- 【视觉SLAM十四讲】李群与李代数
Louis1874
#视觉SLAM计算机视觉算法抽象代数矩阵slam
本文为视觉SLAM学习总结,讲解对观测方程中xxx该如何优化。欢迎交流本讲内容概要李群与李代数的概念,SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方法李代数上的求导方式和意义使用Sophus对李代数进行运算李群和李代数基础旋转矩阵自身带有约束(正交且行列式为1)。作为优化变量,会引入额外的约束,使优化变得困难。而在李代数上可以变成无约束优化。三维旋转矩阵构成
- 视觉SLAM学习笔记番外篇——git的基本使用与上传文件到github
隔壁老王的学习日志
SLAM学习学习ubuntuc++githubgit
目录一、注册github二、安装git三、新建仓库四、上传文件五、报错解决方法一、注册github登录https://github.com,验证邮箱就可以注册,国内也许网速较慢,可以等待或者“想想办法”,一般可以裸连。二、安装git去官网https://git-scm.com/download/win找到安装包在windows系统下安装,安装过程基本上都点击next,习惯上建立桌面快捷方式,然后桌
- 视觉slam学习|基础篇02
David小伟同学
SLAM学习
系列文章目录SLAM基础篇01SLAM基础篇02目录系列文章目录计算机视觉基础相机模型像素坐标归一化坐标畸变双目相机模型计算机中图像的表示非线性优化基础slam问题建模非线性最小二乘一阶和二阶梯度法Gauss-Newton法Levenberg-Marquant方法小结计算机视觉基础SLAM中使用的相机与我们平时见到的单反摄像头并不是同一个东西。它往往更加简单,不携带昂贵的镜头,以一定速率拍摄周围的
- 视觉SLAM学习笔记(二)
Sunshine_晗晗
视觉里程计前边我省略了大量用数学知识来描述的内容,比如三维世界中刚体运动的描述方式,包括旋转矩阵,旋转向量,欧拉角,四元数等,但是我们在下边仍然要去自己学习。视觉里程计的主流方法是特征点法,顾名思义,即从图像中选取比较有代表性的点,观察各个图像中这些点的位置来判断物体的移动。下面只介绍几种常用的特征点。ORB特征匹配ORB特征由关键点和描述子组成,提取ORB特征分为以下几个步骤:FAST角点提取,
- 视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作
隔壁老王的学习日志
SLAM学习学习矩阵算法ubuntuc++
视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作内容来源eigen库的安装centos7系统ubuntu系统CMakeLists.txt编辑eigenMatrix.cpp编辑kdevelop编译运行eigen库的基本语句内容来源本文内容来自本人早期的b站专栏:专栏文章eigen库的安装centos7系统wgethttps://gitlab.com/li
- 深蓝学院:视觉SLAM学习记录1
滚蛋吧头发君
SLAM学习SLAM
最近在看深蓝学院上高翔博士的视觉SLAM课程,做点笔记总结一下学习过程,以方便之后的回顾。1.预备知识教材:《视觉slam十四讲》参考书:multipleviewgeometry(细节较多,不适合初学者)stateestimationforrobotics(状态估计,内容深刻,公式较多)只有亲自实现了算法,才能谈是否理解计算机视觉的任务:物体识别物体检测物体跟踪语义分割…SLAM是什么?SLAM,
- 视觉SLAM学习笔记
Jeet173
学习算法计算机视觉
中英文对照表中文英文计算机视觉ComputerVision人工智能ArtificialIntelligence单目相机Monocular双目相机Stereo深度相机RGB-D视差Disparity稀疏Sparse稠密Dense半稠密Semi-dense同时定位与建图(SLAM)SimultaneousLocalizationandMappingTOFTime-of-Flight视觉里程计(VO)V
- SLAM疑难篇之特别篇:Ubuntu18.04从零开始配置并跑通VINS-MONO全流程
j_shuttworth
视觉SLAM#SLAM疑难篇合集ubuntuVins-monoslam全图流教程opencv
需求分析实验室要求跑通VINS-mono的demo,于是我展开了一系列摸索从安装ROS,到安装OPENCV3.3.1,再到安装各种依赖,最后到跑通Vins-mono本文将截图展示全流程中很重要的部分流程参照本文主要参照了这篇文章,建议读者按照他的流程走,有出入的地方我会圈出来我的视觉SLAM学习的小小入门---Ubuntu18配置VINS-MONO辅助指导的是这篇文章,是ubuntu16.04的环
- 视觉SLAM学习笔记
Nico_J ??
笔记线性代数几何学矩阵
本文是个人对《视觉SLAM十四讲》的内容进行个人理解说写下的笔记以备忘第三讲向量向量一般为列向量,用小写字母表示。向量相乘点乘为内积,可表达为以下,为向量a、b间夹角,结果可描述为向量间投影关系。叉乘为外积,可表达如下,结果为列向量,同时该列向量垂直于向量a、b,为两个向量张成的四边形有向面积。而在上述的运算中可知,向量a等价于反对称矩阵,如下,既向量转换为矩阵的一个重要的变换,用a^表示。反对称
- 视觉SLAM学习路线
极客范儿
SLAMC/C++VSLAMSLAMc++计算机视觉
导师让我了解SLAM,SLAM原本是比较小众的方向,最近自动驾驶火起来,做这个SLAM的人也多了,反过来也会推动机器人感知的发展。希望未来学成的时候,能赶上机器人大规模普及,就业一片蓝海。关于视觉SLAM我感觉学习成本高、科研选题难和行业壁垒高,但是充满挑战不是很有意思嘛。学SLAM方向跟motionplanning科研都不好做,而且都很吃数学基础。学习难度的话,planning可能教程更多一点,
- 视觉SLAM学习中各种库安装
月夕花晨KaCa
自动驾驶
参考:3.视觉SLAM十四讲各种库安装_HITLDY的博客-CSDN博客视觉slam十四讲开源库安装教程-feifanren-博客园(104条消息)视觉SLAM十四讲学习笔记—ch6关于bugakaclassceres::internal::FixedArray<double,3>}’hasnomembernamed_路拾遗37的博客-CSDN博客目录目录目录1.Eigen32.Sophus非模板
- 视觉SLAM学习笔记
指引0605
学习计算机视觉人工智能
视觉SLAM原理部分Slam主要完成的事情是,构造与自身相关的环境地图,并且进行定位和路径规划。视觉slam完成的事情是依靠是视觉传感器获得的图像信息,帮助完成建立环境地图与自身定位,且完成路径规划。经典框架由5个部分组成:1.传感器获取外部信息2.视觉里程计(又称前端)主要为后端提供一个初始化信息,根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动,提供较好的初始值。核心问题是如何根据图像估计相机运动。又可
- 移动端视觉SLAM学习笔记 (一) 介绍
业余码农
移动端视觉SLAM学习笔记学习slam
SLAM(同步定位和制图),基础概念原理就不介绍了,网上一搜一大堆。SLAM目前的感知方式基本就是两种:相机和激光雷达,也有结合去做的。移动端,也就是手机和平板,一般手机和平板也就是可见光相机,一些特殊的也会搭载红外结构光、激光雷达(不得不说苹果这方面做的很棒,SLAM、3D建模在移动端这块就是行业巅峰啊)。之前用激光雷达和realsenseT265做过相关的SLAM项目,项目所限,基本就是用现成
- 视觉slam学习--开源资源工程汇总(部分)
Robot-G
视觉SLAM激光slam机器人视觉slam资源汇总
转自:SLAM优秀开源工程最全汇总-知乎(zhihu.com)1、CartographerCartographer是一个系统,可跨多个平台和传感器配置以2D和3D形式提供实时同时定位和制图(SLAM)。https://github.com/cartographer-project/cartographer2、Openvslam一个通用的视觉SLAM框架。OpenVSLAM是单眼,立体声和RGBD视
- 视觉SLAM学习--基础篇(SLAM框架及相机模型)
resumebb
视觉SLAM计算机视觉SLAM无人机视觉导航
一.例子如上图的小萝卜机器人,要使其具有自主运动能力至少需要两个条件:1.我在什么地方?——定位。2.周围环境是什么样?——建图。因此它既需要知道自身的状态-位置,也要了解所在的环境-地图。解决这些问题的方法非常多,如携带于机器人本体上的传感器,例如机器人的轮式编码器、相机、激光等等,另一类是安装于环境中的,例如导轨、二维码标志等等。二.相机在视觉SLAM中主要是用相机去解决定位与建图问题。按照相
- 视觉slam学习笔记以及课后习题《第四讲相机模型和非线性优化》
啦啦啦1231213
自动驾驶slam人工智能计算机视觉图像处理
这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题,因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅,所以有部分知识可能不太严谨,如果给大家造成了困扰请见谅,大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正,欢迎大家一起探讨。其他章的笔记可以在我的首页文章中查看。整个作业的代码和文档都可以参考我的GitHub存储库GitHub-1481588643/vslam如果想要了解视觉slam其他章节的内容,也可
- 视觉slam学习|基础篇01
David小伟同学
SLAM自动驾驶学习机器学习人工智能
系列文章目录SLAM基础篇01SLAM基础篇02目录系列文章目录前言SLAM是干什么的?SLAM的数学建模机器人学基础齐次矩阵关于旋转的表示:旋转向量、欧拉角、四元数李群和李代数基础李群李代数李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)和se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)指数和对数映射BCH公式李代数求导扰动模型前言最近在看高翔和张涛写的《视觉SLAM十四讲》,记录
- 视觉slam学习笔记以及课后习题《第三讲李群李代数》
啦啦啦1231213
线性代数自动驾驶slam
前言这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题,因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅,所以有部分知识可能不太严谨,如果给大家造成了困扰请见谅,大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正,欢迎大家一起探讨。其他章的笔记可以在我的首页文章中查看。整个作业的代码和文档都可以参考我的GitHub存储库GitHub-1481588643/vslam如果想要了解视觉slam其他章节的内容,
- 视觉slam学习笔记以及课后习题《第五讲特征点法视觉里程计》
啦啦啦1231213
slam计算机视觉图像处理
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- 视觉slam学习笔记以及课后习题《第二讲三维物体刚体运动》
啦啦啦1231213
线性代数人工智能计算机视觉slam
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- 视觉slam学习笔记以及课后习题第一讲初识slam
啦啦啦1231213
自动驾驶人工智能
前言这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题,因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅,所以有部分知识可能不太严谨,如果给大家造成了困扰请见谅,大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正,欢迎大家一起探讨。整个作业的代码和文档都可以参考我的GitHub存储库GitHub-1481588643/vslam一.熟悉Linux(2分,约2小时)计算机领域的绝大多数科研人员都在Linux
- 视觉slam学习之路(一)看高翔十四讲所遇到的问题
weixin_33712987
视觉SLAM十四讲学习记录目前实验室做机器人,主要分三个方向,定位导航,建图,图像识别,之前做的也是做了下Qt上位机,后面又弄红外识别,因为这学期上课也没怎么花时间在项目,然后导师让我们确定一个方向来,便于以后发论文什么。上个礼拜看了些论文,感觉视觉slam方向还可以,图像识别毕竟不是计算机科班,可能真正要弄也很难有成果,slam也是最近才研究起来,也挺适合我们搞,需要一些高数、c++、ros等知
- 【视觉SLAM十四讲】三维空间刚体运动
wtl_bupt
#视觉SLAM
本文为视觉SLAM学习总结。第三讲讲解的是观测方程中的xxx是什么。本讲内容概要三维空间的刚体运动的描述方式:旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角Eigen库的矩阵、几何模块的使用方法旋转矩阵点和向量,坐标系定义坐标系后,向量可由R3R^3R3坐标表示:a⃗=[e1⃗,e2⃗,e3⃗][a1a2a3]=a1e1⃗+a2e2⃗+a3e3⃗\vec{a}=[\vec{e_1},\vec{e_2},\ve
- 视觉SLAM学习第二讲——三维空间刚体运动(工程矩阵、C++11知识补充)
lark_ying
三维空间的刚体运动主要学习点如下:2.1点与坐标系2.2旋转矩阵2.3旋转向量与欧拉角2.4四元数2.5相似、仿射和射影变换2.6实践:Eigen矩阵运算2.7实践:Eigen几何模块对于三维空间刚体整体知识的学习,可参考https://blog.csdn.net/weixin_38593194/article/details/85234607详细讲述了关于刚体运动学的知识,在此就不重复引了。本文
- 视觉SLAM学习第一讲——学习心得
lark_ying
前传:研一小猿一只,第一次在博客上写文章,之前都是记录有道云。在博客上写一来为了巩固知识,二来也为了结交更多志同道合的小伙伴。话不多说,现在进入正题。今天主要谈谈个人对vSLAM的一点小见解,并班门弄斧引入大牛们的学习经验。小猿是跟着高博的《视觉SLAM十四讲》学习的,说错地方还望大家多多指教!下附高博十四讲课程目录:1、SLAM是什么?SLAM主要解决两大问题:①我在什么地方?——定位②周围环境
- 史上最全视觉SLAM资料及研究方向思路汇总
VSLAMer
SLAM
第一章视觉SLAM学习总结1.1书籍推荐(1)机器人必读经典书籍:ThrunS,BurgardW,FoxD.《Probabilisticrobotics》[M].Cambridge,USA:MITPress,2005(概率机器人);《PrinciplesofRobotMotionTheory,AlgorithmsandImplementation》。(2)会议论文文集:《Robotics:Scie
- 【视觉SLAM十四讲】视觉里程计—特征点法
wtl_bupt
#视觉SLAMslam计算机视觉
本文为视觉SLAM学习笔记,讲解视觉里程计中的特征点法。本讲内容概要图像特征的意义,在单幅及多幅图像中提取特征点。对极几何的原理,利用对极几何的约束恢复图像间相机的三维运动PnP问题,利用已知三维结构与图像的对应关系求解相机的三维运动ICP问题,利用点云的匹配关系求解相机的三维运动通过三角化获得二维图像上对应点的三维结构特征点法经典SLAM模型中以位姿——路标(Landmark)来描述SLAM过程
- 视觉slam学习资料整理
hai008007
slam
转自:http://blog.163.com/zhang_hu_0728/blog/static/24688806720170355714689/(1)orb_slam官网(网站最后有5篇论文,价值很高)http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/(2)半仙居士blog(可以都看,很经典)http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/(
- 视觉slam学习资料
金木炎
slam学习
一直想写博客,一来是实验室太忙,二来是自己初入视觉slam,怕误人子弟。所以一直没写,但是实验室的同学说我可以介绍一些基础给那些刚入门的人参考。那么从今天开始我就开始陆陆续续的把我所了解的visualslam写给大家。希望一些大牛能指正!这篇博客就把我自己整理的资料贴出来,供大家参考。(1)orb_slam官网(网站最后有5篇论文,价值很高)http://webdiis.unizar.es/~ra
- 视觉SLAM学习笔记——目录与参考
Manii
视觉SLAM
写在前面:从18年开始接触自主机器人定位建图,8月打开高翔的《视觉SLAM十四讲》以及视频教程正式进行系统学习,现在也基本能看懂那些Stateoftheart的paper与算法。但感觉自己对于一些细节方面的知识点似懂非懂、不求甚解,于是听从了实验室小伙伴的建议,在博客上对SLAM学习内容进行总结和整理。也是一种自我监督的方式把,将书中那些还不理解的、简单略过的内容一一攻克。同时也是觉得SLAM的确
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息