- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲 后端优化(2)
晒月光12138
视觉SLAM十四讲学习笔记slamubuntu
上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大,因此在计算增量方程时,借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移,累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大,以上一节的示例代码数据为例:16张图像,共提取到22106个特征点,这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度,上述的数据量甚至还不到1s的内容,因此在求解大规模定位建图问题时,一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路:(1)
- 视觉slam十四讲学习笔记(六)视觉里程计 1
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记机器学习ubuntu
本文关注基于特征点方式的视觉里程计算法。将介绍什么是特征点,如何提取和匹配特征点,以及如何根据配对的特征点估计相机运动。目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践:特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践:对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言1.理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点,及多幅图像中匹
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲 相机与图像
晒月光12138
视觉SLAM十四讲学习笔记自动驾驶计算机视觉人工智能
这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。1.四种坐标系坐标系基本描述世界坐标系因为摄像机和物体可以随便摆放在空间中的任何位置,所以我们必须用一个固定的坐标系来描述空间中任何物体的位置和摄像机的位置和朝向,这个基准坐标系我们称之为世界坐标系。在计算机视觉中,我们通常把世界坐标系定义为摄像机坐标系或者所观测的物体的中心。摄像机坐标系摄像机坐标系的原点是摄像机的光心,X、Y轴分别平
- 视觉slam十四讲学习笔记(四)相机与图像
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记相机机器学习
理解理解针孔相机的模型、内参与径向畸变参数。理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的。掌握OpenCV的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。目录前言一、相机模型1针孔相机模型2畸变单目相机的成像过程3双目相机模型4RGB-D相机模型二、图像计算机中图像的表示三、图像的存取与访问1安装OpenCV2存取与访问总结前言前面介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题,部分地解释了SLAM经典模型中
- ORB-SLAM3运行自制数据集进行定位教程
极客范儿
ORB-SLAM━═━═━◥MR◤━═━═━IMUORB-SLAM3
目前手上有一个特定的任务,做应急救援的视觉SLAM,目前公共数据集比较少,考虑自建数据集,从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视屏,应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果,然后根据效果得到一些模型改进思路。文章目录一、系统配置二、制作数据集1、脚本编写2、配置文件编写3、录制视频素材4、修改CMakeLists.txt5、编译运行一、系统配置系统版本ubuntu20.04Ope
- 视觉SLAM十四讲学习笔记(二)三维空间刚体
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记计算机视觉算法
哔哩哔哩课程连接:视觉SLAM十四讲ch3_哔哩哔哩_bilibili目录一、旋转矩阵1点、向量、坐标系2坐标系间的欧氏变换3变换矩阵与齐次坐标二、实践:Eigen(1)运行报错记录与解决三、旋转向量和欧拉角1旋转向量2欧拉角四、四元数1四元数的定义2四元数的运算3用四元数表示旋转4四元数到旋转矩阵的转换五、实践:Eigen(2)useGeometryvisualizeGeometry总结前言问题
- 视觉slam十四讲学习笔记(三)李群与李代数
苦瓜汤补钙
视觉SLAM十四讲笔记人工智能学习
1.理解李群与李代数的概念,掌握SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方式。2.理解BCH近似的意义。3.学会在李代数上的扰动模型。4.使用Sophus对李代数进行运算。目录前言一、李群李代数基础1群2李代数的引出3李代数的定义4李代数so(3)5李代数se(3)二、指数与对数映射1SO(3)上的指数映射2SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型1BCH公式与近似形式2SO(3)李代数上的
- 视觉SLAM十四讲学习笔记(一)初识SLAM
苦瓜汤补钙
计算机视觉人工智能
目录前言一、传感器1传感器分类2相机二、经典视觉SLAM框架1视觉里程计2后端优化3回环检测4建图5SLAM系统三、SLAM问题的数学表述四、Ubuntu20.04配置SLAM十四讲前言SLAM:SimultaneousLocalizationandMapping同时定位与地图构建(建图)。搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环地的模型。同时储计自己的运动。视觉SLA
- 【SLAM14讲编译依赖软件源码版本方面等问题汇总】
终问鼎
自动驾驶-SLAMc++自动驾驶buglinuxubuntu
"逆转鹈鹕”0.视觉SLAM十四讲1.ch3-------Eigen32.ch4-------Sophus2.ch5-------JoinMap3.ch63.1---ceres3.2---g2o4.ch7--视觉里程计5.--ch8associate.py6.--ch9project以下是本人在学习SLAM中遇到的全部问题汇总(主要是依赖和软件方面的)。0.视觉SLAM十四讲1.ch3------
- 《视觉SLAM十四讲》第九讲前段实践中g2o实践代码报错解决方法
大二哈
在《视觉SLAM十四讲》中针对于g2o初始化部分代码是无法执行的,在高博的Git上的代码也是无法编译的,会报错:error:nomatchingfunctionforcallto‘g2o::BlockSolver>::BlockSolver(g2o::BlockSolver>::LinearSolverType*&)’定位报错的代码段如下:typedefg2o::BlockSolver>Block
- 计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结
CS_Zero
SLAM计算机视觉CV计算机视觉slam几何学
计算机视觉中的Homography(单应)矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用,本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解。文章目录计算机视觉中的Homography(单应)矩阵应用小结单应矩阵的推导单应矩阵的求解与分解位姿问题单应矩阵的推导一般地,单应模型出现的前提条件是空间点分布在同一个平面上,例外
- 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第六讲——状态估计问题
趴抖
视觉SLAM十四讲学习笔记笔记SLAM
专栏系列文章如下:【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——四元数【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础【视觉SLAM十四讲
- 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第六讲——非线性最小二乘
趴抖
视觉SLAM十四讲学习笔记笔记SLAM
专栏系列文章如下:【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——四元数【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础【视觉SLAM十四讲
- INDEMIND双目惯性模组运行实时ORB-SLAM3教程
极客范儿
ORB-SLAM━═━═━◥MR◤━═━═━ORB-SLAM3INDEMINDROSubuntu20.04imu
现在实验室视觉SLAM已经不够满足,所以需要多模态融合,正巧购入高翔博士推荐的INDEMIND双目惯性模组,根据官方例程在中使用ROS接入ORB-SLAM3,这回有SDK及ORB-SLAM3安装过程中的各种常见性问题解决方法及安装细节,与官网教程略有不同,列举所有默认安装的依赖,做以记录。文章目录实验环境一、SDK安装1、SDK下载及准备安装2、安装依赖3、然后使用git下载SDK4、准备安装SD
- 科普类(双目视觉)——快速索引
JANGHIGH
科普类无人驾驶快速索引自动驾驶
科普类(双目视觉)——快速索引科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用(一)科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用(二)科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案(三)科普类——双目视觉系统在无人驾驶汽车中的安装位置(四)科普类——基线的设计对于系统的性能的直接影响(五)科普类——百度Apollo使用的双目系统的硬件型号(六)科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视
- 科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用(二)
JANGHIGH
科普类无人驾驶汽车人工智能
科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用(二)在无人驾驶汽车中,视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping,即同时定位与地图构建)是一种关键技术,它允许车辆在未知环境中进行自我定位和地图构建。双目视觉系统在视觉SLAM中的应用起到了以下作用:精确定位:双目视觉系统通过计算两幅图像之间的视差,可以提供精确的深度信息。这些信息有助于SLAM算法更准确地估
- 【ORB-SLAM2源码梳理1】以单目mono_tum.cc为例,构建SLAM系统(含mono_tum.cc、System.cc关键代码解析)
Jay_z在造梦
ORB-SLAM2c++slamorb
文章目录前言一、进入mono_tum.cc1.导入TUM数据集图片:LoadImages()2.构建SLAM系统:System3.系统构建结束,开启跟踪线程1)一帧帧地读取对应路径下的rgb图像:2)将图像帧传入Tracking线程,开始一系列操作(关键):二、代码导图前言因为对于视觉SLAM而言,单目涉及初始化等步骤,相对于双目和RGBD较为复杂,故从单目学起。学习记录。一、进入mono_tum
- 手把手带你死磕ORBSLAM3源代码(六十四) LocalMapping.cc LocalMapping Run
安城安
数据库服务器网络运维vimlinuxc语言
目录一.前言二.代码2.1完整代码一.前言以下是对该方法功能的详细解释:mbFinished被设置为false,表示局部映射过程尚未完成。方法进入一个无限循环,这是因为在视觉SLAM中,局部映射是一个持续进行的过程,需要不断地处理新的关键帧和地图点。通过调用SetAcceptKeyFrames(false)方法,局部映射告诉追踪器(Tracker)它目前正在忙,不应该接受新的关键帧。这是为了确保局
- 视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导
影子鱼Alexios
algorithm机器学习机器人
视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导预积分误差递推公式ω=12((ωbk+nkg−bkg)+(wbk+1+nk+1g−bk+1g))\omega=\frac{1}{2}((\omega_b^k+n_k^g-b_k^g)+(w_b^{k+1}+n_{k+1}^g-b_{k+1}^g))ω=21((ωbk+nkg−bkg)+(wbk+1+nk+1g−bk+1g))其中,wbkw_b^kw
- 视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式
影子鱼Alexios
algorithm控制理论机器学习机器人人工智能
视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式基本推导方法无时间戳延迟时,残差计算流程:世界坐标系中的第lll个地图点变换到相机坐标系下为flw=[x,y,z]Tf_l^w=[x,y,z]^Tflw=[x,y,z]T变换到相机坐标系下为flci=RcbRwbiT(flw−pwbi)+pcbf_l^{c_i}=R_{cb}R_{wb_i}^T(f_l^w-p_{wb_i})+p_{c
- 《SLAM十四讲》Ch7编译报错
Prejudices
SLAMSLAM
《SLAM十四讲》Ch7编译报错原因:视觉SLAM书上的程序使用的g2o版本比较旧了,使用的是c++11版本的g2o。而自己在编译g2o的时候编译的是最新版本的g2o,里面大量使用了c++14标准库的一些新特性,比如std::index_sequence等等。而书上的CMakeLists.txt默认使用的是c++11进行cmake编译,所以报错解决:CMakeLists.txt中更改如下:set(
- openvslam------slam解读系列
xiechaoyi123
SLAM系列slamoptimization
是什么:openvslam是日本先进工业科技研究(NationalInstituteofAdvancedIndustrialScienceandTechnology)所于2019年5月20日开源的视觉SLAM框架;github源码地址:https://github.com/xdspacelab/openvslam干什么的:先上图:通过不同类型的相机(单目,双目,RGBD,鱼眼或者全景相机)拍摄的序
- ORB_SLAM3:IMU初始化过程梳理以及自己的理解
追风筝的人~TH
ORB_SLAM3计算机视觉人工智能c++
LocalMapping线程中IMU初始化:1、为什么要进行初始化?因为无法保证世界坐标系(单目初始化参考关键帧)的Z轴正好与重力方向平行,二者有角度,计算该角度的过程就是IMU初始化的过程。2、IMU初始化过程中不断优化尺度,在单目相机的视觉SLAM中,尺度指的是场景中真实物体的物理尺寸与它在相机图像中所对应的像素距离之间的比例关系。在视觉SLAM中,尺度是一个非常重要的概念,因为它决定了相机观
- 第一个项目总结:双目测距(python代码转为c++代码,最终输出点云图,再转为ros点云图,再实现可视化)
zerogin+
c++opencv开发语言
目录1.双目成像原理2.双目测距python代码3.python代码转为c++代码(1)双目相机参数(2)立体校正(3)立体匹配4.opencv的点云图转为ros点云图1.双目成像原理摘自《视觉SLAM十四讲》2.双目测距python代码(46条消息)双目测距理论及其python实现_python双目测距_javastart的博客-CSDN博客具体过程为:双目标定-->立体校正(含消除畸变)-->
- SLAM中的二进制词袋生成过程和工作原理
深蓝学院
机器学习人工智能
长期视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后,当长时间未观测到的区域重新观测时,标准匹配算法失效。当它们被健壮地检测到时,回环检测提供正确的数据关联以获得一致的地图。用于环路检测的相同方法可用于机器人在轨迹丢失后的重新定位,例如由于突然运动,严重闭塞或运动模糊。词袋的基本技术包括从机器人在线收集的图像中建
- 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第五讲——相机模型
趴抖
视觉SLAM十四讲学习笔记笔记SLAM
专栏系列文章如下:【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——四元数【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础【视觉SLAM十四讲
- 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
- 视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步
影子鱼Alexios
机器人机器学习
视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步相机成像方程Z[uv1]=[fx0cx0fycy001][XYZ]=KPZ\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}f_x&0&c_x\\0&f_y&c_y\\0&0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}=KPZuv1=fx000
- 视觉SALM与激光SLAM的区别
Jiqiang_z
LOAM系列阅读笔记SLAM学习笔记机器学习人工智能深度学习
前言:这里比较一下视觉SLAM和激光SLAM的区别,仅比较其在算法层面上的一些不同,这里拿视觉SLAM算法:ORB-SLAM系列和激光SLAM算法:LOAM系列对比。一:特征提取1.ORB-SLAM(视觉SLAM)ORB-SLAM算法采用ORB特征点,ORB特征点一般提取在角点上面,每一个ORB特征点具有以下信息:位置信息:该ORB特征点所在的图像像素坐标。描述子信息:用来描述该特征点的周围信息。
- 视觉SLAM和激光SLAM适合的应用领域以及哪个更有前景
稻壳特筑
SLAMSLAM
目录视觉SLAM的应用领域激光SLAM的应用领域视觉SLAM优势和局限性激光SLAM优势和局限性发展趋势和前景视觉SLAM的应用领域增强现实(AR)和虚拟现实(VR):视觉SLAM能够提供丰富的视觉信息,有助于在现实世界中叠加虚拟图像,适用于AR眼镜和VR头显。消费电子产品:在智能手机、平板电脑等设备上,视觉SLAM可以用于室内导航、三维建模和交互游戏。机器人:小型或成本敏感的机器人,如家用清洁机
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出