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t0_54manong
编程问题解决手册aws云计算个人开发
在云计算的时代,AWSLambda与RDS的结合为开发者提供了高效且灵活的解决方案。然而,在实际应用中,我们常常会遇到一些性能瓶颈。本文将通过一个真实案例,探讨如何优化AWSLambda与RDS之间的连接,以提高API的响应速度。背景介绍最近,我们在AWS上部署了一个使用Dotnet6开发的API,它通过APIGateway暴露给外部,并连接到同VPC内的MySQLAuroraRDS数据库。部署前
- VINS-Mono 开源项目安装与使用指南
劳丽娓Fern
VINS-Mono开源项目安装与使用指南VINS-Mono项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-MonoVINS-Mono是一个专为单目视觉惯性系统设计的实时SLAM框架,旨在提供高精度的视觉惯性里程计。本指南将带你深入了解其目录结构、启动文件以及配置文件,帮助你快速上手并应用此项目。目录结构及介绍VINS-Mono的项目结构清晰地组织了不同的组件
- AWS 监控和管理服务 CloudWatch
wumingxiaoyao
BigDataaws大数据云计算CloudWatch日志监控
AWS监控和管理服务CloudWatch什么是CloudWatchCloudWatch工作原理CloudWatchlog收集方法通过AWSLambda发送日志到CloudWatchLogs使用CloudWatchLogsAgent发送日志通过AWSSDK或API将日志发送到CloudWatchLogs通过CloudWatchAgent将应用和系统日志发送到CloudWatchLogsCloudWa
- PHP云原生与Serverless架构深度实践
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云原生phpserverless
在前六篇系列教程的基础上,本文将深入探讨PHP在云原生和Serverless环境下的高级应用,帮助开发者构建可扩展、高可用的现代化PHP应用。1.ServerlessPHP架构Bref与AWSLambda集成bash#安装Brefcomposerrequirebref/brefphpartisanvendor:publish--tag=serverless-configserverless.yml
- ROS的学习链接整理 (基于古月居)
辣椒炒月饼
学习机器人自动驾驶
机器人控制与仿真:http://wiki.ros.org/roscontrol机器人即使定位与地图建模:http://wiki.ros.org/gmappinghttp://wiki.ros.org/hectorslam机械臂相关学习:http://moveit.ros.org/斯坦福大学公开课———机器人学:https://www.bilibili.com/video/av4506104/交通大
- (02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽,年少无知!
机器人cartographerslam自动驾驶增强现实
讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→
- cartographer官方指导文件说明---第3章 cartographer前端算法流程介绍
从小练武功
前端算法
cartographer官方指导文件说明第3章cartographer前端算法流程介绍3.1ScanMatch扫描匹配扫描匹配(ScanMatching)是Cartographer中实现局部SLAM的核心技术,它通过优化算法将当前激光扫描数据对齐到子图地图中。下面从计算过程、数学模型、参数配置等多个维度进行全面解析:3.1.1扫描匹配工作流程完整处理流程低置信度高置信度原始扫描数据运动畸变校正体素
- 3.3 里程计在SLAM中的应用
小慧1024
ROS1快速入门指南ros机器人linux
启动仿真环境roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_hector.launch可视化结果如图所示在Riz建图中存在问题换一种方式建图roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_gmapping.launch由于历程计的参与,地图被顺利建成
- SLAM面试笔记(5) — ROS面试
几度春风里
SLAM项目实战面试机器人ros自动驾驶
目录1ROS概述2ROS通信机制问题:服务通信概念问题:服务通信理论模型问题:参数服务器概念问题:参数服务器理论模型问题:参数服务器实现函数3ROS常用命令4常见面试题问题:roslaunch和rosrun区别?问题:什么是ROS?问题:ROS中的节点是什么?问题:ROS的消息通信机制是什么?问题:如何创建ROS的工作空间?问题:ROS中常用的机器人控制库有哪些?问题:ROS中如何进行机器人导航?
- nerf-slam论文复现
搬砖者(视觉算法工程师)
gitpython深度学习
nerf-slam实现三维重建详细的在我文档里面(有图片步骤)TableofContentsInstallDownloadDatasetsRunCitationLicenseAcknowledgmentsContactInstallClonerepowithsubmodules:gitclonehttps://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git--recurse-sub
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版:典型硬件组合与通信流程(以移动机器人为例)1.硬件分工:大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32?树莓派无法直接
- 第5.4章 SLAM实战:使用std::chrono计算传感器消息时间戳
行知SLAM
机器人工程师带你入门SLAMunixc++自动驾驶人工智能
在机器人及自动驾驶定位中,传入的IMU和激光的消息都需要判断其数据的正确性,其中,主要会判断消息的开机时间和观测时间,其中开机时间主要通过调用chrono的函数计算,观测时间主要由GPS的时间来获得(GPS观测时间已由上篇文章总结GPS时间计算)。std::chrono是C++11引入的时间处理库,提供了高精度、类型安全且跨平台的时间计算功能。它主要包含三个核心概念:duration:表示时间间隔
- 《用Java 8新特性重构代码:让项目更简洁高效》
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Java8新特性java重构开发语言
1.Lambda表达式:简化匿名内部类1.1传统方式vsLambda表达式1.2集合遍历对比1.3事件监听器简化2.StreamAPI:革命性的集合操作2.1基本Stream操作示例2.2数值流操作2.3分组和分区3.Optional:优雅处理null3.1基本Optional用法3.2Optional实践示例4.方法引用:更简洁的Lambda4.1四种方法引用类型4.2方法引用实践5.新的日期时
- 基于AWS无服务器架构的区块链API集成:零基础设施运维实践
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awsserverless架构web3区块链
引言区块链开发常面临节点部署、网络维护和扩展性挑战。本文将介绍如何通过AWS全托管服务构建高可用的区块链API层,无需自建节点、无需管理服务器,实现快速接入主流区块链网络(如以太坊、比特币),并保证企业级安全性与扩展性。graphLRA[前端应用]-->B[AmazonAPIGateway]B-->C[AWSLambda]C-->D[AmazonManagedBlockchain]C-->E[Bl
- 【SLAM】基于拓展卡尔曼滤波实现激光雷达传感器和角点提取的机器人定位附matlab代码
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍自主移动机器人定位是机器人学研究的核心问题之一。本文探讨了基于拓展卡尔曼滤波(EKF)融合激光雷达传感器数据和角点提取技术实现机器人定位的方法。通过深入分析激光雷达传感器的工
- 【ROS2】slam_toolbox建图详解
郭老二
ROSROS2SLAM
【ROS】郭老二博文之:ROS目录1、简介1)安装sudoaptinstallros-$ROS_DISTRO-slam-toolbox2)源码https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox3)官网https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.027832、启动2.1启动slam_toolboxslam_toolb
- Python中日志输出配置
亚林瓜子
python开发语言logawslambdacloudwatchexception
问题在AWSlambdaPython中怎么样打印日志?Pythonimportlogginglogging.basicConfig()logging.getLogger("sqlalchemy.engine").setLevel(logging.INFO)logger=logging.getLogger()logger.setLevel(logging.INFO)上面是全局配置主要是如下配置:lo
- 视觉slam--框架
猿饵块
人工智能
视觉里程计的框架传感器VO--frontendVO的缺点后端--backend后端对什么数据进行优化利用什么数据进行优化的后端是怎么进行优化的回环检测建图建图是指构建地图的过程。构建的地图是点云地图还是什么信息的地图?建图并没有一个固定的形式和算法,地图的构建形式不是固定的,需要视SLAM的应用需求而定。
- 视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3
kikikidult
slam学习slamc++笔记
ch2一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30)g++helloSLAM.cpp./a.out运行二、使用cmake编译mkdirbuildcdbuildcmake..makeCMakeCache.txt文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的CMakeCache.txt文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路径。我们需要彻底清理并重新开始。详细解决步骤步骤1:彻底清理源
- 【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法opencvpclSLAMICPNDT
引言扫描匹配(ScanMatching)是同步定位与地图构建(SLAM)系统中的核心组件,它通过对齐连续的传感器观测数据来估计机器人的运动。本文将深入探讨2D和3DSLAM中的各种扫描匹配算法,包括数学原理、实现细节以及实际应用中的性能对比,特别关注激光雷达SLAM中的典型方法。一、扫描匹配数学基础与核心原理1.1刚体变换的数学表示扫描匹配的核心是求解刚体变换,在2D和3D空间中有不同的数学表示:
- cv::FileStorage用法
Feliz Da Vida
c++c++开发语言opencv
cv::FileStorage是OpenCV中的一个类,用于读取和写入结构化数据(如YAML、XML、JSON)。它非常适合保存和加载诸如:相机内参(K、D)位姿(R、T)IMU数据配置参数向量、矩阵、图像、列表等常见用途保存相机标定参数(标定后得到的.yml文件)配置文件读写(如SLAM、AR、CV项目)记录检测结果或轨迹数据使用示例✅1.写入YAML文件#includeusingnamespa
- 《视觉SLAM十四讲》自用笔记 第二讲:SLAM系统概述
BandieraRosa
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在rm队伍里作为算法组梯队队员度过了一个赛季,为了促进和负责其他工作的算法组成员的交流,我决定在接下来的半个学期里(可能更快)读完这本书,并将其中的部分理论应用于我自制的雷达导航小车上。以下为第二讲的部分笔记:第二讲SLAM系统概述2.0目标1.理解一个视觉SLAM框架由哪几个模块组成,各模块的任务是什么。2.搭建编程环境,为开发和实验做准备2.1相机单目相机:只使用一个摄像头。无法通过单张照片获
- 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验,以下是系统的学习路径和建议:一、基础知识储备1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征分解(用于相机矩阵、变换矩阵推导)。几何基础:三维几何(点、线、面的表示)、射影几何(单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵)、李群与李代数(SLAM中的位姿优化)。概率与统计:贝叶斯估计、概率图模型(SLAM中的状态估计)、随机过程(滤波算法如
- Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例
点云SLAM
算法算法非线性最小二乘问题高斯-牛顿法和梯度下降法LM算法数值优化计算机视觉SLAM后端优化
Levenberg-Marquardt(LM)算法是非线性最小二乘问题中常用的一种优化算法,它融合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点,在数值计算与SLAM、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。一、Levenberg-Marquardt算法基本原理1.1问题定义我们希望最小化一个非线性残差平方和目标函数:minx f(x)=12∑i=1mri(x)2=12∥r(x)∥2\min_{\mathbf{x
- 基于Serverless架构的搜索引擎爬虫实现方案
搜索引擎技术
搜索引擎实战serverless架构搜索引擎ai
基于Serverless架构的搜索引擎爬虫实现方案关键词:Serverless架构、搜索引擎爬虫、无服务器计算、分布式爬虫、AWSLambda、事件驱动架构、网页抓取摘要:本文深入探讨了如何利用Serverless架构实现高效、可扩展的搜索引擎爬虫系统。我们将从传统爬虫的局限性出发,分析Serverless架构的优势,详细讲解基于事件驱动的爬虫设计原理,并提供完整的实现方案和代码示例。文章将覆盖核
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赵鹰伟Meadow
推荐文章:LambdaServerlessSearch-构建低成本高效全文搜索引擎Lambda-Serverless-SearchUseAWSLambdatoperformfree-textsearchondocuments-WithSAMTemplate项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Lambda-Serverless-Search在当今快速发展的云
- 自动驾驶转具身智能的切入点有哪些?
自动驾驶之心
自动驾驶人工智能机器学习
这几天很多同学后台私信我们,自动驾驶如何转具身智能?会不会有比较大的gap。从算法维度上看,具身智能领域基本延续了机器人和自驾的一些算法,比如SLAM、规划控制、模型训练与微调方式、数据生成方式、大模型。当然也有很多具体的任务不太一样,比如数据采集方式、重执行硬件与结构。我们也创办了一个具身智能全栈学习社区:具身智能之心,平时分享了很多具身智能相关的算法、数据采集、软硬件方案等。主要方向涉及VLA
- 相机成像原理_键盘摄影(一)——相机成像基本元件
weixin_39620273
相机成像原理
写在前面笔者在就读本科期间,开始接触计算机视觉领域,主要包括传统的图像处理,研究生期间开始了解深度学习,三维重建和SLAM(同时定位和建图)。可是对于其中使用到的最重要的传感器,相机,它的成像原理知之甚少,照片是怎么成像的?有幸在工作之余玩起了胶片相机,学习了一些摄影知识,在此和大家分享相关知识,欢迎友好地指正和勘误,轻喷。随着器件的发展,目前的相机类型丰富,我们可以从基本的元件讲起,主要涉及到胶
- 【视觉SLAM基础(二):特征点提取与匹配】
Unpredictable222
SLAM算法算法自动驾驶ubuntuc++笔记opencv
前言在视觉SLAM中,特征点是连接连续图像帧的桥梁,是视觉里程计的核心。本文将详细介绍特征点的提取与匹配方法,以及如何利用这些特征点估计相机运动。原理部分只是简单介绍,详细的介绍大家可以去看高翔老师的《视觉SLAM十四讲》。1.特征点提取1.1特征点基本概念一个好的图像特征应该具有:可重复性:在不同图像中能被重复检测到可区分性:不同特征有显著区别高效性:计算复杂度低局部性:对遮挡、光照变化等鲁棒1
- 科研论文术语全解析:彻底搞懂什么是Baseline、Pipeline..........等内容【2025最新版!!!】
那就举个栗子!
计算机视觉解决方案人工智能
引言在撰写科研论文的过程中,尤其是在计算机视觉、机器人、SLAM以及三维重建等领域,准确理解并使用核心术语对于展示研究的科学性、系统性具有至关重要的作用。术语不仅是论文结构的骨架,也是向同行传达研究设计与创新思路的重要桥梁。本文旨在从实际科研写作的角度,系统性分析高频科研术语的定义与应用,帮助初学者准确理解其含义,掌握其写作位置与逻辑,最后以SLAM与3D高斯泼溅(3DGaussianSplatt
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key