来时路lemon
来时路lemon

TUM数据集网盘

TUM数据集

TUM dataset

TUM是多用于SLAM的RGB-D数据集，源地址在上方，他有很多个数据集,下载起来比较费劲，所以放在百度网盘上，方便大家下载，数据集很多，只下载了四个，下面给出云盘链接、样图、以及原网简介

  1. fr1_xyz

    rgbd_dataset_freiburg1_xyz 提取码：njwg

    样图：（前三个均为下图）

    TUM数据集网盘_第1张图片

    简介：

    TUM数据集网盘_第2张图片

  2. fr1_desk

    rgbd_dataset_freiburg1_desk 提取码：nnhx

    简介：

    TUM数据集网盘_第3张图片

  3. fr1_desk2

    rgbd_dataset_freiburg1_desk2 提取码：jl13

    简介：

    TUM数据集网盘_第4张图片

  4. fr2_desk

    rgbd_dataset_freiburg2_desk 提取码：wxnn

    样图：

    TUM数据集网盘_第5张图片

    简介：

TUM数据集网盘_第6张图片

你可能感兴趣的:(SLAM)

  • 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：min⁡x 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
  • tomcat基础与部署发布 暗黑小菠萝 Tomcat java web
    从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。 做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。 一、Tomcat安装     安装方式：①运行.exe安装包      &n
  • 网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
    1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
  • [信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
          如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题   如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?    是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?  &n
  • 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码 商人shang mavendebug查看源码tomcat-plugin
    *首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
  • 大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
    大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简 要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
  • cache 服务器 小猪猪08 cache
    Cache   即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。 　　1.Cache   是怎么样工作的? 　　Cache   是分配在服务器上
  • mysql存储过程 香水浓 mysql
    Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
  • CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScriptUI框架Ajaxcss
      CSS的class、id、css文件名的常用命名规则     (一)常用的CSS命名规则 　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
  • 全局数据源 AILIKES javatomcatmysqljdbcJNDI
    实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
  • MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
    MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
  • JAVA的getBytes()方法 bijian1013 javaeclipseunixOS
        在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！      String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
  • AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScriptAngularJSCookies
            如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。         幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
  • [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
    Maven聚合   在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
  • 【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
      1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
  • linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
    在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
  • unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频unity资料unity自学unityunity教程
    问：unity中运用Resources.Load的方法？ 答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
  • 线段树-入门 bylijinnan java算法线段树
    /** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
  • 全选与反选 chicony 全选
      <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
  • vim一些简单记录 chenchao051 vim
    mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc   1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？       答：在vimrc中加入set backspace=2   2、问：如何控制tab键的缩进？       答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
  • Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键sublime
    [size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
  • php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
    在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容  复制代码代码如下: <?  $a="ABC";  $b =&$a;  echo
  • SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
    Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
  • 对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法ssh活动
    软件设计的宏观与微观    软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
  • 同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
    同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。   同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。 场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。   异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。 实现：
  • Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
    實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
  • Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
    Hibernate中的缓存   一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
  • 对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP架构延迟加载
    形象化设计模式实战     HELLO!架构   一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。 延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。     二、实现延迟加载 实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
  • xml 验证 pengfeicao521 xmlxml解析
    有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • div设置半透明效果 spjich css半透明
    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
  • 你真的了解单例模式么？ w574240966 java单例设计模式jvm
        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他