- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机
格图素书
数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的,如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化,且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
- 双目视觉测宽仪系列 模拟人眼高精测量!
蓝鹏测控
其他制造
双目视觉测宽仪系列基于机器视觉原理,两个工业相机就像人的双眼,可以形成立体视觉,这样就可以得到足够的信息判断被测物的距离,修正和消除距离变化对测量的影响,在线检测生产线上产品的宽度值。可广泛应用于轧制材料(热轧、冷轧)、机械部件、钢板、铁板、金属板、厚板等板材类产品的在线检测。具有非接触、实时测量、精度高等优点。技术参数:测量范围:500-3000mm(定制)测量方式:双工业相机,自发光/光源补光
- 科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案(三)
JANGHIGH
科普类无人驾驶自动驾驶人工智能机器学习
科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案(三)双目视觉在自动驾驶中的应用虽然具有许多优势,但也存在一些问题和挑战,这些问题在不同的驾驶环境和条件下可能会有所不同。以下是一些主要问题及其可能的解决方案:立体匹配和视差计算:双目视觉的核心在于通过计算两幅图像之间的视差来获取深度信息。然而,立体匹配算法在处理遮挡、无特征区域或具有重复图案的高纹理区域时可能会出现精度问题。解决方案包括使
- 科普类(双目视觉)——快速索引
JANGHIGH
科普类无人驾驶快速索引自动驾驶
科普类(双目视觉)——快速索引科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用(一)科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用(二)科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案(三)科普类——双目视觉系统在无人驾驶汽车中的安装位置(四)科普类——基线的设计对于系统的性能的直接影响(五)科普类——百度Apollo使用的双目系统的硬件型号(六)科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视
- 科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用(二)
JANGHIGH
科普类无人驾驶汽车人工智能
科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用(二)在无人驾驶汽车中,视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping,即同时定位与地图构建)是一种关键技术,它允许车辆在未知环境中进行自我定位和地图构建。双目视觉系统在视觉SLAM中的应用起到了以下作用:精确定位:双目视觉系统通过计算两幅图像之间的视差,可以提供精确的深度信息。这些信息有助于SLAM算法更准确地估
- 科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用(一)
JANGHIGH
科普类无人驾驶汽车人工智能
科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用(一)双目视觉在无人驾驶汽车中的应用主要体现在以下几个方面:深度感知与距离测量:双目视觉系统通过两个摄像头同时捕捉同一场景的图像,利用视差(即同一物体在两幅图像中的位置差异)来计算物体的深度信息。这种基于视差的方法可以提供精确的距离测量,帮助无人驾驶汽车判断前方物体的距离,从而进行安全驾驶决策。障碍物检测与避障:双目视觉能够识别并测量前方的障碍物,包括车辆、
- 科普类—— 双目视觉系统在无人驾驶汽车中的安装位置(四)
JANGHIGH
科普类无人驾驶汽车人工智能计算机视觉
科普类——双目视觉系统在无人驾驶汽车中的安装位置(四)在无人驾驶汽车中,双目视觉系统的安装位置和两个相机之间的安装间距(基线)对于系统的性能至关重要。这些参数的选择需要基于工程数据和实际应用需求来确定。以下是一些关于双目视觉系统安装位置和间距的一般指导原则:安装位置:双目摄像头通常安装在车辆的前部,以模拟人类驾驶员的视线。它们应该位于车辆的中心线附近,以确保视野覆盖车辆前方的主要区域。安装高度通常
- 双目相机立体匹配基础
极客范儿
传感器标定双目相机立体匹配
双目匹配就是用左相机和右相机去拍摄同一个点,目的是找到三维世界的同一个点,也就是在左相机和右相机中的成像点之间的像素差(视差),根据视差去求解深度,那么找到左相机点到右相机的同一个对应点这个过程就是双目相机立体匹配。一、双目视觉流程双目视觉流程是通过双目相机的左相机和右相机拍摄标定板的图片制作标定(离线),在线拍摄后进行矫正。满足两个相机是平行的要求,做匹配点也能满足从一维在同一行去搜索,接着进行
- 阅读文章:《编码结构光投影双目视觉三维测量技术研究》
盗将_6ab3
来源:知网《编码结构光投影双目视觉三维测量技术研究》_肖亮主要理解文章中双目结构光系统的测量原理,主要包括投影图案的编码解码技术、参数标定以及点云的生成与融合拼接。此次学习:编码方式之二进制编码、格雷码编码1.编码结构光image.png文章中选择了时域编码中的格雷码编码。所谓时间编码,文中这样说道:“时域编码是一种常用的编码策略,在这种编码方案中一系列的简单图案按时间先后顺序投影到被测物表面,一
- [Python图像处理] 使用OpenCV创建深度图
AI technophile
Python图像处理实战python图像处理计算机视觉
使用OpenCV创建深度图双目视觉创建深度图相关链接双目视觉在传统的立体视觉中,两个摄像机彼此水平移动,用于获得场景上的两个不同视图(作为立体图像),就像人类的双目视觉系统:通过比较这两个图像,可以以视差的形式获得相对深度信息,该视差编码对应图像点的水平坐标的差异。两个立体图像中单个像素的位移量称为视差(disparity),像素的视差与其在场景中的深度成反比。可以用灰度值对每个像素的视差进行编码
- 11. 双目视觉之立体视觉基础
宛如新生
slam中的标定问题数码相机
目录1.深度恢复1.1单目相机缺少深度信息1.2如何恢复场景深度?1.3深度恢复的思路2.对极几何约束2.1直观感受2.2数学上的描述1.深度恢复1.1单目相机缺少深度信息之前学习过相机模型,最经典的就是小孔成像模型。我们知道相机通过小孔成像模型对世界点的观测是缺少深度信息的。我们得到的只是世界点在相机平面上的一个投影。如下图,世界点P只要是在那条红色线上,他在相机上的成像位置就是P‘,所以我们无
- 12. 双目视觉之极线矫正
宛如新生
slam中的标定问题数码相机
目录1.为何要进行极线矫正?2.极线矫正过程。1.为何要进行极线矫正?之前的文章立体视觉基础中介绍单目相机无法获得深度信息,我们可以通过多个相机来实现立体视觉。通过两个相机对某场景同时观测时,当我们知道了相机的内(外)参以及两者之间的基线,然后通过某种方式找到两相机对同一世界点的观测的关联关系(类似特征匹配),就可以计算出视差,最终通过下列公式计算出观测到的世界点的深度。我们假设双目相机已经标定完
- 双目立体视觉——视差图(stereo matching)三种相似度算法实现
7lingqi7
1024程序员节python笔记学习
目录双目立体视觉的理解:平行视图的极几何(第二种实现视差图的思路)图像校正(cameracalibration)实现——相似度匹配,视差计算重要影响参数实验报告讨论部分SGBM算法示例,这个效果更好,速度也更快。【双目视觉】SGBM算法应用(Python版)_落叶随峰的博客-CSDN博客任务:生成视差图关键词:视差原理(平行视图的极几何),图像校正,相似度匹配,视差计算和匹配图片数据集:visio
- Ubuntu 18.04 ———(Intel RealSense D435i)安装kalibr + 双目视觉与IMU标定(2022年)
@曾记否
双目相机ubuntu自动驾驶linux
Ubuntu18.04———(IntelRealSenseD435i)安装kalibr+双目视觉与IMU标定(2022年)一、安装标定工具1.下载编译code_utils2.下载编译imu_utils3.安装kalibr解决:kalibr_calibrate_cameras:未找到命令二、imu标定1.写标定参数文件2.然后运行启动文件3.编写启动文件4.录制imu数据包5.运行校准程序6.回放数
- 在线双目测宽仪 板材实时监测和数据分析!
蓝鹏测控
数码相机
在各种板材类生产领域里,在线品质检测技术都是非常重要的,它很大程度上决定了生产的质量。在线双目测宽仪就是当前很受欢迎的一种宽度在线检测设备,它采用了双目视觉检测技术,实现宽度尺寸的在线检测,功能十分强大,使用起来也非常的便利,目前已经被普遍应用到了钢板、扁钢等行业中。测量原理再利用相机测量宽度时,由于单个相机在成像时存在“近大远小”的现象,并且单靠摄入的图像无法知道被测物的距离,所以由被测物的跳动
- 基于 ZYNQ 的双目视觉图像采集系统设计(二)
QYH2023
fpga开发
Image_controller模块包含2个子模块,如图1所示。I2C_OV5640_Init_RGB565.v模块实现IIC的接口协议和初始化配置,其下有两个子模块:I2C_Controller.v模块实现IIC的读写控制时序,I2C_OV5640_RGB565_Config.v模块则产生IIC寄存器初始化配置的地址和数据;image_capture.v模块实现图像采集和缓存功能。图1.Imag
- 基于 ZYNQ 的双目视觉图像采集系统设计(四)
QYH2023
fpga开发
1、axi_hp0_wr.v模块代码解析该模块实现AXIHP总线写入数据到DDR3的操作。该模块的接口如下。rst_n为系统复位信号;i_clk、i_data_rst_n、i_data_en和i_data为FPGA逻辑需要写入到DDR3的数据输入接口。i_clk为同步时钟信号,i_data_rst_n用于复位FIFO,i_data_en拉高表示数据总线i_data有效,将被写入到FIFO中缓存。余
- 基于 ZYNQ 的双目视觉图像采集系统设计(一)
QYH2023
fpga开发
1、视频采集系统的整体架构如图1所示,这是整个视频采集系统的原理框图。图1视频采集系统架构上电初始,FPGA通过IIC接口对CMOSSensor进行寄存器初始化配置。这些初始化的基本参数,即初始化地址对应的初始化数据都存储在一个预先配置好的FPGA片内ROM中。(这些初始化的参数来源于CMOSSensor芯片手册,这里使用的是OV5640摄像头,要学好FPGA芯片手册一定要会看)在初始化配置完成后
- 论文阅读:Stereo Visual-Inertial Odometry With Online Initialization and Extrinsic Self-Calibration
独孤西
论文阅读论文阅读
前言StereoVisual-InertialOdometryWithOnlineInitializationandExtrinsicSelf-Calibration这篇论文是2023年TIM上的一篇文章,主要是针对双目视觉惯性里程计的初始化问题,实现了一个除了估计IMU偏置,速度,重力,IMU-相机外参和平移比例因子的初始值等参数,同时还可以估计外参的初始化系统。一、问题背景视觉和IMU互补。不
- ZED使用指南(八)Depth Sensing
Happy_Cabbage
ZED2计算机视觉人工智能
ZED立体相机再现了人类双目视觉的工作方式。通过比较左眼和右眼看到的两种视图,不仅可以推断深度,还可以推断空间中的3D运动。ZED立体相机可以捕捉到场景的高分辨率3D视频,通过比较左右图像之间的像素位移可以估计深度和运动。深度感知深度感知是指确定物体之间的距离,以三维的角度看世界。到目前为止,深度传感器仅限于近距离和室内的深度感知,限制了其在手势控制和身体跟踪方面的应用。ZED是第一个使用立体视觉
- 基于双目RGB图像和图像深度信息的三维室内场景建模matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#三维重建matlab双目RGB图像图像深度信息三维室内场景建模
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1双目视觉原理4.2深度信息获取4.3表面重建5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序..........................................................................%读取左右RGB图像和对
- ISP IC/FPGA设计-第一部分-MT9V034摄像头分析(0)
芯王国
ISP设计接口隔离原则MT9V034CMOS传感器
MT9V034为CMOS图像传感器,有着极其优秀的图像成像性能,同时支持丰富的功能用于isp的开发;MT9V034的HDR宽动态、10bit数据深度、RAW格式(bayer阵列)图像、dvp和lvds接口、60fps正是学习isp开发的理想传感器;MT9V034有两款类型,一个是单色型号,直接输出灰度的图像,在机器视觉领域应用很广,我的双目视觉毕业设计也是采用这款摄像头;另一个就是彩色款,不过输出
- 【实验记录】(杂七杂八)
白白白白白kkk
笔记
1.基于视觉语义路标的智能手机室内定位与建图研究_高煜昕p19介绍了智能终端的数据集ADVIO数据集,使用iPhone采集,针对视觉和惯导联合开发,具有描述真是复杂场景以及高质量真值的优点。p20论证了vins-mono、vins-fusion和orb-slam3等主流slam框架的性能,对比发现后vins-mono运行ADVIO数据集时的定位与建图更优秀。突发奇想:用双目视觉的回环后的值可以做“
- 视觉测量—相机标定
Mr. a zhen
计算机视觉
随着计算机视觉的飞速发展,计算机视觉已经越来越多的应用于空间几何尺寸的精确测量和定位,摄像机作为视觉测量的关键部件,相机标定自然是视觉测量的一项重要工作。1、标定原因在视觉测量过程中,为确定空间物体特征点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立建立相机成像几何模型并矫正透镜畸变,几何模型参数可以认为是相机参数,相机标定就是准确获得相机参数的过程。视觉测量分为单目视觉,双目视觉以及多
- 图像特征提取--ORB算法
时义龙
特征匹配检测算法算法c++开发语言
实时性特征检测可以分为两个部分:图像特征提取与匹配ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)该特征检测算法是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的,其运行时间远远优于SIFT和SURF,可应用于实时性特征检测。遇到过这样一个问题,在双目视觉中,使用矫正的两张图片,计算视差时,需要找到匹配点。自己写了一个基于灰度值的线特征匹配算法,但是效果会受到图像效果
- 张正友相机标定(概括总结)
*地瓜*
计算机视觉相机标定张正友张氏标定
目录计算机视觉分类计算机视觉应用相机标定四种坐标系的转换求解内参求解畸变参量实验结果计算机视觉分类这算是本周博主要做的报告的一次腹稿。咱们先从计算机视觉讲起。计算机视觉的定义就是用计算机模拟人的眼睛,让计算机可以通过拍照或视频的方式看到物体,然后通过特征点检测以及匹配等方式识别物体,进而进行追踪,重建等操作,主要就是图像处理。我们从计算机使用的视觉传感器的数量可以将计算机视觉分为单目视觉,双目视觉
- OpenCV快速入门:相机标定——单目视觉和双目视觉
92岁高龄码农
Python#OpenCV数码相机opencv人工智能
文章目录前言一、相机标定的基本原理1.1相机模型与坐标系1.1.1相机模型1.1.2坐标系1.2相机内参与外参1.2.1内部参数1.2.2外部参数1.3镜头畸变1.4透视变换1.5标定的重要性和应用场景二、单目视觉2.1单目视觉的原理2.1.1单目视觉的原理2.1.2单目视觉的公式2.1.3应用领域2.2实现单目视觉标定的步骤2.2.1准备标定板2.2.2捕获标定图像2.2.3提取角点2.2.4计
- 3D重建算法综述
小白学视觉
算法神经网络python计算机视觉机器学习
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中,常见的算法有SfM,REMODE和SVO等。2.2双目/多目视觉双目视觉主要利用左右相机得到的两幅校正图像找到左右图片的匹配点,然后根据几何原理恢复出环境的三维信息。但该方法难点在于左右相机图片的匹配,匹配地不精确都会影响最后算法成像的效果。多目视觉采用三个或三个以上摄像机来提高匹配的精度
- 单目测距+代码部署(目标检测+车辆/行人等测距)
从懒虫到爬虫
人工智能计算机视觉
本文主要讲述了如何运用单目摄像头进行距离测量,在完成yolo目标检测后我们可以对检测到的目标框进行距离测量。单目视觉测距与双目视觉测距对比测距在智能驾驶的应用中发挥着重要作用。测距方法主要包含两类:主动测距与被动测距,主动测距是当前研究的热点内容之一。主动测距方法包括采用传感器、摄像机、激光雷达等车载设备进行测距。摄像头由于价格相对低廉且性能稳定应用较为广泛,本文采用摄像头进行距离测量。单目测距与
- 双目视觉计算三维坐标
叫小侯的小白程序员
智在飞翔比赛记录数码相机计算机视觉
一、原理双目视觉的基本原理,以及公式推导,我参考的b站上的视频,链接如下:2-线性相机模型-LinearCameraModel-CameraCalibration_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1Q34y1n7ot/?p=2&spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=3b6c
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR