- AWS Lambda与RDS连接优化之旅
t0_54manong
编程问题解决手册aws云计算个人开发
在云计算的时代,AWSLambda与RDS的结合为开发者提供了高效且灵活的解决方案。然而,在实际应用中,我们常常会遇到一些性能瓶颈。本文将通过一个真实案例,探讨如何优化AWSLambda与RDS之间的连接,以提高API的响应速度。背景介绍最近,我们在AWS上部署了一个使用Dotnet6开发的API,它通过APIGateway暴露给外部,并连接到同VPC内的MySQLAuroraRDS数据库。部署前
- VINS-Mono 开源项目安装与使用指南
劳丽娓Fern
VINS-Mono开源项目安装与使用指南VINS-Mono项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-MonoVINS-Mono是一个专为单目视觉惯性系统设计的实时SLAM框架,旨在提供高精度的视觉惯性里程计。本指南将带你深入了解其目录结构、启动文件以及配置文件,帮助你快速上手并应用此项目。目录结构及介绍VINS-Mono的项目结构清晰地组织了不同的组件
- AWS 监控和管理服务 CloudWatch
wumingxiaoyao
BigDataaws大数据云计算CloudWatch日志监控
AWS监控和管理服务CloudWatch什么是CloudWatchCloudWatch工作原理CloudWatchlog收集方法通过AWSLambda发送日志到CloudWatchLogs使用CloudWatchLogsAgent发送日志通过AWSSDK或API将日志发送到CloudWatchLogs通过CloudWatchAgent将应用和系统日志发送到CloudWatchLogsCloudWa
- PHP云原生与Serverless架构深度实践
seopthonshentong
云原生phpserverless
在前六篇系列教程的基础上,本文将深入探讨PHP在云原生和Serverless环境下的高级应用,帮助开发者构建可扩展、高可用的现代化PHP应用。1.ServerlessPHP架构Bref与AWSLambda集成bash#安装Brefcomposerrequirebref/brefphpartisanvendor:publish--tag=serverless-configserverless.yml
- ROS的学习链接整理 (基于古月居)
辣椒炒月饼
学习机器人自动驾驶
机器人控制与仿真:http://wiki.ros.org/roscontrol机器人即使定位与地图建模:http://wiki.ros.org/gmappinghttp://wiki.ros.org/hectorslam机械臂相关学习:http://moveit.ros.org/斯坦福大学公开课———机器人学:https://www.bilibili.com/video/av4506104/交通大
- (02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽,年少无知!
机器人cartographerslam自动驾驶增强现实
讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→
- cartographer官方指导文件说明---第3章 cartographer前端算法流程介绍
从小练武功
前端算法
cartographer官方指导文件说明第3章cartographer前端算法流程介绍3.1ScanMatch扫描匹配扫描匹配(ScanMatching)是Cartographer中实现局部SLAM的核心技术,它通过优化算法将当前激光扫描数据对齐到子图地图中。下面从计算过程、数学模型、参数配置等多个维度进行全面解析:3.1.1扫描匹配工作流程完整处理流程低置信度高置信度原始扫描数据运动畸变校正体素
- 3.3 里程计在SLAM中的应用
小慧1024
ROS1快速入门指南ros机器人linux
启动仿真环境roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_hector.launch可视化结果如图所示在Riz建图中存在问题换一种方式建图roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_gmapping.launch由于历程计的参与,地图被顺利建成
- SLAM面试笔记(5) — ROS面试
几度春风里
SLAM项目实战面试机器人ros自动驾驶
目录1ROS概述2ROS通信机制问题:服务通信概念问题:服务通信理论模型问题:参数服务器概念问题:参数服务器理论模型问题:参数服务器实现函数3ROS常用命令4常见面试题问题:roslaunch和rosrun区别?问题:什么是ROS?问题:ROS中的节点是什么?问题:ROS的消息通信机制是什么?问题:如何创建ROS的工作空间?问题:ROS中常用的机器人控制库有哪些?问题:ROS中如何进行机器人导航?
- nerf-slam论文复现
搬砖者(视觉算法工程师)
gitpython深度学习
nerf-slam实现三维重建详细的在我文档里面(有图片步骤)TableofContentsInstallDownloadDatasetsRunCitationLicenseAcknowledgmentsContactInstallClonerepowithsubmodules:gitclonehttps://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git--recurse-sub
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版:典型硬件组合与通信流程(以移动机器人为例)1.硬件分工:大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32?树莓派无法直接
- 第5.4章 SLAM实战:使用std::chrono计算传感器消息时间戳
行知SLAM
机器人工程师带你入门SLAMunixc++自动驾驶人工智能
在机器人及自动驾驶定位中,传入的IMU和激光的消息都需要判断其数据的正确性,其中,主要会判断消息的开机时间和观测时间,其中开机时间主要通过调用chrono的函数计算,观测时间主要由GPS的时间来获得(GPS观测时间已由上篇文章总结GPS时间计算)。std::chrono是C++11引入的时间处理库,提供了高精度、类型安全且跨平台的时间计算功能。它主要包含三个核心概念:duration:表示时间间隔
- 《用Java 8新特性重构代码:让项目更简洁高效》
Tech_Jia_Hui
Java8新特性java重构开发语言
1.Lambda表达式:简化匿名内部类1.1传统方式vsLambda表达式1.2集合遍历对比1.3事件监听器简化2.StreamAPI:革命性的集合操作2.1基本Stream操作示例2.2数值流操作2.3分组和分区3.Optional:优雅处理null3.1基本Optional用法3.2Optional实践示例4.方法引用:更简洁的Lambda4.1四种方法引用类型4.2方法引用实践5.新的日期时
- 基于AWS无服务器架构的区块链API集成:零基础设施运维实践
AWS官方合作商
awsserverless架构web3区块链
引言区块链开发常面临节点部署、网络维护和扩展性挑战。本文将介绍如何通过AWS全托管服务构建高可用的区块链API层,无需自建节点、无需管理服务器,实现快速接入主流区块链网络(如以太坊、比特币),并保证企业级安全性与扩展性。graphLRA[前端应用]-->B[AmazonAPIGateway]B-->C[AWSLambda]C-->D[AmazonManagedBlockchain]C-->E[Bl
- 【SLAM】基于拓展卡尔曼滤波实现激光雷达传感器和角点提取的机器人定位附matlab代码
matlab科研社
机器人matlab数据结构
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍自主移动机器人定位是机器人学研究的核心问题之一。本文探讨了基于拓展卡尔曼滤波(EKF)融合激光雷达传感器数据和角点提取技术实现机器人定位的方法。通过深入分析激光雷达传感器的工
- 【ROS2】slam_toolbox建图详解
郭老二
ROSROS2SLAM
【ROS】郭老二博文之:ROS目录1、简介1)安装sudoaptinstallros-$ROS_DISTRO-slam-toolbox2)源码https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox3)官网https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.027832、启动2.1启动slam_toolboxslam_toolb
- Python中日志输出配置
亚林瓜子
python开发语言logawslambdacloudwatchexception
问题在AWSlambdaPython中怎么样打印日志?Pythonimportlogginglogging.basicConfig()logging.getLogger("sqlalchemy.engine").setLevel(logging.INFO)logger=logging.getLogger()logger.setLevel(logging.INFO)上面是全局配置主要是如下配置:lo
- 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
- 【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法opencvpclSLAMICPNDT
引言扫描匹配(ScanMatching)是同步定位与地图构建(SLAM)系统中的核心组件,它通过对齐连续的传感器观测数据来估计机器人的运动。本文将深入探讨2D和3DSLAM中的各种扫描匹配算法,包括数学原理、实现细节以及实际应用中的性能对比,特别关注激光雷达SLAM中的典型方法。一、扫描匹配数学基础与核心原理1.1刚体变换的数学表示扫描匹配的核心是求解刚体变换,在2D和3D空间中有不同的数学表示:
- cv::FileStorage用法
Feliz Da Vida
c++c++开发语言opencv
cv::FileStorage是OpenCV中的一个类,用于读取和写入结构化数据(如YAML、XML、JSON)。它非常适合保存和加载诸如:相机内参(K、D)位姿(R、T)IMU数据配置参数向量、矩阵、图像、列表等常见用途保存相机标定参数(标定后得到的.yml文件)配置文件读写(如SLAM、AR、CV项目)记录检测结果或轨迹数据使用示例✅1.写入YAML文件#includeusingnamespa
- 《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
- 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验,以下是系统的学习路径和建议:一、基础知识储备1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征分解(用于相机矩阵、变换矩阵推导)。几何基础:三维几何(点、线、面的表示)、射影几何(单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵)、李群与李代数(SLAM中的位姿优化)。概率与统计:贝叶斯估计、概率图模型(SLAM中的状态估计)、随机过程(滤波算法如
- Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例
点云SLAM
算法算法非线性最小二乘问题高斯-牛顿法和梯度下降法LM算法数值优化计算机视觉SLAM后端优化
Levenberg-Marquardt(LM)算法是非线性最小二乘问题中常用的一种优化算法,它融合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点,在数值计算与SLAM、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。一、Levenberg-Marquardt算法基本原理1.1问题定义我们希望最小化一个非线性残差平方和目标函数:minx f(x)=12∑i=1mri(x)2=12∥r(x)∥2\min_{\mathbf{x
- 基于Serverless架构的搜索引擎爬虫实现方案
搜索引擎技术
搜索引擎实战serverless架构搜索引擎ai
基于Serverless架构的搜索引擎爬虫实现方案关键词:Serverless架构、搜索引擎爬虫、无服务器计算、分布式爬虫、AWSLambda、事件驱动架构、网页抓取摘要:本文深入探讨了如何利用Serverless架构实现高效、可扩展的搜索引擎爬虫系统。我们将从传统爬虫的局限性出发,分析Serverless架构的优势,详细讲解基于事件驱动的爬虫设计原理,并提供完整的实现方案和代码示例。文章将覆盖核
- 推荐文章:Lambda Serverless Search - 构建低成本高效全文搜索引擎
赵鹰伟Meadow
推荐文章:LambdaServerlessSearch-构建低成本高效全文搜索引擎Lambda-Serverless-SearchUseAWSLambdatoperformfree-textsearchondocuments-WithSAMTemplate项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Lambda-Serverless-Search在当今快速发展的云
- 自动驾驶转具身智能的切入点有哪些?
自动驾驶之心
自动驾驶人工智能机器学习
这几天很多同学后台私信我们,自动驾驶如何转具身智能?会不会有比较大的gap。从算法维度上看,具身智能领域基本延续了机器人和自驾的一些算法,比如SLAM、规划控制、模型训练与微调方式、数据生成方式、大模型。当然也有很多具体的任务不太一样,比如数据采集方式、重执行硬件与结构。我们也创办了一个具身智能全栈学习社区:具身智能之心,平时分享了很多具身智能相关的算法、数据采集、软硬件方案等。主要方向涉及VLA
- 相机成像原理_键盘摄影(一)——相机成像基本元件
weixin_39620273
相机成像原理
写在前面笔者在就读本科期间,开始接触计算机视觉领域,主要包括传统的图像处理,研究生期间开始了解深度学习,三维重建和SLAM(同时定位和建图)。可是对于其中使用到的最重要的传感器,相机,它的成像原理知之甚少,照片是怎么成像的?有幸在工作之余玩起了胶片相机,学习了一些摄影知识,在此和大家分享相关知识,欢迎友好地指正和勘误,轻喷。随着器件的发展,目前的相机类型丰富,我们可以从基本的元件讲起,主要涉及到胶
- 【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
- 科研论文术语全解析:彻底搞懂什么是Baseline、Pipeline..........等内容【2025最新版!!!】
那就举个栗子!
计算机视觉解决方案人工智能
引言在撰写科研论文的过程中,尤其是在计算机视觉、机器人、SLAM以及三维重建等领域,准确理解并使用核心术语对于展示研究的科学性、系统性具有至关重要的作用。术语不仅是论文结构的骨架,也是向同行传达研究设计与创新思路的重要桥梁。本文旨在从实际科研写作的角度,系统性分析高频科研术语的定义与应用,帮助初学者准确理解其含义,掌握其写作位置与逻辑,最后以SLAM与3D高斯泼溅(3DGaussianSplatt
- 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。