- 【视觉SLAM十四讲】李群与李代数
Louis1874
#视觉SLAM计算机视觉算法抽象代数矩阵slam
本文为视觉SLAM学习总结,讲解对观测方程中xxx该如何优化。欢迎交流本讲内容概要李群与李代数的概念,SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方法李代数上的求导方式和意义使用Sophus对李代数进行运算李群和李代数基础旋转矩阵自身带有约束(正交且行列式为1)。作为优化变量,会引入额外的约束,使优化变得困难。而在李代数上可以变成无约束优化。三维旋转矩阵构成
- 视觉SLAM学习笔记番外篇——git的基本使用与上传文件到github
隔壁老王的学习日志
SLAM学习学习ubuntuc++githubgit
目录一、注册github二、安装git三、新建仓库四、上传文件五、报错解决方法一、注册github登录https://github.com,验证邮箱就可以注册,国内也许网速较慢,可以等待或者“想想办法”,一般可以裸连。二、安装git去官网https://git-scm.com/download/win找到安装包在windows系统下安装,安装过程基本上都点击next,习惯上建立桌面快捷方式,然后桌
- 视觉slam学习|基础篇02
David小伟同学
SLAM学习
系列文章目录SLAM基础篇01SLAM基础篇02目录系列文章目录计算机视觉基础相机模型像素坐标归一化坐标畸变双目相机模型计算机中图像的表示非线性优化基础slam问题建模非线性最小二乘一阶和二阶梯度法Gauss-Newton法Levenberg-Marquant方法小结计算机视觉基础SLAM中使用的相机与我们平时见到的单反摄像头并不是同一个东西。它往往更加简单,不携带昂贵的镜头,以一定速率拍摄周围的
- 视觉SLAM学习笔记(二)
Sunshine_晗晗
视觉里程计前边我省略了大量用数学知识来描述的内容,比如三维世界中刚体运动的描述方式,包括旋转矩阵,旋转向量,欧拉角,四元数等,但是我们在下边仍然要去自己学习。视觉里程计的主流方法是特征点法,顾名思义,即从图像中选取比较有代表性的点,观察各个图像中这些点的位置来判断物体的移动。下面只介绍几种常用的特征点。ORB特征匹配ORB特征由关键点和描述子组成,提取ORB特征分为以下几个步骤:FAST角点提取,
- 视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作
隔壁老王的学习日志
SLAM学习学习矩阵算法ubuntuc++
视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作内容来源eigen库的安装centos7系统ubuntu系统CMakeLists.txt编辑eigenMatrix.cpp编辑kdevelop编译运行eigen库的基本语句内容来源本文内容来自本人早期的b站专栏:专栏文章eigen库的安装centos7系统wgethttps://gitlab.com/li
- 深蓝学院:视觉SLAM学习记录1
滚蛋吧头发君
SLAM学习SLAM
最近在看深蓝学院上高翔博士的视觉SLAM课程,做点笔记总结一下学习过程,以方便之后的回顾。1.预备知识教材:《视觉slam十四讲》参考书:multipleviewgeometry(细节较多,不适合初学者)stateestimationforrobotics(状态估计,内容深刻,公式较多)只有亲自实现了算法,才能谈是否理解计算机视觉的任务:物体识别物体检测物体跟踪语义分割…SLAM是什么?SLAM,
- 视觉SLAM学习笔记
Jeet173
学习算法计算机视觉
中英文对照表中文英文计算机视觉ComputerVision人工智能ArtificialIntelligence单目相机Monocular双目相机Stereo深度相机RGB-D视差Disparity稀疏Sparse稠密Dense半稠密Semi-dense同时定位与建图(SLAM)SimultaneousLocalizationandMappingTOFTime-of-Flight视觉里程计(VO)V
- SLAM疑难篇之特别篇:Ubuntu18.04从零开始配置并跑通VINS-MONO全流程
j_shuttworth
视觉SLAM#SLAM疑难篇合集ubuntuVins-monoslam全图流教程opencv
需求分析实验室要求跑通VINS-mono的demo,于是我展开了一系列摸索从安装ROS,到安装OPENCV3.3.1,再到安装各种依赖,最后到跑通Vins-mono本文将截图展示全流程中很重要的部分流程参照本文主要参照了这篇文章,建议读者按照他的流程走,有出入的地方我会圈出来我的视觉SLAM学习的小小入门---Ubuntu18配置VINS-MONO辅助指导的是这篇文章,是ubuntu16.04的环
- 视觉SLAM学习笔记
Nico_J ??
笔记线性代数几何学矩阵
本文是个人对《视觉SLAM十四讲》的内容进行个人理解说写下的笔记以备忘第三讲向量向量一般为列向量,用小写字母表示。向量相乘点乘为内积,可表达为以下,为向量a、b间夹角,结果可描述为向量间投影关系。叉乘为外积,可表达如下,结果为列向量,同时该列向量垂直于向量a、b,为两个向量张成的四边形有向面积。而在上述的运算中可知,向量a等价于反对称矩阵,如下,既向量转换为矩阵的一个重要的变换,用a^表示。反对称
- 视觉SLAM学习路线
极客范儿
SLAMC/C++VSLAMSLAMc++计算机视觉
导师让我了解SLAM,SLAM原本是比较小众的方向,最近自动驾驶火起来,做这个SLAM的人也多了,反过来也会推动机器人感知的发展。希望未来学成的时候,能赶上机器人大规模普及,就业一片蓝海。关于视觉SLAM我感觉学习成本高、科研选题难和行业壁垒高,但是充满挑战不是很有意思嘛。学SLAM方向跟motionplanning科研都不好做,而且都很吃数学基础。学习难度的话,planning可能教程更多一点,
- 视觉SLAM学习中各种库安装
月夕花晨KaCa
自动驾驶
参考:3.视觉SLAM十四讲各种库安装_HITLDY的博客-CSDN博客视觉slam十四讲开源库安装教程-feifanren-博客园(104条消息)视觉SLAM十四讲学习笔记—ch6关于bugakaclassceres::internal::FixedArray<double,3>}’hasnomembernamed_路拾遗37的博客-CSDN博客目录目录目录1.Eigen32.Sophus非模板
- 视觉SLAM学习笔记
指引0605
学习计算机视觉人工智能
视觉SLAM原理部分Slam主要完成的事情是,构造与自身相关的环境地图,并且进行定位和路径规划。视觉slam完成的事情是依靠是视觉传感器获得的图像信息,帮助完成建立环境地图与自身定位,且完成路径规划。经典框架由5个部分组成:1.传感器获取外部信息2.视觉里程计(又称前端)主要为后端提供一个初始化信息,根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动,提供较好的初始值。核心问题是如何根据图像估计相机运动。又可
- 移动端视觉SLAM学习笔记 (一) 介绍
业余码农
移动端视觉SLAM学习笔记学习slam
SLAM(同步定位和制图),基础概念原理就不介绍了,网上一搜一大堆。SLAM目前的感知方式基本就是两种:相机和激光雷达,也有结合去做的。移动端,也就是手机和平板,一般手机和平板也就是可见光相机,一些特殊的也会搭载红外结构光、激光雷达(不得不说苹果这方面做的很棒,SLAM、3D建模在移动端这块就是行业巅峰啊)。之前用激光雷达和realsenseT265做过相关的SLAM项目,项目所限,基本就是用现成
- 视觉slam学习--开源资源工程汇总(部分)
Robot-G
视觉SLAM激光slam机器人视觉slam资源汇总
转自:SLAM优秀开源工程最全汇总-知乎(zhihu.com)1、CartographerCartographer是一个系统,可跨多个平台和传感器配置以2D和3D形式提供实时同时定位和制图(SLAM)。https://github.com/cartographer-project/cartographer2、Openvslam一个通用的视觉SLAM框架。OpenVSLAM是单眼,立体声和RGBD视
- 视觉SLAM学习--基础篇(SLAM框架及相机模型)
resumebb
视觉SLAM计算机视觉SLAM无人机视觉导航
一.例子如上图的小萝卜机器人,要使其具有自主运动能力至少需要两个条件:1.我在什么地方?——定位。2.周围环境是什么样?——建图。因此它既需要知道自身的状态-位置,也要了解所在的环境-地图。解决这些问题的方法非常多,如携带于机器人本体上的传感器,例如机器人的轮式编码器、相机、激光等等,另一类是安装于环境中的,例如导轨、二维码标志等等。二.相机在视觉SLAM中主要是用相机去解决定位与建图问题。按照相
- 视觉slam学习笔记以及课后习题《第四讲相机模型和非线性优化》
啦啦啦1231213
自动驾驶slam人工智能计算机视觉图像处理
这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题,因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅,所以有部分知识可能不太严谨,如果给大家造成了困扰请见谅,大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正,欢迎大家一起探讨。其他章的笔记可以在我的首页文章中查看。整个作业的代码和文档都可以参考我的GitHub存储库GitHub-1481588643/vslam如果想要了解视觉slam其他章节的内容,也可
- 视觉slam学习|基础篇01
David小伟同学
SLAM自动驾驶学习机器学习人工智能
系列文章目录SLAM基础篇01SLAM基础篇02目录系列文章目录前言SLAM是干什么的?SLAM的数学建模机器人学基础齐次矩阵关于旋转的表示:旋转向量、欧拉角、四元数李群和李代数基础李群李代数李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)和se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)指数和对数映射BCH公式李代数求导扰动模型前言最近在看高翔和张涛写的《视觉SLAM十四讲》,记录
- 视觉slam学习笔记以及课后习题《第三讲李群李代数》
啦啦啦1231213
线性代数自动驾驶slam
前言这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题,因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅,所以有部分知识可能不太严谨,如果给大家造成了困扰请见谅,大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正,欢迎大家一起探讨。其他章的笔记可以在我的首页文章中查看。整个作业的代码和文档都可以参考我的GitHub存储库GitHub-1481588643/vslam如果想要了解视觉slam其他章节的内容,
- 视觉slam学习笔记以及课后习题《第五讲特征点法视觉里程计》
啦啦啦1231213
slam计算机视觉图像处理
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- 视觉slam学习笔记以及课后习题《第二讲三维物体刚体运动》
啦啦啦1231213
线性代数人工智能计算机视觉slam
前言这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题,因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅,所以有部分知识可能不太严谨,如果给大家造成了困扰请见谅,大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正,欢迎大家一起探讨。其他章节的笔记和作业可以在我的首页中查找对应文章。整个作业的代码和文档都可以参考我的GitHub存储库https://github.com/1481588643/vslam.g
- 视觉slam学习笔记以及课后习题第一讲初识slam
啦啦啦1231213
自动驾驶人工智能
前言这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题,因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅,所以有部分知识可能不太严谨,如果给大家造成了困扰请见谅,大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正,欢迎大家一起探讨。整个作业的代码和文档都可以参考我的GitHub存储库GitHub-1481588643/vslam一.熟悉Linux(2分,约2小时)计算机领域的绝大多数科研人员都在Linux
- 视觉slam学习之路(一)看高翔十四讲所遇到的问题
weixin_33712987
视觉SLAM十四讲学习记录目前实验室做机器人,主要分三个方向,定位导航,建图,图像识别,之前做的也是做了下Qt上位机,后面又弄红外识别,因为这学期上课也没怎么花时间在项目,然后导师让我们确定一个方向来,便于以后发论文什么。上个礼拜看了些论文,感觉视觉slam方向还可以,图像识别毕竟不是计算机科班,可能真正要弄也很难有成果,slam也是最近才研究起来,也挺适合我们搞,需要一些高数、c++、ros等知
- 【视觉SLAM十四讲】三维空间刚体运动
wtl_bupt
#视觉SLAM
本文为视觉SLAM学习总结。第三讲讲解的是观测方程中的xxx是什么。本讲内容概要三维空间的刚体运动的描述方式:旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角Eigen库的矩阵、几何模块的使用方法旋转矩阵点和向量,坐标系定义坐标系后,向量可由R3R^3R3坐标表示:a⃗=[e1⃗,e2⃗,e3⃗][a1a2a3]=a1e1⃗+a2e2⃗+a3e3⃗\vec{a}=[\vec{e_1},\vec{e_2},\ve
- 视觉SLAM学习第二讲——三维空间刚体运动(工程矩阵、C++11知识补充)
lark_ying
三维空间的刚体运动主要学习点如下:2.1点与坐标系2.2旋转矩阵2.3旋转向量与欧拉角2.4四元数2.5相似、仿射和射影变换2.6实践:Eigen矩阵运算2.7实践:Eigen几何模块对于三维空间刚体整体知识的学习,可参考https://blog.csdn.net/weixin_38593194/article/details/85234607详细讲述了关于刚体运动学的知识,在此就不重复引了。本文
- 视觉SLAM学习第一讲——学习心得
lark_ying
前传:研一小猿一只,第一次在博客上写文章,之前都是记录有道云。在博客上写一来为了巩固知识,二来也为了结交更多志同道合的小伙伴。话不多说,现在进入正题。今天主要谈谈个人对vSLAM的一点小见解,并班门弄斧引入大牛们的学习经验。小猿是跟着高博的《视觉SLAM十四讲》学习的,说错地方还望大家多多指教!下附高博十四讲课程目录:1、SLAM是什么?SLAM主要解决两大问题:①我在什么地方?——定位②周围环境
- 史上最全视觉SLAM资料及研究方向思路汇总
VSLAMer
SLAM
第一章视觉SLAM学习总结1.1书籍推荐(1)机器人必读经典书籍:ThrunS,BurgardW,FoxD.《Probabilisticrobotics》[M].Cambridge,USA:MITPress,2005(概率机器人);《PrinciplesofRobotMotionTheory,AlgorithmsandImplementation》。(2)会议论文文集:《Robotics:Scie
- 【视觉SLAM十四讲】视觉里程计—特征点法
wtl_bupt
#视觉SLAMslam计算机视觉
本文为视觉SLAM学习笔记,讲解视觉里程计中的特征点法。本讲内容概要图像特征的意义,在单幅及多幅图像中提取特征点。对极几何的原理,利用对极几何的约束恢复图像间相机的三维运动PnP问题,利用已知三维结构与图像的对应关系求解相机的三维运动ICP问题,利用点云的匹配关系求解相机的三维运动通过三角化获得二维图像上对应点的三维结构特征点法经典SLAM模型中以位姿——路标(Landmark)来描述SLAM过程
- 视觉slam学习资料整理
hai008007
slam
转自:http://blog.163.com/zhang_hu_0728/blog/static/24688806720170355714689/(1)orb_slam官网(网站最后有5篇论文,价值很高)http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/(2)半仙居士blog(可以都看,很经典)http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/(
- 视觉slam学习资料
金木炎
slam学习
一直想写博客,一来是实验室太忙,二来是自己初入视觉slam,怕误人子弟。所以一直没写,但是实验室的同学说我可以介绍一些基础给那些刚入门的人参考。那么从今天开始我就开始陆陆续续的把我所了解的visualslam写给大家。希望一些大牛能指正!这篇博客就把我自己整理的资料贴出来,供大家参考。(1)orb_slam官网(网站最后有5篇论文,价值很高)http://webdiis.unizar.es/~ra
- 视觉SLAM学习笔记——目录与参考
Manii
视觉SLAM
写在前面:从18年开始接触自主机器人定位建图,8月打开高翔的《视觉SLAM十四讲》以及视频教程正式进行系统学习,现在也基本能看懂那些Stateoftheart的paper与算法。但感觉自己对于一些细节方面的知识点似懂非懂、不求甚解,于是听从了实验室小伙伴的建议,在博客上对SLAM学习内容进行总结和整理。也是一种自我监督的方式把,将书中那些还不理解的、简单略过的内容一一攻克。同时也是觉得SLAM的确
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1