- 【概率图与随机过程】01 一维高斯分布:极大似然与无偏性
石 溪
机器学习中的数学(全集)概率论图论自然语言处理机器学习人工智能
在这个专栏中,我们开篇首先介绍高斯分布,他的重要性体现在两点:第一:依据中心极限定理,当样本量足够大的时候,任意分布的均值都趋近于一个高斯分布,这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性;第二:高斯分布是后续许多模型的根本基础,例如线性高斯模型(卡尔曼滤波)、高斯过程等等。因此我们首先在这一讲当中,结合一元高斯分布,来讨论一下极大似然估计,估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背
- EKF+PF的MATLAB例程
Evand J
matlab开发语言
EKF+PF扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序,有中文注释程序源码%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式:
[email protected](除前期达成一致外,咨询需付费)%date:2024-1-10%Ver2clear;clc;closeall;rng(0);%%参数设置N=100;%粒子总数
- 基于二阶卡尔曼滤波的陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量
星e雨
嵌入式
★基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量1、系统组成本文所采用的姿态角度测控系统主要由加速度计、陀螺仪、微控制器、滤波电路、电机调速器、无刷电机等部分组成.姿态检测系统的硬件平台如图1,由微处理器对陀螺仪、滤波电路和加速度计构成的传感器组进行高速A/D采样后,通过卡尔曼滤波器对传感器数据进行补偿和信息融合,得到准确的姿态角度信号,此角度信号再通过PID控制器运算,输出给电子调速器转换成PWM信
- WebRTC 中带宽估计与拥塞控制算法
逆风了我
WebRTCwebrtc
WebRTC中的带宽估计与拥塞控制算法有很多,以下是其中几种:-GCC(GoogleCongestionControl):基于丢包的带宽估计,其基本思想是根据丢包的多少来判断网络的拥塞程度。丢包越多则认为网络越拥塞,发送速率就需要降低;如果没有丢包,则说明网络状况较好,可以提高发送码率以探测是否有更多的带宽可用。-Goog-REMB:基于接收端的延迟算法,利用延迟值,通过卡尔曼滤波器估计出下一时刻
- 扩展卡尔曼滤波与粒子滤波例程
Evand J
算法人工智能
三维滤波,非线性系统状态与非线性观测,使用EKF和PF进行滤波,输出滤波值曲线与误差对比,MATLAB程序如下:%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式:
[email protected](除前期达成一致外,咨询需付费)%date:2024-1-10%Ver2clear;clc;closeall;%%参数设置N=100;%粒子总数t=1:1:
- 卡尔曼滤波详解(1)
见牛羊
人工智能人工智能数学建模
目录1.核心思想2.五个公式的解读2.1预测部分2.2更新部分3.公式的实际应用4.调参方法1.核心思想首先,卡尔曼滤波器可以用来估计系统的状态,这个状态是时间序列上的,利用上一时刻的状态可以预测当前时刻的状态,利用当前时刻的观测可以更新和修正当前时刻的预测。这么说可能有点绕,看下图。绿色的x表示系统的状态,y表示对系统状态的观测,蓝色的x表示修正后的状态。卡尔曼滤波的核心思想,就是用利用蓝色进行
- EKF与UKF对比,三维状态量滤波
Evand J
人工智能matlab
扩展卡尔曼滤波EKF与无迹卡尔曼滤波UKF的MATLAB程序,程序源码:%EKF+UKF效果对比%author:Evand%作者联系方式:
[email protected](除前期达成一致外,付费咨询)%date:2023-11-07%Ver1clear;clc;closeall;%%滤波模型初始化t=1:1:1000;Q=1*
- 【嵌入式开发】80
少年郎123456
单片机嵌入式硬件stm32fpga开发
【嵌入式开发】STM32在四轴无人机开发中实现飞行控制主要通过以下步骤:读取传感器数据:STM32通过I2C、SPI等接口与各种传感器进行通信,如陀螺仪、加速度计、磁力计等。它定时读取这些传感器的原始数据,这些数据反映了无人机的姿态、位置和速度等信息。数据处理与姿态解算:读取到的原始数据通常包含噪声和误差,需要进行滤波和处理。STM32运行相应的算法对这些数据进行处理,如卡尔曼滤波、互补滤波等,以
- 无人机飞控算法原理基础研究,多旋翼无人机的飞行控制算法理论详解,无人机飞控软件架构设计
创小董
无人机技术无人机算法
多旋翼无人机的飞行控制算法主要涉及到自动控制器、捷联式惯性导航系统、卡尔曼滤波算法和飞行控制PID算法等部分。自动控制器是无人机飞行控制的核心部分,它负责接收来自无人机传感器和其他系统的信息,并根据预设的算法和逻辑,对无人机的姿态、速度、位置等进行控制。控制器通过控制无人机的电机,使无人机能够按照期望的姿态、速度和位置进行飞行。捷联式惯性导航系统则是一种自主式的导航方法,利用载体上的加速度计、陀螺
- 问题汇总20240206——角度随机游走、字符与字节、SWaP、跨平台通讯问题、#park
老王WHH
问题汇总经验分享学习笔记嵌入式硬件
文章目录角度随机游走字符与字节SWaP跨平台通讯过程中必须考虑以下问题:#park指令角度随机游走1.角度随时间变化是随机过程,即角度在时间上的随机漂移降低:温度稳定、校准、误差补偿、数据滤波(卡尔曼)降低环境因素带来的干扰,例如振动或噪声。但总的来说不可能完全消除。字符与字节字符:字母、数字、文本、标点等。不同的标准下的字符与字节的换算是不同的:ASCII、UTF-8:1字符=1字节=8bits
- Python 算法集
Aaronlan
01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0基于图的SLAM路径规划动态窗口方式基于网格的搜索迪杰斯特拉算法A*算法势场算法模型预测路径生成路径优化示例查找表生成示例状态晶格规划均匀极性采样(Uni
- 第1章 数字基础
猫三他爹
引在本章中,我们将尝试讨论整个文本中使用的所有数值技术。我们将首先讨论向量和矩阵,并说明在应用卡尔曼滤波方程时我们需要知道的各种操作。接下来,我们将展示如何使用两种不同的数值积分技术来求解线性和非线性微分方程。当我们必须将表示现实世界的微分方程整合在用于评估卡尔曼滤波器性能的模拟中时,数值积分技术是必要的。此外,有时需要数值积分技术来传播来自非线性微分方程的状态。接下来,我们将回顾用于表示随机现象
- 室内定位系列
_49_
室内定位系列(一)——WiFi位置指纹(译)室内定位系列(二)——仿真获取RSS数据室内定位系列(三)——位置指纹法的实现(KNN)室内定位系列(四)——位置指纹法的实现(测试各种机器学习分类器)室内定位系列(五)——目标跟踪(卡尔曼滤波)室内定位系列(六)——目标跟踪(粒子滤波)
- 贝叶斯滤波:卡尔曼滤波、直方图滤波、粒子滤波
于小咸
SLAM漫谈slam卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波、粒子滤波、直方图滤波是贝叶斯滤波的三种实现形式,在《概率机器人》这本书中,按照“线性→非线性”的顺序讲解,先介绍卡尔曼滤波,再介绍直方图滤波和粒子滤波。但我发现先介绍直方图滤波效果可能会比较好,因为直方图滤波是贝叶斯滤波最直观的实现方案,读者可以很方便地从贝叶斯滤波的离散形式直接推出简单直方图滤波。掌握贝叶斯滤波的一般形式后,再学习高斯噪声假设下的卡尔曼滤波,掌握起来会比较轻松。遵循“
- 构建告警管理可观察性智能平台
H3C-Navigator
运维运维
向可观察性的转变可观察性(Observability)不是一个新名词,这一概念最早是匈牙利裔工程师鲁道夫·卡尔曼针对线性动态系统提出的概念。但是它在IT领域却是一个新兴事物。可观察性进入人们的视野是来自于Apple工程师CindySridharan的博文“监控与观察”(MonitoringandObservability),其中重点阐述了监控与观察的关系、观察的特点等重要理念。自从被引入到了IT领
- DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测(代码+教程)
毕设阿力
算法
DeepSORT算法是一种用于目标跟踪的算法,它可以对车辆和行人进行跟踪计数,并且可以检测是否存在道路违规行为。该算法采用深度学习技术来提取特征,并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人,然后使用卷积神经网络(CNN)来提取物体的特征。接着,该算法使用余弦相似度来计算物体之间的相似度,并使用匈牙利算法来匹配跟踪器和检测器之间的
- 卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾
竹叶青lvye
程序员的数学卡尔曼滤波隐马尔可夫模型动态规划粒子滤波
前面有小结了概率论、线性代数、现代控制理论的一些知识点,这边再来回顾下之前看过了关于卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、动态规划中的TSP问题,这边也只是知其形,便于日后应用到一些实际案例中。一.卡尔曼滤波这边只是记录要点,便于快速回忆起来,可以从如下5个公式来入手。所以在代码初始化的时候要先初始化状态真实值和后验误差协方差矩阵主要可参考博客一文看懂卡尔曼滤波(附全网最详细公式推导)-知乎其它博客
- 关键点平滑算法笔记
AI视觉网奇
姿态检测人工智能
目录关键点卡尔曼滤波和低通滤波alpahpose是跟踪box的关键点卡尔曼滤波和低通滤波importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#rShldrBend0,rForearmBend1,rHand2,rThumb23,rMid14,#lShldrBend5,lForearmBend6,lHand7,lThumb28,lMid19,#lEar10,lEye1
- 基于卡尔曼滤波的平面轨迹优化
点PY
机器人导航定位c++卡尔曼滤波
文章目录概要卡尔曼滤波代码主函数代码CMakeLists.txt概要在进行目标跟踪时,算法实时测量得到的目标平面位置,是具有误差的,连续观测,所形成的轨迹如下图所示,需要对其进行噪声滤除。这篇博客将使用卡尔曼滤波,对轨迹进行优化。优化的结果为黄色线。卡尔曼滤波代码#include
- AppDesigner语音滤波器设计——IIR、IIR、维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波
MatpyMaster
付费专栏MatlabAppdesigner信号处理matlab开发语言
1.AppDesigner简介AppDesigner是一个可视化的集成开发环境,提供了仪表、旋钮等组件,采用面向对象的设计方法。利用AppDesigner可以快速开发出应用程序。AppDesigner提供了各种UI组件,如按钮、文本框、图表等,以及用于布局和设计的工具。开发人员可以使用MATLAB代码来定义组件的行为和应用程序的逻辑。这使得在不需要深入了解GUI编程的情况下,就能够快速构建功能强大
- 【论文阅读|2024 WACV 多目标跟踪Deep-EloU】
Dymc
深度学习python论文论文阅读深度学习人工智能
论文阅读|2024WACV多目标跟踪Deep-EloU摘要1引言(Introduction)2相关工作(RelatedWork)2.1基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法(Multi-ObjectTrackingusingKalmanFilter)2.2基于定位的多目标跟踪算法(Location-basedMulti-ObjectTracking)2.3基于外观的多目标跟踪(Appearance-ba
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-3+4
LiongLoure
运动学与动力学学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-3+43.Stepbystep:DeriationofKalmenGain卡尔曼增益/因数详细推导4.Priori/PosterrorierrorCovarianceMartix误差协方差矩阵3.Stepbystep:DeriationofKalmenGain卡尔曼增益/因数详细推导4.
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-5+6
LiongLoure
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本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-5+65.AnExample2D例子6.ExtendedKalmanFilter扩展卡尔曼滤波器(EKF)5.AnExample2D例子6.ExtendedKalmanFilter扩展卡尔曼滤波器(EKF)
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05
LiongLoure
控制算法学习笔记
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- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-1+2
LiongLoure
控制算法学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-1+21.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵StateSpace状态空间方程Observation观测器1.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMa
- 运动模型非线性测量非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)
奔袭的算法工程师
感知后处理算法matlab人工智能自动驾驶目标跟踪
卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。之前的博文运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)-CSDN博客使用扩展卡尔曼滤波算法将非线性的运动模型线性化,但测量值仍旧是线性的,不需要雅可比矩阵。这里考虑测量值也为非线性的情况,并用Matlab做仿真。如果估计值为[x,y,v,theta,w],测量值为[x,y,v,the
- 线性卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)
奔袭的算法工程师
感知后处理人工智能算法自动驾驶目标检测信号处理
卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。1单目标跟踪假设目标的状态为X=[x,y,vx,vy],符合匀速直线运动目标,也即其中F为状态转移矩阵,在匀速直线(constvelocity)运动模型时,整个系统为线性状态,可以直接调用卡尔曼滤波的几个公式考虑到实际测量值的状态,Z=[x,y,vx,vy],观测矩阵可以写作如果测量值Z=[x,y]
- 基于卡尔曼滤波的视频跟踪,基于卡尔曼滤波的运动小球跟踪
神经网络机器学习智能算法画图绘图
神经网络人工智能视频跟踪卡尔曼滤波
目录完整代码和数据下载链接:基于卡尔曼滤波的视频跟踪,基于卡尔曼滤波的运动小球跟踪(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88738577卡尔曼滤波原理RBF的定义RBF理论易错及常见问题RBF应用实例,基于rbf的空调功率预测代码结果分析展望摘要卡尔曼滤波原理,基于卡尔曼滤波的视频跟踪,基于卡尔曼滤波
- 卡尔曼滤波解决UWB无线时钟同步时的时间漂移(含MATLAB仿真)
莱特昂
嵌入式excelmatlab开发语言
本篇承接UWB那篇,专门介绍下卡尔曼滤波解决UWB无线时钟同步时的时间漂移的原理。由于各基站的晶振或者别的硬件之间的个体差异,虽然有CCP,但计算出的同步时间还是不准。CCP每150ms发送一次,用本次收到CCP去同步完时间后,和150ms后再次收到CCP去同步完后时间比较并不完全一致,虽然差值只在皮秒级别,但对于光速来说还是不可接受的,会导致结果出现几米的误差。分析原因应该是150ms间两个晶振
- 车端中GPS定位飘移解决浅谈
MarkHD
汽车
GPS定位飘移的解决方法有多种,以下是一些常用的方法:硬件改善:在GPS定位器的硬件设计上进行优化,减少对GPS信号的干扰。例如,选择合适的PCB布局和布线方式,避免信号干扰和失真。此外,可以选择具有抗干扰性能更强的GPS模块和天线,以提高信号接收质量。软件滤波:软件滤波是一种有效的方法来处理GPS定位飘移。通过软件算法来过滤掉错误的卫星信号和噪声,提高定位精度和可靠性。例如,可以采用卡尔曼滤波器
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found