- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
宋13810279720
动作捕捉机器人人工智能
人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用,成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅,惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器(如加速度计、陀螺仪等)捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术,惯性动捕不受环境光线和空间限制,具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中,惯性动捕技术能够实时捕
- 无人机中的哪些关键传感器
ZITN002
imu惯导传感器
无人机中的哪些关键传感器有哪些类型传感器应用在无人机中,惯性测量单元是无人机传感器中运用的核心传感器,并且基本上都是微机电体系(MEMS),是半导体工业中非常首要的一个分支。微机电体系是以半导体制作技能为根底开展起来的MEMS惯性传感器从2011年开端大规模兴起6轴、9轴的惯性传感器也逐渐替代了单个传感器。现在在花费级无人机上,惯性测量单元联系GPS是保持方向和飞翔途径的管关键。跟着无人机智能化的
- (无人驾驶之二)感知层的传感器---LIDAR、GPS、惯性传感器、双目摄像头
abiggg
无人驾驶AI传感器摄像头gps无人机系统
一、LIDAR(光雷达)1.1原理激光雷达对物体距离的测量与通常所说的雷达类似,都是通过测量发送和接受到的脉冲信号的时间间隔来计算物体的距离。因此,由于原理上的相似性,尽管雷达的准确定义是使用微波或无线电波等波长较长的电磁波进行检测测距的设备,激光雷达这一术语仍然被广泛使用。1.2优点与传统雷达相比:采用激光测矩,波长在600~1000nm,测量更加精准,可达厘米级别;可感知物体矩离及表面形状;1
- 不同物体运动方向的检测-python
人工智能专属驿站
python开发语言
方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速,适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测,抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件,成本较高惯性传感器不依赖视觉,适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
- 2.1.6 IMU惯性传感器
人工智能
IMU惯性传感器更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git一、原理惯性测量单元IMU(InertialMeasurementUnit)。是一种用来测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计,某些9轴IMU还包括三轴磁力计。其中加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度
- 2.1.6 IMU惯性传感器
人工智能
IMU惯性传感器更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git一、原理惯性测量单元IMU(InertialMeasurementUnit)。是一种用来测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计,某些9轴IMU还包括三轴磁力计。其中加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度
- 科普类——腾讯云在遥操作中的成功案例(十二)
JANGHIGH
科普类无人驾驶腾讯云云计算
腾讯云在遥操作中扮演着关键的角色,主要通过提供高性能的云计算服务、实时音视频通信、控制信令同步以及5G网络优化等技术,来支持和提升遥操作的效率和可靠性。这些技术的应用使得遥操作在多个领域成为可能,包括但不限于工业自动化、医疗手术、远程驾驶、机器人控制等。以下是一些使用腾讯云进行遥操作的成功案例:基于视觉和惯性传感器的移动机器人手遥操作系统:腾讯云开发者社区介绍了一种多模式移动遥操作系统,该系统结合
- 自动驾驶中的传感器
huangyi_200502
自动驾驶
目录摄像头激光雷达毫米波雷达惯性传感器(IMU)超声波雷达声明摄像头对比Radar、Lidar、Sonar来讲,Camera最接近人眼识别原理,在自动驾驶传感器中担任重要角色。摄像头可以拥有较广的视场角、较大的分辨率,还可以提供颜色和纹理等信息。这些信息对于实现自动驾驶功能是存在很大帮助的。摄像头是将光学组件获得的光信号,投射到图像传感器上,完成由光信号到电信号的转换,然后再转换为数字图像信号,最
- 课题学习(十九)----Allan方差:陀螺仪噪声分析
致虚守静~归根复命
课题学习学习算法
一、介绍 Allan方差是一种分析时域数据序列的方法,用于测量振荡器的频率稳定性。该方法还可用于确定系统中作为平均时间函数的本征噪声。该方法易于计算和理解,是目前最流行的识别和量化惯性传感器数据中存在的不同噪声项的方法之一。该方法的结果与适用于惯性传感器数据的五个基本噪声项有关。这些是量化噪声、角度随机游走、偏置不稳定性、速率随机游走和速率斜坡。 时域信号Ω()的Allan方差分析是计算其根A
- 2023-01-04日志
独孤西
今天学习了惯导的一节课与视觉SLAM视觉里程计的部分知识。惯性导航方面,主要学习了加速度计和陀螺的基本实现原理,了解了不同类型的惯性传感器,区分ISA、IMU、INS,知道了平台式与捷联式的区别,对惯导的精度等级分类也有了了解,并对惯导发展历史进行了学习。视觉里程计方面,主要学习了ORB特征点法的工作原理,了解了对极几何的原理,对视觉里程计的2D-2D估计过程有了更全面的了解。视觉SLAM的数学原
- UBX M8T-10 DSP开发和NMEA解析
汪汪星河
算法
特殊名词:l惯性导航(DR)解决方案采用惯性传感器(陀螺仪和加速计)来辅助GNSS定位技术。l无约束惯性导航(UDR)解决方案持续测量与监测车辆加速度及其方向变化,再通过传感器融合技术将测量数据与GNSS数据进行整合,实时计算并优化分析出更精准的位置结果。l车载惯性导航(ADR)解决方案在此基础上则更进一步,可将车辆轮速脉冲传感器的数据进行整合,实现更高精度的位置计算结果。UbxM8:Ublox-
- RT-Thread STM32F407 BMI088--SPI
比特冬哥
RT-Threadstm32嵌入式硬件单片机陀螺仪
BMI088是一款高性能6轴惯性传感器,由16位数字三轴±24g加速度计和16位数字三轴±2000°/s陀螺仪组成。这里用SPI来驱动BMI088进行数据解读第一步,首先在RT-ThreadSettings中进行配置第二步,退出RT-ThreadSettings,进入board.h,定义宏第三步,**进入stm32f4xx_hal_conf.h**第四步,STM32CubeMX配置第五步,添加驱动
- 【GPS/INS】【 INS/DVL】 松组合/紧组合
handuoduo1234
人工智能算法机器学习
松组合紧组合传感器介绍GPS/INSS和INS/DVL来分别解释组合导航的松组合和紧组合算法,给出公式进行解释GPS(GlobalPositioningSystem,全球定位系统):一种卫星导航系统,通过接收卫星发射的无线电信号来确定地球上任意位置的经纬度和高程信息。INS(InertialNavigationSystem,惯性导航系统):一种利用惯性传感器(陀螺仪和加速度计)测量载体的加速度和角
- 无人驾驶算法——车辆横摆角速度计算方法
萧潇子
自动驾驶自动驾驶
Date:2020/11/20Editor:萧潇子(Jesse)Contact:
[email protected]无人驾驶算法——车辆横摆角速度计算方法1.轮速差估算2.侧向加速度-车速法3.车速+转弯半径/曲率4.直接从惯性传感器中获取无人驾驶决策规划控制模块经常用到的横摆角速度,具体横摆角速度的定义这里不再赘述,下面给出获取横摆角速度的若干种方法。1.轮速差估算yaw_rate=(w1−w2)
- 陀螺仪,加速计,MEMS,传感器,六轴MEMS惯性测量单元,齐步走向国产化
bjgymtkj
深迪半导体(上海)有限公司是由美国海外留学人员创立的中国设计、生产商用MEMS陀螺仪系列惯性传感器的MEMS芯片公司,成立于2008年8月,总部位于上海张江高科技园区。公司研发了拥有完全自主知识产权的先进的MEMS工艺和集成技术,专注于为消费电子及汽车电子市场设计和生产低成本、高性价比、低功耗、小尺寸的商用MEMS陀螺仪芯片,并为客户提供各种全面的应用解决方案和极其优质的服务。北京冠宇铭通科技--
- 帽子当键盘?Google 工程师“整活”,发明可打字的帽子,项目已在 GitHub 开源!...
CSDN资讯
计算机外设
整理|苏宓出品|CSDN(ID:CSDNnews)帽子不仅能遮阳,现在还能成为键盘?近日,来自日本分部的Google工程师带来了一项最新的神奇发明——GBoard帽子(俗称键帽,keycap)。没错,它长这样:顾名思义,这顶帽子不仅能戴,还能当成键盘,进行打字。可谓是“脑洞大开”。一顶神奇的键帽根据官方发布的视频显示,这顶键帽内部有一个6轴的惯性传感器,可以读取帽子的位置。佩戴者将帽子戴在头上,并
- slam一些面试问题(一)
吕福
面试相关c++算法
视觉SLAM的框架以及各个模块的作用1.传感器信息读取在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。如果在机器人中,还可能有码盘,惯性传感器等信息的读取和同步。2.视觉里程计(visualodometry,VO)视觉里程计的任务是估算相邻图像间相机运动,以及局部地图的样子。vo又称为前端。3.后端优化(optimization)。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿,以及回环检测的信息,对
- 视觉-惯性SLAM入门与实践教程(基于VINS-Fusion)
3D视觉工坊
传感器人工智能编程语言htmlai
背景介绍自动驾驶和服务机器人行业增速明显,自2021年以来,多家公司开始逐步落地自己的L2~L4级别的辅助/自动驾驶产品(无人出租车或者配送机器人),如百度、滴滴、美团、华为、特斯拉、Waymo等。其中,基于视觉传感器和惯性传感器的同时定位与建图技术(SLAM)是该领域的核心技术之一,各大公司均有相关在招岗位。由于视觉-惯性SLAM对从业者的理论和代码要求都很高,导致行业人才供小于求,许多公司更是
- IMU+摄像头实现无标记运动捕捉
惯师科技
动作捕捉IMU
惯性传感和计算机视觉的进步为在临床和自然环境中获得精准数据带来了新可能。然而在临床应用时需要仔细地将传感器与身体对齐,这减慢了数据收集过程。随着无标记运动捕捉的发展,研究者们提出了一个新的深度学习模型,利用来自视觉、惯性传感器及其噪声数据来估计人体运动,在有噪声的数据下也能准确地执行,从而避免了对传感器到人体的仔细校准和大量摄像机的需要。并且提供了研究级精度的数据,有助于肌肉骨骼疾病的诊断、预后和
- MEMS传感器的下一轮技术变革
人工智能学家
传感器人工智能iotxhtml微软
来源:麦姆斯咨询例如,红外探测器和微流控器件市场就在新冠肺炎大流行中获得了现象级的大幅增长。此外,疫情带来的居家隔离、远程办公,推动了5G部署、“非接触”语音交互以及数据中心等应用发展,从而加速了射频滤波器、MEMS振荡器、MEMS麦克风等器件的持续增长;但是,由于消费需求端的急剧萎缩,整体消费类MEMS市场小幅下降2.6%,全球汽车市场猛踩刹车,使得这些市场相关的压力传感器、惯性传感器需求下跌。
- R3LIVE源码解析(6) — R3LIVE流程详解
几度春风里
R3LIVE项目实战R3LIVE源码解析
目录1R3LIVE框架简介2R3LIVE的launch文件3R3LIVE的r3live_config文件4R3LIVE从哪开始阅读1R3LIVE框架简介R3LIVE是香港大学Mars实验室提出的一种融合imu、相机、激光的SLAM方法,R3LIVE由两个子系统组成,一个激光惯性里程计(LIO)和一个视觉惯性里程计(VIO)。LIO子系统(FAST-LIO)利用来自激光雷达和惯性传感器的测量数据,并
- 创意自跟随平衡车 两轮平衡车的设计与制作
蟕初的梦想
嵌入式开发物联网物联网stm32嵌入式硬件
创意自跟随平衡车两轮平衡车的设计与制作参考STM32F103+惯性传感器MPU6050+超声波测距自动跟随+蓝牙通信遥控本平衡车控制系统的设计以STM32F103系列的MCU作为主控,通过惯性传感器MPU6050采集姿态数据,实现实时姿态的测量,用蓝牙完成遥控器或者超声波到平衡车的无线通信,使用TB6612FNG的电机驱动IC,然后再加入电源电路、按键控制电路以及LED指示灯电路组成最后的平衡车控
- [LBS] 网络定位算法
nlpming
1.导语目前定位技术主要包括:GPS定位、网络定位、惯性导航定位、MM(地图匹配)、视觉定位等。GPS是最为人熟知的定位技术,是依靠设备与卫星交互来获取经纬度的方式。惯性导航定位:惯性定位:依靠惯性传感器(IMU)获得加速度和角速度信息,通过推算获得当前的位置和方位的定位技术。地图匹配:地图匹配(mapmatching)指将行车轨迹的经纬度采样序列与数字地图路网匹配的过程,其本质是平面线段序列的模
- 单个IMU实现精确的轨迹重构
惯师科技
自动驾驶机器人数码相机
惯性传感器(IMU)被广泛用于导航、运动状态研究、人体运动和步态分析等领域。然而,由于IMU的固有误差和测量误差,尤其是漂移误差,很少有人尝试基于IMU实现精确的轨迹重建,尤其是使用单个IMU。尽管如此,与视觉、红外线和超声波定位技术相比,IMU的信号采集不受光照和遮挡等外部环境的影响,所以,基于IMU的运动轨迹重构具有巨大的应用潜力,可以为导航、机器人路径规划、运动控制等领域提供技术基础。为了应
- LabVIEW开发惯性测量系统
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例LabVIEWLabVIEW开发LabVIEW编程LabVIEW升级
LabVIEW开发惯性测量系统惯性导航系统是通过将惯性传感器直接绑定在载体主体上来完成制导和导航任务的系统。所以惯性测量系统主要是动态静态地测试陀螺仪和加速度计的性能。测试点和计算点数众多,对测试速度和精度要求高。基于上述特点,基于虚拟仪器软件LabVIEW2011和PCI数据采集卡,构建了惯性系统的测量系统。该系统采用高精度、高性能数据采集卡对多通道数据进行采样、分析、计算和存储,从而提高惯性测
- ArduPilot开源代码之AP_InertialSensor_Backend
lida2003
ArduPilotArduPilot单片机stm32嵌入式硬件
ArduPilot开源代码之AP_InertialSensor_Backend1.源由2.设计3.实例BMI2703.1AP_InertialSensor_BMI2703.2probe3.3init3.4start3.5read_fifo3.6update4.总结5.参考资料1.源由惯性传感器是飞控关于姿态最重要的一个传感器。从复杂度角度看,除了数据融合外,算是逻辑上最为复杂的。本章我们将重点了解
- 惯性导航技术发展
空白不对照
惯性导航自动驾驶
最近在看关于惯性导航技术方法的综述,在此整理下。惯性导航技术涉及惯性传感器、算法、控制系统方面的知识,与材料、机电、控制理论等学科息息相关。一、惯性传感器惯性传感器是惯性导航系统的骨架,分为陀螺仪和加速度计,其中陀螺仪开发难度高,是惯性传感器的核心。牛顿定律是惯性传感器的原理核心。其中,早期转子陀螺就是利用了转轴的定轴特性的工作原理。著名的傅科摆试验利用了这一原理证明了地球自转方向与角速度大小,其
- 【01】惯性导航-简介及惯性传感器
小浪宝宝
惯性导航系统算法
目录1.导航简介1.1导航的背景1.2导航需求1.3导航定位原理分类1.4牛顿运动定律2.惯性传感器2.1加速度计2.2力反馈原理2.3加速度计种类2.3.1摆式加速度计2.3.2振梁式加速度计2.3.3光纤加速度计2.3.4MEMS加速度计2.3.5实际的加速度计2.4陀螺仪2.4.1转子陀螺2.4.2振动陀螺的原理2.4.3光学陀螺的原理2.4.4MEMS陀螺原理2.4.5实际的陀螺仪2.5惯
- 【02】惯性导航-惯性导航系统(INS)| 惯性导航系统原理 | 单多自由度惯性导航 | 捷联式系统与平台式系统 | INS精度等级 | 惯性器件测量能力量化
小浪宝宝
惯性导航系统算法图像处理目标跟踪自动驾驶深度学习
目录1.惯性导航系统2.惯性导航原理2.1单自由度惯性导航-1D2.2多自由度惯性导航-2D/3D2.2.1二维平面惯导系统-平台式系统2.2.2二维平面惯导系统-捷联式系统2.2.3惯性导航系统的物理实现2.2.3平台式与捷联式管道特点对比2.2.3惯性导航系统特性2.2.4INS的精度等级2.2.4惯性器件相对测量能力1.惯性导航系统 惯性测量单元是IMU,在它之前还有惯性传感器的组合(IS
- INS/GNSS组合导航(五)惯性器件的主要误差
scott198512
INS/GNSS组合导航IMU测量误差
0.概述在INS的各种误差源中,影响最大的是惯性传感器误差,其中包括加速度计和陀螺仪的误差。从误差的性质上可以分为系统误差和随机误差,而从误差源上又可以分为零偏误差、比例因子误差、非线性误差、安装误差以及随机噪声等。惯性传感器误差的大小与其质量相关,对于不同导航系统性能的需求,要求选择的传感器的等级也不同。在组合导航系统设计时,尤其是对于低成本的惯性传感器,比如车载惯性导航系统,必须对惯性误差进行
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f