- VSLAM技术实现机器人在不同场景下的精准导航、避障
向阳而生|X
自主导航python计算机视觉
链接:https://developer.orbbec.com.cn/forum_plate_module_details.html?id=998
- ORBSLAM3 运行流程 以rgbd_tum.cc函数为例进行分析
水理璇浮
ORBSLAM3数码相机
一、运行使用的是D435i相机自己录制的数据。运行命令:./Examples/RGB-D/rgbd_tum'/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Vocabulary/ORBvoc.txt''/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Examples/RGB-D/TU
- OpenVSLAM在Ubuntu16.04下编译安装
hhh0209
vslamlinux
最近开始学习VSLAM,理论知识大概了解了一下,想要学透还是需要下一番功夫的。为了领导的任务,先把OpenVSLAM装上,跑个demo看看。我平时用windows比较多,改成Linux还是得适应一下。参考资料主要有:1参考12参考23官方安装文档按着这些教程,基本能安装下来,中间也会有些小问题,记录如下:1,参考1里的依赖安装第10条我没有安装成功;2,我的OPENCV是3.4.0版本;3,安装y
- VSLAM中的特征点三角化
nice-wyh
算法
特征点三角化(Triangulation)是VSLAM中一个非常基础的问题,它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。特征点在某个相机中被观测到,根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测“射线”,多个相机位姿观测会产生多条观测射线,理想情况下这些观测射线相交于空间中一点,求所有观测射线的交点就是特征点在3D空间的位置,这就是三角化最朴素的思想。实际中由于噪声
- 导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一
Fuweizn
移动机器人自动化生产线AGV智能搬运机器人自动化机器人工业自动化
随着移动机器人技术的不断发展和应用领域的扩大,导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一。本文将介绍移动机器人导航与定位技术的发展现状、技术前沿和面临的挑战。一、导航与定位技术的发展现状移动机器人的导航与定位技术是实现自主移动的关键。目前,移动机器人的导航与定位技术主要包括基于GPS、SLAM、VSLAM等技术的方法。1、GPS导航技术:利用全球定位系统进行定位,精度高、覆盖范围广,但需要外部信
- vslam论文24:ESVIO: 基于事件相机的双目VIO(RAL 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++人工智能学习笔记
摘要异步输出低延迟事件流的事件相机为具有挑战性的情况下的状态估计提供了很大的机会。尽管近年来基于事件的视觉里程测量技术得到了广泛的研究,但大多数都是基于单目的,而对立体事件视觉的研究很少。在本文中,我们介绍了ESVIO,这是第一个基于事件的立体视觉惯性里程计,它利用了事件流、标准图像和惯性测量的互补优势。我们建议的pipeline包括ESIO(纯基于事件的)和ESVIO(带有图像辅助的事件),它们
- vslam论文25: 结构约束的RGB-D SLAM(ICRA 2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++平面学习计算机视觉笔记
摘要本文提出了一种专门为结构化环境设计的RGB-DSLAM系统,旨在通过从周围提取的几何特征来提高跟踪和制图精度。除了点之外,结构化环境还提供了大量的几何特征,如线和平面,我们利用这些特征来设计SLAM系统的跟踪和映射组件。对于跟踪部分,我们基于曼哈顿世界(MW)的假设探索这些特征之间的几何关系。我们提出了一种基于点、线和面的解耦优化方法,以及在附加的姿态优化模块中使用曼哈顿关系。在建图部分,以较
- 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15:DynaVINS: 一种动态环境下的视觉惯性SLAM(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记c++学习
摘要视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于服务机器人、无人机和自动驾驶汽车等领域。大多数SLAM算法都是基于假设地标是静态的。然而,在现实世界中,存在着各种各样的动态物体,它们降低了姿态估计的精度。此外,临时静态对象(在观察期间是静态的,但在视线之外时移动)会触发误报循环关闭。为了克服这些问题,我们提出了一种新的视觉惯性SLAM框架,称为DynaVINS,它对动态目标和临时静态目标都具有鲁棒性。在
- vslam论文23:VIP-SLAM: 一种高效、紧耦合的RGB-D视觉惯性平面SLAM(ICRA 2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读平面人工智能算法笔记c++学习
摘要本文提出了一种融合RGB、Depth、IMU和结构化平面信息的紧密耦合SLAM系统。传统的基于稀疏点的SLAM系统总是保持大量的地图点来建模环境。大量的地图点给我们带来了很高的计算复杂度,使其难以部署在移动设备上。另一方面,平面是人造环境尤其是室内环境中常见的结构形式。我们通常可以使用少量的平面来表示一个大的场景。因此,本文的主要目的是降低基于稀疏点的SLAM的高复杂性。我们构建了一个轻量级的
- 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
- vulkan shader变换--Apple的学习笔记
applecai
关于图形变换,之前就做过专题学习过了。再快速复习下正交矩阵及矩阵变换的python实现--Apple的学习笔记其实主要的变换包括缩放,平移,旋转,衍射。另外二维图形主要都是按坐标旋转,三维图形都是按轴旋转的。关键点需要知道坐标系。然后代码工程显示的照片是相机视角的,所以还需要了解世界坐标/物体坐标/相机坐标/图像坐标的概念及转换。之前学习vslam的时候都学习过了。所以有了这些基础,我就直奔主题将
- 手撕 视觉slam14讲 ch13 代码 总结
全日制一起混
手撕VO篇视觉slam十四讲SLAMc++计算机视觉ubuntu
运行效果(Kitti00)4倍速一、代码GitHub-tzy0228/Easy-VO-SLAM:VSLAM-CH13工程代码注释版本二、编译过程踩坑视觉SLAM十四讲第二版ch13编译及运行问题_全日制一起混的博客-CSDN博客三、代码解读手撕视觉slam14讲ch13代码(1)工程框架与代码结构-CSDN博客手撕视觉slam14讲ch13代码(2)基本类的抽象_全日制一起混的博客-CSDN博客手
- 【VSLAM】ORB-SLAM3安装部署与运行
DevFrank
c++CV计算机视觉与音视频机器人rosslam
心口如一,犹不失为光明磊落丈夫之行也。——梁启超文章目录:smirk:1.ORB-SLAM3介绍:blush:2.代码安装部署1.安装ros与opencv2.安装Pangolin作为可视化和用户界面3.安装Eigen3一个开源线性库,可进行矩阵运算4.安装ORB-SLAM3:satisfied:3.案例运行1.运行数据集2.用真实相机usb_cam运行1.ORB-SLAM3介绍ORB-SLAM3是
- VSLAM(7):后端优化---滤波器方法和BA图优化
聪明的笨小子
视觉SLAM14讲python算法
在视觉里程计完成每次的位姿估计后,可以实时地得到一个短时间内的轨迹和地图点,但是由于估计本身具有误差,这个误差会一直保持并不断累加。所以可以构建一个尺度和规模更大的优化问题,来计算一段长时间内的最有轨迹和地图。一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述,设从t=0到t=N这个时间段内,机器人经过了到的位姿点,观测到了这么多的特征点,那么有:视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点,所
- vslam论文14:Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++学习笔记
摘要最先进的单目视觉惯性里程计(VIO)方法依赖于稀疏点特征,部分原因是它们的效率、鲁棒性和普遍性,而忽略了高级结构规律,如平面,这些在人造环境中很常见,可以用来进一步约束运动。一般来说,由于平面的存在空间很大,可以用相机观察平面很长一段时间,因此可以进行长期导航。所以,在本文中,我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统,该系统在轻量级多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们
- 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论文1:Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization(RAL2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读数码相机
准确、低飘移定位的相机-IMU-UWB聚焦距离融合摘要:在这项工作中,我们提出了一种紧耦合的单目摄像机、6自由度IMU和单个未知UWB锚融合方案,以实现精确和减少漂移的定位。具体地说,该文章聚焦于将UWB传感器整合到现有的最先进的视觉惯性系统。为实现这一目标,之前的工作使用单个最近的UWB距离数据来更新滑动窗口中的机器人位置(“聚焦位置”),并展示了令人鼓舞的结果。然而,这些方法忽略了:1)UWB
- vslam论文4:Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读论文阅读人工智能自动驾驶c++目标检测
出版:TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的,无法在动态环境中表现良好。在这里,我们介绍了Dynam-SLAM(Dynam),这是一种双目视觉惯性SLAM系统,能够在高动态环境中实现稳健、准确和连续的工作。我们的方法致力于将双目场景流与惯性测量单元(IMU)松耦合,用于动态特征检测,并将动态特征和静态特征与IMU测量紧耦合以进行非线性优化。首先,对测量
- vslam论文2:FEJ-VIRO: A Consistent First-Estimate Jacobian Visual-Inertial-Ranging Odometry( IROS-2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读人工智能目标跟踪自动驾驶c++
FEJ-VIRO:一种一致的第一估计雅可比视觉-惯性-测距里程计一、摘要最近几年,VIO已经实现了很多显著的进步。然而,VIO方法在长期轨迹中会遭受定位飘移。在这篇文章中,我们提出FEJ-VIRO通过一致地将UWB测量值整合到VIO框架去减少VIO的定位飘移。考虑到UWB锚的原始位置通常无法获取,我们提出一种长短窗结构去初始化UWB锚的位置,和状态增广的协方差。初始化后,FEJ-VIRO同时估计U
- 德鲁周记06--VSLAM从入门到入坟
安德鲁JANKENPAN
德鲁周记SLAMslam
VSLAM入门介绍基础知识三维空间的刚体运动欧式变换四元数欧拉角李群与李代数线性拟合相机单目相机双目相机深度相机基本框架视觉里程计特征匹配ORB直接法对比后端优化EKFBA(BundleAdjustment)回环检测建图因为研究生的工程实践我选择了这个方向,这两周一直在学VSLAM,看完了高翔老师的视频和《视觉SLAM十四讲》,强烈推荐!!!入门必看,神书!!当然我第一遍自我感觉是肯定没看太懂的,
- 【VSLAM系列】三:Vins-Mono论文笔记
塞拉摩
视觉SLAM论文阅读数码相机人工智能
VINs-Mono论文1.VINS-Mono的特点:1.未知初始状态的鲁棒性初始化过程2.带imu-camera外参校准和imu校准的紧耦合,基于非线性优化的单目VIO系统3.在线重定位和四个自由度的全局姿态图优化。4.姿态图可以保存,加载,并和局部姿态图进行合并。2.传感器数据处理摄像头和imu数据融合方法:1.松耦合法,imu是独立于摄像头的模块,常使用EKF算法,imu数据此时用于状态传播,
- 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
- Semantic Visual Simultaneous Localization andMapping: A Survey 语义视觉同步定位与映射研究综述 粗翻
尤齐
深度学习机器学习人工智能python算法
2021摘要视觉同步定位与映射(vSLAM)在计算机视觉和机器人领域取得了巨大进展,并已成功应用于自主机器人导航和AR/VR等许多领域。然而,vSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的本地化。近年来,许多出版物报道,通过将语义信息与vSLAM相结合,语义vSLAM系统具有解决上述问题的能力。然而,还没有关于语义vSLAM的全面调查。为了填补这一空白,本文首先回顾了语义vSLAM的发展,明确强调了
- SLAM总览【自学备忘】
Yup_Boss
矩阵
SLAM一、VSLAM1、库1.1Sophus库1.1.1Sophus库安装1.1.2Sophus库函数一、VSLAM1、库1.1Sophus库Eigen库是一个开源的C++线性代数库,它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算,还包括解方程等功能。但是Eigen库提供了集合模块,但没有提供李代数的支持。一个较好的李群和李代数的库是Sophus库,它很好的支持了SO(3),so(3),SE(3)和se(
- OpenVSLAM源码阅读
释怀°Believe
#视觉SLAM人工智能
⚡⚡⚡通过src下面的CMakeLists.txt开始构建项目add_subdirectory(stella_vslam)上面这句代码向CMake告知在当前项目中引入一个子目录,并在子目录中查找另一个CmakeLists.txt文件来构建项目在stella_vslam子目录中的CMakeLists.txt文件将描述如何构建stella_vslam子项目,可能包括源文件、编译选项、链接库等。主项目的
- 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
- 【VSLAM系列】四:Vins-Mono源码学习笔记
塞拉摩
视觉SLAM学习笔记opencv
VINS-Mono源码工程化技巧:滑动窗口的优化方式–>控制计算量同时实现优于滤波方法的里程计高效的去畸变操作–>实时性优于opencv且精度不会下降的去畸变不同实时性要求的处理方法–>后端实时性要求高于回环优点:套件价格、功耗、尺寸优势明显快速鲁棒的单目IMU初始化过程紧耦合的后端优化,在优化VIO位姿的同时还兼顾外参标定,零偏估计以及传感器延时估计回环检测功能,便于构建全局一致性更好的位姿和地
- 【深蓝学院】手写VIO第7章--VINS初始化和VIO系统--笔记
读书健身敲代码
笔记
0.内容1.VIO回顾整个视觉前端pipeline回顾:两帧图像,可提取特征点,特征匹配(描述子暴力匹配或者光流)已知特征点匹配关系,利用几何约束计算relativepose([R|t]),translation只有方向,没有尺度使用三角化获得3维坐标,即可完成vslam系统的初始化有了3D特征点,后续可根据特征跟踪,使用PnP求解CameraPose,无需再使用几何约束IMU的加速度要和世界系的
- 【Smoothly-VSLAM】-3 描述状态不简单:三维空间刚体运动
Howe_xixi
机器人计算机视觉
所有内容请看:博客学习目录_Howe_xixi的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_44362628/article/details/126020573?spm=1001.2014.3001.5502参考链接:3.描述状态不简单:三维空间刚体运动(yuque.com)参考链接0.《视觉SLAM十四讲》1.旋转的左乘与右乘2.如何通俗地解释欧拉角?之后为何要引
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(