- ORB-SLAM的重定位中使用的EPnP算法解析
rookie-rookie-lu
ORB-SLAM算法计算机视觉人工智能
EPnP:AnAccurateO(n)SolutiontothePnPProblem详解EPnP算法的中心思想就是以四个世界坐标系下的控制点[cw1cw2cw3cw4][c_w^1\quadc_w^2\quadc_w^3\quadc_w^4][cw1cw2cw3cw4]通过投影约束和欧式变换下的距离不变约束,求解相机坐标系下的相应控制点[cc1cc2cc3cc4][c_c^1\quadc_c^2\
- ORB-SLAM策略思考之RANSAC
rookie-rookie-lu
ORB-SLAM算法人工智能计算机视觉机器人
ORB-SLAM策略思考之RANSAC1.初始化器的RANSACORB-SLAM中的初始化器是一个端到端的地图初始化策略,即不需要人的参与双线程同时计算本质矩阵和单应性矩阵使用基于RANSAC和卡方检验的评价方法为了保证两种算法评价的一致性,计算本质矩阵F和单应性矩阵H都采用统一的8点法、5.991卡方值和相同的RANSAC迭代次数。对每次RANSAC迭代,进行最佳得分对应的变换矩阵、内点位置进行
- ORB-SLAM中的RANSAC算法解析
rookie-rookie-lu
ORB-SLAM算法人工智能计算机视觉
RANSAC算法解析RANSAC是一种在具有噪声的模型中去估计最优的一个算法,其核心思想是采用不断迭代的方法去选择一组全是内点的集合,并采用该集合进行模型估计的一种方法,可以提高模型估计的鲁棒性。假设目前有KKK组采集到的数据,但是数据中的一些点是噪声点,如何使用RANSAC去根据这些有噪声的数据去估计一个比较好的模型呢?选择任意一种能够根据当前采集的数据进行模型评估的方法。使用有放回抽样的方式抽
- ORB-SLAM中的地图点策略
rookie-rookie-lu
ORB-SLAMORB-SLAM计算机视觉机器人感知
ORB-SLAM中的地图点策略1平均观测方向地图点中维护了一个向量,这个向量代表的含义是关键帧光心到单位方向向量的平均向量vmean=1k∑i=0kvnormv_{mean}=\frac{1}{k}\sum_{i=0}^{k}v_{norm}vmean=k1∑i=0kvnorm,值得注意的是,vmeanv_{mean}vmean并不是单位向量,而是一些单位向量的平均值地图点的平均观测方向给定了一个
- ORB-SLAM笔记——ORB-SLAM3的IMU初始化(1)理论部分
RoBOt__Dreamer
SLAM
上一篇blog立的flag,哎最近工作虽然也是快忙炸了但面对这么好的一个作品,你就忍不住挤时间也要学他啊哈哈。那么我们开始!在正式说它的IMU初始化部分之前,还是跟随作者论文的思路,咱们再把Visual-Inertial的架构梳理一下。首先对于一个纯视觉的系统来说,单目也好,双目也罢,我们主要关心的还是每一个pose的6Dof,对应的状态空间呢也就是六维。考虑到单目的尺度问题,状态空间也就是多了一
- ORB-SLAM 论文阅读
KrMzyc
SLAM论文阅读
论文链接ORB-SLAM0.Abstract本文提出了ORB-SLAM,一种基于特征的单目同步定位和建图(SLAM)系统该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性,允许宽基线环路闭合和重新定位,并包括全自动初始化选择重建的点和关键帧的适者生存策略具有出色的鲁棒性,并生成紧凑且可跟踪的地图1.Intro捆绑调整(BA)可以提供相机定位的准确估计以及稀疏几何重建,前提是提供了强大的匹配网络和良好的初始猜测。实时
- 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。
- V-SLAM综述:一、ORB-SLAM
循梦渡
一、ORB特征ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)是一种快速特征点提取和描述的算法。ORB算法分为两部分,分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)算法发展来的,特征点描述是根据BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)特征描述算法改进的
- ORB-SLAM 关于地图点MapPoint的观测距离和观测方向的理解
Caleb tam
orb-slamjavaservletjunit
note:不知道对错,但是先记录一下方便以后回溯整体逻辑是:构建参考关键帧->通过参考关键帧获得平均观测距离:mfMinDistance和mfMaxDistance->(通过这个距离匹配特征点的level)这个还不确定,后续接着看构建参考关键帧构造函数中,创建该地图点的参考帧被设为参考关键帧.若当前地图点对参考关键帧的观测被删除(EraseObservation(KeyFrame*pKF)),则取
- ORB-SLAM坐标系到ROS坐标系的转换
Jiqiang_z
机器人自动驾驶人工智能
Step0:整体流程ros::PublisherCamPose_Pub;geometry_msgs::PoseStampedCam_Pose;cv::MatCamera_Pose;tf::Transformslam_tf;CamPose_Pub=nh.advertise("/Camera_Pose",1);Camera_Pose=SLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);P
- 传统ORB-SLam中位姿优化中雅克比矩阵讲解
三轮车的视觉进阶_
ORBSLAM2ORBSLAM雅克比矩阵双目
由于之前的鱼眼orbslam只有单目部分,所以在优化时也只是用了单目位姿优化和三维坐标点优化,并没有将双目的优化添加进去,不知道是否对结果有影响;这里添加双目的优化部分,主要是将添加雅克比矩阵;orbslam中的优化部分使用了g2o库,具体的详细讲解可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/58521241讲解的很详细这里不加赘述,主要从单目的雅克比矩阵讲解,延伸到双目的雅
- ORB-SLAM系列算法相关介绍(综合版)
花花少年
SLAM1024程序员节ORB-SLAM
一、参考资料ORB-SLAM2详解(一)简介(公开课)视觉SLAM原理与ORB-SLAM3系列算法二、相关介绍1.ORB简介ORB指的是一种旋转不变性特征。2.ORB-SLAM系列算法的演进三、ORB-SLAM论文:ORB-SLAM:AVersatileandAccurateMonocularSLAMSystemgithub代码仓库:ORB-SLAMORB-SLAM官网:ORB-SLAM1.ORB
- ORB-SLAM3算法1之Ubuntu18.04+ROS-melodic安装ORB-SLAM3及各种问题解决
ZPILOTE
ORB-SLAM2/3orbslam3opencvubuntu18.04eigen3pangolinvslam
文章目录0引言1安装依赖1.1opencv安装1.2Eigen3安装1.3Pangolin安装1.4其他2编译安装ORB-SLAM32.1build.sh2.2build_ros.sh0引言ORB-SLAM3,在之前ORB-SLAM和ORB-SLAM2的基础上,新增了IMU多传感器融合SLAM,这是第一个能够使用针孔和鱼眼镜头模型通过单目、立体和RGB-D相机执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系
- orb-slam3编译手册(Ubuntu20.04)
量子西瓜
自动驾驶
orb-slam3编译手册(Ubuntu20.04)一、环境要求1.安装git2.安装g++3.安装CMake4.安装vi编辑器二、源代码下载三、依赖库下载1.Eigen安装2.Pangolin安装3.opencv安装4.安装Python&libssl-dev5.安装boost库三、安装orb-slam3四、数据集下载及测试写在前面:本文是在Ubuntu20.04系统上从零编译运行orb-slam
- ORB-SLAM安装过程遇到问题记录整理
Gene_2022
ubuntuorb-slam
一、ORB-SLAM21.c++error:‘decay_t’isnotamemberof‘std’如下图所示:解决方法:修改ORB_SLAM的CMAKELIST.txt文件,将set(CMAKE_CXX_FLAGS"${CMAKE_CXX_FLAGS}-std=c++11")修改为set(CMAKE_CXX_STANDARD14)2./usr/bin/ld:找不到-lEigen3::EigenE
- orb-slam如何运行ros例程
Xi Zi
人工智能
要运行orb-slam的ROS例程,需要先安装orb-slam的ROS包,然后在ROS系统中运行相应的launch文件。具体步骤如下:安装orb-slam的ROS包,可以使用以下命令:sudoapt-getinstallros--orb-slam2-ros启动ROS系统,然后运行orb-slam的launch文件。例如,要运行orb-slam2_mono程序,可以使用以下命令:roslauncho
- SLAM之BundleFusion测试自制Rosbag数据集的可行方案
我是工程狮
计算机视觉环境配置SLAMBundleFusionRosbagsensordata.sens
SLAM之BundleFusion测试自制Rosbag数据集前言最近在做三维重建与轨迹定位相关的研究,需要以一些传统的重建算法做Baselines,我们选择了KinectFusion、ElasticFusion、BundleFusion、ORB-SLAM、VINS等典型的算法为基础,为了使发布的数据集更具有代表性,我们采用了RealSense录制了ROS格式的数据集,并基于此数据集和SLAM算法展
- M2DGR数据集在一些SLAM框架上的配置与运行:ORB-SLAM系列、VINS-Mono、LOAM系列、FAST-LIO系列、hdl_graph_slam
ZARD帧心
SLAM主流开源框架部署自动驾驶ubuntulinux
文章目录一、M2DGR数据集二、ORB-SLAM22.1配置参数2.2单目三、ORB-SLAM33.1配置参数3.2运行单目+IMU四、VINS-Mono4.1配置参数4.2运行单目+IMU五、DM-VIO5.1安装5.2配置运行六、A-LOAM七、LeGO-LOAM八、LIO-SAM8.1配置参数8.2运行九、LVI-SAM9.1配置参数9.2运行十、LINS10.1安装10.2配置参数10.3
- ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System
weixin_44035919
SLAM论文阅读自动驾驶计算机视觉人工智能
摘要本文提出了ORB-SLAM,一种基于特征的单目SLAM系统,它可以在室内外的大小环境中实时运行。该系统对严重的运动噪声具有鲁棒性,允许宽基线闭环和重定位,并且可以全自动的初始化。基于近年来的优秀算法,我们设计了一个全新的系统,它使用和所有的其他SLAM系统相同的工作流程,包括:跟踪、建图、重定位和闭环矫正。选择重建的地图点和关键帧的**“适者生存”策略**使得系统具有极好的鲁棒性,并生成仅在场
- 【论文翻译】ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System
fish小余儿
SLAM论文计算机视觉slamc++linux矩阵
摘要本文介绍了ORB-SLAM,一种基于特征的单目SLAM系统,该系统可在大小场景和室内外环境中实时运行。该系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性,允许宽基线闭环和重定位,且包含完整的自动初始化。在近年来优秀算法的基础上,我们从头开始设计了一个新系统,该系统在所有SLAM任务中使用相同的功能:跟踪、建图、重定位和回环。选择重建点和关键帧的适当的策略具有很好的鲁棒性,并生成一个紧凑且可跟踪的地图,该地图只有
- 本质矩阵 基础矩阵 单应矩阵 (1)
Gone_float
相机线性代数算法
本质矩阵基础矩阵单应矩阵基本概念:本质矩阵E(EssentialMatrix):反映【空间一点P的像点】在【不同视角摄像机】下【摄像机坐标系】中的表示之间的关系。基础矩阵F(FundamentalMatrix):反映【空间一点P的像素点】在【不同视角摄像机】下【图像坐标系】中的表示之间的关系。ORB-SLAM点云地图中相机的位姿初始化,无论算法工作在平面场景,还是非平面场景下,都能够完成初始化的工
- ORB-SLAM2 --- Tracking::Track 追踪线程解析
APS2023
视觉SLAM-ORBSLAM2原理解析人工智能slam计算机视觉orbslam2
1.函数作用ORB-SLAM2的三大线程之一---跟踪线程,负责估计运动信息、跟踪局部地图。追踪线程的主要工作原理就是我们从数据集中读入一帧帧,刚开始的时候跟踪线程没有进行初始化(没有初始化不知道世界坐标系的原点和相机的位姿),我们初始化跟踪线程,初始成功之后把符合要求的第一帧的相机坐标作为世界坐标系的原点,在之后传进来的每帧,用三种跟踪方式计算相机的坐标,并生成地图点。总体来说,ORB-SLAM
- 实测 (二)NVIDIA Xavier NX + D435i / 奥比中光Astrapro 相机+ ORB-SLAM 2 + 3 稠密回环建图
全日制一起混
NX实测ubuntu嵌入式硬件计算机视觉c++
开发环境:NX+Ubuntu18.04+ROS-melodic接着上篇,开始orb-slam2稠密回环建图二、NX+D435i+ORB-SLAM2稠密回环建图先上效果图这里感谢大神提供一个可回环的稠密地图版本:https://github.com/xiaobainixi/ORB-SLAM2_RGBD_DENSE_MAP.git2.1安装依赖(和orb-slam2环境配置一样,如果已经配置过,可以跳
- ORB-SLAM系列算法演进
极客范儿
SLAMVI-SLAMORB-SLAMORB-SLAMORBFAST
ORB-SLAM算法是特征点法的代表,当前最新发展的ORB-SLAM3已经将相机模型抽象化,适用范围非常广,虽然ORB-SLAM在算法上的创新并不是很丰富,但是它在工程上的创新确实让人耳目一新,也能更好的为AR、机器人的算法实现落地。而且它的代码简明扼要,每个模块非常清晰,对初学者也十分友好,是入坑视觉SLAM的不二法门。下面将介绍ORB-SLAM系列算法演进。文章目录一、PTAM算法二、ORB-
- 快速下载TUM数据集
奈流云何
SLAMTUM数据集
TUM数据集下载慢怎么办最近在学习ORB-SLAM不可避免的要用到TUM数据集。然而在国内下载国外的东西,这速度令人满意(个鬼)。忽然想起百度网盘的离线下载功能,试了试相当好用。TUM数据集下载地址第一步点击下载第二步复制网址第三步打开百度网盘点击离线下载第四步粘贴下载链接保存到网盘第五步愉快下载(建议开百度云会员)(没有去X宝租个号,关键词云舟舟,2元嗨翻天)2020年更新:辣鸡某云现在离线下载
- ORB特征点提取算法试验
半昧白兰地
视觉SLAM学习
前阵子推进毕设,通过各种教材、论文和博客的调研,总算对视觉SLAM有了一个比较宏观的了解,摘录归纳了许多特征提取和跟踪的算法,最后初步方案决定为对ORB-SLAM展开研究。赶紧花时间去补习了一下C++,用了半天配置完了OpenCV3.4的环境,又用了近一整天时间快速翻完了毛星云的《OpenCV3编程入门》,跑了跑里面的例程,发现简直友好度爆炸。这每一章的内容,不管是图像滤波也好,图像分割也好,图像
- ORB-SLAM2学习笔记7之System主类和多线程
ZPILOTE
SLAM#V-SLAMslamvslamORB-SLAM2System类多线程
文章目录0引言1整体框架1.1整体流程2System主类2.1成员函数2.2成员变量3多线程3.1ORB-SLAM2中的多线程3.2加锁0引言ORB-SLAM2是一种基于特征的视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统,它能够从单个、双目或RBGD相机的输入中实时地同时定位相机的位置,并构建环境的三维地图。ORB-SLAM2是在ORB-SLAM的基础上
- ORB-SLAM2论文拜读:An Open-Source SLAM System form Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras
ZPILOTE
参考文献SLAMslamvslamORB-SLAM2ORB-SLAM2论文论文翻译
文章目录摘要1引言2相关工作2.1双目SLAM2.2RGB-DSLAM3ORB-SLAM23.1单目、近处立体和远处立体关键点3.2系统启动3.3单目和双目约束下的光束优化法(BA)3.4回环检测和全局BA3.5关键帧的插入3.6定位模式4评价4.1KITTI数据集4.2EuRoC数据集4.3TUMRGB-D数据集4.4运算耗时结果(Timingresults)5结论摘要本文提出了ORB-SLAM
- 实测 (三)NVIDIA Xavier NX + D435i / 奥比中光Astrapro 相机+ ORB-SLAM 2 + 3 稠密回环建图
全日制一起混
NX实测c++ubuntu嵌入式硬件推荐算法计算机视觉
开发环境:NX+Ubuntu18.04+ROS-melodic接着上篇,使用奥比中光的Astrapro相机(乐视三合一相机)orb-slam2稠密回环建图依然先放上效果图:三、NX+Astrapro相机+orb-slam2稠密回环建图3.1安装奥比中光Astrapro的SDK(1)安装依赖sudoapt-getinstalllibudev-devsudoapt-getinstalllibopena
- 实测 (四)NVIDIA Xavier NX + D435i / 奥比中光Astrapro 相机+ ORB-SLAM 2 + 3 稠密回环建图
全日制一起混
NX实测c++ubuntu计算机视觉
来了!接着上篇,开始orb-slam3的稠密回环建图实测(奥比中光Astrapro相机)老样子,先上效果图:开发环境:NX+Ubuntu18.04+ROS-melodic四、NX+Astrapro相机+orb-slam3稠密回环建图首先小白老师分享的ORB-SLAM3的可回环的稠密地图版本,具体在这篇博客,下载但是却没有相关的具体实现教程,这里我们先使用奥比中光Astrapro两款相机进行配置实现
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(