- 视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法
肝帝永垂不朽
#SLAM计算机视觉opencvc++
本节直接法与上节特征点法,为视觉里程计估计位姿的两大主流方法。而在引出直接法前,先介绍光流法(二者均对灰度值I做文章)。至此,前端VO总算结束了。学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要,尤其是构建最小二乘的非线性优化(BA),几乎每种方法都有其一席之地。视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法(1)前提(实际中较难满足)(2)理论推导(3)附:超定方程求解二、直接法(1)理论
- SLAM学习笔记总结
搬砖成就梦想
机器学习人工智能深度学习学习笔记人工智能
文章目录SLAM001什么是回环检测?002常用的回环检测方法有哪些?003介绍一下Gauss-Netwon和LM算法004介绍一下Ceres优化库,比如你使用过里面哪些内容?005描述(扩展)卡尔曼滤波与粒子滤波,你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没有?006除了视觉传感,还用过其他传感吗?比如GPS,激光雷达007什么是紧耦合、松耦合?优缺点008你认为室内SLAM与自动驾驶SLAM有什么区别
- slam学习——旋转向量、旋转矩阵、欧拉角、四元素的概念和运用
前途似海_来日方长
文章目录一、有关坐标系变换的一些概述1、旋转向量2、旋转矩阵3、四元数4、欧拉角二、各种表示方法之间的转换1、旋转向量、旋转矩阵、四元素之间的转化2、欧拉角和旋转矩阵之间的转化三、总结一、有关坐标系变换的一些概述坐标系的变换一般来说有四种方式表示变换:旋转向量、旋转矩阵、欧拉角和四元数,这里分别介绍下相应的原理及如何使用,最后附上相互转化的代码。常用的一些如下:旋转矩阵(3X3):Eigen::M
- SLAM学习入门--什么是回环检测
搬砖成就梦想
人工智能深度学习SLAM学习专栏学习人工智能算法
文章目录SLAM001什么是回环检测?002常用的回环检测方法有哪些?003介绍一下Gauss-Netwon和LM算法004介绍一下Ceres优化库,比如你使用过里面哪些内容?005描述(扩展)卡尔曼滤波与粒子滤波,你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没有?006除了视觉传感,还用过其他传感吗?比如GPS,激光雷达007什么是紧耦合、松耦合?优缺点008你认为室内SLAM与自动驾驶SLAM有什么区别
- SLAM学习入门--编程语言
搬砖成就梦想
人工智能深度学习SLAM学习专栏学习SLAM
文章目录编程语言一、C/C++C与C++的区别(面向对象的特点)C++与Python的区别判断struct的字节数static作用Const作用extern"C"的作用多态如何实现多态?虚函数虚函数怎么实现的?析构函数虚析构函数的作用virtual函数能不能用在构造函数中
- 从零入门激光SLAM(十二)——evo工具箱
桦树无泪
从零入门激光SLAM机器人无人机自动驾驶
大家好呀,我是一个SLAM方向的在读博士,深知SLAM学习过程一路走来的坎坷,也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。随着知识的越来越多,越来越细,我准备整理一个自己的激光SLAM学习笔记专栏,从0带大家快速上手激光SLAM,也方便想入门SLAM的同学和小白学习参考,相信看完会有一定的收获。如有不对的地方欢迎指出,欢迎各位大佬交流讨论,一起进步。博主创建了一个科研互助群Q:772356582,欢迎大家
- 【视觉SLAM十四讲】李群与李代数
Louis1874
#视觉SLAM计算机视觉算法抽象代数矩阵slam
本文为视觉SLAM学习总结,讲解对观测方程中xxx该如何优化。欢迎交流本讲内容概要李群与李代数的概念,SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方法李代数上的求导方式和意义使用Sophus对李代数进行运算李群和李代数基础旋转矩阵自身带有约束(正交且行列式为1)。作为优化变量,会引入额外的约束,使优化变得困难。而在李代数上可以变成无约束优化。三维旋转矩阵构成
- 视觉SLAM学习笔记番外篇——git的基本使用与上传文件到github
隔壁老王的学习日志
SLAM学习学习ubuntuc++githubgit
目录一、注册github二、安装git三、新建仓库四、上传文件五、报错解决方法一、注册github登录https://github.com,验证邮箱就可以注册,国内也许网速较慢,可以等待或者“想想办法”,一般可以裸连。二、安装git去官网https://git-scm.com/download/win找到安装包在windows系统下安装,安装过程基本上都点击next,习惯上建立桌面快捷方式,然后桌
- SLAM学习——相机模型(针孔+鱼眼)
white_Learner
SLAMSLAM相机机器人
针孔相机模型针孔相机模型是很常用,而且有效的模型,它描述了一束光线通过针孔之后,在针孔背面投影成像的关系,基于针孔的投影过程可以通过针孔和畸变两个模型来描述。模型中有四个坐标系,分别为world,camera,image,pixelworld为世界坐标系,可以任意指定xwx_wxw轴和ywy_wyw轴,为上图P点所在坐标系。camera为相机坐标系,原点位于小孔,zcz_czc轴与光轴重合,xcx
- 2023-01-11日志
独孤西
按照计划今天小休,任务较少。今天做了SLAM的学习,然后学习了一点感兴趣的专业无关的东西,再就是每日坚持也有做。论文阅读部分,今天读了传感器标定的部分。传感器标定分为在线标定与离线标定两种,文章对一些重要的标定方法也提了一嘴,在开始也介绍了传感器标定的重要性。并且今天又找了一篇新的综述作为手边这篇综述读完后的工作,是关于深度学习在SLAM中应用的综述。今天的SLAM学习中也对SLAM的学习方法做了
- 激光slam学习笔记2--激光点云数据结构特点可视化查看
鸿_H
slam学习
背景:不同厂商的激光点云结果存在一定差异,比如有些只有xyz,有些包含其他,如反光率、时间戳、ring等。如何快速判断是个值得学习的点概要:对于rosbag类型的激光点云,介绍使用rviz快速查看点云结构特点如何从rviz加载话题可视化在rosmaster中的点云话题不做展开介绍1、操作说明右击rviz空白处->勾选Selection(新增一块界面1)->左击Select->拉选点云->在界面1的
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】SLAM(最终篇)
格图素书
目标检测YOLO人工智能
目录前言SLAM学习方法论语义SLAM与深度相机SLAM-机器人ROSSLAM与ROS之间的关系
- 【SLAM学习】《视觉SLAM十四讲》第七讲 ICP误差求导公式推导
顺其灬自然丨
机器人系统slam公式推导ICP第七讲
最近继续学习高博的《视觉SLAM十四讲》,看到第七章,对于ICP计算时的误差公式比较迷惑,花时间自己推导了一下,以此记录,也供大家查看。其中最后推导出来,按照我写的方式应该是一个4×6的矩阵,但是如果在实现的时候,可以把它的最后一行忽略,只保留前三行,变为3×6的矩阵。以此作为记录,也希望对大家有所帮助。
- 从零入门激光SLAM(九)——三维点云基础
桦树无泪
从零入门激光SLAM计算机视觉人工智能
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- 从零入门激光SLAM(十一)——LeGo-LOAM源码超详细解析1
桦树无泪
从零入门激光SLAM人工智能机器人自动驾驶
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- 【SLAM学习】(三)激光雷达原理及分类
Magical-E
SLAM人工智能计算机视觉slam激光雷达
文章目录测距原理三角测距原理TOF测距原理雷达分类机械激光雷达MEMS激光雷达相控阵激光雷达FLASH激光雷达激光雷达的数据测距原理三角测距原理三角测距原理如上图:激光雷达发射器先发射激光,经过物体(ObjectObjectObject)反射后被CMOSCMOSCMOS(一种图像传感器,即图中ImagerImagerImager)捕捉,设捕捉点为x2x_2x2。现过焦点OOO作一条虚线平行于入射光
- SLAM学习笔记3
FOFI
三维空间刚体运动,笔记内容有向量内积,向量外积,欧氏变换,旋转向量,欧拉角,旋转矩阵,四元数以及它们的转换关系,代码是Eigen库的基本使用。笔记1.jpg笔记2.jpg代码如下:#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;#defineMATRIX_SIZE50intmain(intargc,char**ar
- 【SLAM学习笔记】7-ORB_SLAM3关键源码分析⑤ Optimizer(二)局部地图优化
口哨糖youri
SLAM其他
2021SC@SDUSC目录1.前言2.代码分析1.前言这一部分代码量巨大,查阅了很多资料结合来看的代码,将分为以下部分进行分析单帧优化局部地图优化全局优化尺度与重力优化sim3优化地图回环优化地图融合优化2.代码分析LocalBundleAdjustmentLocalMapping::Run()使用,纯视觉总结下与ORBSLAM2的不同:前面操作基本一样,但优化时2代去掉了误差大的点又进行优化了
- 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
- SLAM学习笔记(十八)3D激光SLAM——Cartographer第一视角点云可视化配置与使用方法(最新)
zkk9527
SLAM学习笔记slamCartographerRos建图
写这一篇文章的原因是随着相关内容的不断维护,这部分网上的一些资料都已经比较老了,配置起来走了一些弯路。不过,想当年实习配置SLAM算法库的时候什么依赖的报错没有调好过?哈哈,在今天配置完以后,特意总结此文章,把过程记录一下。方便我之后再配,还有就是给大家提供一些方便,不要把精力都花在像这种乱七八糟的事情上。目录安装Cartographer下载3D包保存点云数据可视化点云数据编译point_clou
- 激光slam学习笔记3--轨迹建图经验接口介绍
鸿_H
slam学习
背景:如果给了一条轨迹和轨迹时间戳上的激光点云,那么拼接地图是一个有趣的事情。概要:先介绍来自liosam里面手动计算的接口,后面介绍一种pcl自带的接口。1、手动计算的接口该接口采用手撕方式写的,定制性,运行速度更快些,但通用性不行。pcl::PointCloud::PtrtransformPointCloud(pcl::PointCloud::PtrcloudIn,PointTypePose*
- 【SLAM】在WSL中搭建环境(Linux子系统)
o0o_-_
SLAMslamWSLopencvg2oeigen
目录说在前面linux子系统安装换源安装主要库测试一下说在前面windows版本:win10linux:ubuntu18.0.4SLAM学习:视觉SLAM十四讲-高翔pdf、对应github源码其他:懒得装双系统了,突然想起windows的linux子系统挺强的,就来试试;想直接在windows下搞,但是装个g2o还得搞qt,太麻烦2019.8.23补充:目前WSL好像并不支持USB设备,也就是说
- SLAM学习笔记2
FOFI
笔记分两部分:1.SLAM基本框架2.用cmake编译cpp源文件SLAM基本框架SLAM要解决两个问题:定位和建图。一个基本的SLAM框架包括:传感器信息读取,视觉里程计,后端优化,回环检测和建图。视觉里程计称为整个框架的前端,它的任务是估算相邻图像中相机的运动轨迹,构建局部地图。由于估算会有误差积累(累计漂移)导致估算的轨迹不再准确,这时候需要回环检测负责把“机器人回到原始位置”的事情检测出来
- 视觉slam学习|基础篇02
David小伟同学
SLAM学习
系列文章目录SLAM基础篇01SLAM基础篇02目录系列文章目录计算机视觉基础相机模型像素坐标归一化坐标畸变双目相机模型计算机中图像的表示非线性优化基础slam问题建模非线性最小二乘一阶和二阶梯度法Gauss-Newton法Levenberg-Marquant方法小结计算机视觉基础SLAM中使用的相机与我们平时见到的单反摄像头并不是同一个东西。它往往更加简单,不携带昂贵的镜头,以一定速率拍摄周围的
- 视觉SLAM学习笔记(二)
Sunshine_晗晗
视觉里程计前边我省略了大量用数学知识来描述的内容,比如三维世界中刚体运动的描述方式,包括旋转矩阵,旋转向量,欧拉角,四元数等,但是我们在下边仍然要去自己学习。视觉里程计的主流方法是特征点法,顾名思义,即从图像中选取比较有代表性的点,观察各个图像中这些点的位置来判断物体的移动。下面只介绍几种常用的特征点。ORB特征匹配ORB特征由关键点和描述子组成,提取ORB特征分为以下几个步骤:FAST角点提取,
- 自动驾驶——【规划】记忆泊车特殊学习路径拟合
Jack Ju
自动驾驶算法自动驾驶学习机器学习
1.Background如上图,SLAM学习路线Start到End路径,其中曲线SDAB为D档位学习路径,曲线BC为R学习路径,曲线AE为前进档D档学习路径。为了使其使用记忆泊车时,其驾驶员体验感好,需去除R档倒车部分轨迹,并拟合一条可用的曲线2.AlgorithmIntroductionD点作为起点,D(XD,YD,theta_D),C点作为终点(XC,YC,theta_C),使用y=a0+a1
- 视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作
隔壁老王的学习日志
SLAM学习学习矩阵算法ubuntuc++
视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作内容来源eigen库的安装centos7系统ubuntu系统CMakeLists.txt编辑eigenMatrix.cpp编辑kdevelop编译运行eigen库的基本语句内容来源本文内容来自本人早期的b站专栏:专栏文章eigen库的安装centos7系统wgethttps://gitlab.com/li
- SLAM学习之Eigen基础矩阵表示
vigigo
c++SLAMslamc++
#include#include•旋转矩阵(3×3):Eigen::Matrix3d。•旋转向量(3×1):Eigen::AngleAxisd。•欧拉角(3×1):Eigen::Vector3d。•四元数(4×1):Eigen::Quaterniond。•欧氏变换矩阵(4×4):Eigen::Isometry3d。•仿射变换(4×4):Eigen::Affine3d。•射影变换(4×4):Eige
- SLAM学习笔记4
FOFI
在SLAM中常需要估计一个相机的位置和姿态,这是个优化问题,需要对相机位姿求导,而李代数可以方便地表示相机位姿的导数。本笔记记录李群SO(3),SE(3)和李代数so(3),se(3)的对应关系以及李代数的求导表示。最后是李代数的编程练习。老规矩,手写拍照...李群与李代数1.jpg李群与李代数2.jpg李群与李代数3.jpgSophus编程练习Sophus可以下载github源码然后cmake编
- 【SLAM学习笔记1】欧拉角之万向锁问题(Gimbal Lock)
Jay_z在造梦
VSLAM入门
文章目录前言一、欧拉角1.欧拉角是什么?2.使用欧拉角的优缺点二、万向锁问题的预备知识1.Gimbal(平衡架)2.相关术语三、万向锁问题1.GimbalLock(万向锁问题)的现象2.GimbalLock(万向锁问题)出现的原因3.如何避免万向锁问题?四、Reference前言之前看视觉SLAM14讲时,看到欧拉角的万向锁问题,当时没搞懂,这两天突然又看到这个问题,看了很多帖子和动画,其实大家讲
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。