- 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
- 《视觉SLAM十四讲》自用笔记 第二讲:SLAM系统概述
BandieraRosa
slam笔记
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
- 【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
- 视觉SLAM十四讲第 2 讲 初识 SLAM
tmiger
计算机视觉人工智能
1.SLAM是什么SLAM是SimultaneousLocalizationandMapping的缩写,中文译作“同时定位与地图构建”。它是指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境的模型,同时估计自己的运动。如果传感器主要为相机,就称为“视觉SLAM”。SLAM问题的本质:对运动主体自身和周围环境空间不确定性的估计。2.自主运动的两大基本问题1)我在什么地方?-定位
- 视觉SLAM ch5代码总结(二)
雨幕丶
视觉SLAM计算机视觉c++slam
图像去畸变CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.10)project(basics)#Eigeninclude_directories("/usr/include/eigen3")#opencvfind_package(OpenCVREQUIRED)#添加头文件include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
- 高翔《视觉SLAM十四讲》第七章视觉里程计3d-2d位姿估计代码详解与理论解析
xMathematics
3d视觉slam机器人无人驾驶无人机人工智能
高翔《视觉SLAM十四讲》第七章代码详解与理论解析一、三维空间位姿估计核心算法实现在视觉SLAM领域,3D-2D位姿估计是确定相机在三维空间中位置和姿态的关键技术。本部分将详细解析其工程实现框架,同时说明代码模块的划分逻辑。代码整体结构清晰,各模块分工明确,主要包含特征匹配、3D点构建、PnP问题求解以及位姿优化等部分。算法流程从读取两幅图像和对应的深度图开始,通过特征匹配模块找出两幅图像中的匹配
- 高翔视觉slam中常见的OpenCV和Eigen的几种数据类型的内存布局及分配方式详解
xMathematics
opencv人工智能计算机视觉内存布局c++slam机器人
vector>内存布局及分配方式详解1.内存对齐的必要性Eigen的固定大小类型(如Eigen::Vector2d、Eigen::Matrix4d等)需要16字节内存对齐,以支持SIMD指令(如SSE/AVX)的并行计算。若未对齐,可能导致程序崩溃或性能下降。2.默认分配器的潜在问题若直接使用std::vector,其默认分配器std::allocator可能无法保证内存对齐。例如:若容器内存起始
- cmake使用教程
四夕小一冰
cmake相关c++
cmake使用教程本教程是参考高翔视觉SLAM十四讲中的讲解。在一个cmake工程中,首先会用cmake命令生成一个makefile文件,然后用make命令根据这个makefile文件的内容编译整个工程。示例:示例基础编译流程先建立一个项目文件夹project1,在文件夹里面建立一个名为helloSLAM.cpp的文件://helloSLAM.cpp#includeusingnamespacest
- 视觉同步定位与地图构建(Visual SLAM)架构详解
YRr YRr
视觉SLAM架构视觉SLAM
视觉同步定位与地图构建(VisualSLAM)架构详解视觉同步定位与地图构建(VisualSimultaneousLocalizationandMapping,简称视觉SLAM)是机器人自主导航、增强现实等领域中的关键技术。视觉SLAM通过利用摄像头获取的视觉信息,同时完成自身定位与环境地图的构建。其架构通常包括前端处理、后端优化及闭环检测等主要模块。以下将对视觉SLAM的架构进行详细阐述。一、整
- 【菜狗学三维重建】Slam对极几何实战—从两张未知相机内参的图片计算出来相机Rt——20250413
小狗照亮每一天
数码相机计算机视觉深度学习笔记opencv人工智能
目录任务1、读取图像2、特征点检测与匹配3、从匹配的对应点中选择八个点4、求解F矩阵(没有内参信息用基础矩阵F来求Rt)之前有一篇关于原理方面的视觉slam三维重建的文章,现在来实战一下,将书本上的知识转化为代码实现一下“视觉里程计-对极几何-2D-2D”。任务从两张未知相机内参的图片计算出来相机R,t。1、读取图像importcv2#读取两张图像a=cv2.imread("00010.jpg")
- OAK相机:纯视觉SLAM在夜晚的应用
OAK中国_官方
人工智能机器学习SLAM
哈喽,OAK的朋友们,大家好啊,今天这个视频主要想分享一下袁博士团队用我们的OAK相机产出的新成果在去年过山车SLAM的演示中,袁博士团队就展示了纯视觉SLAM在完全黑暗的环境中的极高鲁棒性。现在袁博士团队进一步挖掘了纯视觉的潜力,于是又专门录了一段夜间的演示给我们展示了在完全黑暗及光线变化的环境中可靠工作的VIO、回环检测及适用于大场景的内存管理技术。他们现在已将整套VSLAM方案包含在Fact
- 视觉SLAM十四讲 第7讲 (3) 相机运动估计 2D-2D/3D-2D/3D-3D
LYF0816LYF
slamlearning3d计算机视觉算法slam
相机运动估计2D-2D/3D-2D/3D-3D1.2D-2D:对极约束2.三角测量3.3D-2D:PnP3.1直接线性变换DLT3.2P3P3.3最小化投影误差求解PnP4.3D-3D:ICP4.1SVD方法4.2非线性优化方法5.总结若已经有匹配好的点对,要根据点对估计相机的运动,可以分为以下三种情况:2D-2D:即点对都是2D点,比如单目相机匹配到的点对。我们可以用对极几何来估计相机的运动。在
- 动态视觉SLAM的亿点点思考(含20项最新开源代码链接)[上篇]
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通人工智能
作者:泡椒味的口香糖|来源:3D视觉工坊添加微信:dddvisiona,备注:SLAM,拉你入群。文末附行业细分群。0.笔者个人体会动态环境下的视觉SLAM一直都是研究的重点和难点,但最近动态SLAM的paper越来越少,感觉主要原因是动态SLAM的框架已经固化,很难做出大的创新。现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点,然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口,
- 自动驾驶(Automated Driving)系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍
大连海事的亲外甥
自动驾驶人工智能机器学习
一、自动驾驶概念介绍自动驾驶是指汽车依靠传感器、高精度地图和复杂的算法等,不需要驾驶员操作而自动完成驾驶的技术。二、自动驾驶系统组成和主要技术架构图思维导图形式绘制1、感知层传感器模块:包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等,用于获取车辆周围环境的数据,如道路状况、其他车辆、行人和障碍物等。定位传感器模块:包括GNSS(全球导航卫星系统)、INS(惯性导航系统)和视觉SLAM等,用于确定车
- 【MotionCap】DROID-SLAM 1 :介绍及安装
等风来不如迎风去
AI入门与实战人工智能SLAHMRDROID-SLAM
DROID-SLAM:DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocularDROID-SLAM:适用于单目、立体和RGB-D相机的深度视觉SLAMStereo,andRGB-DCamerashttps://arxiv.org/abs/2108.10869DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocular,Stereo,andRGB-DCamerasfi
- 【ORB-SLAM2:三、 地图初始化】
KeyPan
ORB-SLAM2数码相机计算机视觉人工智能机器学习深度学习算法
地图初始化是视觉SLAM系统的关键步骤之一,它是整个系统运行的起点。初始化的主要任务是从输入图像数据中构建一个初始地图,为后续的相机位姿估计和场景重建提供基础。无论是单目、双目还是RGB-D相机,地图初始化的结果直接决定了系统的鲁棒性和精度。3.1为什么需要地图初始化3.1.1地图初始化的重要性定义初始参考坐标系地图初始化为SLAM系统提供了一个全局参考坐标系,使后续的位姿估计和地图扩展能够在一致
- 【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ:特征点法】
KeyPan
视觉SLAM计算机视觉人工智能机器学习数码相机算法深度学习
视觉里程计(VisualOdometry,VO)是通过处理图像序列,估计摄像头在时间上的相对位姿变化的技术。它是视觉SLAM的重要组成部分之一,主要通过提取图像中的信息(如特征点或直接像素强度)来实现相机运动估计。以下从特征点法、2D-2D对极几何、三角测量、3D-2D的PnP方法、3D-3D的ICP方法介绍视觉里程计的核心内容。特征点法特征点法是视觉里程计的经典方法,通过提取图像中的显著特征点,
- 【视觉惯性SLAM:十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】
KeyPan
视觉惯性SLAM计算机视觉视觉检测
15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合(Visual-InertialTightCoupling)在ORB-SLAM3中的作用不可替代,是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术。单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图,这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果,但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如,昏暗场景或快速运动可能
- 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
- 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
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
评论(22)
收藏
举报
jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
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/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交