- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readImageInfo读取图像信息
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉opencvubuntuc++人工智能学习
前言简单总结一下:这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度,并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机,还会同时更新第二个相机的校准参数。最终,这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定
- ORB-SLAM2源码学习:System.cc:System::System SLAM系统的构造函数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2c++学习计算机视觉算法opencv
前言ORB-SLAM2源码学习:rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统,现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。总的来说:该函数主要干了以下事情:1.初始化一些参数(列表初始化)2.加载并检查配置文件和词汇表3.创建一些对象如关键帧数据库、地图、绘制器等。4.启动并初始化多个线程:跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉ubuntuopencv人工智能数码相机学习
前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数:voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数:voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
- AWS上基于Llama 3模型检测Amazon Redshift里文本数据的语法和语义错误的设计方案
weixin_30777913
数据仓库云计算awsllama
一、技术栈选型核心服务:AmazonRedshift:存储原始文本和检测结果AmazonBedrock:托管Llama370B模型AWSLambda:无服务计算(Python运行时)AmazonS3:中间数据存储AWSStepFunctions:工作流编排辅助工具:psycopg2:RedshiftPython连接器boto3:AWSSDKforPythonPandas:数据批处理JSONSche
- AWS上基于高德API验证Amazon Redshift里国内地址数据正确性的设计方案
weixin_30777913
python数据仓库云计算aws
该方案通过无服务架构实现高可扩展性,结合分页查询和批量更新确保高效处理海量数据,同时通过密钥托管和错误重试机制保障安全性及可靠性。一、技术栈组件技术选型说明计算层AWSLambda无服务器执行,适合事件驱动、按需处理,成本低数据存储AmazonRedshift存储原始地址数据及验证结果API调用高德地理编码API提供地址标准化及验证能力开发语言Python3.9+使用requests处理HTTP请
- 水下 SLAM 定位模组的设计与实现
赵谨言
论文经验分享毕业设计笔记
标题:水下SLAM定位模组的设计与实现内容:1.摘要摘要:本文介绍了水下SLAM定位模组的设计与实现。首先,对水下定位技术的背景和需求进行了分析。然后,详细阐述了模组的设计思路和关键技术,包括传感器选型、数据融合算法等。接着,介绍了模组的实现过程和实验结果,通过实际测试验证了模组的性能和可靠性。最后,对未来的研究方向进行了展望。关键词:水下SLAM;定位模组;传感器;数据融合2.引言2.1.研究背
- ORB-SLAM2源码学习:Tracking.cc:GrabImageStereo、GrabImageRGBD、GrabImageMonocular处理图像
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#局部建图线程计算机视觉人工智能c++ubuntu学习
前言该部分函数在Tracking.cc源文件中定义,用于处理图像。1.函数作用:1.GrabImageStereo函数的主要作用是处理输入的双目图像(左视图和右视图),进行必要的预处理(颜色转换),创建表示当前帧的对象,并执行跟踪操作,最后返回当前帧在世界坐标系下的变换矩阵。cv::MatTracking::GrabImageStereo(constcv::Mat&imRectLeft,const
- Serverless 架构与 AWS Lambda 的应用实践
桂月二二
serverless架构aws
引言随着云计算的普及,传统的服务器管理方式逐渐被更加灵活和高效的技术所取代,Serverless(无服务器)架构便是其中一个备受瞩目的创新。在Serverless架构下,开发者不再需要关注服务器的部署、维护和扩展问题,而是专注于编写业务逻辑。AWSLambda作为亚马逊云服务提供的一项无服务器计算服务,为这一架构的实现提供了强大的支持。本文将深入探讨Serverless架构和AWSLambda的核
- CMake入门
PaLu-LvL
CMakec++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言我们在很多SLAM的源码里都能看到CMake的使用,这个CMake到底是什么呢有什么用呢?一、cmake的简介CMake(CrossplatformMake)是一个开源的跨平台自动化建构系统,用来管理程序构建,不依赖于特定编译器。CMake可以自动化编译源代码、创建库、生成可执行二进制文件等,为开发者节省了大量的时间,可以说是工程实践的必备工具。CMake通过使用简单的配置文件CMakeLis
- 优化ROS包编译流程:处理多工作空间下的路径冲突
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ROSNoetic下ORB_SLAM2编译错误分析及解决方案在使用ROSNoetic编译ORB_SLAM2包时,您遇到了如下错误信息:[rosbuild]rospackfoundpackage"ORB_SLAM2"at"/home/lyb/pointcloudmap_ws/src/ORB_SLAM2_modified/Examples/ROS/ORB_SLAM2",butthecurrentdir
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快速上手Serverless架构与FastAPI结合实现自动化移动应用后端引言随着云计算技术的发展,Serverless架构已经成为构建现代应用的一种流行选择。它允许开发者将更多精力集中在核心业务逻辑上,而无需管理底层基础设施。本文将以AWSLambda和APIGateway为基础,通过FastAPI框架来快速搭建一个移动应用的后端服务。1.Serverless架构概述Serverless架构的核
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ServerlessArchitectureBoilerplate使用教程serverless-architecture-boilerplate:package::zap::rocket:BoilerplatetoorganizeanddeploybigprojectsusingAWSAPIGatewayandAWSLambdawithServerlessFramework项目地址:https:/
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引言在机器人技术、自动驾驶、增强现实(AR)和无人机等前沿领域,SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)技术扮演着至关重要的角色。SLAM,即同时定位与地图构建,是一种通过传感器数据实时估计机器人或无人系统自身位置并构建环境地图的技术。本文将详细介绍SLAM技术的原理、应用场景、分类及其优缺点,并对SLAM技术的未来发展进行展望。SLAM技术概述定义与原理S
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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
- Python软体中在AWS Lambda上部署Python应用:一站式部署指南
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Python软体中在AWSLambda上部署Python应用:一站式部署指南AWSLambda是亚马逊提供的一个无服务器计算服务,允许开发者在无需管理服务器的情况下运行代码。它自动处理计算资源的配置和扩展,具有高度的可扩展性和灵活性。对于Python开发者来说,AWSLambda为我们提供了一个高效的方式来部署Python应用,尤其是对那些处理事件驱动任务、定时任务或者API服务的应用,Lambd
- SLAM源码分析(八)
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1024程序员节slam
[email protected],ComputeH21函数,用DLT方法求解单应矩阵H。vP1:参考帧中归一化后的特征点;vP2:当前帧中归一化后的特征点;基本原理:|x'||h1h2h3||x||y'|=a|h4h5h6||y|简写:x'=aHx,a为一个尺度因子1||h7h8h9||1|使用DLT(directlineartranform)求解该模型x'=aHx--->(x
- ORB-SLAM2源码逐行解析系列(二):追踪线程
LDST_CSDN
计算机视觉人工智能自动驾驶
1.Tracking类(1)Tracking类的定义///Examples/Monocular/include/Tracking.hclassTracking{public:/***@brief构造函数**@param[in]pSys系统实例*@param[in]pVoc字典指针*@param[in]pFrameDrawer帧绘制器*@param[in]pMapDrawer地图绘制器*@param
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑨: Initializer::FindHomography找到最好的单应矩阵H
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉opencvubuntu人工智能矩阵学习
前言该函数功能的实现依赖于之前学习的三个函数特征点的坐标归一化、计算单应矩阵H以及它的评分函数。ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc②:Initializer::Normalize坐标归一化-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc③:Initializer::ComputeH21计算单应矩阵-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习:Initiali
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R,t及三维点
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉人工智能ubuntu学习矩阵线性代数
前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数:ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵F来恢复位姿和三维点实际上是借助本质矩阵来进行的,相对于用单应矩阵H恢复位姿和三维点来说,它的解的结构较为简单其解的讨论形式也是比较简单的。1.函数声明boolInitializer::Recon
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉ubuntu人工智能矩阵学习
前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数:ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解,到底哪个才是真正的解呢?方法是实践出真知。根据相应的论文我们分两种情况分别恢复出不同的解,最后得到一个最好的。每种可能的解都需要重复计算一次,最终根据如下条件选择最佳的解:1.最优解成功三角化点数目
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AWS微服务示例项目指南aws-microservicesAWSServerlessEvent-drivenMicroserviceswithusingAWSLambda,AWSDynamoDB,AWSAPIGateway,AWSEventBridge,AWSSQS,AWSCDKstandsforCloudDevelopmentKitforIaC—InfrastructureasCodetoola
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目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分
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3DGaussianSplatting(3DGS)3DGS深度学习三维重建计算机视觉3d
最近对一系列基于3DGaussianSplatting(3DGS)SLAM的工作的源码进行了测试与解读。为此写下本博客mark一下所有的源码解读以及对应的代码配置与测试记录~其中工作1~5的原理解读见博客:学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研_3dgaussiansplattingslam-CSDN博客文章浏览阅读5.3k次,点赞53次,收藏92
- 【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
- VYOS容器运行Uptime Kuma监控
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Vyosvyos容器UptimeKuma监控系统无处不容器
添加镜像addcontainerimagelouislam/uptime-kumasudomkdir/config/kumasudochmod777/config/kuma配置setcontainernameUptimeKumadescription'Uptime-Kuma'setcontainernameUptimeKumaimage'docker.io/louislam/uptime-kuma
- 【ORB-SLAM2:九、BA优化】
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ORB-SLAM2人工智能计算机视觉机器学习深度学习算法
BA(BundleAdjustment)是SLAM系统中优化位姿和地图点位置的重要技术。通过最小化图结构中的重投影误差,BA在提高地图精度和轨迹优化方面发挥了核心作用。本章将围绕BA优化展开,从图优化工具简介到优化函数分类,再到具体的局部BA和Sim3优化边的解析进行详细阐述。9.1图优化和g2o简介9.1.1图优化的基本概念图优化图优化将SLAM问题建模为一个图结构:节点(Vertices):代
- 【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
- ORB-SLAM2:四、 地图点、关键帧、图结构】
KeyPan
ORB-SLAM2计算机视觉人工智能机器学习深度学习算法
地图点、关键帧和图结构是ORB-SLAM系统的核心组成部分,它们共同构建了SLAM系统的空间表示与数据组织方式。本章将详细讨论这些模块及其在系统中的作用和实现方式。4.1地图点4.1.1什么是地图点地图点(MapPoint)是SLAM系统中用来表示环境中三维特征点的抽象概念。这些点是通过相机观测和三角测量得到的,是地图构建的基础。三维位置每个地图点存储其在世界坐标系中的三维坐标P(X,Y,Z)P(
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag