- ORBSLAM3 运行流程 以rgbd_tum.cc函数为例进行分析
水理璇浮
ORBSLAM3数码相机
一、运行使用的是D435i相机自己录制的数据。运行命令:./Examples/RGB-D/rgbd_tum'/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Vocabulary/ORBvoc.txt''/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Examples/RGB-D/TU
- OpenVSLAM在Ubuntu16.04下编译安装
hhh0209
vslamlinux
最近开始学习VSLAM,理论知识大概了解了一下,想要学透还是需要下一番功夫的。为了领导的任务,先把OpenVSLAM装上,跑个demo看看。我平时用windows比较多,改成Linux还是得适应一下。参考资料主要有:1参考12参考23官方安装文档按着这些教程,基本能安装下来,中间也会有些小问题,记录如下:1,参考1里的依赖安装第10条我没有安装成功;2,我的OPENCV是3.4.0版本;3,安装y
- VSLAM中的特征点三角化
nice-wyh
算法
特征点三角化(Triangulation)是VSLAM中一个非常基础的问题,它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。特征点在某个相机中被观测到,根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测“射线”,多个相机位姿观测会产生多条观测射线,理想情况下这些观测射线相交于空间中一点,求所有观测射线的交点就是特征点在3D空间的位置,这就是三角化最朴素的思想。实际中由于噪声
- 导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一
Fuweizn
移动机器人自动化生产线AGV智能搬运机器人自动化机器人工业自动化
随着移动机器人技术的不断发展和应用领域的扩大,导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一。本文将介绍移动机器人导航与定位技术的发展现状、技术前沿和面临的挑战。一、导航与定位技术的发展现状移动机器人的导航与定位技术是实现自主移动的关键。目前,移动机器人的导航与定位技术主要包括基于GPS、SLAM、VSLAM等技术的方法。1、GPS导航技术:利用全球定位系统进行定位,精度高、覆盖范围广,但需要外部信
- vslam论文24:ESVIO: 基于事件相机的双目VIO(RAL 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++人工智能学习笔记
摘要异步输出低延迟事件流的事件相机为具有挑战性的情况下的状态估计提供了很大的机会。尽管近年来基于事件的视觉里程测量技术得到了广泛的研究,但大多数都是基于单目的,而对立体事件视觉的研究很少。在本文中,我们介绍了ESVIO,这是第一个基于事件的立体视觉惯性里程计,它利用了事件流、标准图像和惯性测量的互补优势。我们建议的pipeline包括ESIO(纯基于事件的)和ESVIO(带有图像辅助的事件),它们
- vslam论文25: 结构约束的RGB-D SLAM(ICRA 2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++平面学习计算机视觉笔记
摘要本文提出了一种专门为结构化环境设计的RGB-DSLAM系统,旨在通过从周围提取的几何特征来提高跟踪和制图精度。除了点之外,结构化环境还提供了大量的几何特征,如线和平面,我们利用这些特征来设计SLAM系统的跟踪和映射组件。对于跟踪部分,我们基于曼哈顿世界(MW)的假设探索这些特征之间的几何关系。我们提出了一种基于点、线和面的解耦优化方法,以及在附加的姿态优化模块中使用曼哈顿关系。在建图部分,以较
- vslam论文10:PL-VINS:具有点和线特征的实时单目视觉惯性SLAM
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记c++
摘要PL-VINS是基于最先进的基于点的VINS-mono,开发的一种基于点和线特征的实时、高效优化的单目VINS方法。我们观察到,目前的作品使用LSD算法提取线条特征;然而,LSD是为场景形状表示而设计的,而不是为姿态估计问题设计的,由于其高昂的计算成本,这成为了实时性能的瓶颈。在本文中,我们通过研究隐藏参数调整和长度抑制策略来改进LSD算法。改进后的LSD算法的运行速度至少是LSD的三倍。此外
- vslam论文15:DynaVINS: 一种动态环境下的视觉惯性SLAM(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记c++学习
摘要视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于服务机器人、无人机和自动驾驶汽车等领域。大多数SLAM算法都是基于假设地标是静态的。然而,在现实世界中,存在着各种各样的动态物体,它们降低了姿态估计的精度。此外,临时静态对象(在观察期间是静态的,但在视线之外时移动)会触发误报循环关闭。为了克服这些问题,我们提出了一种新的视觉惯性SLAM框架,称为DynaVINS,它对动态目标和临时静态目标都具有鲁棒性。在
- vslam论文23:VIP-SLAM: 一种高效、紧耦合的RGB-D视觉惯性平面SLAM(ICRA 2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读平面人工智能算法笔记c++学习
摘要本文提出了一种融合RGB、Depth、IMU和结构化平面信息的紧密耦合SLAM系统。传统的基于稀疏点的SLAM系统总是保持大量的地图点来建模环境。大量的地图点给我们带来了很高的计算复杂度,使其难以部署在移动设备上。另一方面,平面是人造环境尤其是室内环境中常见的结构形式。我们通常可以使用少量的平面来表示一个大的场景。因此,本文的主要目的是降低基于稀疏点的SLAM的高复杂性。我们构建了一个轻量级的
- vslam论文8:EPLF-VINS: Real-Time Monocular Visual-InertialSLAM With Efficient Point-Line Flow Features
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读人工智能学习自动驾驶c++
(RAL2023)摘要本文介绍了一种利用点和线特征的高效视觉惯性同步定位和映射(SLAM)方法。目前,基于点的SLAM方法在弱纹理和运动模糊等场景下表现不佳。许多研究者注意到线特征在空间中的优异特性,并尝试开发基于线的SLAM系统。然而,线条提取和描述匹配过程的计算量巨大,难以保证整个SLAM系统的实时性,而错误的线条检测和匹配限制了SLAM系统性能的提高。本文通过短线融合、线特征均匀分布、自适应
- vulkan shader变换--Apple的学习笔记
applecai
关于图形变换,之前就做过专题学习过了。再快速复习下正交矩阵及矩阵变换的python实现--Apple的学习笔记其实主要的变换包括缩放,平移,旋转,衍射。另外二维图形主要都是按坐标旋转,三维图形都是按轴旋转的。关键点需要知道坐标系。然后代码工程显示的照片是相机视角的,所以还需要了解世界坐标/物体坐标/相机坐标/图像坐标的概念及转换。之前学习vslam的时候都学习过了。所以有了这些基础,我就直奔主题将
- 手撕 视觉slam14讲 ch13 代码 总结
全日制一起混
手撕VO篇视觉slam十四讲SLAMc++计算机视觉ubuntu
运行效果(Kitti00)4倍速一、代码GitHub-tzy0228/Easy-VO-SLAM:VSLAM-CH13工程代码注释版本二、编译过程踩坑视觉SLAM十四讲第二版ch13编译及运行问题_全日制一起混的博客-CSDN博客三、代码解读手撕视觉slam14讲ch13代码(1)工程框架与代码结构-CSDN博客手撕视觉slam14讲ch13代码(2)基本类的抽象_全日制一起混的博客-CSDN博客手
- 【VSLAM】ORB-SLAM3安装部署与运行
DevFrank
c++CV计算机视觉与音视频机器人rosslam
心口如一,犹不失为光明磊落丈夫之行也。——梁启超文章目录:smirk:1.ORB-SLAM3介绍:blush:2.代码安装部署1.安装ros与opencv2.安装Pangolin作为可视化和用户界面3.安装Eigen3一个开源线性库,可进行矩阵运算4.安装ORB-SLAM3:satisfied:3.案例运行1.运行数据集2.用真实相机usb_cam运行1.ORB-SLAM3介绍ORB-SLAM3是
- VSLAM(7):后端优化---滤波器方法和BA图优化
聪明的笨小子
视觉SLAM14讲python算法
在视觉里程计完成每次的位姿估计后,可以实时地得到一个短时间内的轨迹和地图点,但是由于估计本身具有误差,这个误差会一直保持并不断累加。所以可以构建一个尺度和规模更大的优化问题,来计算一段长时间内的最有轨迹和地图。一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述,设从t=0到t=N这个时间段内,机器人经过了到的位姿点,观测到了这么多的特征点,那么有:视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点,所
- vslam论文14:Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++学习笔记
摘要最先进的单目视觉惯性里程计(VIO)方法依赖于稀疏点特征,部分原因是它们的效率、鲁棒性和普遍性,而忽略了高级结构规律,如平面,这些在人造环境中很常见,可以用来进一步约束运动。一般来说,由于平面的存在空间很大,可以用相机观察平面很长一段时间,因此可以进行长期导航。所以,在本文中,我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统,该系统在轻量级多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们
- vslam论文21:基于点、面图的高效视觉惯性导航(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记学习c++平面
摘要相对于全局先验地图,精确和实时的全局姿态估计在许多应用中是必不可少的,例如微型飞行器和增强现实的物流。假设纯稀疏的三维点图可以提供环境的无结构表示,那么生成点平面先验图可以进一步建模环境拓扑并为精确定位提供全局约束。为了实现这一点,我们提出了一个基于滤波器的大规模视觉惯性里程计系统,称为PPM-VIO,它利用点平面图来纠正累积漂移。该系统利用语义信息检测稀疏点云的共面信息,通过几何约束、语义约
- vslam论文1:Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization(RAL2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读数码相机
准确、低飘移定位的相机-IMU-UWB聚焦距离融合摘要:在这项工作中,我们提出了一种紧耦合的单目摄像机、6自由度IMU和单个未知UWB锚融合方案,以实现精确和减少漂移的定位。具体地说,该文章聚焦于将UWB传感器整合到现有的最先进的视觉惯性系统。为实现这一目标,之前的工作使用单个最近的UWB距离数据来更新滑动窗口中的机器人位置(“聚焦位置”),并展示了令人鼓舞的结果。然而,这些方法忽略了:1)UWB
- vslam论文4:Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读论文阅读人工智能自动驾驶c++目标检测
出版:TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的,无法在动态环境中表现良好。在这里,我们介绍了Dynam-SLAM(Dynam),这是一种双目视觉惯性SLAM系统,能够在高动态环境中实现稳健、准确和连续的工作。我们的方法致力于将双目场景流与惯性测量单元(IMU)松耦合,用于动态特征检测,并将动态特征和静态特征与IMU测量紧耦合以进行非线性优化。首先,对测量
- vslam论文2:FEJ-VIRO: A Consistent First-Estimate Jacobian Visual-Inertial-Ranging Odometry( IROS-2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读人工智能目标跟踪自动驾驶c++
FEJ-VIRO:一种一致的第一估计雅可比视觉-惯性-测距里程计一、摘要最近几年,VIO已经实现了很多显著的进步。然而,VIO方法在长期轨迹中会遭受定位飘移。在这篇文章中,我们提出FEJ-VIRO通过一致地将UWB测量值整合到VIO框架去减少VIO的定位飘移。考虑到UWB锚的原始位置通常无法获取,我们提出一种长短窗结构去初始化UWB锚的位置,和状态增广的协方差。初始化后,FEJ-VIRO同时估计U
- 德鲁周记06--VSLAM从入门到入坟
安德鲁JANKENPAN
德鲁周记SLAMslam
VSLAM入门介绍基础知识三维空间的刚体运动欧式变换四元数欧拉角李群与李代数线性拟合相机单目相机双目相机深度相机基本框架视觉里程计特征匹配ORB直接法对比后端优化EKFBA(BundleAdjustment)回环检测建图因为研究生的工程实践我选择了这个方向,这两周一直在学VSLAM,看完了高翔老师的视频和《视觉SLAM十四讲》,强烈推荐!!!入门必看,神书!!当然我第一遍自我感觉是肯定没看太懂的,
- 【VSLAM系列】三:Vins-Mono论文笔记
塞拉摩
视觉SLAM论文阅读数码相机人工智能
VINs-Mono论文1.VINS-Mono的特点:1.未知初始状态的鲁棒性初始化过程2.带imu-camera外参校准和imu校准的紧耦合,基于非线性优化的单目VIO系统3.在线重定位和四个自由度的全局姿态图优化。4.姿态图可以保存,加载,并和局部姿态图进行合并。2.传感器数据处理摄像头和imu数据融合方法:1.松耦合法,imu是独立于摄像头的模块,常使用EKF算法,imu数据此时用于状态传播,
- vSLAM中IMU预积分的作用--以惯性导航的角度分析
清风微升至
视觉SLAM数码相机
作为一个学过一点惯导的工程师,在初次接触视觉slam方向时,最感兴趣的就是IMU预积分了。但为什么要用这个预积分,在看了很多材料和书后,还是感觉模模糊糊,云里雾里。在接触了vSLAM的更多内容后,站在历史研究者的角度去分析,得到了一个更为清晰的作用分析。首先,需要明确IMU与相机这两种传感器的互补作用,这是为什么要用IMU的原因。直接贴出程博书中的内容,总结的比较全面了。总之,就是相机成像的缺点可
- Semantic Visual Simultaneous Localization andMapping: A Survey 语义视觉同步定位与映射研究综述 粗翻
尤齐
深度学习机器学习人工智能python算法
2021摘要视觉同步定位与映射(vSLAM)在计算机视觉和机器人领域取得了巨大进展,并已成功应用于自主机器人导航和AR/VR等许多领域。然而,vSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的本地化。近年来,许多出版物报道,通过将语义信息与vSLAM相结合,语义vSLAM系统具有解决上述问题的能力。然而,还没有关于语义vSLAM的全面调查。为了填补这一空白,本文首先回顾了语义vSLAM的发展,明确强调了
- SLAM总览【自学备忘】
Yup_Boss
矩阵
SLAM一、VSLAM1、库1.1Sophus库1.1.1Sophus库安装1.1.2Sophus库函数一、VSLAM1、库1.1Sophus库Eigen库是一个开源的C++线性代数库,它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算,还包括解方程等功能。但是Eigen库提供了集合模块,但没有提供李代数的支持。一个较好的李群和李代数的库是Sophus库,它很好的支持了SO(3),so(3),SE(3)和se(
- OpenVSLAM源码阅读
释怀°Believe
#视觉SLAM人工智能
⚡⚡⚡通过src下面的CMakeLists.txt开始构建项目add_subdirectory(stella_vslam)上面这句代码向CMake告知在当前项目中引入一个子目录,并在子目录中查找另一个CmakeLists.txt文件来构建项目在stella_vslam子目录中的CMakeLists.txt文件将描述如何构建stella_vslam子项目,可能包括源文件、编译选项、链接库等。主项目的
- 博客学习目录
Howe_xixi
学习
填坑专区,督促自己有系统的学习归纳。先把想学的挖个坑,一边填坑一边挖坑。怕什么真理无穷,进一步有一步的欢喜。目录【基础学科学习】【线性代数笔记】《3Blue1Brown》笔记【SLAM】【VSLAM笔记】《视觉SLAM十四讲》学习笔记Smoothly-VSLAM学习笔记【嵌入式开发】【鸿蒙开发笔记】OpenHarmony北向学习笔记【Linux系统】【编程语言学习】【C++笔记】【Python笔记
- 【VSLAM系列】四:Vins-Mono源码学习笔记
塞拉摩
视觉SLAM学习笔记opencv
VINS-Mono源码工程化技巧:滑动窗口的优化方式–>控制计算量同时实现优于滤波方法的里程计高效的去畸变操作–>实时性优于opencv且精度不会下降的去畸变不同实时性要求的处理方法–>后端实时性要求高于回环优点:套件价格、功耗、尺寸优势明显快速鲁棒的单目IMU初始化过程紧耦合的后端优化,在优化VIO位姿的同时还兼顾外参标定,零偏估计以及传感器延时估计回环检测功能,便于构建全局一致性更好的位姿和地
- 【深蓝学院】手写VIO第7章--VINS初始化和VIO系统--笔记
读书健身敲代码
笔记
0.内容1.VIO回顾整个视觉前端pipeline回顾:两帧图像,可提取特征点,特征匹配(描述子暴力匹配或者光流)已知特征点匹配关系,利用几何约束计算relativepose([R|t]),translation只有方向,没有尺度使用三角化获得3维坐标,即可完成vslam系统的初始化有了3D特征点,后续可根据特征跟踪,使用PnP求解CameraPose,无需再使用几何约束IMU的加速度要和世界系的
- 【Smoothly-VSLAM】-3 描述状态不简单:三维空间刚体运动
Howe_xixi
机器人计算机视觉
所有内容请看:博客学习目录_Howe_xixi的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_44362628/article/details/126020573?spm=1001.2014.3001.5502参考链接:3.描述状态不简单:三维空间刚体运动(yuque.com)参考链接0.《视觉SLAM十四讲》1.旋转的左乘与右乘2.如何通俗地解释欧拉角?之后为何要引
- VSLAM视觉里程计总结
Yangy_Jiaojiao
计算机视觉人工智能opencv
相机模型是理解视觉里程计之前的基础。视觉里程计(VIO)主要分为特征法和直接法。如果说特征点法关注的是像素的位置差,那么,直接法关注的则是像素的颜色差。特征点法通常会把图像抽象成特征点的集合,然后去缩小特征点之间的重投影误差;而直接法则通过warpfunction直接计算像素点在另一张图像上的颜色差,这样就省去了特征提取的步骤。特征点:关键点(位姿)+描述子(向量)直接法:根据像素的亮度信息估计相
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d