。1、下载软件结合上次的经验教训,我们本次先确定合适的CUDA(ComputeUnifi
- 【Ubuntu18.04搭建 SLAM环境】
cc-growing
gitubuntulinux
CMake、g++、git的安装这是最基本的c++编译环境,可能已经安装了sudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallg++sudoapt-getinstallgitOpencv3.4.16配置+opencv_contribOpencv有很多版本,建议采用源码安装对于Opencv3来说,最好安装3.4.5/3.4.16安装包下载注意opencv与opencv-
- 【orbslam2+nerf】
cashap27149
webpack前端node.js
1.需要安装cudacudnneigen-3.4.0opencv4.4以上(推荐opencv-4.5.5)需要gui,还要安装glfw:sudoapt-getinstalllibglfw3-devlibgl1-mesa-devlibglu1-mesa-devlibglew-dev2.run下载源码:给你了解压VocabularycdVocabularytarzxfORBvoc.txt.tar.gz
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc