- 在ubuntu20.04上配置VINS_Fusion(亲测有效,一应俱全)
Waygoer
vins_fusionubuntulinux运维
最近在做科研训练的时候配置了HKUST-Aerial-Robotics实验室的VINS_Fusion代码项目,经历了一些编译报错的问题,在网上查找的时候博客内容良莠不齐,且实质针对性意见不多,于是在此记录下自己配置期间遇到的一些共性问题,留作自己日后参考和大家的交流学习。github网站传送门->https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusio
- 使用Kalibr标定相机和IMU(ZED+px4)外参
猫星星
标定自动驾驶人工智能算法
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档使用Kalibr标定相机和IMU(ZED+px4)外参前言一、Kalibr介绍二、CAM-IMU外参标定1.相机内参2.IMU噪声参数3.target(标定板参数)4.bag文件录制5.kalibr:cam-imu联合标定三、运行单目+imu的VINS-Fusion前言本文仅使用kalibr中cam-imu的联合标定,关于camera
- vins-fusion用自己的双目相机时需要修改的参数文件
TYINY
无人机-SLAM-vins无人机-SLAM-T265
https://blog.csdn.net/CSDN_XCS/article/details/91039481感觉这篇更OK。https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/115362074似乎订阅的话题也写在这个yaml文件里面了。我发现之前自己用XTDrone的vins-fusion跑的时候也是在yaml文件里面改对应订阅的话题,似乎
- AirSim中运行VIO算法(VINS-Mono)
智能之欣
SLAM环境配置算法自动驾驶人工智能
VINS-Mono在AirSim上跑通文章目录VINS-Mono在AirSim上跑通一IMU参数配置二相机参数设置三AirSim发布数据问题关于相机、IMU内外参的完整解释,可以参考我的另一篇文章:一IMU参数配置根据文章IMUKalibrparametersforAirSim、AirSim仿真IMU内参分析可以得到AirSim中连续时间的IMU随机噪声参数如下:gyro.arwisthegyro
- [学习笔记-SLAM篇]Ubuntu16.04下配置VINS-Mono
warningm_dm
SLAM篇
安装环境Ubuntu16.04+ROSkinect+OpenCV3.2.0目录一、ROSkinect安装1.安装ROS2.工作空间建立二、OpenCV安装三、Eigen安装四、ceres安装*五、Docker安装六、MYNT-EYE-VINS-Sample安装七、在MYNT上运行VINS-Mono八、标准数据集运行VINS-Mono九、保存轨迹一、ROSkinect安装注:不同版本的ubuntu系
- VINS前端:特征点追踪
Optimization
参考资料:[1]VINS源码注意:pub_count:不需要特别注意这个系统首先使用goodFeatureToTrack提取角点,然后使用光流跟踪发布的是每帧归一化的特征点坐标的集合以及图像:观测次数小于20的用红点表示,大于20的用蓝点表示.forw_pts:当前特征点的像素坐标集合
- 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
- 超详细:VINS-Mono论文中文记录
尘归尘-北尘
VSLAM自动驾驶SLAMVINS论文笔记
VINS-Mono论文笔记题目0.摘要1.背景简介2.相关工作介绍2.1融合方式2.2摄像头数据处理2.3imu数据处理2.4初始化2.5里程计3.VINS-Mono系统总览4视觉和IMU测量的预处理步骤4.1视觉部分4.2imu部分4.3偏置纠正5鲁棒的初始化过程5.1视觉重构5.2视觉惯性联合6紧耦合的单目VIO系统6.1公式6.2imu残差6.3视觉残差6.4边缘化残差6.5针对相机实时帧率
- 革命性突破!全新多传感器辅助惯性导航系统,效能与精准度并肩
3DCV
自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉深度学习
作者:小柠檬|来源:3DCV在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」获取论文和项目地址大家好,给大家推荐一种高效、强大的多传感器辅助惯性导航系统,具有在线校准功能,能够融合IMU、摄像头、LiDAR、GPS/GNSS和车轮传感器。使用案例:VINS/VIO、GPS-INS、LINS/LIO、用于定位和建图的多传感器融合(SLAM)。原文链接:革命性突破!全新多传感器辅助惯性导航系统,效能与精准度并
- Jetson AGX ORIN配置运行vins-fusion-gpu(Zed/D435)
dueen1123
ubuntulinux运维
1.配置Jetpack通过配置jetpack可以完成对cuda,cudann,TensorRT等基本环境的配置官网教程GettingStartedwithJetsonAGXOrinDeveloperKithttps://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkitsudoaptupgradesudoap
- GNSS科研常用相关网站及资源
Code_ADing
GNSS全球卫星导航系统PPP算法人工智能
代码类:GithubGitHub:Let’sbuildfromhere·GitHub导航相关开源项目GNSS:RTKLIB、GAMPII-GOOD、GPSTest、GNSSLogger组合导航:ignav、VINS、Multi_Sensor_FusionGitee(从Github导入后快速下载库)Gitee-基于Git的代码托管和研发协作平台GNSS开源代码库Existingalgorithmsa
- XTdrone运行ego需打开多个终端 麻烦 一键启动脚本
X uuuer.
chrome前端
VINS-Fusion仿真部分建立plan.sh文件#!/bin/bashgnome-terminal-xbash-c"cd~/PX4_Firmware;roslaunchpx4indoor1.launch"sleep5gnome-terminal-xbash-c"cd~/xtdrone_ws;bashscripts/xtdrone_run_vio.sh"sleep5gnome-terminal-
- VIO学习总结
a81eefb19dfe
VIO学习总结VIO(visual-inertialodometry)即视觉惯性里程计,有时也叫视觉惯性系统(VINS,visual-inertialsystem),是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法,根据融合框架的区别又分为紧耦合和松耦合,松耦合中视觉运动估计和惯导运动估计系统是两个独立的模块,将每个模块的输出结果进行融合,而紧耦合则是使用两个传感器的原始数据共同估计一组变量,传感器噪声也
- 【从刷机开始配置Jetson Xavier NX环境】
Febridge
嵌入式硬件
从刷机开始配置JetsonXavierNX环境JetsonXavierNX的刷机与设置emmc启动输入法、CUDA、OpenCV、ROS的安装RealsenseSDK、ROS包安装及配置运行vinsfusion为了在JetsonNX上运行vins程序,配置了无数次环境,此处将踩过的坑整理一下,如果下次还出问题重新刷机可以省得到处查资料,并将所有装机用到的文档与程序存入网盘中JetsonXavier
- Ubunutu18.04 ROS melodic 无人机 XTDrone PX4 Vins-Fuison 运行配置
全日制一起混
无人机PX4vins-fusion无人机SLAMubuntuc++计算机视觉
一、PX4飞控EKF配置PX4默认使用的EKF配置为融合GPS的水平位置与气压计高度。如果我们想使用视觉定位,就需要把修改配置文件。让EKF融合来自mavros/vision_pose/pose的数据1.1修改rcS配置文件gedit~/PX4_Firmware/ROMFS/px4fmu_common/init.d-posix/rcS通过注释来修改不同的参数#GPSused#paramsetEKF
- V-SLAM综述:四、VINS-MONO(预积分和联合初始化)
循梦渡
3——IMU预积分论文内容:1.论文第IV点的B部分IMU预积分,IMU预积分的作用是计算出IMU数据的观测值(就是IMU预积分值)以及残差的协方差矩阵和雅各比矩阵,那就要清楚的明白为什么要计算这三个量?计算出这三个量为什么就可以和视觉观测值进行耦合?如果你现在回答不出来,请好好想一想自己以前学到的知识,关于视觉的这三个量,视觉中观测值是用来计算残差的(也就是误差),残差的雅各比矩阵是优化中下降的
- open_vins 安装(ubuntu18.04 opencv3.2.0)
秦伟H
ROS机器人SLAM算法
openvins官网GettingStarted»InstallationGuide(ROS1andROS2)|OpenVINSUbuntu18.04ROS1Melodic(usesOpenCV3.2)这里他指的是ros1melodic,他们用的opencv3.2测试过。open_vins官方给的组合Ubuntu18.04ROS1Melodic(usesOpenCV3.2)Ubuntu18.04o
- 二十四-香港大学火星实验室FAST-LIO2框架跑官方数据集
goldqiu
多传感器融合SLAM导航研究和学习slam自动驾驶人工智能
专栏系列文章如下:一:TixiaoShan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono),基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架,环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-CSDN博客三.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---1.项目文件介绍(除主要源码部分)
- 二十六-香港大学火星实验室FAST-LIO2框架跑自录数据集(Mid-70和SBG-Ellipse-N惯导)
goldqiu
多传感器融合SLAM导航研究和学习人工智能自动驾驶计算机视觉
专栏系列文章如下:一:TixiaoShan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono),基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架,环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-CSDN博客三.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程代码介绍---1.项目文件介绍(除主要源码部分)
- ZED双目相机标定跑通vins fusion
我要算BA
VINS数码相机学习笔记
一、环境1.所需工具依赖及环境ubuntu18.04ros1code_utilsimu_utilsKalibrzed-ros-wrappervinsfusion(能够运行)2.相机ZED2链接:ZED2二、相机标定1.标定板准备链接:标定板下载Aprilgrid6x60.8x0.8m(A0page)两个文件用A4纸打印pdf文件,量好大正方形和小正方形的尺寸,我这里量的尺寸是2cm和0.6cm修改
- ZED-Mini 标定完全指南(应该是最详细的吧)
Prejudices
SLAM标定传感器
标定ZED-Mini相机主要为了跑VINS-Fusion以及后期的联合标定相关事宜双目相机标定出厂标定数据关于ZED相机的内参,使用出厂标定的数据就好了,如果安装ZED的SDK时使用的是默认的安装路径,可以在/usr/local/zed/settings下面找到一个SN****.conf文件,根据设置的相机分辨率去找对应的相机内参和畸变参数,这里使用的是VGA模式[LEFT_CAM_2K]fx=1
- vins_fusion在rviz可视化中vio与global严重不重叠的问题
秦伟H
SLAMlinux
原因,vio与global没有yaw角度同步,各自为政,两者通过一个变换T维持关系。看着碍眼,所以打算改了。之前试过几个方案,比如先跑一次bag,记录VIO与global的后验角度与偏差,写一个程序,把整个global输出的csv文件转换一次,最后才会cloudcompare去看。但是觉得这玩意一方面流程繁琐,一方面不实时,最后还是对rviz显示下手了。简单修改,额外加了一个path消息,glob
- 超维空间S2无人机使用说明书——21、VINS视觉定位仿真
ROS机器人学习与交流
无人机ROSc++
引言:为了实现室内无人机的定位功能,S系列无人机配置了VINS-FUSION定位环境,主要包含了仿真跑数据集和实际操作部分。为了提前熟悉使用原理,可以先使用仿真环境跑数据集进行学习和理解硬件:1080P显示器、Jetsonorinnano8g软件环境:ubuntu20.04+ros-noetic步骤一:启动VINS和RVIZroslaunchvinsvins_rviz.launch等待RVIZ打开
- evo轨迹对比图绘制
稻壳特筑
SLAMvins-mono
将格式为.csv轨迹文件转化为tum文件:evo_trajeurocdata.csv--save_as_tum将运行得到的轨迹文件vins_result_loop.txt与groundtruth:data.tum进行对比:evo_apetumvins_result_loop.txtdata.tum-p-va修改输出文件的title为"APEmappedontotrajectory":使用evo_t
- ubuntu16.04运行vins-fusion
稻壳特筑
SLAM
按照博主博客:https://blog.csdn.net/neptune4751/article/details/108936754安装SLAM的运行环境包括Ceres,ROSKinetic和Ubuntu16.04等。需要创建catkin_ws工作空间,可在任意目录下创建文件夹catkin_ws:mkdir-phome/zoe/catkin_ws/srccd~/catkin_ws/srcgitcl
- 2022-12-17科研日志
独孤西
今天周六有点摆烂,看了看VINS复现的资料,我打算先复现VINS-mono。VINS-mono是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度的VIO方案,是由港科大研究的,也提供了开源的代码,复现难度比较低。VINS-mono的运行环境是UbuntuandROSUbuntu16.04.ROSKinetic。我现在手边只有一个笔记本电脑,我之后复现的话硬件设备可能是个问题,得考虑好,是用虚拟机还是
- 2022-12-21科研日志
独孤西
今天看了vins-mono源代码和相关的博客,有点看不太懂。整体代码框架我知道了,主要是三个ROS节点,feature_tracker,vins_estimator,pose_graph,其中feature_tracker负责特征点提取和发布,pose_graph负责关键帧的选择、位姿图建立、回环检测,vins_estimator负责初始化、优化等后端、IMU预积分等前端,并分出了2个线程。看代码
- VINS-MONO代码解读5----vins_estimator(marginalization部分)
读书健身敲代码
SLAMVIO
文章目录0.前言1.1MarginalizationPipiline1.margfactor构建1.1变量及维度理解1.2IMUFactor1.3ProjectionTdFactor(ProjectionFactor)1.4MarginalizationFactor(epe_pep推导更新,FEJ解决的问题)1.4.1先验残差的更新1.4.2先验Jacobian的更新2.ResidualBlock
- VINS-MONO代码解读4----vins_estimator(后端求解部分)
读书健身敲代码
SLAMVIO
文章目录0.后端整体pipeline1.solveOdometry()后端求解(重点)1.1marg先验部分1.2视觉部分1.2.1处理rollingshuttercamera的时间1.2.2视觉Jacobian推导1.2.2协方差setParameter()1.3IMU部分1.3.1Jacobian推导1.3.2IMU整体Jacobian1.3.3协方差1.4重定位部分1.6数据格式转换,重定位
- 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