- 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
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt