- 拉姆达表达式(Lambda Expressions)
xwdpepsi
C#.netlambdaclass编译器
让我们先看一个简单的拉姆达表达式:x=>x/2这个表达式的意思是:x为参数,对x进行相应的操作后的结果作为返回值。通过这个拉姆达表达式,我们可以看到:这个表达式没有任何类型信息,但这并不代表拉姆达表达式是和类型无关的。在实际运用上,编译器会根据表达式的上下文判断上述x的类型及返回值的类型。例如:usingSystem;usingSystem.Linq;publicclassLambdaTest{s
- rpg_trajectory_evaluation工具评估SLAM/VIO系统
rpg_trajectory_evaluation工具评估SLAM/VIO系统1、安装系统环境:ubuntu18.04+ROSmelodic代码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_trajectory_evaluationtutorial:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/IROS18_Zhang.pdf1.1首先安装依赖的python库pipins
- OpenCV中常用特征提取算法(SURF、ORB、SIFT和AKAZE)用法示例(C++和Python)
点云SLAM
图形图像处理opencv算法ORB算法SIFT算法SURF算法AKAZE算法计算机视觉
OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法,广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例,涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT(尺度不变特征)稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF(加速稳健特征)快速但专利保护xfeatures2d模块ORB(OrientedFAST
- ros2 server 可以设置命令同时获取位置
一个自定义服务SetCommandGetPose.srv:请求字段float32command响应字段geometry_msgs/Posepose服务端收到请求后,把command缓存下来,再把当前位姿填进响应返回。为了便于演示,位置用一个简单计数器模拟;你可以把它替换成TF、里程计或SLAM输出。一、创建功能包bash复制ros2pkgcreate--build-typeament_cmakep
- 【I3D 2024】Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images
__星辰大海__
论文阅读计算机视觉算法人工智能
文章目录1.李群与李代数2.相机运动模糊建模3.相机运动轨迹近似3.1.线性插值3.2.三次样条插值3.3.K阶贝塞尔曲线插值1.李群与李代数参考博客:视觉SLAM十四讲-李群与李代数。2.相机运动模糊建模运动模糊产生的原因是:相机在曝光期间捕捉到了移动的物体或自身发生了移动,导致场景中某些像素在成像过程中不是来自单一点,而是多个位置的光线的混合。假设在时间[t0,t0+T][t_0,t_0+T]
- 深入解析AI原生云服务冷启动时延优化:JVM字节码预编译引擎核心技术剖析
梦玄海
AI-nativejvmrisc-vgolangjava
引言:冷启动时延的挑战与突破方向在AI原生云服务架构中,冷启动时延(ColdStartLatency)是影响服务响应速度的关键瓶颈指标。根据AWSLambda实测数据,传统JVM应用的冷启动时间高达1-5秒,这在需要快速弹性扩缩容的AI推理、实时数据处理等场景中可能造成严重的服务降级。本文聚焦JVM字节码预编译引擎(BytecodePrecompilationEngine),深度解构其在冷启动优化
- ros订阅相机深度信息_基于深度相机 RealSense D435i 的 ORB SLAM 2
相比于上一篇文章,这里我们将官方给的rosbag数据包替换为来自深度相机的实时数据。之所以选择IntelRealSense这款深度相机,仅仅是因为它是最容易买到的。。。在京东上搜“深度相机”,符合要求的几乎都是这个系列的。具体到D435i这个型号,它可以提供深度和RGB图像,而且带有IMU,未来如果我们继续做视觉+惯导的SLAM也够用了。深度相机RealSenseD435i简介Intel官方给出了
- 海森矩阵(Hessian Matrix)在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍
点云SLAM
算法矩阵概率论机器学习数值优化最小二乘法算法机器人
在非线性最小二乘问题中(如SLAM或点云配准),通常我们有一个误差函数:f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x)ei(x)是残差项,对它求Hessian就需要用雅可比矩阵:H=J⊤J+∑iei⊤HeiH=J^\topJ+\sum_ie_i^\topH_{e_i}H=J⊤J+i∑ei⊤Hei通常我们近似为:H
- 如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理
AI天才研究院
AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力,并且能提升整体性能,有效减少运维和开发资源投入。但是,在实际生产环境中,它们也面临着很多技术上的挑战,比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样,做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
- 雷达mid360 和 Fast Lio
AugustInSopton
人工智能
1.实时激光里程计+建图(SLAM)FAST‑LIO(及FAST‑LIO2)通过融合LiDAR点云与IMU数据,提供高频(可达~100 Hz)的位姿估计(实时里程计)与增量建图功能https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360支持Mid‑360这种全向固态LiDAR,默认r
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优秀文章智能自主运动体与人工智能技术——环境感知、SLAM定位、路径规划、运动控制、多智能体协同作者:fpga和matlabC++之红黑树认识与实现作者:zzh_zao【手把手带你刷好题】–C语言基础编程题(十)作者:草莓熊Lotso飞算JavaAI:从“码农”到“代码指挥官”的终极进化论作者:可涵不会debug前端网页开发学习(HTML+CSS+JS)有这一篇就够!作者:一颗小谷粒
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自动导引车领域涉及许多专业术语。以下是一些核心和常见的术语及其解释:核心概念AGV:自动导引车。这是最基础的术语,指装备有自动导引装置(如电磁、光学、激光、SLAM等),能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护以及各种移载功能的运输车。AMR:自主移动机器人。新一代的AGV,强调更强的自主性、灵活性和智能。与依赖固定路径的传统AGV不同,AMR通常使用SLAM技术构建环境地图,并能自主规划最优路径、
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实战演练:用AWSLambda和APIGateway构建你的第一个ServerlessAPI理论千遍,不如动手一遍!在前面几篇文章中,我们了解了Serverless的概念、FaaS的核心原理以及BaaS的重要作用。现在,是时候把这些知识运用起来,亲手构建一个简单但完整的Serverless应用了。本次实战,我们将使用AmazonWebServices(AWS)这个主流的云平台,结合它的两个核心Se
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TUM数据集准备+RGB-D运行从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download]并且解压缩。使用python脚本关联RGB图像和深度图像[associate.py],[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools].我们已经提供了一
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Serverless(无服务器)架构作为云计算领域的革命性范式,以其无需管理服务器、按需付费、自动伸缩的特性,正在改变着应用开发和部署的方式。然而,传统的函数即服务(Function-as-a-Service,FaaS),如AWSLambda,在运行时环境、部署包大小和复杂依赖管理方面存在一定的局限性。幸运的是,Docker容器的出现为Serverless带来了新的活力。容器的强大可移植性和环境一
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PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法**一、核心原理**⚙️**二、实现方法****三、应用场景**⚖️**四、优缺点与优化****优缺点对比****总结**End摘要译文——众所周知,低纹理场景是依赖点对应的几何计算机视觉算法的主
- Serverless成本优化实战:从资源浪费到精准管控的架构演进
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本文系统解析Serverless架构下的成本构成黑洞,揭示函数计算、存储服务、API网关等模块的资源浪费真相。基于电商、社交、物联网等行业的真实账单数据,深度剖析冷启动损耗、配置冗余、日志存储三大核心成本痛点。结合AWSLambda、阿里云函数计算等平台的最佳实践,给出冷启动优化、智能伸缩策略、存储分层设计等12项关键优化方案,并展望AI预测调度、多云成本博弈等前沿技术方向,为企业节省60%以上的
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一、引言在移动机器人的研究与应用领域,精准且实时地确定机器人的位置与姿态是实现其自主功能的关键。里程计作为达成这一目标的核心技术之一,在移动机器人的自主导航、路径规划、定位以及地图构建等诸多关键领域扮演着举足轻重的角色。随着机器人技术的持续演进,里程计已蜕变成为移动机器人实现SLAM(同步定位与地图构建)功能的基石。它通过对各类传感器所采集数据的精细计算与处理,运用增量式递推的策略,实时推算出机器
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在云计算的时代,AWSLambda与RDS的结合为开发者提供了高效且灵活的解决方案。然而,在实际应用中,我们常常会遇到一些性能瓶颈。本文将通过一个真实案例,探讨如何优化AWSLambda与RDS之间的连接,以提高API的响应速度。背景介绍最近,我们在AWS上部署了一个使用Dotnet6开发的API,它通过APIGateway暴露给外部,并连接到同VPC内的MySQLAuroraRDS数据库。部署前
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在前六篇系列教程的基础上,本文将深入探讨PHP在云原生和Serverless环境下的高级应用,帮助开发者构建可扩展、高可用的现代化PHP应用。1.ServerlessPHP架构Bref与AWSLambda集成bash#安装Brefcomposerrequirebref/brefphpartisanvendor:publish--tag=serverless-configserverless.yml
- ROS的学习链接整理 (基于古月居)
辣椒炒月饼
学习机器人自动驾驶
机器人控制与仿真:http://wiki.ros.org/roscontrol机器人即使定位与地图建模:http://wiki.ros.org/gmappinghttp://wiki.ros.org/hectorslam机械臂相关学习:http://moveit.ros.org/斯坦福大学公开课———机器人学:https://www.bilibili.com/video/av4506104/交通大
- (02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽,年少无知!
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讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→
- cartographer官方指导文件说明---第3章 cartographer前端算法流程介绍
从小练武功
前端算法
cartographer官方指导文件说明第3章cartographer前端算法流程介绍3.1ScanMatch扫描匹配扫描匹配(ScanMatching)是Cartographer中实现局部SLAM的核心技术,它通过优化算法将当前激光扫描数据对齐到子图地图中。下面从计算过程、数学模型、参数配置等多个维度进行全面解析:3.1.1扫描匹配工作流程完整处理流程低置信度高置信度原始扫描数据运动畸变校正体素
- 3.3 里程计在SLAM中的应用
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ROS1快速入门指南ros机器人linux
启动仿真环境roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_hector.launch可视化结果如图所示在Riz建图中存在问题换一种方式建图roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_gmapping.launch由于历程计的参与,地图被顺利建成
- SLAM面试笔记(5) — ROS面试
几度春风里
SLAM项目实战面试机器人ros自动驾驶
目录1ROS概述2ROS通信机制问题:服务通信概念问题:服务通信理论模型问题:参数服务器概念问题:参数服务器理论模型问题:参数服务器实现函数3ROS常用命令4常见面试题问题:roslaunch和rosrun区别?问题:什么是ROS?问题:ROS中的节点是什么?问题:ROS的消息通信机制是什么?问题:如何创建ROS的工作空间?问题:ROS中常用的机器人控制库有哪些?问题:ROS中如何进行机器人导航?
- nerf-slam论文复现
搬砖者(视觉算法工程师)
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nerf-slam实现三维重建详细的在我文档里面(有图片步骤)TableofContentsInstallDownloadDatasetsRunCitationLicenseAcknowledgmentsContactInstallClonerepowithsubmodules:gitclonehttps://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git--recurse-sub
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版:典型硬件组合与通信流程(以移动机器人为例)1.硬件分工:大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32?树莓派无法直接
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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