爱护阳光
爱护阳光

Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）

1、Line and Plane based Visual Odometry
基于线和平面的视觉里程计
采用SO(3)流形约束平均偏移算法对结构规则(Manhattan frame)进行跟踪，得到无漂移旋转;
LPVO中无漂移旋转估计的核心是利用环境规律，从直线和平面上联合跟踪Manhat tan框架(MF)。给出了在高斯球S2上，直线上的消失方向和平面上的表面法线的密度分布。LPVO推导出每个优势向量的方向向量分布的均值。在具有高斯点的切平面R2中，通过平均移位算法实现了曼哈顿坐标系轴。模型发现的均偏移被投影到SO(3)上以保持正交独立，形成相机对曼哈顿世界的绝对方位估计。
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第1张图片

通过最小化从跟踪点上的去旋转重投影误差来估计平移量。
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第2张图片

2、Linear RGB-D SLAM
对比：
CLL - NUIM[11]：是一个房间大小的RGB- D数据集，提供RGB和深度图像，在合成的客厅和办公室与地面真实相机轨迹呈现。由于深度图像的低纹理和人为噪声，很难准确地估计摄像机的姿态。
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第3张图片
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第4张图片

实际效果：
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第5张图片

兼职代做各种算法设计： 淘宝店铺：【专业代做工科设计】https://m.tb.cn/h.ec9Xric?sm=71d228 点击链接，再选择浏览器咑閞；或復|制这段描述￥7DJfYYc8H7p￥后到淘寳 微信号：dida_daizuo

你可能感兴趣的:(SLAM,SLAM,odometry)

  • AWS Lambda与RDS连接优化之旅 t0_54manong 编程问题解决手册aws云计算个人开发
    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
  • VINS-Mono 开源项目安装与使用指南 劳丽娓Fern
    VINS-Mono开源项目安装与使用指南VINS-Mono项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-MonoVINS-Mono是一个专为单目视觉惯性系统设计的实时SLAM框架，旨在提供高精度的视觉惯性里程计。本指南将带你深入了解其目录结构、启动文件以及配置文件，帮助你快速上手并应用此项目。目录结构及介绍VINS-Mono的项目结构清晰地组织了不同的组件
  • AWS 监控和管理服务 CloudWatch wumingxiaoyao BigDataaws大数据云计算CloudWatch日志监控
    AWS监控和管理服务CloudWatch什么是CloudWatchCloudWatch工作原理CloudWatchlog收集方法通过AWSLambda发送日志到CloudWatchLogs使用CloudWatchLogsAgent发送日志通过AWSSDK或API将日志发送到CloudWatchLogs通过CloudWatchAgent将应用和系统日志发送到CloudWatchLogsCloudWa
  • PHP云原生与Serverless架构深度实践 seopthonshentong 云原生phpserverless
    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！ 机器人cartographerslam自动驾驶增强现实
    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 小慧1024 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） gitpython深度学习
    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
  • 第5.4章 SLAM实战：使用std::chrono计算传感器消息时间戳 行知SLAM 机器人工程师带你入门SLAMunixc++自动驾驶人工智能
    在机器人及自动驾驶定位中，传入的IMU和激光的消息都需要判断其数据的正确性，其中，主要会判断消息的开机时间和观测时间，其中开机时间主要通过调用chrono的函数计算，观测时间主要由GPS的时间来获得（GPS观测时间已由上篇文章总结GPS时间计算）。std::chrono是C++11引入的时间处理库，提供了高精度、类型安全且跨平台的时间计算功能。它主要包含三个核心概念：duration：表示时间间隔
  • 《用Java 8新特性重构代码：让项目更简洁高效》 Tech_Jia_Hui Java8新特性java重构开发语言
    1.Lambda表达式：简化匿名内部类1.1传统方式vsLambda表达式1.2集合遍历对比1.3事件监听器简化2.StreamAPI：革命性的集合操作2.1基本Stream操作示例2.2数值流操作2.3分组和分区3.Optional：优雅处理null3.1基本Optional用法3.2Optional实践示例4.方法引用：更简洁的Lambda4.1四种方法引用类型4.2方法引用实践5.新的日期时
  • 基于AWS无服务器架构的区块链API集成：零基础设施运维实践 AWS官方合作商 awsserverless架构web3区块链
    引言区块链开发常面临节点部署、网络维护和扩展性挑战。本文将介绍如何通过AWS全托管服务构建高可用的区块链API层，无需自建节点、无需管理服务器，实现快速接入主流区块链网络（如以太坊、比特币），并保证企业级安全性与扩展性。graphLRA[前端应用]-->B[AmazonAPIGateway]B-->C[AWSLambda]C-->D[AmazonManagedBlockchain]C-->E[Bl
  • 【SLAM】基于拓展卡尔曼滤波实现激光雷达传感器和角点提取的机器人定位附matlab代码 matlab科研社 机器人matlab数据结构
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍自主移动机器人定位是机器人学研究的核心问题之一。本文探讨了基于拓展卡尔曼滤波（EKF）融合激光雷达传感器数据和角点提取技术实现机器人定位的方法。通过深入分析激光雷达传感器的工
  • 【ROS2】slam_toolbox建图详解 郭老二 ROSROS2SLAM
    【ROS】郭老二博文之：ROS目录1、简介1）安装sudoaptinstallros-$ROS_DISTRO-slam-toolbox2）源码https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox3）官网https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.027832、启动2.1启动slam_toolboxslam_toolb
  • Python中日志输出配置 亚林瓜子 python开发语言logawslambdacloudwatchexception
    问题在AWSlambdaPython中怎么样打印日志？Pythonimportlogginglogging.basicConfig()logging.getLogger("sqlalchemy.engine").setLevel(logging.INFO)logger=logging.getLogger()logger.setLevel(logging.INFO)上面是全局配置主要是如下配置：lo
  • 视觉slam--框架 猿饵块 人工智能
    视觉里程计的框架传感器VO--frontendVO的缺点后端--backend后端对什么数据进行优化利用什么数据进行优化的后端是怎么进行优化的回环检测建图建图是指构建地图的过程。构建的地图是点云地图还是什么信息的地图？建图并没有一个固定的形式和算法，地图的构建形式不是固定的，需要视SLAM的应用需求而定。
  • 视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3 kikikidult slam学习slamc++笔记
    ch2一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30)g++helloSLAM.cpp./a.out运行二、使用cmake编译mkdirbuildcdbuildcmake..makeCMakeCache.txt文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的CMakeCache.txt文件，或者在构建过程中仍然引用了旧的路径。我们需要彻底清理并重新开始。详细解决步骤步骤1：彻底清理源
  • 【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】 Unpredictable222 SLAM算法自动驾驶自主导航算法opencvpclSLAMICPNDT
    引言扫描匹配(ScanMatching)是同步定位与地图构建(SLAM)系统中的核心组件，它通过对齐连续的传感器观测数据来估计机器人的运动。本文将深入探讨2D和3DSLAM中的各种扫描匹配算法，包括数学原理、实现细节以及实际应用中的性能对比，特别关注激光雷达SLAM中的典型方法。一、扫描匹配数学基础与核心原理1.1刚体变换的数学表示扫描匹配的核心是求解刚体变换，在2D和3D空间中有不同的数学表示：
  • cv::FileStorage用法 Feliz Da Vida c++c++开发语言opencv
    cv::FileStorage是OpenCV中的一个类，用于读取和写入结构化数据（如YAML、XML、JSON）。它非常适合保存和加载诸如：相机内参（K、D）位姿（R、T）IMU数据配置参数向量、矩阵、图像、列表等常见用途保存相机标定参数（标定后得到的.yml文件）配置文件读写（如SLAM、AR、CV项目）记录检测结果或轨迹数据使用示例✅1.写入YAML文件#includeusingnamespa
  • 《视觉SLAM十四讲》自用笔记 第二讲：SLAM系统概述 BandieraRosa slam笔记
    在rm队伍里作为算法组梯队队员度过了一个赛季，为了促进和负责其他工作的算法组成员的交流，我决定在接下来的半个学期里（可能更快）读完这本书，并将其中的部分理论应用于我自制的雷达导航小车上。以下为第二讲的部分笔记：第二讲SLAM系统概述2.0目标1.理解一个视觉SLAM框架由哪几个模块组成，各模块的任务是什么。2.搭建编程环境，为开发和实验做准备2.1相机单目相机：只使用一个摄像头。无法通过单张照片获
  • 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建？ 小米玄戒Andrew 深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
    入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验，以下是系统的学习路径和建议：一、基础知识储备1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征分解（用于相机矩阵、变换矩阵推导）。几何基础：三维几何（点、线、面的表示）、射影几何（单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵）、李群与李代数（SLAM中的位姿优化）。概率与统计：贝叶斯估计、概率图模型（SLAM中的状态估计）、随机过程（滤波算法如
  • Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例 点云SLAM 算法算法非线性最小二乘问题高斯-牛顿法和梯度下降法LM算法数值优化计算机视觉SLAM后端优化
    Levenberg-Marquardt（LM）算法是非线性最小二乘问题中常用的一种优化算法，它融合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点，在数值计算与SLAM、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。一、Levenberg-Marquardt算法基本原理1.1问题定义我们希望最小化一个非线性残差平方和目标函数：min⁡x f(x)=12∑i=1mri(x)2=12∥r(x)∥2\min_{\mathbf{x
  • 基于Serverless架构的搜索引擎爬虫实现方案 搜索引擎技术 搜索引擎实战serverless架构搜索引擎ai
    基于Serverless架构的搜索引擎爬虫实现方案关键词：Serverless架构、搜索引擎爬虫、无服务器计算、分布式爬虫、AWSLambda、事件驱动架构、网页抓取摘要：本文深入探讨了如何利用Serverless架构实现高效、可扩展的搜索引擎爬虫系统。我们将从传统爬虫的局限性出发，分析Serverless架构的优势，详细讲解基于事件驱动的爬虫设计原理，并提供完整的实现方案和代码示例。文章将覆盖核
  • 推荐文章：Lambda Serverless Search - 构建低成本高效全文搜索引擎 赵鹰伟Meadow
    推荐文章：LambdaServerlessSearch-构建低成本高效全文搜索引擎Lambda-Serverless-SearchUseAWSLambdatoperformfree-textsearchondocuments-WithSAMTemplate项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Lambda-Serverless-Search在当今快速发展的云
  • 自动驾驶转具身智能的切入点有哪些？ 自动驾驶之心 自动驾驶人工智能机器学习
    这几天很多同学后台私信我们，自动驾驶如何转具身智能？会不会有比较大的gap。从算法维度上看，具身智能领域基本延续了机器人和自驾的一些算法，比如SLAM、规划控制、模型训练与微调方式、数据生成方式、大模型。当然也有很多具体的任务不太一样，比如数据采集方式、重执行硬件与结构。我们也创办了一个具身智能全栈学习社区：具身智能之心，平时分享了很多具身智能相关的算法、数据采集、软硬件方案等。主要方向涉及VLA
  • 相机成像原理_键盘摄影（一）——相机成像基本元件 weixin_39620273 相机成像原理
    写在前面笔者在就读本科期间，开始接触计算机视觉领域，主要包括传统的图像处理，研究生期间开始了解深度学习，三维重建和SLAM（同时定位和建图）。可是对于其中使用到的最重要的传感器，相机，它的成像原理知之甚少，照片是怎么成像的？有幸在工作之余玩起了胶片相机，学习了一些摄影知识，在此和大家分享相关知识，欢迎友好地指正和勘误，轻喷。随着器件的发展，目前的相机类型丰富，我们可以从基本的元件讲起，主要涉及到胶
  • 【视觉SLAM基础（二）：特征点提取与匹配】 Unpredictable222 SLAM算法算法自动驾驶ubuntuc++笔记opencv
    前言在视觉SLAM中，特征点是连接连续图像帧的桥梁，是视觉里程计的核心。本文将详细介绍特征点的提取与匹配方法，以及如何利用这些特征点估计相机运动。原理部分只是简单介绍，详细的介绍大家可以去看高翔老师的《视觉SLAM十四讲》。1.特征点提取1.1特征点基本概念一个好的图像特征应该具有：可重复性：在不同图像中能被重复检测到可区分性：不同特征有显著区别高效性：计算复杂度低局部性：对遮挡、光照变化等鲁棒1
  • 科研论文术语全解析：彻底搞懂什么是Baseline、Pipeline..........等内容【2025最新版！！！】 那就举个栗子！ 计算机视觉解决方案人工智能
    引言在撰写科研论文的过程中，尤其是在计算机视觉、机器人、SLAM以及三维重建等领域，准确理解并使用核心术语对于展示研究的科学性、系统性具有至关重要的作用。术语不仅是论文结构的骨架，也是向同行传达研究设计与创新思路的重要桥梁。本文旨在从实际科研写作的角度，系统性分析高频科研术语的定义与应用，帮助初学者准确理解其含义，掌握其写作位置与逻辑，最后以SLAM与3D高斯泼溅（3DGaussianSplatt
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    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/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他