- 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slamubuntu
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◤━═━═━IMUORB-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-SLAMc++自动驾驶buglinuxubuntu
"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
- 计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结
CS_Zero
SLAM计算机视觉CV计算机视觉slam几何学
计算机视觉中的Homography(单应)矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用,本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解。文章目录计算机视觉中的Homography(单应)矩阵应用小结单应矩阵的推导单应矩阵的求解与分解位姿问题单应矩阵的推导一般地,单应模型出现的前提条件是空间点分布在同一个平面上,例外
- 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第六讲——状态估计问题
趴抖
视觉SLAM十四讲学习笔记笔记SLAM
专栏系列文章如下:【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——四元数【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础【视觉SLAM十四讲
- 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第六讲——非线性最小二乘
趴抖
视觉SLAM十四讲学习笔记笔记SLAM
专栏系列文章如下:【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——四元数【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础【视觉SLAM十四讲
- INDEMIND双目惯性模组运行实时ORB-SLAM3教程
极客范儿
ORB-SLAM━═━═━◥MR◤━═━═━ORB-SLAM3INDEMINDROSubuntu20.04imu
现在实验室视觉SLAM已经不够满足,所以需要多模态融合,正巧购入高翔博士推荐的INDEMIND双目惯性模组,根据官方例程在中使用ROS接入ORB-SLAM3,这回有SDK及ORB-SLAM3安装过程中的各种常见性问题解决方法及安装细节,与官网教程略有不同,列举所有默认安装的依赖,做以记录。文章目录实验环境一、SDK安装1、SDK下载及准备安装2、安装依赖3、然后使用git下载SDK4、准备安装SD
- 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
- 【ORB-SLAM2源码梳理1】以单目mono_tum.cc为例,构建SLAM系统(含mono_tum.cc、System.cc关键代码解析)
Jay_z在造梦
ORB-SLAM2c++slamorb
文章目录前言一、进入mono_tum.cc1.导入TUM数据集图片:LoadImages()2.构建SLAM系统:System3.系统构建结束,开启跟踪线程1)一帧帧地读取对应路径下的rgb图像:2)将图像帧传入Tracking线程,开始一系列操作(关键):二、代码导图前言因为对于视觉SLAM而言,单目涉及初始化等步骤,相对于双目和RGBD较为复杂,故从单目学起。学习记录。一、进入mono_tum
- 手把手带你死磕ORBSLAM3源代码(六十四) LocalMapping.cc LocalMapping Run
安城安
数据库服务器网络运维vimlinuxc语言
目录一.前言二.代码2.1完整代码一.前言以下是对该方法功能的详细解释:mbFinished被设置为false,表示局部映射过程尚未完成。方法进入一个无限循环,这是因为在视觉SLAM中,局部映射是一个持续进行的过程,需要不断地处理新的关键帧和地图点。通过调用SetAcceptKeyFrames(false)方法,局部映射告诉追踪器(Tracker)它目前正在忙,不应该接受新的关键帧。这是为了确保局
- 视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导
影子鱼Alexios
algorithm机器学习机器人
视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导预积分误差递推公式ω=12((ωbk+nkg−bkg)+(wbk+1+nk+1g−bk+1g))\omega=\frac{1}{2}((\omega_b^k+n_k^g-b_k^g)+(w_b^{k+1}+n_{k+1}^g-b_{k+1}^g))ω=21((ωbk+nkg−bkg)+(wbk+1+nk+1g−bk+1g))其中,wbkw_b^kw
- 视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式
影子鱼Alexios
algorithm控制理论机器学习机器人人工智能
视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式基本推导方法无时间戳延迟时,残差计算流程:世界坐标系中的第lll个地图点变换到相机坐标系下为flw=[x,y,z]Tf_l^w=[x,y,z]^Tflw=[x,y,z]T变换到相机坐标系下为flci=RcbRwbiT(flw−pwbi)+pcbf_l^{c_i}=R_{cb}R_{wb_i}^T(f_l^w-p_{wb_i})+p_{c
- 《SLAM十四讲》Ch7编译报错
Prejudices
SLAMSLAM
《SLAM十四讲》Ch7编译报错原因:视觉SLAM书上的程序使用的g2o版本比较旧了,使用的是c++11版本的g2o。而自己在编译g2o的时候编译的是最新版本的g2o,里面大量使用了c++14标准库的一些新特性,比如std::index_sequence等等。而书上的CMakeLists.txt默认使用的是c++11进行cmake编译,所以报错解决:CMakeLists.txt中更改如下:set(
- openvslam------slam解读系列
xiechaoyi123
SLAM系列slamoptimization
是什么:openvslam是日本先进工业科技研究(NationalInstituteofAdvancedIndustrialScienceandTechnology)所于2019年5月20日开源的视觉SLAM框架;github源码地址:https://github.com/xdspacelab/openvslam干什么的:先上图:通过不同类型的相机(单目,双目,RGBD,鱼眼或者全景相机)拍摄的序
- ORB_SLAM3:IMU初始化过程梳理以及自己的理解
追风筝的人~TH
ORB_SLAM3计算机视觉人工智能c++
LocalMapping线程中IMU初始化:1、为什么要进行初始化?因为无法保证世界坐标系(单目初始化参考关键帧)的Z轴正好与重力方向平行,二者有角度,计算该角度的过程就是IMU初始化的过程。2、IMU初始化过程中不断优化尺度,在单目相机的视觉SLAM中,尺度指的是场景中真实物体的物理尺寸与它在相机图像中所对应的像素距离之间的比例关系。在视觉SLAM中,尺度是一个非常重要的概念,因为它决定了相机观
- 第一个项目总结:双目测距(python代码转为c++代码,最终输出点云图,再转为ros点云图,再实现可视化)
zerogin+
c++opencv开发语言
目录1.双目成像原理2.双目测距python代码3.python代码转为c++代码(1)双目相机参数(2)立体校正(3)立体匹配4.opencv的点云图转为ros点云图1.双目成像原理摘自《视觉SLAM十四讲》2.双目测距python代码(46条消息)双目测距理论及其python实现_python双目测距_javastart的博客-CSDN博客具体过程为:双目标定-->立体校正(含消除畸变)-->
- SLAM中的二进制词袋生成过程和工作原理
深蓝学院
机器学习人工智能
长期视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后,当长时间未观测到的区域重新观测时,标准匹配算法失效。当它们被健壮地检测到时,回环检测提供正确的数据关联以获得一致的地图。用于环路检测的相同方法可用于机器人在轨迹丢失后的重新定位,例如由于突然运动,严重闭塞或运动模糊。词袋的基本技术包括从机器人在线收集的图像中建
- 【视觉SLAM十四讲学习笔记】第五讲——相机模型
趴抖
视觉SLAM十四讲学习笔记笔记SLAM
专栏系列文章如下:【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——四元数【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础【视觉SLAM十四讲
- 2023-01-04日志
独孤西
今天学习了惯导的一节课与视觉SLAM视觉里程计的部分知识。惯性导航方面,主要学习了加速度计和陀螺的基本实现原理,了解了不同类型的惯性传感器,区分ISA、IMU、INS,知道了平台式与捷联式的区别,对惯导的精度等级分类也有了了解,并对惯导发展历史进行了学习。视觉里程计方面,主要学习了ORB特征点法的工作原理,了解了对极几何的原理,对视觉里程计的2D-2D估计过程有了更全面的了解。视觉SLAM的数学原
- 视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步
影子鱼Alexios
机器人机器学习
视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步相机成像方程Z[uv1]=[fx0cx0fycy001][XYZ]=KPZ\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}f_x&0&c_x\\0&f_y&c_y\\0&0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}=KPZuv1=fx000
- 视觉SALM与激光SLAM的区别
Jiqiang_z
LOAM系列阅读笔记SLAM学习笔记机器学习人工智能深度学习
前言:这里比较一下视觉SLAM和激光SLAM的区别,仅比较其在算法层面上的一些不同,这里拿视觉SLAM算法:ORB-SLAM系列和激光SLAM算法:LOAM系列对比。一:特征提取1.ORB-SLAM(视觉SLAM)ORB-SLAM算法采用ORB特征点,ORB特征点一般提取在角点上面,每一个ORB特征点具有以下信息:位置信息:该ORB特征点所在的图像像素坐标。描述子信息:用来描述该特征点的周围信息。
- 视觉SLAM和激光SLAM适合的应用领域以及哪个更有前景
稻壳特筑
SLAMSLAM
目录视觉SLAM的应用领域激光SLAM的应用领域视觉SLAM优势和局限性激光SLAM优势和局限性发展趋势和前景视觉SLAM的应用领域增强现实(AR)和虚拟现实(VR):视觉SLAM能够提供丰富的视觉信息,有助于在现实世界中叠加虚拟图像,适用于AR眼镜和VR头显。消费电子产品:在智能手机、平板电脑等设备上,视觉SLAM可以用于室内导航、三维建模和交互游戏。机器人:小型或成本敏感的机器人,如家用清洁机
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin