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今夕是何年,
单目+双目Open3d计算机视觉
目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- fpga图像处理实战-中值滤波
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理fpga开发计算机视觉
中值滤波中值滤波算法是一种常用的非线性数字滤波技术,主要用于信号处理和图像处理领域。其核心思想是使用信号或图像中某个窗口内所有数值的中值来替换该窗口中心的值,从而达到消除噪声、保留边缘细节的目的。原理简介中值滤波的基本原理是将每个像素点的值用其邻域内的中值来代替,这样可以将孤立的噪声点替换为更接近真实值的周围像素值,从而达到平滑图像的目的。FPGA实现`timescale1ns/1ps////Co
- SAR图像相干斑滤波算法
fpga和matlab
MATLAB板块2:图像-特征提取处理SAR相干斑滤波
目前已有大量的雷达相干斑抑制算法,这些算法可分为成像前的多视平滑预处理和成像后的滤波两大类。而成像后的滤波又包括空域滤波和频域滤波两种。为了减少相干斑噪声,早期的方法是在SAR成像处理中,通过降低处理器带宽形成多视图子图像,然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。多视处理通过牺牲SAR图像的空间分辨率为代价来对相干斑进行抑制,已不能满足空间高
- 基于协同滤波推荐算法的图书管理系统
Sweican
毕业设计mybatisjava开发语言
目录一、项目概述二、技术框架三、功能设计四、数据库设计五、项目截图六、技术文档一、项目概述Hi,大家好,今天分享的项目是《基于协同滤波推荐算法的图书管理系统》,对用户登录注册、图书推荐、图书管理、用户信息进行管理,基于用户的协同滤波算法对用户进行图书推荐、根据图书浏览量对用户进行热门图书推荐等。图书管理一方面实现对图书信息的维护,如新增、查看、编辑图书等。另一方面实现对图书借阅进行管理,如图书借出
- 无人机飞控算法原理基础研究,多旋翼无人机的飞行控制算法理论详解,无人机飞控软件架构设计
创小董
无人机技术无人机算法
多旋翼无人机的飞行控制算法主要涉及到自动控制器、捷联式惯性导航系统、卡尔曼滤波算法和飞行控制PID算法等部分。自动控制器是无人机飞行控制的核心部分,它负责接收来自无人机传感器和其他系统的信息,并根据预设的算法和逻辑,对无人机的姿态、速度、位置等进行控制。控制器通过控制无人机的电机,使无人机能够按照期望的姿态、速度和位置进行飞行。捷联式惯性导航系统则是一种自主式的导航方法,利用载体上的加速度计、陀螺
- C# 滤波算法
遇见不烦
C#算法c#
/// ///移动平均,曲线平滑 /// ///原曲线数组 ///步长 /// publicdouble[]Smoothing(double[]rawData,intstep=3) { double[]smooth=newdouble[rawData.Length]; fixed(double*o=smooth,r=rawData)
- Matlab数字图像处理——图像复原与滤波算法应用方法
MatpyMaster
matlab算法计算机视觉
图像处理领域一直以来都是计算机科学和工程学的一个重要方向,图像复原则是其中一个重要的研究方向之一。图像复原旨在通过运用各种滤波算法,对图像进行去噪、恢复和改善,以提高图像的质量和可视化效果。在本文中,我们将介绍如下内容:1.采用二维中值滤波对图像进行复原中值滤波是一种常用的去噪方法,通过取像素周围邻域的中值来替代当前像素值。采用二维中值滤波对图像进行复原,这有助于去除图像中的椒盐噪声和其他噪声,提
- PCL点云滤波器总结
Roar冷颜
PCL入门教程PCL
PCL点云滤波器总结1PCL中实现的滤波算法及相关概念1.1PCL中的点云滤波方案1.2双边滤波算法1.3PCL中的filters模块及类2点云滤波入门级实例解析2.1使用直通滤波器对点云进行滤波处理2.2使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样2.3使用StatisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点2.4使用参数化模型投影点云2.5从一个点云中提取一个子集2.6使用Con
- 10种简单的数字滤波算法(C语言源程序)
hugo33
滤波算法滤波算法
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)A、方法:根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差#defineA10charvalue;charfilter(){charnew_valu
- 滤波器滤波法&滤波算法(总结)
深耕智能驾驶
信号处理&数理统计系列算法滤波算法滤波器
文章目录一、滤波器滤波法1.低通、高通、带通、带阻滤波器的区别1.1.低通滤波器1.1.1.低通滤波器的参数1.1.2.一阶RC低通滤波1.1.3.一阶RC低通滤波(代码)1.2.高通滤波器1.2.1.一阶RC高通滤波1.2.2.一阶RC高通滤波(代码)1.3.带通滤波器1.4.带阻滤波器2.其他常见滤波器2.1.如何通俗易懂地理解FIR/IIR滤波器?2.2.巴特沃斯模拟滤波器
- OpenCV——均值滤波
点云侠
OpenCV图像/点云处理opencvc++python计算机视觉
目录一、均值滤波二、C++代码三、python代码四、结果展示1、原始图像2、3x3卷积3、9x9卷积一、均值滤波 均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即包括目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的
- OpenCV——双边滤波
点云侠
OpenCV图像/点云处理opencv计算机视觉人工智能python开发语言算法
目录一、双边滤波二、C++代码三、python代码四、结果展示OpenCV——双边滤波由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。一、双边滤波 双边滤波是一种综合考虑滤波器内图像空域信息和滤波器内图像像素灰度值相似性的滤波算法,可以实现在保留区域信息的基础上实现对噪声的去除、对局部边缘的平滑。双边滤波对高频率的波动信号起到平滑的作用,同时保留大幅
- 136基于matlab的自适应滤波算法的通信系统中微弱信号检测程序
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基于matlab的自适应滤波算法的通信系统中微弱信号检测程序,周期信号加入随机噪声,进行滤波,输出滤波信号,程序已调通,可直接运行。136matlab自适应滤波算法LMS(xiaohongshu.com)
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卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。之前的博文运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)-CSDN博客使用扩展卡尔曼滤波算法将非线性的运动模型线性化,但测量值仍旧是线性的,不需要雅可比矩阵。这里考虑测量值也为非线性的情况,并用Matlab做仿真。如果估计值为[x,y,v,theta,w],测量值为[x,y,v,the
- 线性卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)
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感知后处理人工智能算法自动驾驶目标检测信号处理
卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。1单目标跟踪假设目标的状态为X=[x,y,vx,vy],符合匀速直线运动目标,也即其中F为状态转移矩阵,在匀速直线(constvelocity)运动模型时,整个系统为线性状态,可以直接调用卡尔曼滤波的几个公式考虑到实际测量值的状态,Z=[x,y,vx,vy],观测矩阵可以写作如果测量值Z=[x,y]
- 基于卡尔曼滤波的声源跟踪方法研究
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基于卡尔曼滤波的声源跟踪方法研究摘要一、研究意义二、研究内容三、算法介绍3.1基于到达时间差的定位算法3.1.1算法原理介绍3.1.2仿真实验设计与分析3.2扩展卡尔曼滤波算法3.2.1算法的基本原理3.2.2仿真实验及分析3.3无迹卡尔曼滤波算法3.3.1算法的基本原理3.3.2仿真实验及分析3.4容积卡尔曼滤波算法3.4.1算法的基本原理3.4.2仿真实验及分析3.5三种算法的分析比较四、声源
- 【MATLAB】 HANTS滤波算法
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MATLAB数字信号处理滤波算法matlab算法开发语言
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1基本定义HANTS滤波算法是一种时间序列谐波分析方法,它综合了平滑和滤波两种方法,能够充分利用遥感图像存在时间性和空间性的特点,将其空间上的分布规律和时间上的变化规律联系起来。该算法在进行影像重构时,充分考虑了植被生长周期性和数据本身的双重特点,能够用代表不同生长周期的植被频率曲线重新构建时序NDVI影像,真实反映植被的周期性变化规律。HANTS滤波算法
- 运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)
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卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。1单目标跟踪匀速转弯(CTRV)运动模型下,摄像头输出目标状态camera_state=[x,y,theta,v],雷达输出目标状态radar_state=[x,y,theta,v]。如果状态为[x,y,vx,vy],也可以转成[x,y,theta,v]。其中theta=atan(vy/vx),v=
- 传感数据分析——小波滤波
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数据分析数据挖掘
传感数据分析——小波滤波文章目录传感数据分析——小波滤波前言一、运行环境二、Python实现总结前言小波滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法,其核心思想是将信号分解成不同的频率成分,然后对每个频率成分进行独立的处理。小波滤波器的设计和应用是小波分析的一个重要领域,它与传统的滤波方法相比,具有独特的优势。在具体的实施过程中,小波滤波的基本策略通常包括以下步骤:首先,将信号变换到小波域;接着,将信号的
- open3d 两种点云滤波算法
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这两种滤波非常有用,一定要用好;半径滤波:半径滤波器比较简单粗暴。以某点为中心画一个圆计算落在该圆中点的数量,当数量大于给定值时,则保留该点,数量小于给定值则剔除该点。此算法运行速度快,依序迭代留下的点一定是最密集的,但是圆的半径和圆内点的数目都需要人工指定;统计滤波过滤:第一次扫描:对每个点,我们计算它到它的所有临近N个点的平均距离。计算出这些距离的均值和标准差第二次扫描:平均距离在M个标准差范
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Dbscan:聚类滤波,通过聚类区分内点与外点进行滤波。/***@briefMy_Dbscan*@paramdata_ori待滤波数据,最终滤波后数据*@paramEps核心点搜索半径*@paramMinPts核心点半径内点数阈值*@return*/boolMy_Dbscan(vector&data_ori,floatEps,intMinPts){data_Dbscandata_Dbscan_te
- 超详细讲解无迹卡尔曼(UKF)滤波(个人整理结合代码分析)
『蒋小''`花』
卡尔曼滤波c语言c++1024程序员节
目录1.用来做什么?2.线性卡尔曼滤波3.扩展卡尔曼滤波4.无迹卡尔曼滤波1.用来做什么?——针对系统的不确定性:1.不存在完美的数学模型2.系统的扰动不可控、也很难建模3.测量传感器存在误差例1:通过系统的状态方程得出的电流值i1,和传感器测得的电流值i2,由于不确定性的存在,两个值都不准确,所以i1和i2通过卡尔曼滤波算法算出其最接近真实值的值。例2:如小红同学说今天老师穿的是红色的衣服(根据
- 【MATLAB源码-第106期】基于matlab的SAR雷达系统仿真,实现雷达目标跟踪功能,使用卡尔曼滤波算法。
Matlab程序猿
通信原理MATLAB雷达matlab开发语言信息与通信
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述1.雷达系统参数设定:-工作频率:选择一个适合的工作频率,例如X波段(8-12GHz)。-脉冲重复频率(PRF):设定一个适当的PRF,确保雷达覆盖所需的范围。-天线增益和波束宽度:根据目标探测的需求确定天线的增益和波束宽度。2.目标和环境模拟:-目标建模:在感兴趣的区域内放置多个目标,这些目标可以是不同大小和反射特性的点目标。-环境因素:考虑环境因素,
- 通用软件滤波算法-限幅滤波法
JYU_hsy
#滤波算法AD滤波
一、处理思想设置前后两次数据可允许的最大偏差VARIATION_RANGE,每当有新数据到来时和上一个数据进行比较,若在允许偏差范围内,则本次数据有效,反之则无效,使用上一次数据值代替本次数据。函数设计输入参数:上一个数据,当前采集数据函数输出:当前有效数据二、C语言实现/**文件名:Filtering_algorithm.c*作者:JYU_hsy*描述:前10种为常见滤波算法,较为基础;11为论
- 技术分享 | 吊舱目标追踪---deepsort原理讲解
阿木实验室
file一、多目标追踪的主要步骤获取原始视频帧利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测将检测到的目标的框中的特征提取出来,该特征包括表观特征(方便特征对比避免IDswitch)和运动特征(运动特征方便卡尔曼滤波对其进行预测)计算前后两帧目标之前的匹配程度(利用匈牙利算法和级联匹配),为每个追踪到的目标分配ID。二、sort流程Deepsort的前身是sort算法,sort算法的核心是卡尔曼滤波算法和
- 简单的平均值滤波算法作业
LinariOne
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平均值滤波原理在c++上的实现。只是一个cpp萌新的简单的代码作业。在各位大佬的帮助下,终于写完了,芜湖。——2023.4.7.23:26在尝试的时候还是充分领悟到new方法的危险。代码中所有数组都是用new方法创建的,然后过程中发生了很多诸如0xc(不知道多少个0)5;堆损坏;访问冲突之类的问题。查阅了很多书籍,所幸是明白了其中原理,在这里不详细阐述。在这里没有用普通的rand而是用梅森旋转算法
- 03定位简介
renhj1001
#Apollo学习笔记笔记
定位车辆将传感器识别的地标与高经地图对比GNSSRTK三角测量30多个卫星;gps接受器至少4颗测量信号飞行时间;从卫星传播到gps接受器;为降低误差,使用RTK,计算误差给接收器GPS更新;频率低,10HZ惯性导航IMU三轴加速计测量值转换坐标系三轴陀螺仪1000HZ误差随时间增加激光雷达点云匹配(需要高精地图)迭代最近点ICP直方滤波算法传感器扫描的点云划过地图的每个位置,计算与高精地图上对应
- 120基于matlab的LMS自适应滤波算法
顶呱呱程序
matlab工程应用算法matlab人工智能变换域LMS算法LMS自适应滤波算法
基于matlab的LMS自适应滤波算法,如、解相关LMS算法,滤波型LMS算法,变换域LMS算法,输出滤波前后及学习曲线图。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。120自适应滤波算法变换域LMS算法(xiaohongshu.com)
- MOSFET管驱动设计细节,波形分析
宁静致远2021
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MOSFET管驱动设计细节,波形分析Chapter1MOSFET管驱动设计细节,波形分析MOSFET驱动芯片的内部结构MOS驱动电路设计需要注意的地方MOS管驱动电路参考MOS管驱动电路的布线设计常见的MOS管驱动波形高频振铃严重的毁容方波又胖又圆的肥猪波打肿脸充正弦的生于方波他们家的三角波大众脸型,人见人爱的方波方方正正的帅哥波Chapter2单片机常用的ADC数据滤波算法Chapter1MOS
- 超维空间S2无人机使用说明书——54、代码详解:递推+滤波算法——过滤无效值
ROS机器人学习与交流
无人机算法YOLOROSc++
引言:在实际工程应用中,不会是仿真一样的理想情况,通常会存在各种干扰,为了降低干扰的影响,一般采用软件滤波的方式进行,条件允许的话,也可以直接采用硬件滤波的方式。需要指出的是,不同的干扰类型,一般采用不同的滤波算法,或者采用叠加的滤波算法进行抗干扰,以此提高系统的稳定性。本次实验的背景是在进行图像识别的时候,较高的图像发布帧率会导致返回的目标位置数据出现丢失的情况。基于此,本文汉主要采取了递推滤波
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本