- ORBSLAM3 运行流程 以rgbd_tum.cc函数为例进行分析
水理璇浮
ORBSLAM3数码相机
一、运行使用的是D435i相机自己录制的数据。运行命令:./Examples/RGB-D/rgbd_tum'/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Vocabulary/ORBvoc.txt''/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Examples/RGB-D/TU
- OpenVSLAM在Ubuntu16.04下编译安装
hhh0209
vslamlinux
最近开始学习VSLAM,理论知识大概了解了一下,想要学透还是需要下一番功夫的。为了领导的任务,先把OpenVSLAM装上,跑个demo看看。我平时用windows比较多,改成Linux还是得适应一下。参考资料主要有:1参考12参考23官方安装文档按着这些教程,基本能安装下来,中间也会有些小问题,记录如下:1,参考1里的依赖安装第10条我没有安装成功;2,我的OPENCV是3.4.0版本;3,安装y
- VSLAM中的特征点三角化
nice-wyh
算法
特征点三角化(Triangulation)是VSLAM中一个非常基础的问题,它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。特征点在某个相机中被观测到,根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测“射线”,多个相机位姿观测会产生多条观测射线,理想情况下这些观测射线相交于空间中一点,求所有观测射线的交点就是特征点在3D空间的位置,这就是三角化最朴素的思想。实际中由于噪声
- 导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一
Fuweizn
移动机器人自动化生产线AGV智能搬运机器人自动化机器人工业自动化
随着移动机器人技术的不断发展和应用领域的扩大,导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一。本文将介绍移动机器人导航与定位技术的发展现状、技术前沿和面临的挑战。一、导航与定位技术的发展现状移动机器人的导航与定位技术是实现自主移动的关键。目前,移动机器人的导航与定位技术主要包括基于GPS、SLAM、VSLAM等技术的方法。1、GPS导航技术:利用全球定位系统进行定位,精度高、覆盖范围广,但需要外部信
- vslam论文24:ESVIO: 基于事件相机的双目VIO(RAL 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++人工智能学习笔记
摘要异步输出低延迟事件流的事件相机为具有挑战性的情况下的状态估计提供了很大的机会。尽管近年来基于事件的视觉里程测量技术得到了广泛的研究,但大多数都是基于单目的,而对立体事件视觉的研究很少。在本文中,我们介绍了ESVIO,这是第一个基于事件的立体视觉惯性里程计,它利用了事件流、标准图像和惯性测量的互补优势。我们建议的pipeline包括ESIO(纯基于事件的)和ESVIO(带有图像辅助的事件),它们
- vslam论文25: 结构约束的RGB-D SLAM(ICRA 2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++平面学习计算机视觉笔记
摘要本文提出了一种专门为结构化环境设计的RGB-DSLAM系统,旨在通过从周围提取的几何特征来提高跟踪和制图精度。除了点之外,结构化环境还提供了大量的几何特征,如线和平面,我们利用这些特征来设计SLAM系统的跟踪和映射组件。对于跟踪部分,我们基于曼哈顿世界(MW)的假设探索这些特征之间的几何关系。我们提出了一种基于点、线和面的解耦优化方法,以及在附加的姿态优化模块中使用曼哈顿关系。在建图部分,以较
- vslam论文10:PL-VINS:具有点和线特征的实时单目视觉惯性SLAM
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记c++
摘要PL-VINS是基于最先进的基于点的VINS-mono,开发的一种基于点和线特征的实时、高效优化的单目VINS方法。我们观察到,目前的作品使用LSD算法提取线条特征;然而,LSD是为场景形状表示而设计的,而不是为姿态估计问题设计的,由于其高昂的计算成本,这成为了实时性能的瓶颈。在本文中,我们通过研究隐藏参数调整和长度抑制策略来改进LSD算法。改进后的LSD算法的运行速度至少是LSD的三倍。此外
- vslam论文15:DynaVINS: 一种动态环境下的视觉惯性SLAM(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记c++学习
摘要视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于服务机器人、无人机和自动驾驶汽车等领域。大多数SLAM算法都是基于假设地标是静态的。然而,在现实世界中,存在着各种各样的动态物体,它们降低了姿态估计的精度。此外,临时静态对象(在观察期间是静态的,但在视线之外时移动)会触发误报循环关闭。为了克服这些问题,我们提出了一种新的视觉惯性SLAM框架,称为DynaVINS,它对动态目标和临时静态目标都具有鲁棒性。在
- vslam论文23:VIP-SLAM: 一种高效、紧耦合的RGB-D视觉惯性平面SLAM(ICRA 2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读平面人工智能算法笔记c++学习
摘要本文提出了一种融合RGB、Depth、IMU和结构化平面信息的紧密耦合SLAM系统。传统的基于稀疏点的SLAM系统总是保持大量的地图点来建模环境。大量的地图点给我们带来了很高的计算复杂度,使其难以部署在移动设备上。另一方面,平面是人造环境尤其是室内环境中常见的结构形式。我们通常可以使用少量的平面来表示一个大的场景。因此,本文的主要目的是降低基于稀疏点的SLAM的高复杂性。我们构建了一个轻量级的
- vslam论文8:EPLF-VINS: Real-Time Monocular Visual-InertialSLAM With Efficient Point-Line Flow Features
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读人工智能学习自动驾驶c++
(RAL2023)摘要本文介绍了一种利用点和线特征的高效视觉惯性同步定位和映射(SLAM)方法。目前,基于点的SLAM方法在弱纹理和运动模糊等场景下表现不佳。许多研究者注意到线特征在空间中的优异特性,并尝试开发基于线的SLAM系统。然而,线条提取和描述匹配过程的计算量巨大,难以保证整个SLAM系统的实时性,而错误的线条检测和匹配限制了SLAM系统性能的提高。本文通过短线融合、线特征均匀分布、自适应
- vulkan shader变换--Apple的学习笔记
applecai
关于图形变换,之前就做过专题学习过了。再快速复习下正交矩阵及矩阵变换的python实现--Apple的学习笔记其实主要的变换包括缩放,平移,旋转,衍射。另外二维图形主要都是按坐标旋转,三维图形都是按轴旋转的。关键点需要知道坐标系。然后代码工程显示的照片是相机视角的,所以还需要了解世界坐标/物体坐标/相机坐标/图像坐标的概念及转换。之前学习vslam的时候都学习过了。所以有了这些基础,我就直奔主题将
- 手撕 视觉slam14讲 ch13 代码 总结
全日制一起混
手撕VO篇视觉slam十四讲SLAMc++计算机视觉ubuntu
运行效果(Kitti00)4倍速一、代码GitHub-tzy0228/Easy-VO-SLAM:VSLAM-CH13工程代码注释版本二、编译过程踩坑视觉SLAM十四讲第二版ch13编译及运行问题_全日制一起混的博客-CSDN博客三、代码解读手撕视觉slam14讲ch13代码(1)工程框架与代码结构-CSDN博客手撕视觉slam14讲ch13代码(2)基本类的抽象_全日制一起混的博客-CSDN博客手
- 【VSLAM】ORB-SLAM3安装部署与运行
DevFrank
c++CV计算机视觉与音视频机器人rosslam
心口如一,犹不失为光明磊落丈夫之行也。——梁启超文章目录:smirk:1.ORB-SLAM3介绍:blush:2.代码安装部署1.安装ros与opencv2.安装Pangolin作为可视化和用户界面3.安装Eigen3一个开源线性库,可进行矩阵运算4.安装ORB-SLAM3:satisfied:3.案例运行1.运行数据集2.用真实相机usb_cam运行1.ORB-SLAM3介绍ORB-SLAM3是
- VSLAM(7):后端优化---滤波器方法和BA图优化
聪明的笨小子
视觉SLAM14讲python算法
在视觉里程计完成每次的位姿估计后,可以实时地得到一个短时间内的轨迹和地图点,但是由于估计本身具有误差,这个误差会一直保持并不断累加。所以可以构建一个尺度和规模更大的优化问题,来计算一段长时间内的最有轨迹和地图。一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述,设从t=0到t=N这个时间段内,机器人经过了到的位姿点,观测到了这么多的特征点,那么有:视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点,所
- vslam论文14:Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++学习笔记
摘要最先进的单目视觉惯性里程计(VIO)方法依赖于稀疏点特征,部分原因是它们的效率、鲁棒性和普遍性,而忽略了高级结构规律,如平面,这些在人造环境中很常见,可以用来进一步约束运动。一般来说,由于平面的存在空间很大,可以用相机观察平面很长一段时间,因此可以进行长期导航。所以,在本文中,我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统,该系统在轻量级多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们
- vslam论文21:基于点、面图的高效视觉惯性导航(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记学习c++平面
摘要相对于全局先验地图,精确和实时的全局姿态估计在许多应用中是必不可少的,例如微型飞行器和增强现实的物流。假设纯稀疏的三维点图可以提供环境的无结构表示,那么生成点平面先验图可以进一步建模环境拓扑并为精确定位提供全局约束。为了实现这一点,我们提出了一个基于滤波器的大规模视觉惯性里程计系统,称为PPM-VIO,它利用点平面图来纠正累积漂移。该系统利用语义信息检测稀疏点云的共面信息,通过几何约束、语义约
- vslam论文1:Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization(RAL2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读数码相机
准确、低飘移定位的相机-IMU-UWB聚焦距离融合摘要:在这项工作中,我们提出了一种紧耦合的单目摄像机、6自由度IMU和单个未知UWB锚融合方案,以实现精确和减少漂移的定位。具体地说,该文章聚焦于将UWB传感器整合到现有的最先进的视觉惯性系统。为实现这一目标,之前的工作使用单个最近的UWB距离数据来更新滑动窗口中的机器人位置(“聚焦位置”),并展示了令人鼓舞的结果。然而,这些方法忽略了:1)UWB
- vslam论文4:Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读论文阅读人工智能自动驾驶c++目标检测
出版:TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的,无法在动态环境中表现良好。在这里,我们介绍了Dynam-SLAM(Dynam),这是一种双目视觉惯性SLAM系统,能够在高动态环境中实现稳健、准确和连续的工作。我们的方法致力于将双目场景流与惯性测量单元(IMU)松耦合,用于动态特征检测,并将动态特征和静态特征与IMU测量紧耦合以进行非线性优化。首先,对测量
- vslam论文2:FEJ-VIRO: A Consistent First-Estimate Jacobian Visual-Inertial-Ranging Odometry( IROS-2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读人工智能目标跟踪自动驾驶c++
FEJ-VIRO:一种一致的第一估计雅可比视觉-惯性-测距里程计一、摘要最近几年,VIO已经实现了很多显著的进步。然而,VIO方法在长期轨迹中会遭受定位飘移。在这篇文章中,我们提出FEJ-VIRO通过一致地将UWB测量值整合到VIO框架去减少VIO的定位飘移。考虑到UWB锚的原始位置通常无法获取,我们提出一种长短窗结构去初始化UWB锚的位置,和状态增广的协方差。初始化后,FEJ-VIRO同时估计U
- 德鲁周记06--VSLAM从入门到入坟
安德鲁JANKENPAN
德鲁周记SLAMslam
VSLAM入门介绍基础知识三维空间的刚体运动欧式变换四元数欧拉角李群与李代数线性拟合相机单目相机双目相机深度相机基本框架视觉里程计特征匹配ORB直接法对比后端优化EKFBA(BundleAdjustment)回环检测建图因为研究生的工程实践我选择了这个方向,这两周一直在学VSLAM,看完了高翔老师的视频和《视觉SLAM十四讲》,强烈推荐!!!入门必看,神书!!当然我第一遍自我感觉是肯定没看太懂的,
- 【VSLAM系列】三:Vins-Mono论文笔记
塞拉摩
视觉SLAM论文阅读数码相机人工智能
VINs-Mono论文1.VINS-Mono的特点:1.未知初始状态的鲁棒性初始化过程2.带imu-camera外参校准和imu校准的紧耦合,基于非线性优化的单目VIO系统3.在线重定位和四个自由度的全局姿态图优化。4.姿态图可以保存,加载,并和局部姿态图进行合并。2.传感器数据处理摄像头和imu数据融合方法:1.松耦合法,imu是独立于摄像头的模块,常使用EKF算法,imu数据此时用于状态传播,
- vSLAM中IMU预积分的作用--以惯性导航的角度分析
清风微升至
视觉SLAM数码相机
作为一个学过一点惯导的工程师,在初次接触视觉slam方向时,最感兴趣的就是IMU预积分了。但为什么要用这个预积分,在看了很多材料和书后,还是感觉模模糊糊,云里雾里。在接触了vSLAM的更多内容后,站在历史研究者的角度去分析,得到了一个更为清晰的作用分析。首先,需要明确IMU与相机这两种传感器的互补作用,这是为什么要用IMU的原因。直接贴出程博书中的内容,总结的比较全面了。总之,就是相机成像的缺点可
- Semantic Visual Simultaneous Localization andMapping: A Survey 语义视觉同步定位与映射研究综述 粗翻
尤齐
深度学习机器学习人工智能python算法
2021摘要视觉同步定位与映射(vSLAM)在计算机视觉和机器人领域取得了巨大进展,并已成功应用于自主机器人导航和AR/VR等许多领域。然而,vSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的本地化。近年来,许多出版物报道,通过将语义信息与vSLAM相结合,语义vSLAM系统具有解决上述问题的能力。然而,还没有关于语义vSLAM的全面调查。为了填补这一空白,本文首先回顾了语义vSLAM的发展,明确强调了
- SLAM总览【自学备忘】
Yup_Boss
矩阵
SLAM一、VSLAM1、库1.1Sophus库1.1.1Sophus库安装1.1.2Sophus库函数一、VSLAM1、库1.1Sophus库Eigen库是一个开源的C++线性代数库,它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算,还包括解方程等功能。但是Eigen库提供了集合模块,但没有提供李代数的支持。一个较好的李群和李代数的库是Sophus库,它很好的支持了SO(3),so(3),SE(3)和se(
- OpenVSLAM源码阅读
释怀°Believe
#视觉SLAM人工智能
⚡⚡⚡通过src下面的CMakeLists.txt开始构建项目add_subdirectory(stella_vslam)上面这句代码向CMake告知在当前项目中引入一个子目录,并在子目录中查找另一个CmakeLists.txt文件来构建项目在stella_vslam子目录中的CMakeLists.txt文件将描述如何构建stella_vslam子项目,可能包括源文件、编译选项、链接库等。主项目的
- 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
- 【VSLAM系列】四:Vins-Mono源码学习笔记
塞拉摩
视觉SLAM学习笔记opencv
VINS-Mono源码工程化技巧:滑动窗口的优化方式–>控制计算量同时实现优于滤波方法的里程计高效的去畸变操作–>实时性优于opencv且精度不会下降的去畸变不同实时性要求的处理方法–>后端实时性要求高于回环优点:套件价格、功耗、尺寸优势明显快速鲁棒的单目IMU初始化过程紧耦合的后端优化,在优化VIO位姿的同时还兼顾外参标定,零偏估计以及传感器延时估计回环检测功能,便于构建全局一致性更好的位姿和地
- 【深蓝学院】手写VIO第7章--VINS初始化和VIO系统--笔记
读书健身敲代码
笔记
0.内容1.VIO回顾整个视觉前端pipeline回顾:两帧图像,可提取特征点,特征匹配(描述子暴力匹配或者光流)已知特征点匹配关系,利用几何约束计算relativepose([R|t]),translation只有方向,没有尺度使用三角化获得3维坐标,即可完成vslam系统的初始化有了3D特征点,后续可根据特征跟踪,使用PnP求解CameraPose,无需再使用几何约束IMU的加速度要和世界系的
- 【Smoothly-VSLAM】-3 描述状态不简单:三维空间刚体运动
Howe_xixi
机器人计算机视觉
所有内容请看:博客学习目录_Howe_xixi的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_44362628/article/details/126020573?spm=1001.2014.3001.5502参考链接:3.描述状态不简单:三维空间刚体运动(yuque.com)参考链接0.《视觉SLAM十四讲》1.旋转的左乘与右乘2.如何通俗地解释欧拉角?之后为何要引
- VSLAM视觉里程计总结
Yangy_Jiaojiao
计算机视觉人工智能opencv
相机模型是理解视觉里程计之前的基础。视觉里程计(VIO)主要分为特征法和直接法。如果说特征点法关注的是像素的位置差,那么,直接法关注的则是像素的颜色差。特征点法通常会把图像抽象成特征点的集合,然后去缩小特征点之间的重投影误差;而直接法则通过warpfunction直接计算像素点在另一张图像上的颜色差,这样就省去了特征提取的步骤。特征点:关键点(位姿)+描述子(向量)直接法:根据像素的亮度信息估计相
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。