- 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")
- 先验地图--slam学习笔记
超级璐璐
人工智能机器学习
先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息:在无人驾驶中,车辆通常会预先加载高精度地图数据,这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型:车辆的动力学模型,包括车辆的物理特性(如质量、轮胎摩擦系数等),这些模型可以帮助预测车辆的行为。
- 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------
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include