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点云SLAM
点云数据优化工具GTSAMSLAM后端优化最小二乘法计算机视觉贝叶斯
GTSAM库详细介绍与使用指南一、GTSAM概述GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMapping)是由佐治亚理工学院开发的C++开源库,专注于概率图模型(尤其是因子图)的构建与优化,广泛应用于机器人定位与建图(SLAM)、传感器融合、运动规划等领域。其核心优势在于:高效的因子图优化:支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器(iSAM/iSAM2):适用于实时SLAM问题
- 【CCM-SLAM论文阅读笔记】
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协同SLAM论文阅读slam
CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示:单智能体只负责采集图像数据,运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图,由于单智能体计算资源有限,负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。服务器负责地图管理、地点识别、地图融合和全局BA优化。所有局部地图使用本地里程计框架,地图信息在从一个本地里程计到另一个本地里程计框架的相对坐标中进行交换。CCM-SLAM不假设任何关于智能体初始位置的
- 聊聊这两年学习slam啃过的书!
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通定位编程语言人工智能机器学习slam
入坑2年多,零七零八买了7、8本书,正好最近研一的新师弟让我来推荐几本,那么,独乐乐不如众乐乐,我就来巴拉巴拉一下我买的这些书吧。以下测评,仅代表个人观点,与书的作者无关(狗头保命)1、【C++PrimerPlus】嗯~这个灰常灰常厚的c++书是我买的第一本书,也是我所有书里除了java最厚的一本(java买了就没看),But,这本巨厚的c++我竟然翻完了!!!当年,年轻的我以为,看完这本书,我就
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腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划:地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划:实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制(MPC)与步态优化稳定性控制与SLAM定位的协同BostonDynamicsAtlas机器人的SLAM导航相比于轮式机器人(如人形轮式机器,可以看成是扫地机器人之上加了一个
- AWS Lambda参考架构:MapReduce实现指南
郜逊炳
AWSLambda参考架构:MapReduce实现指南lambda-refarch-mapreduceThisrepopresentsareferencearchitectureforrunningserverlessMapReducejobs.ThishasbeenimplementedusingAWSLambdaandAmazonS3.项目地址:https://gitcode.com/gh_m
- [学习笔记-SLAM篇]Ubuntu16.04+ROS下配置ORB-SLAM3——后续
warningm_dm
SLAM篇
作为一篇后记,就主要做补充之用。索引1.编译不显示warning2.LocalMapping报错3.KannalaBrandt8报错4.RGB-D设置文件1.编译不显示warning编译的过程中有报错,但是一贯的,warning太多了,所以修改一下,便于找错。参考ubuntu18.04配置ORB-SLAM3。将ORB-SLAM3的CMakeLists.txt中的-Wall后面加上-w,可屏蔽编译的
- 用realsense d435i传感器在实际环境中跑ORB_SLAM3,顺带解决一部分编译问题
睫力上爬
SLAM日常折腾传感器ORB_SLAM3
是的ORB_SLAM3来了,时隔五年,它来带的惊喜到底是啥呢?一个完全依赖于最大后验估计(MAP)的单/双目惯导融合系统高回召的地点识别功能(High-recallplacerecognition)第一个完整的多地图系统(multi-map)一个抽象的相机模型表示论文地址论文细节今天不说,今天主要先拿到代码,并且用自己的传感器试试实际效果编译终端拉代码记得提前安装好OpenCV,Eigen,和Pa
- 【ORB_SLAM系列3】—— 如何在Ubuntu18.04中使用自己的单目摄像头运行ORB_SLAM3(亲测有效,踩坑记录)
啥也不会的研究僧
SLAM算法安装与实践记录ubuntu计算机视觉人工智能自动驾驶
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、ORB_SLAM3源码编译二、ORB_SLAM3实时单目相机测试1.查看摄像头的话题2.运行测试三.运行测试可能的报错1.报错一(1)问题描述(2)原因分析(3)解决2.报错二(1)问题描述(2)解决前言本次教程运行ORB_SLAM3,所需的环境如下:Ubuntu18.04、ros版本:melodicOpencv4.5
- 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
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- 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
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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
YRr YRr
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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
- AWS无服务器 应用程序开发—第七章 邮件服务 发布订阅(Amazon SES)
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AWS技术awsserverlessSESSNSemail
AmazonSES(SimpleEmailService)AmazonSES是一个高可扩展性、灵活且经济高效的电子邮件发送和接收服务,旨在帮助开发人员和企业通过应用程序发送通知、事务型电子邮件和营销电子邮件。主要功能:发送邮件:支持批量发送电子邮件,适用于营销和大规模通知。接收邮件:通过将接收到的电子邮件存储在AmazonS3、调用AWSLambda函数等方式处理。高可靠性:依托AWS的基础设施,
- 快速上手Serverless架构与FastAPI结合实现自动化移动应用后端
老大白菜
pythonserverless架构fastapi
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
- Serverless Architecture Boilerplate 使用教程
谢璋声Shirley
ServerlessArchitectureBoilerplate使用教程serverless-architecture-boilerplate:package::zap::rocket:BoilerplatetoorganizeanddeploybigprojectsusingAWSAPIGatewayandAWSLambdawithServerlessFramework项目地址:https:/
- 【SLAM】SLAM技术详解:同步定位与地图构建
steamedobun
计算机视觉SLAM深度学习人工智能目标检测机器学习
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
- 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
- Python软体中在AWS Lambda上部署Python应用:一站式部署指南
清水白石008
pythonPython题库pythonaws开发语言
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)
wang_yq0728
1024程序员节slam
2021SC@SDUSCInitializer.cc,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
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st