- SLAM学习笔记总结
搬砖成就梦想
机器学习人工智能深度学习学习笔记人工智能
文章目录SLAM001什么是回环检测?002常用的回环检测方法有哪些?003介绍一下Gauss-Netwon和LM算法004介绍一下Ceres优化库,比如你使用过里面哪些内容?005描述(扩展)卡尔曼滤波与粒子滤波,你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没有?006除了视觉传感,还用过其他传感吗?比如GPS,激光雷达007什么是紧耦合、松耦合?优缺点008你认为室内SLAM与自动驾驶SLAM有什么区别
- slam学习——旋转向量、旋转矩阵、欧拉角、四元素的概念和运用
前途似海_来日方长
文章目录一、有关坐标系变换的一些概述1、旋转向量2、旋转矩阵3、四元数4、欧拉角二、各种表示方法之间的转换1、旋转向量、旋转矩阵、四元素之间的转化2、欧拉角和旋转矩阵之间的转化三、总结一、有关坐标系变换的一些概述坐标系的变换一般来说有四种方式表示变换:旋转向量、旋转矩阵、欧拉角和四元数,这里分别介绍下相应的原理及如何使用,最后附上相互转化的代码。常用的一些如下:旋转矩阵(3X3):Eigen::M
- SLAM学习入门--什么是回环检测
搬砖成就梦想
人工智能深度学习SLAM学习专栏学习人工智能算法
文章目录SLAM001什么是回环检测?002常用的回环检测方法有哪些?003介绍一下Gauss-Netwon和LM算法004介绍一下Ceres优化库,比如你使用过里面哪些内容?005描述(扩展)卡尔曼滤波与粒子滤波,你自己在用卡尔曼滤波时遇到什么问题没有?006除了视觉传感,还用过其他传感吗?比如GPS,激光雷达007什么是紧耦合、松耦合?优缺点008你认为室内SLAM与自动驾驶SLAM有什么区别
- SLAM学习入门--编程语言
搬砖成就梦想
人工智能深度学习SLAM学习专栏学习SLAM
文章目录编程语言一、C/C++C与C++的区别(面向对象的特点)C++与Python的区别判断struct的字节数static作用Const作用extern"C"的作用多态如何实现多态?虚函数虚函数怎么实现的?析构函数虚析构函数的作用virtual函数能不能用在构造函数中
- 从零入门激光SLAM(十二)——evo工具箱
桦树无泪
从零入门激光SLAM机器人无人机自动驾驶
大家好呀,我是一个SLAM方向的在读博士,深知SLAM学习过程一路走来的坎坷,也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。随着知识的越来越多,越来越细,我准备整理一个自己的激光SLAM学习笔记专栏,从0带大家快速上手激光SLAM,也方便想入门SLAM的同学和小白学习参考,相信看完会有一定的收获。如有不对的地方欢迎指出,欢迎各位大佬交流讨论,一起进步。博主创建了一个科研互助群Q:772356582,欢迎大家
- 【视觉SLAM十四讲】李群与李代数
Louis1874
#视觉SLAM计算机视觉算法抽象代数矩阵slam
本文为视觉SLAM学习总结,讲解对观测方程中xxx该如何优化。欢迎交流本讲内容概要李群与李代数的概念,SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方法李代数上的求导方式和意义使用Sophus对李代数进行运算李群和李代数基础旋转矩阵自身带有约束(正交且行列式为1)。作为优化变量,会引入额外的约束,使优化变得困难。而在李代数上可以变成无约束优化。三维旋转矩阵构成
- 视觉SLAM学习笔记番外篇——git的基本使用与上传文件到github
隔壁老王的学习日志
SLAM学习学习ubuntuc++githubgit
目录一、注册github二、安装git三、新建仓库四、上传文件五、报错解决方法一、注册github登录https://github.com,验证邮箱就可以注册,国内也许网速较慢,可以等待或者“想想办法”,一般可以裸连。二、安装git去官网https://git-scm.com/download/win找到安装包在windows系统下安装,安装过程基本上都点击next,习惯上建立桌面快捷方式,然后桌
- SLAM学习——相机模型(针孔+鱼眼)
white_Learner
SLAMSLAM相机机器人
针孔相机模型针孔相机模型是很常用,而且有效的模型,它描述了一束光线通过针孔之后,在针孔背面投影成像的关系,基于针孔的投影过程可以通过针孔和畸变两个模型来描述。模型中有四个坐标系,分别为world,camera,image,pixelworld为世界坐标系,可以任意指定xwx_wxw轴和ywy_wyw轴,为上图P点所在坐标系。camera为相机坐标系,原点位于小孔,zcz_czc轴与光轴重合,xcx
- 2023-01-11日志
独孤西
按照计划今天小休,任务较少。今天做了SLAM的学习,然后学习了一点感兴趣的专业无关的东西,再就是每日坚持也有做。论文阅读部分,今天读了传感器标定的部分。传感器标定分为在线标定与离线标定两种,文章对一些重要的标定方法也提了一嘴,在开始也介绍了传感器标定的重要性。并且今天又找了一篇新的综述作为手边这篇综述读完后的工作,是关于深度学习在SLAM中应用的综述。今天的SLAM学习中也对SLAM的学习方法做了
- 激光slam学习笔记2--激光点云数据结构特点可视化查看
鸿_H
slam学习
背景:不同厂商的激光点云结果存在一定差异,比如有些只有xyz,有些包含其他,如反光率、时间戳、ring等。如何快速判断是个值得学习的点概要:对于rosbag类型的激光点云,介绍使用rviz快速查看点云结构特点如何从rviz加载话题可视化在rosmaster中的点云话题不做展开介绍1、操作说明右击rviz空白处->勾选Selection(新增一块界面1)->左击Select->拉选点云->在界面1的
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】SLAM(最终篇)
格图素书
目标检测YOLO人工智能
目录前言SLAM学习方法论语义SLAM与深度相机SLAM-机器人ROSSLAM与ROS之间的关系
- 【SLAM学习】《视觉SLAM十四讲》第七讲 ICP误差求导公式推导
顺其灬自然丨
机器人系统slam公式推导ICP第七讲
最近继续学习高博的《视觉SLAM十四讲》,看到第七章,对于ICP计算时的误差公式比较迷惑,花时间自己推导了一下,以此记录,也供大家查看。其中最后推导出来,按照我写的方式应该是一个4×6的矩阵,但是如果在实现的时候,可以把它的最后一行忽略,只保留前三行,变为3×6的矩阵。以此作为记录,也希望对大家有所帮助。
- 从零入门激光SLAM(九)——三维点云基础
桦树无泪
从零入门激光SLAM计算机视觉人工智能
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- 从零入门激光SLAM(十一)——LeGo-LOAM源码超详细解析1
桦树无泪
从零入门激光SLAM人工智能机器人自动驾驶
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- 【SLAM学习】(三)激光雷达原理及分类
Magical-E
SLAM人工智能计算机视觉slam激光雷达
文章目录测距原理三角测距原理TOF测距原理雷达分类机械激光雷达MEMS激光雷达相控阵激光雷达FLASH激光雷达激光雷达的数据测距原理三角测距原理三角测距原理如上图:激光雷达发射器先发射激光,经过物体(ObjectObjectObject)反射后被CMOSCMOSCMOS(一种图像传感器,即图中ImagerImagerImager)捕捉,设捕捉点为x2x_2x2。现过焦点OOO作一条虚线平行于入射光
- SLAM学习笔记3
FOFI
三维空间刚体运动,笔记内容有向量内积,向量外积,欧氏变换,旋转向量,欧拉角,旋转矩阵,四元数以及它们的转换关系,代码是Eigen库的基本使用。笔记1.jpg笔记2.jpg代码如下:#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;#defineMATRIX_SIZE50intmain(intargc,char**ar
- 【SLAM学习笔记】7-ORB_SLAM3关键源码分析⑤ Optimizer(二)局部地图优化
口哨糖youri
SLAM其他
2021SC@SDUSC目录1.前言2.代码分析1.前言这一部分代码量巨大,查阅了很多资料结合来看的代码,将分为以下部分进行分析单帧优化局部地图优化全局优化尺度与重力优化sim3优化地图回环优化地图融合优化2.代码分析LocalBundleAdjustmentLocalMapping::Run()使用,纯视觉总结下与ORBSLAM2的不同:前面操作基本一样,但优化时2代去掉了误差大的点又进行优化了
- 博客学习目录
Howe_xixi
学习
填坑专区,督促自己有系统的学习归纳。先把想学的挖个坑,一边填坑一边挖坑。怕什么真理无穷,进一步有一步的欢喜。目录【基础学科学习】【线性代数笔记】《3Blue1Brown》笔记【SLAM】【VSLAM笔记】《视觉SLAM十四讲》学习笔记Smoothly-VSLAM学习笔记【嵌入式开发】【鸿蒙开发笔记】OpenHarmony北向学习笔记【Linux系统】【编程语言学习】【C++笔记】【Python笔记
- SLAM学习笔记(十八)3D激光SLAM——Cartographer第一视角点云可视化配置与使用方法(最新)
zkk9527
SLAM学习笔记slamCartographerRos建图
写这一篇文章的原因是随着相关内容的不断维护,这部分网上的一些资料都已经比较老了,配置起来走了一些弯路。不过,想当年实习配置SLAM算法库的时候什么依赖的报错没有调好过?哈哈,在今天配置完以后,特意总结此文章,把过程记录一下。方便我之后再配,还有就是给大家提供一些方便,不要把精力都花在像这种乱七八糟的事情上。目录安装Cartographer下载3D包保存点云数据可视化点云数据编译point_clou
- 激光slam学习笔记3--轨迹建图经验接口介绍
鸿_H
slam学习
背景:如果给了一条轨迹和轨迹时间戳上的激光点云,那么拼接地图是一个有趣的事情。概要:先介绍来自liosam里面手动计算的接口,后面介绍一种pcl自带的接口。1、手动计算的接口该接口采用手撕方式写的,定制性,运行速度更快些,但通用性不行。pcl::PointCloud::PtrtransformPointCloud(pcl::PointCloud::PtrcloudIn,PointTypePose*
- 【SLAM】在WSL中搭建环境(Linux子系统)
o0o_-_
SLAMslamWSLopencvg2oeigen
目录说在前面linux子系统安装换源安装主要库测试一下说在前面windows版本:win10linux:ubuntu18.0.4SLAM学习:视觉SLAM十四讲-高翔pdf、对应github源码其他:懒得装双系统了,突然想起windows的linux子系统挺强的,就来试试;想直接在windows下搞,但是装个g2o还得搞qt,太麻烦2019.8.23补充:目前WSL好像并不支持USB设备,也就是说
- SLAM学习笔记2
FOFI
笔记分两部分:1.SLAM基本框架2.用cmake编译cpp源文件SLAM基本框架SLAM要解决两个问题:定位和建图。一个基本的SLAM框架包括:传感器信息读取,视觉里程计,后端优化,回环检测和建图。视觉里程计称为整个框架的前端,它的任务是估算相邻图像中相机的运动轨迹,构建局部地图。由于估算会有误差积累(累计漂移)导致估算的轨迹不再准确,这时候需要回环检测负责把“机器人回到原始位置”的事情检测出来
- 视觉slam学习|基础篇02
David小伟同学
SLAM学习
系列文章目录SLAM基础篇01SLAM基础篇02目录系列文章目录计算机视觉基础相机模型像素坐标归一化坐标畸变双目相机模型计算机中图像的表示非线性优化基础slam问题建模非线性最小二乘一阶和二阶梯度法Gauss-Newton法Levenberg-Marquant方法小结计算机视觉基础SLAM中使用的相机与我们平时见到的单反摄像头并不是同一个东西。它往往更加简单,不携带昂贵的镜头,以一定速率拍摄周围的
- 视觉SLAM学习笔记(二)
Sunshine_晗晗
视觉里程计前边我省略了大量用数学知识来描述的内容,比如三维世界中刚体运动的描述方式,包括旋转矩阵,旋转向量,欧拉角,四元数等,但是我们在下边仍然要去自己学习。视觉里程计的主流方法是特征点法,顾名思义,即从图像中选取比较有代表性的点,观察各个图像中这些点的位置来判断物体的移动。下面只介绍几种常用的特征点。ORB特征匹配ORB特征由关键点和描述子组成,提取ORB特征分为以下几个步骤:FAST角点提取,
- 自动驾驶——【规划】记忆泊车特殊学习路径拟合
Jack Ju
自动驾驶算法自动驾驶学习机器学习
1.Background如上图,SLAM学习路线Start到End路径,其中曲线SDAB为D档位学习路径,曲线BC为R学习路径,曲线AE为前进档D档学习路径。为了使其使用记忆泊车时,其驾驶员体验感好,需去除R档倒车部分轨迹,并拟合一条可用的曲线2.AlgorithmIntroductionD点作为起点,D(XD,YD,theta_D),C点作为终点(XC,YC,theta_C),使用y=a0+a1
- 视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作
隔壁老王的学习日志
SLAM学习学习矩阵算法ubuntuc++
视觉SLAM学习笔记2——centos7与ubuntu20.04下eigen库的安装与基本操作内容来源eigen库的安装centos7系统ubuntu系统CMakeLists.txt编辑eigenMatrix.cpp编辑kdevelop编译运行eigen库的基本语句内容来源本文内容来自本人早期的b站专栏:专栏文章eigen库的安装centos7系统wgethttps://gitlab.com/li
- SLAM学习之Eigen基础矩阵表示
vigigo
c++SLAMslamc++
#include#include•旋转矩阵(3×3):Eigen::Matrix3d。•旋转向量(3×1):Eigen::AngleAxisd。•欧拉角(3×1):Eigen::Vector3d。•四元数(4×1):Eigen::Quaterniond。•欧氏变换矩阵(4×4):Eigen::Isometry3d。•仿射变换(4×4):Eigen::Affine3d。•射影变换(4×4):Eige
- SLAM学习笔记4
FOFI
在SLAM中常需要估计一个相机的位置和姿态,这是个优化问题,需要对相机位姿求导,而李代数可以方便地表示相机位姿的导数。本笔记记录李群SO(3),SE(3)和李代数so(3),se(3)的对应关系以及李代数的求导表示。最后是李代数的编程练习。老规矩,手写拍照...李群与李代数1.jpg李群与李代数2.jpg李群与李代数3.jpgSophus编程练习Sophus可以下载github源码然后cmake编
- 【SLAM学习笔记1】欧拉角之万向锁问题(Gimbal Lock)
Jay_z在造梦
VSLAM入门
文章目录前言一、欧拉角1.欧拉角是什么?2.使用欧拉角的优缺点二、万向锁问题的预备知识1.Gimbal(平衡架)2.相关术语三、万向锁问题1.GimbalLock(万向锁问题)的现象2.GimbalLock(万向锁问题)出现的原因3.如何避免万向锁问题?四、Reference前言之前看视觉SLAM14讲时,看到欧拉角的万向锁问题,当时没搞懂,这两天突然又看到这个问题,看了很多帖子和动画,其实大家讲
- 【3D激光SLAM(二)】Velodyne激光SLAM学习之Velodyne-16线激光雷达在Jetson Nano上的配置使用
Canminem
SLAM自动驾驶slamubuntu
一、安装依赖库、ROS包与环境配置在安装ROS包前,需要安装激光雷达驱动#安装pcap:sudoapt-getinstall-ylibpcap-dev接下来参考连接:【3D激光SLAM】Velodyne激光SLAM学习之Velodyne-16线雷达室内建图基本使用_Canminem的博客-CSDN博客按照该文档操作到编译ROS包的时候,出现如下错误:解决方法:需要安装相关依赖库:运行环境:ROS(
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen