VIO学习研究笔记

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 slam c++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 ubuntu c++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")
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 slam learning 3d 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 SLAHMR DROID-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 opencv c++
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 slam ubuntu
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 ◤━═━═━IMU ORB-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-SLAM c++自动驾驶 bug linux ubuntu
"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------
《视觉SLAM十四讲》第九讲前段实践中g2o实践代码报错解决方法大二哈
在《视觉SLAM十四讲》中针对于g2o初始化部分代码是无法执行的，在高博的Git上的代码也是无法编译的，会报错：error:nomatchingfunctionforcallto‘g2o::BlockSolver>::BlockSolver(g2o::BlockSolver>::LinearSolverType*&)’定位报错的代码段如下：typedefg2o::BlockSolver>Block
Algorithm 香水浓 java Algorithm
冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { int current = param[j]; int next = param[j + 1];
mongoDB 复杂查询表达式开窍的石头 mongodb
1:count Pg: db.user.find().count(); 统计多少条数据 2:不等于$ne Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0}); 查询id不等于3的数据。 3：大于$gt $gte(大于等于) &n
Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space 0624chenhong jvm jboss
转自 http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630 解决办法： window->preferences->java->installed jres->edit jre 把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m ----------------
文件上传下载解析相对路径不懂事的小屁孩文件上传
有点坑吧，弄这么一个简单的东西弄了一天多，身边还有大神指导着，网上各种百度着。下面总结一下遇到的问题：文件上传，在页面上传的时候，不要想着去操作绝对路径，浏览器会对客户端的信息进行保护，避免用户信息收到攻击。在上传图片，或者文件时，使用form表单来操作。前台通过form表单传输一个流到后台，而不是ajax传递参数到后台，代码如下: <form action=&
怎么实现qq空间批量点赞换个号韩国红果果 qq
纯粹为了好玩！！逻辑很简单 1 打开浏览器console；输入以下代码。先上添加赞的代码 var tools={}; //添加所有赞 function init(){ document.body.scrollTop=10000; setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
判断是否为中文灵静志远中文
方法一： public class Zhidao { public static void main(String args[]) { String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是"; int n=0; for(int i=0; i<s.length(); i++) { n = (int)s.charAt(i); if((
一个电话面试后总结 a-john 面试
今天，接了一个电话面试，对于还是初学者的我来说，紧张了半天。面试的问题分了层次，对于一类问题，由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结：在谈到集合类的时候，举几个常用的集合类，想都没想，直接说了list,map。然后对list和map分别举几个类型： list方面：ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时，愣住了
MSSQL中Escape转义的使用 aijuans MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null drop table tempdb..#ABC create table #ABC ( PATHNAME NVARCHAR(50) ) insert into #ABC SELECT N'/ABCDEFGHI' UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA' UNION ALL
一个简单的存储过程 asialee mysql 存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据，其中中间有部分数据是变化的，本来想写个程序来生成的，后来想到存储过程就可以搞定，所以随手写了一个，记录在此： DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
annot convert from HomeFragment_1 to Fragment 百合不是茶 android 导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单; 创建类时引入包是:import android.app.Fragment; 创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
Weblogic10两种修改端口的方法 bijian1013 weblogic 端口号配置管理 config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
mysql 操作指令征客丶 mysql
一、连接mysql 进入 mysql 的安装目录； $ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p 输入密码，回车，接连；二、权限操作［如果你很了解mysql数据库后，你可以直接去修改系统表，然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效］ 1、赋权 mys
【Hive一】Hive入门 bit1129 hive
Hive安装与配置 Hive的运行需要依赖于Hadoop，因此需要首先安装Hadoop2.5.2，并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。 Hive安装和配置的步骤 1. 从如下地址下载Hive0.14.0 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/ 2.解压hive，在系统变
ajax 三种提交请求的方法 BlueSkator Ajax jqery
1、ajax 提交请求 $.ajax({ type:"post", url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do", dataType : "json", success : function(result) { try { for(v
mongodb开发环境下的搭建入门 braveCS 运维
linux下安装mongodb 1）官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz 2）linux 解压 gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz; mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
编程之美-最短摘要的生成 bylijinnan java 数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class ShortestAbstract { /** * 编程之美最短摘要的生成 * 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
json数据解析及typeof chengxuyuancsdn js typeof json解析
// json格式 var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},' +' {"firstName": "CCC&
流程系统设计的层次和目标 comsci 设计模式数据结构 sql 框架脚本
流程系统设计的层次和目标
RMAN List和report 命令 daizj oracle list report rman
LIST 命令使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的信息。使用此命令可列出： • RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本 • 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本 • 备份集和副本，其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份 • 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本 • 由标记、完成时间、可
二叉树:红黑树 dieslrae 二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题. 红黑树必须遵循红黑规则,规则如下 1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
C语言homework3，7个小题目的代码 dcj3sjt126com c
1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; } 2、从键盘上输入10个整数，
自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
#import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sql mysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE TABLE student ( id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY , name VARCHAR
转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
MyBatis Generator 详解 http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297 MyBatis Generator详解 http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
无论是谁，在刚进入某个领域之时，有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫：不知道应该怎么做，不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验，希望能对大家有所帮助 1.不要害怕在工作中学习。只要有电脑，就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务，那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作，也是不可能提升自己的。放
nginx和NetScaler区别流浪鱼 nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品，Nginx并不包含操作系统，在处理连接方面，需要依赖于操作系统，所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面，Nginx不具备优势。 2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高，参数比较多，不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查，HA等，在Nginx上的配置的实现相对复杂。 3.策略灵活度方
第11章动画效果（下） onestopweb 动画
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FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BO BW
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关于java堆内存溢出的几种情况 tomcat_oracle java jvm jdk thread
【情况一】：　　 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环；　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决：　　<jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> 　　<jvm-arg>-Xmx
Manifest.permission_group权限组阿尔萨斯 Permission
结构继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D

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