- 无人机飞控算法原理基础研究,多旋翼无人机的飞行控制算法理论详解,无人机飞控软件架构设计
创小董
无人机技术无人机算法
多旋翼无人机的飞行控制算法主要涉及到自动控制器、捷联式惯性导航系统、卡尔曼滤波算法和飞行控制PID算法等部分。自动控制器是无人机飞行控制的核心部分,它负责接收来自无人机传感器和其他系统的信息,并根据预设的算法和逻辑,对无人机的姿态、速度、位置等进行控制。控制器通过控制无人机的电机,使无人机能够按照期望的姿态、速度和位置进行飞行。捷联式惯性导航系统则是一种自主式的导航方法,利用载体上的加速度计、陀螺
- GNSS模块的惯导技术:引领定位科技的前沿
MinewSemi创新微
科技
全球导航卫星系统(GNSS)模块的惯导技术是一项颇具前瞻性的科技,它结合了全球定位系统和惯性导航技术,为各个领域的定位需求提供了更为精准和可靠的解决方案。本文将深入探讨GNSS模块的惯导技术,以及它如何在多个领域中发挥关键作用。1.高精度导航:惯导技术通过使用加速度计和陀螺仪等传感器,不仅可以提供高精度的位置信息,还能在GNSS信号受阻或不可用的环境中维持导航的连续性。这对于需要高精度导航的领域,
- 惯性导航---里程计非完整性约束
Nav.
导航组合导航
惯性导航—里程计非完整性约束1非完整性约束原理 在进行管道中心线定位时,惯性导航系统在初始化后通过不断地力学编排更新载体的姿态、速度和位置信息,但是由于传感器是惯性器件,其导航误差会不断累积,这便需要借助外界观测量辅助惯性导航系统,才可以进行精确的定位。外界辅助分为姿态辅助观测、速度辅助观测和位置辅助观测。通常位置辅助观测可由全球卫星定位系统获取,速度辅助观测可以由里程计或多普勒测速仪获取。本文
- 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
- 2023-01-04日志
独孤西
今天学习了惯导的一节课与视觉SLAM视觉里程计的部分知识。惯性导航方面,主要学习了加速度计和陀螺的基本实现原理,了解了不同类型的惯性传感器,区分ISA、IMU、INS,知道了平台式与捷联式的区别,对惯导的精度等级分类也有了了解,并对惯导发展历史进行了学习。视觉里程计方面,主要学习了ORB特征点法的工作原理,了解了对极几何的原理,对视觉里程计的2D-2D估计过程有了更全面的了解。视觉SLAM的数学原
- 【IOS】惯性导航详解(包含角度、加速度、修正方式的api分析)
prinTao
IOS开发里程计ios开发语言惯性导航
参考文献iPhone的惯性导航,基于步态。https://www.docin.com/p-811792664.htmlInertialOdometryonHandheldSmartphones:https://arxiv.org/pdf/1703.00154.pdf惯性导航项目相关代码:https://github.com/topics/inertial-navigation-systemsuse
- LIDAR激光雷达反射板
JYGD686868
其他
LIDAR(LightDetectionAndRanging)系统是一种集激光、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术于一身的系统,用于获得点云数据并生成精确的数字化三维模型。LIDAR系统包括一个单束窄带激光器和一个接收系统,通过向物体发送光脉冲(通常是紫外线或近红外线),然后测量光从目标物体反弹并返回系统所需的时间,从而测量距离。LIDAR系统的工作原理主要包括四个部分:激光器
- 03定位简介
renhj1001
#Apollo学习笔记笔记
定位车辆将传感器识别的地标与高经地图对比GNSSRTK三角测量30多个卫星;gps接受器至少4颗测量信号飞行时间;从卫星传播到gps接受器;为降低误差,使用RTK,计算误差给接收器GPS更新;频率低,10HZ惯性导航IMU三轴加速计测量值转换坐标系三轴陀螺仪1000HZ误差随时间增加激光雷达点云匹配(需要高精地图)迭代最近点ICP直方滤波算法传感器扫描的点云划过地图的每个位置,计算与高精地图上对应
- 惯导导航定位的介绍和算法演示
薛定谔的zhu
室内定位技术
惯性导航系统(INS,InertialNavigationSystem)利用加速度计和陀螺仪来连续测量和计算物体的位置、速度和姿态(方向)。它不依赖外部参考,因此可以在任何环境下使用,包括室内、地下或水下。###基本原理-**加速度计**:测量物体在各个方向上的加速度。-**陀螺仪**:测量物体的旋转速率,用于确定方向或姿态。-**死推算(DeadReckoning)**:通过从已知的起始位置和姿
- 惯性导航ROS实现
点PY
机器人导航定位ros惯导
文章目录惯性测量单元概述编译使用参考惯性测量单元概述惯性测量单元(Inertialmeasurementunit,IMU),是测量物体三轴姿态角以及加速度的装置。IMU通常包含陀螺仪(Gyroscope)、加速度计(Accelermeters),有的还包含磁力计(Magnetometers)。陀螺仪用来测量三轴的角度/角速度,加速度计用来测量三轴的加速度,磁力计提供磁场朝向信息。IMU在手机、VR
- UBX M8T-10 DSP开发和NMEA解析
汪汪星河
算法
特殊名词:l惯性导航(DR)解决方案采用惯性传感器(陀螺仪和加速计)来辅助GNSS定位技术。l无约束惯性导航(UDR)解决方案持续测量与监测车辆加速度及其方向变化,再通过传感器融合技术将测量数据与GNSS数据进行整合,实时计算并优化分析出更精准的位置结果。l车载惯性导航(ADR)解决方案在此基础上则更进一步,可将车辆轮速脉冲传感器的数据进行整合,实现更高精度的位置计算结果。UbxM8:Ublox-
- 惯性导航的初始对准和初始校准
Nav.
自动驾驶
1初始对准 捷联惯导系统在载体导航之前需要先进行初始对准,以确定载体初始的姿态、速度和位置信息。只有获取了载体的姿态、速度、位置的初始值,并以初始值为基础通过力学编排才能计算出未来各时刻的姿态、速度和位置信息。因此载体所有的定位信息都是在初始状态下不断力学编排得到的。 惯导系统初始对准就是用来确定参考坐标系和导航坐标系的一个过程。常见的初始对准技术有静基座粗对准、静基座静对准和动基座对准等算法
- 惯性导航基础知识学习----02惯性器件的误差和标定(下)
~光~~
惯性导航学习学习惯性导航
武汉大学惯性导航课程合集是入门惯导的精品课程~作为导航路上的鼠鼠我,要开始学习惯性导航了~需要达到的要求是大致了解惯导的原理等~后期会陆续更新惯导相关的知识和笔记等~本blog为武汉大学惯性导航课程的记录~感谢团队提供的开源课件ppt和相关代码~☘️概览:惯性器件的误差和标定(下)⭐️省流:1️⃣介绍加速度计和陀螺仪的测量模型(包括零偏误差交轴耦合误差等);2️⃣一些常用的误差模型和识别方法(解决
- 惯性导航基础知识学习----03 INS的初始对准
~光~~
惯性导航学习学习惯性导航
武汉大学惯性导航课程合集是入门惯导的精品课程~作为导航路上的鼠鼠我,要开始学习惯性导航了~需要达到的要求是大致了解惯导的原理等~后期会陆续更新惯导相关的知识和笔记等~本blog为武汉大学惯性导航课程的记录~感谢团队提供的开源课件ppt和相关代码~☘️概览:惯性器件的误差和标定(下)⭐️省流:1️⃣介绍INS初始化的一个过程,定义了姿态角;2️⃣介绍了静态粗对准相关以及初始对准的影响因素3️⃣双矢量
- 课题学习(十七)----姿态更新的四元数算法总结
致虚守静~归根复命
课题学习学习算法四元数姿态结算惯性导航
声明:因为接触本课题时间不长,对于四元数解法一直没太懂什么意思,本篇博客就对这几天的学习进行总结,肯定会有错误,希望读者能够帮忙指正。本篇博客主要参考秦永元老师《惯性导航》第九章第二小节以及几篇论文。一、四元数1.1四元数定义 四元数就是由四个元构成的数:Q(q0,q1,q2,q3)=q0+q1i+q2j+q3kQ(q_0,q_1,q_2,q_3)=q_0+q_1\boldi+q_2\bol
- 高德地图已达成全球最大规模车道级导航覆盖
大力财经
人工智能
近日,高德地图宣布旗下基于北斗卫星导航系统、深度学习模型、惯性导航、泛在信号等前沿技术研发的车道级导航服务,截止目前已支持在国内99%以上的城市和乡镇道路使用。这意味着即日起,用户在驾车导航时,无论是在城市还是乡镇,无论是在高速快速路还是普通路段,均可享受到这种高技术密集、沉浸式的新一代导航产品。而这也是截止目前为止,全球范围内覆盖规模最大的车道级导航服务。作为一种历史悠久的信息服务,导航产品已在
- 2023-01-13日志
独孤西
今天按照计划进行学习,美中不足的是对于SLAM的学习没有达到目标时间,因为安排任务较少的缘故。今天SLAM的学习主要是第八讲的实践部分与作业部分,时间部分看看代码跑一跑,作业直接参考别人的,看看思路,代码我仍然能力不足,应该更多看更多写去锻炼;惯性导航今天学习了惯导设备的使用步骤,并开始学习惯导算法的预备知识,包括对坐标系的复习、状态量分析、反对称矩阵、欧拉角等;深度学习部分今天把浅层神经网络的结
- 【目标定位】基于拓展卡尔曼滤波实现GPS-INS组合导航系统附matlab代码
科研助手大师
滤波跟踪matlab开发语言数学建模
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍惯性导航(INS)和全球定位导航(GPS)是现代航空武器中应用广泛的两种导航技术.运用组合导航技术,将INS与GPS两者有机组
- 组合导航-IMU-GPS-RTK基本介绍
NCU_wander
算法人工智能
组合导航是指综合各种导航设备,由监视器和计算机进行控制的导航系统。大多数组合导航系统以惯导系统为主,综合卫星导航系统,其原因主要是由于惯性导航能够提供比较多的导航参数,还能够提供全姿态信息参数,这是其他导航系统所不能比拟的。内置三轴陀螺仪,三轴加速度计,三轴磁传感器,可以测量载体的速度、位置、姿态,以及输出补偿后的角速率、加速度、磁场等数据信息。1、IMUIMU,全称inertialmeasure
- 【论文翻译】ADVIO: An Authentic Dataset for Visual-Inertial Odometry
大行至远
Visual-InertialSLAMVIO数据集
ADVIO:AnAuthenticDatasetforVisual-InertialOdometry该数据集的特点:使用iPhone手机采集、真实复杂场景、对比现有商用和学术研究VIO系统性能【摘要】对于行人场景的VIO的研究,由于缺少真实和公开的基准数据集,很难准确比较各公开算法的不同点。已有的数据集缺少六自由度的真值,或由于选用光学跟踪系统构建真值,因此受限于很小的空间。我们利用的纯惯性导航的
- [常微分方程的数值解法系列二] 欧拉法
无比机智的永哥
常微分方程的数值解法欧拉法向前欧拉公式预估校正欧拉法欧拉法截断误差
欧拉法简介几何意义证明泰勒展开近似求导近似积分近似几种欧拉方式向前欧拉公式向后欧拉公式梯形公式中点公式截断误差求解过程向前欧拉公式例子向前欧拉公式在惯性导航以及VIO等实际问题中利用IMU求解位姿需要对IMU测量值进行积分得到需要的位置和姿态,其中主要就是求解微分方程。但之前求解微分方程的解析方法主要是应用于一些简单和特殊的微分方程求解中,对于一般形式的微分方程,一般很难用解析方法求出精确解,只能
- [常微分方程的数值解法系列三] 改进欧拉法(预估校正法)
无比机智的永哥
常微分方程的数值解法欧拉法改进欧拉法梯形欧拉法
改进欧拉法简介预估-校正截断误差例子在惯性导航以及VIO等实际问题中利用IMU求解位姿需要对IMU测量值进行积分得到需要的位置和姿态,其中主要就是求解微分方程。但之前求解微分方程的解析方法主要是应用于一些简单和特殊的微分方程求解中,对于一般形式的微分方程,一般很难用解析方法求出精确解,只能用数值方法求解。该系列主要介绍一些常用的常微分方程的数值解法,主要包括:[常微分方程的数值解法系列一]常微分方
- GNSS介绍
四儿家的小祖宗
高通\展锐\MTK等平台调试经验分享网络linuxiot网络协议网络安全笔记
GNSS介绍1.GNSS概述2GNSS工原理3GNSS的关键技术3.1RTK技术3.2惯性导航技术4GPS导航电文的格式4.1第一数据块4.2第二数据块4.3第三数据块5NMEA语句5.1GGA5.2GSA5.3GSV5.4RMC5.5GLL5.6VTG6各导航系统不同频段的工作频率7LTE,GNSS,WIFISCAN共存业务流程1.GNSS概述GNSS(GlobalNavigationSatel
- 东北天坐标系转载体坐标系
baibingql
c++GISgis坐标系转换东北天载体坐标系
文章目录1.基本概念1.1欧拉角1.2左乘右乘1.3东北天坐标系1.4载体坐标系1.5捷联惯性导航系统2.通过ECEF转换到参考点附近的ENU坐标系上3.东北天坐标系到载体坐标系1.基本概念1.1欧拉角欧拉旋转定理指出:任何一个旋转都可以用三个旋转的参数来表示。三个旋转角的组合方式(是xyz还是yzx还是zxy)为了方便,我们用x指代只绕x轴的旋转,用y指代只绕y轴进行的旋转。在描述欧拉角的时候可
- Kalman滤波
彐雨
控制线性代数
文章目录一、公式推导二、扩展卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种最优化递归数据处理算法。(OptimalRecursiveDataProcessingAlgorithm)Kalman滤波是时域滤波,采用状态空间描述系统,运用递推形式是计算简单,数据存储量小,应用广泛。广泛应用于惯性导航、制导系统、全球定位系统、目标跟踪、通信与信号处理、金融等。Kalman滤波器的广泛应用是因为我们的生活中存在大量不确定性。
- agv系统介绍_AGV智能小车控制系统介绍
那路
agv系统介绍
康道智能资讯:AGV智能小车控制系统介绍,无人搬运车所以能够实现无人驾驶,导航和导引对其起到了至关重要的作用,随着技术的发展,目前能够用于AGV的导航/导引技术主要有以下几种直接坐标、电磁导引、磁带导引、光学导引、激光导航、惯性导航、视觉导航。AGV系统是一套复杂的控制系统,加之不同项目对系统的要求不同,更增加了系统的复杂性,因此,系统在软件配置上设计了一套支持AGV项目从路径规划、流程设计、系统
- 组合导航原理剖析(二):惯性导航方法与应用综述
擦擦擦大侠
导航与控制人工智能计算机视觉机器学习
资料下载-PSINS枯荣有常-知乎半闲居士-知乎书灌木-知乎任乾-知乎武汉大学多源智能导航实验室传统导航采用单点导航的方式,定位精度为几米,显然不符合自动驾驶的需求。现有在自动驾驶中常用的三种导航方案:传统的组合导航方案+RTK:实现厘米级定位精度;基于雷达和相机的定位技术比如LIDAR(激光雷达)点云匹配、视觉语义特征匹配:提供绝对的位姿;激光/视觉里程计:相对位姿,在低速缓慢的场景中,精度相对
- 应用案例| FDISYSTEMS公司DETA10系列产品为3000台运动体提供导航
Edisonyuang
自动驾驶人工智能
近期FDISYSTEMS公司向机器人企业出货了3000余套DETA10芯片级惯性组合导航系统,为其移动机器人提供精确的运动感知和导航。真空防静电铝箔包装带有干燥剂防潮色卡BGA10*10240piece/盘DETA10产品介绍FDIsystems推出了DETA10*系列一套完整的基于mems的芯片级微型惯性导航系统。该工业系列包括IMU、VRS、AHRS和GNSS/INS解决方案,可用于表面安装S
- 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
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置