- ORB-SLAM的重定位中使用的EPnP算法解析
rookie-rookie-lu
ORB-SLAM算法计算机视觉人工智能
EPnP:AnAccurateO(n)SolutiontothePnPProblem详解EPnP算法的中心思想就是以四个世界坐标系下的控制点[cw1cw2cw3cw4][c_w^1\quadc_w^2\quadc_w^3\quadc_w^4][cw1cw2cw3cw4]通过投影约束和欧式变换下的距离不变约束,求解相机坐标系下的相应控制点[cc1cc2cc3cc4][c_c^1\quadc_c^2\
- ORB-SLAM策略思考之RANSAC
rookie-rookie-lu
ORB-SLAM算法人工智能计算机视觉机器人
ORB-SLAM策略思考之RANSAC1.初始化器的RANSACORB-SLAM中的初始化器是一个端到端的地图初始化策略,即不需要人的参与双线程同时计算本质矩阵和单应性矩阵使用基于RANSAC和卡方检验的评价方法为了保证两种算法评价的一致性,计算本质矩阵F和单应性矩阵H都采用统一的8点法、5.991卡方值和相同的RANSAC迭代次数。对每次RANSAC迭代,进行最佳得分对应的变换矩阵、内点位置进行
- ORB-SLAM中的RANSAC算法解析
rookie-rookie-lu
ORB-SLAM算法人工智能计算机视觉
RANSAC算法解析RANSAC是一种在具有噪声的模型中去估计最优的一个算法,其核心思想是采用不断迭代的方法去选择一组全是内点的集合,并采用该集合进行模型估计的一种方法,可以提高模型估计的鲁棒性。假设目前有KKK组采集到的数据,但是数据中的一些点是噪声点,如何使用RANSAC去根据这些有噪声的数据去估计一个比较好的模型呢?选择任意一种能够根据当前采集的数据进行模型评估的方法。使用有放回抽样的方式抽
- ORB-SLAM中的地图点策略
rookie-rookie-lu
ORB-SLAMORB-SLAM计算机视觉机器人感知
ORB-SLAM中的地图点策略1平均观测方向地图点中维护了一个向量,这个向量代表的含义是关键帧光心到单位方向向量的平均向量vmean=1k∑i=0kvnormv_{mean}=\frac{1}{k}\sum_{i=0}^{k}v_{norm}vmean=k1∑i=0kvnorm,值得注意的是,vmeanv_{mean}vmean并不是单位向量,而是一些单位向量的平均值地图点的平均观测方向给定了一个
- ORB-SLAM笔记——ORB-SLAM3的IMU初始化(1)理论部分
RoBOt__Dreamer
SLAM
上一篇blog立的flag,哎最近工作虽然也是快忙炸了但面对这么好的一个作品,你就忍不住挤时间也要学他啊哈哈。那么我们开始!在正式说它的IMU初始化部分之前,还是跟随作者论文的思路,咱们再把Visual-Inertial的架构梳理一下。首先对于一个纯视觉的系统来说,单目也好,双目也罢,我们主要关心的还是每一个pose的6Dof,对应的状态空间呢也就是六维。考虑到单目的尺度问题,状态空间也就是多了一
- ORB-SLAM 论文阅读
KrMzyc
SLAM论文阅读
论文链接ORB-SLAM0.Abstract本文提出了ORB-SLAM,一种基于特征的单目同步定位和建图(SLAM)系统该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性,允许宽基线环路闭合和重新定位,并包括全自动初始化选择重建的点和关键帧的适者生存策略具有出色的鲁棒性,并生成紧凑且可跟踪的地图1.Intro捆绑调整(BA)可以提供相机定位的准确估计以及稀疏几何重建,前提是提供了强大的匹配网络和良好的初始猜测。实时
- 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。
- V-SLAM综述:一、ORB-SLAM
循梦渡
一、ORB特征ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)是一种快速特征点提取和描述的算法。ORB算法分为两部分,分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)算法发展来的,特征点描述是根据BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)特征描述算法改进的
- ORB-SLAM 关于地图点MapPoint的观测距离和观测方向的理解
Caleb tam
orb-slamjavaservletjunit
note:不知道对错,但是先记录一下方便以后回溯整体逻辑是:构建参考关键帧->通过参考关键帧获得平均观测距离:mfMinDistance和mfMaxDistance->(通过这个距离匹配特征点的level)这个还不确定,后续接着看构建参考关键帧构造函数中,创建该地图点的参考帧被设为参考关键帧.若当前地图点对参考关键帧的观测被删除(EraseObservation(KeyFrame*pKF)),则取
- ORB-SLAM坐标系到ROS坐标系的转换
Jiqiang_z
机器人自动驾驶人工智能
Step0:整体流程ros::PublisherCamPose_Pub;geometry_msgs::PoseStampedCam_Pose;cv::MatCamera_Pose;tf::Transformslam_tf;CamPose_Pub=nh.advertise("/Camera_Pose",1);Camera_Pose=SLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);P
- 传统ORB-SLam中位姿优化中雅克比矩阵讲解
三轮车的视觉进阶_
ORBSLAM2ORBSLAM雅克比矩阵双目
由于之前的鱼眼orbslam只有单目部分,所以在优化时也只是用了单目位姿优化和三维坐标点优化,并没有将双目的优化添加进去,不知道是否对结果有影响;这里添加双目的优化部分,主要是将添加雅克比矩阵;orbslam中的优化部分使用了g2o库,具体的详细讲解可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/58521241讲解的很详细这里不加赘述,主要从单目的雅克比矩阵讲解,延伸到双目的雅
- ORB-SLAM系列算法相关介绍(综合版)
花花少年
SLAM1024程序员节ORB-SLAM
一、参考资料ORB-SLAM2详解(一)简介(公开课)视觉SLAM原理与ORB-SLAM3系列算法二、相关介绍1.ORB简介ORB指的是一种旋转不变性特征。2.ORB-SLAM系列算法的演进三、ORB-SLAM论文:ORB-SLAM:AVersatileandAccurateMonocularSLAMSystemgithub代码仓库:ORB-SLAMORB-SLAM官网:ORB-SLAM1.ORB
- ORB-SLAM3算法1之Ubuntu18.04+ROS-melodic安装ORB-SLAM3及各种问题解决
ZPILOTE
ORB-SLAM2/3orbslam3opencvubuntu18.04eigen3pangolinvslam
文章目录0引言1安装依赖1.1opencv安装1.2Eigen3安装1.3Pangolin安装1.4其他2编译安装ORB-SLAM32.1build.sh2.2build_ros.sh0引言ORB-SLAM3,在之前ORB-SLAM和ORB-SLAM2的基础上,新增了IMU多传感器融合SLAM,这是第一个能够使用针孔和鱼眼镜头模型通过单目、立体和RGB-D相机执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系
- orb-slam3编译手册(Ubuntu20.04)
量子西瓜
自动驾驶
orb-slam3编译手册(Ubuntu20.04)一、环境要求1.安装git2.安装g++3.安装CMake4.安装vi编辑器二、源代码下载三、依赖库下载1.Eigen安装2.Pangolin安装3.opencv安装4.安装Python&libssl-dev5.安装boost库三、安装orb-slam3四、数据集下载及测试写在前面:本文是在Ubuntu20.04系统上从零编译运行orb-slam
- ORB-SLAM安装过程遇到问题记录整理
Gene_2022
ubuntuorb-slam
一、ORB-SLAM21.c++error:‘decay_t’isnotamemberof‘std’如下图所示:解决方法:修改ORB_SLAM的CMAKELIST.txt文件,将set(CMAKE_CXX_FLAGS"${CMAKE_CXX_FLAGS}-std=c++11")修改为set(CMAKE_CXX_STANDARD14)2./usr/bin/ld:找不到-lEigen3::EigenE
- orb-slam如何运行ros例程
Xi Zi
人工智能
要运行orb-slam的ROS例程,需要先安装orb-slam的ROS包,然后在ROS系统中运行相应的launch文件。具体步骤如下:安装orb-slam的ROS包,可以使用以下命令:sudoapt-getinstallros--orb-slam2-ros启动ROS系统,然后运行orb-slam的launch文件。例如,要运行orb-slam2_mono程序,可以使用以下命令:roslauncho
- SLAM之BundleFusion测试自制Rosbag数据集的可行方案
我是工程狮
计算机视觉环境配置SLAMBundleFusionRosbagsensordata.sens
SLAM之BundleFusion测试自制Rosbag数据集前言最近在做三维重建与轨迹定位相关的研究,需要以一些传统的重建算法做Baselines,我们选择了KinectFusion、ElasticFusion、BundleFusion、ORB-SLAM、VINS等典型的算法为基础,为了使发布的数据集更具有代表性,我们采用了RealSense录制了ROS格式的数据集,并基于此数据集和SLAM算法展
- M2DGR数据集在一些SLAM框架上的配置与运行:ORB-SLAM系列、VINS-Mono、LOAM系列、FAST-LIO系列、hdl_graph_slam
ZARD帧心
SLAM主流开源框架部署自动驾驶ubuntulinux
文章目录一、M2DGR数据集二、ORB-SLAM22.1配置参数2.2单目三、ORB-SLAM33.1配置参数3.2运行单目+IMU四、VINS-Mono4.1配置参数4.2运行单目+IMU五、DM-VIO5.1安装5.2配置运行六、A-LOAM七、LeGO-LOAM八、LIO-SAM8.1配置参数8.2运行九、LVI-SAM9.1配置参数9.2运行十、LINS10.1安装10.2配置参数10.3
- ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System
weixin_44035919
SLAM论文阅读自动驾驶计算机视觉人工智能
摘要本文提出了ORB-SLAM,一种基于特征的单目SLAM系统,它可以在室内外的大小环境中实时运行。该系统对严重的运动噪声具有鲁棒性,允许宽基线闭环和重定位,并且可以全自动的初始化。基于近年来的优秀算法,我们设计了一个全新的系统,它使用和所有的其他SLAM系统相同的工作流程,包括:跟踪、建图、重定位和闭环矫正。选择重建的地图点和关键帧的**“适者生存”策略**使得系统具有极好的鲁棒性,并生成仅在场
- 【论文翻译】ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System
fish小余儿
SLAM论文计算机视觉slamc++linux矩阵
摘要本文介绍了ORB-SLAM,一种基于特征的单目SLAM系统,该系统可在大小场景和室内外环境中实时运行。该系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性,允许宽基线闭环和重定位,且包含完整的自动初始化。在近年来优秀算法的基础上,我们从头开始设计了一个新系统,该系统在所有SLAM任务中使用相同的功能:跟踪、建图、重定位和回环。选择重建点和关键帧的适当的策略具有很好的鲁棒性,并生成一个紧凑且可跟踪的地图,该地图只有
- 本质矩阵 基础矩阵 单应矩阵 (1)
Gone_float
相机线性代数算法
本质矩阵基础矩阵单应矩阵基本概念:本质矩阵E(EssentialMatrix):反映【空间一点P的像点】在【不同视角摄像机】下【摄像机坐标系】中的表示之间的关系。基础矩阵F(FundamentalMatrix):反映【空间一点P的像素点】在【不同视角摄像机】下【图像坐标系】中的表示之间的关系。ORB-SLAM点云地图中相机的位姿初始化,无论算法工作在平面场景,还是非平面场景下,都能够完成初始化的工
- ORB-SLAM2 --- Tracking::Track 追踪线程解析
APS2023
视觉SLAM-ORBSLAM2原理解析人工智能slam计算机视觉orbslam2
1.函数作用ORB-SLAM2的三大线程之一---跟踪线程,负责估计运动信息、跟踪局部地图。追踪线程的主要工作原理就是我们从数据集中读入一帧帧,刚开始的时候跟踪线程没有进行初始化(没有初始化不知道世界坐标系的原点和相机的位姿),我们初始化跟踪线程,初始成功之后把符合要求的第一帧的相机坐标作为世界坐标系的原点,在之后传进来的每帧,用三种跟踪方式计算相机的坐标,并生成地图点。总体来说,ORB-SLAM
- 实测 (二)NVIDIA Xavier NX + D435i / 奥比中光Astrapro 相机+ ORB-SLAM 2 + 3 稠密回环建图
全日制一起混
NX实测ubuntu嵌入式硬件计算机视觉c++
开发环境:NX+Ubuntu18.04+ROS-melodic接着上篇,开始orb-slam2稠密回环建图二、NX+D435i+ORB-SLAM2稠密回环建图先上效果图这里感谢大神提供一个可回环的稠密地图版本:https://github.com/xiaobainixi/ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP.git2.1安装依赖(和orb-slam2环境配置一样,如果已经配置过,可以跳
- ORB-SLAM系列算法演进
极客范儿
SLAMVI-SLAMORB-SLAMORB-SLAMORBFAST
ORB-SLAM算法是特征点法的代表,当前最新发展的ORB-SLAM3已经将相机模型抽象化,适用范围非常广,虽然ORB-SLAM在算法上的创新并不是很丰富,但是它在工程上的创新确实让人耳目一新,也能更好的为AR、机器人的算法实现落地。而且它的代码简明扼要,每个模块非常清晰,对初学者也十分友好,是入坑视觉SLAM的不二法门。下面将介绍ORB-SLAM系列算法演进。文章目录一、PTAM算法二、ORB-
- 快速下载TUM数据集
奈流云何
SLAMTUM数据集
TUM数据集下载慢怎么办最近在学习ORB-SLAM不可避免的要用到TUM数据集。然而在国内下载国外的东西,这速度令人满意(个鬼)。忽然想起百度网盘的离线下载功能,试了试相当好用。TUM数据集下载地址第一步点击下载第二步复制网址第三步打开百度网盘点击离线下载第四步粘贴下载链接保存到网盘第五步愉快下载(建议开百度云会员)(没有去X宝租个号,关键词云舟舟,2元嗨翻天)2020年更新:辣鸡某云现在离线下载
- ORB特征点提取算法试验
半昧白兰地
视觉SLAM学习
前阵子推进毕设,通过各种教材、论文和博客的调研,总算对视觉SLAM有了一个比较宏观的了解,摘录归纳了许多特征提取和跟踪的算法,最后初步方案决定为对ORB-SLAM展开研究。赶紧花时间去补习了一下C++,用了半天配置完了OpenCV3.4的环境,又用了近一整天时间快速翻完了毛星云的《OpenCV3编程入门》,跑了跑里面的例程,发现简直友好度爆炸。这每一章的内容,不管是图像滤波也好,图像分割也好,图像
- ORB-SLAM2学习笔记7之System主类和多线程
ZPILOTE
SLAM#V-SLAMslamvslamORB-SLAM2System类多线程
文章目录0引言1整体框架1.1整体流程2System主类2.1成员函数2.2成员变量3多线程3.1ORB-SLAM2中的多线程3.2加锁0引言ORB-SLAM2是一种基于特征的视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统,它能够从单个、双目或RBGD相机的输入中实时地同时定位相机的位置,并构建环境的三维地图。ORB-SLAM2是在ORB-SLAM的基础上
- ORB-SLAM2论文拜读:An Open-Source SLAM System form Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras
ZPILOTE
参考文献SLAMslamvslamORB-SLAM2ORB-SLAM2论文论文翻译
文章目录摘要1引言2相关工作2.1双目SLAM2.2RGB-DSLAM3ORB-SLAM23.1单目、近处立体和远处立体关键点3.2系统启动3.3单目和双目约束下的光束优化法(BA)3.4回环检测和全局BA3.5关键帧的插入3.6定位模式4评价4.1KITTI数据集4.2EuRoC数据集4.3TUMRGB-D数据集4.4运算耗时结果(Timingresults)5结论摘要本文提出了ORB-SLAM
- 实测 (三)NVIDIA Xavier NX + D435i / 奥比中光Astrapro 相机+ ORB-SLAM 2 + 3 稠密回环建图
全日制一起混
NX实测c++ubuntu嵌入式硬件推荐算法计算机视觉
开发环境:NX+Ubuntu18.04+ROS-melodic接着上篇,使用奥比中光的Astrapro相机(乐视三合一相机)orb-slam2稠密回环建图依然先放上效果图:三、NX+Astrapro相机+orb-slam2稠密回环建图3.1安装奥比中光Astrapro的SDK(1)安装依赖sudoapt-getinstalllibudev-devsudoapt-getinstalllibopena
- 实测 (四)NVIDIA Xavier NX + D435i / 奥比中光Astrapro 相机+ ORB-SLAM 2 + 3 稠密回环建图
全日制一起混
NX实测c++ubuntu计算机视觉
来了!接着上篇,开始orb-slam3的稠密回环建图实测(奥比中光Astrapro相机)老样子,先上效果图:开发环境:NX+Ubuntu18.04+ROS-melodic四、NX+Astrapro相机+orb-slam3稠密回环建图首先小白老师分享的ORB-SLAM3的可回环的稠密地图版本,具体在这篇博客,下载但是却没有相关的具体实现教程,这里我们先使用奥比中光Astrapro两款相机进行配置实现
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
&n
- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb