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LYF0816LYF
slamlearning3d计算机视觉算法slam
相机运动估计2D-2D/3D-2D/3D-3D1.2D-2D:对极约束2.三角测量3.3D-2D:PnP3.1直接线性变换DLT3.2P3P3.3最小化投影误差求解PnP4.3D-3D:ICP4.1SVD方法4.2非线性优化方法5.总结若已经有匹配好的点对,要根据点对估计相机的运动,可以分为以下三种情况:2D-2D:即点对都是2D点,比如单目相机匹配到的点对。我们可以用对极几何来估计相机的运动。在
- unable to launch什么意思_激光SLAM | IMLS-SLAM:基于scan-to-model方法的大场景3D激光SLAM...
weixin_39559097
unabletolaunch什么意思
论文题目:IMLS-SLAM:scan-to-modelmatchingbasedon3DdataIMSL-SLAM和IMSL-SLAM++是kitti数据集上仅次于LOAM的激光SLAM系统,虽然它有一个最大的缺点,就是不实时,而且时间确实非常慢(1.3s),但是作者也给出了这种不实时的原因,是可以改进的。更重要的是,论文里以IMLS曲面为基础进行的scan-to-model匹配方法是值得借鉴的
- SLAM文献之-IMLS-SLAM: scan-to-model matching based on 3D data
点云SLAM
SLAM3d机器学习SLAMIMLSICP
IMLS-SLAM算法原理详解一、算法概述IMLS-SLAM(ImplicitMovingLeastSquaresSLAM)是一种基于3D激光雷达数据的低漂移SLAM算法,由Jean-EmmanuelDeschaud等人在2018年提出。其核心思想是通过隐式移动最小二乘(IMLS)曲面建模实现scan-to-model的匹配框架,显著提升了定位与建图的精度和鲁棒性。该算法在无闭环检测的情况下,4公
- ORB_SLAM2编译build_ros.sh时报错([rosbuild] Error from directory check: /opt/ros/kinetic/share)
Spider_man_
linux
参考:https://www.pianshen.com/article/8679352229/编译build_ros.sh时报错在ros上编译build_ros.sh时报错,出现如下信息:BuildingROSnodesmkdir:cannotcreatedirectory‘build’:Fileexists[rosbuild]BuildingpackageORB_SLAM2[rosbuild]E
- 3DGS(三维高斯散射)与SLAM技术结合的应用
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SLAM3d3DGSSLAM技术深度学习计算机视觉定位和建图渲染
3DGS(三维高斯散射)与SLAM(即时定位与地图构建)技术的结合,为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析:一、核心融合原理1.3DGS在SLAM中的角色场景表示:替代传统点云或体素地图,通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。动态建模:通过时间参数化高斯(如位置、协方差随时间变化),实时跟踪运动物体。可微渲染:支持端到端优
- Serverless Framework 使用教程
裘羿洲
ServerlessFramework使用教程serverless无服务器框架——使用AWSLambda、AzureFunctions、GoogleCloudFunctions等构建无服务器架构的Web、移动和物联网应用程序!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/serverless项目介绍ServerlessFramework是一个开源项目,旨在帮助开发者
- 用云平台资源每月免费额度搭建博客,一年账单竟是 $0!
fxrz12
云计算无服务个人博客serverless架构云原生程序开发云计算
一年前,我在寻找一个低成本的方式来托管我的个人博客。当时,我的需求很简单:尽量降低成本——毕竟只是一个个人博客,没有盈利,也不想每个月为服务器付费。尽可能少的运维——不想每天盯着服务器是否宕机,能无忧无虑地运行就好。快速响应——不希望读者打开网页时,等上好几秒。就在这个时候,我无意间发现了AWSLambda的每月免费额度。AWS为Lambda提供每月100万次请求和40万GB-秒的计算时间,而对于
- 动态视觉SLAM的亿点点思考(含20项最新开源代码链接)[上篇]
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通人工智能
作者:泡椒味的口香糖|来源:3D视觉工坊添加微信:dddvisiona,备注:SLAM,拉你入群。文末附行业细分群。0.笔者个人体会动态环境下的视觉SLAM一直都是研究的重点和难点,但最近动态SLAM的paper越来越少,感觉主要原因是动态SLAM的框架已经固化,很难做出大的创新。现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点,然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口,
- 无人机实战系列(二)本地摄像头 + Depth-Anything V2
nenchoumi3119
无人机实战无人机
这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2,因为我使用的无人机是Tello,其本身仅提供了一个单目视觉相机,在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2,这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像,可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
- JavaAPI(lambda表达式、流式编程)
NGC2237999
java算法开发语言
Lambda表达式本质上就是匿名内部类的简写方式(匿名内部类见:JAVA面向对象3(抽象类、接口、内部类、枚举)-CSDN博客)该表达式只能作用于函数式接口,函数式接口就是只有一个抽象方法的接口。可以使用注解@FunctionalInterface来验证publicclassLambdaDemo01{publicstaticvoidmain(String[]args){//InterAx=(int
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航(续)
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人工智能算法
目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§3.3.2基于ICP的配准定位算法§3.3.3基于NDT的配准定位算法§3.4基于LM法优化的NDT配准定位算法§3.4.1列文伯格-马夸尔特法原理§3.4.2LM-NDT算法配准原理及流程§3.5
- GTSAM 库详细介绍与使用指南
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GTSAM库详细介绍与使用指南一、GTSAM概述GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMapping)是由佐治亚理工学院开发的C++开源库,专注于概率图模型(尤其是因子图)的构建与优化,广泛应用于机器人定位与建图(SLAM)、传感器融合、运动规划等领域。其核心优势在于:高效的因子图优化:支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器(iSAM/iSAM2):适用于实时SLAM问题
- 【CCM-SLAM论文阅读笔记】
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CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示:单智能体只负责采集图像数据,运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图,由于单智能体计算资源有限,负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。服务器负责地图管理、地点识别、地图融合和全局BA优化。所有局部地图使用本地里程计框架,地图信息在从一个本地里程计到另一个本地里程计框架的相对坐标中进行交换。CCM-SLAM不假设任何关于智能体初始位置的
- 聊聊这两年学习slam啃过的书!
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3D视觉从入门到精通定位编程语言人工智能机器学习slam
入坑2年多,零七零八买了7、8本书,正好最近研一的新师弟让我来推荐几本,那么,独乐乐不如众乐乐,我就来巴拉巴拉一下我买的这些书吧。以下测评,仅代表个人观点,与书的作者无关(狗头保命)1、【C++PrimerPlus】嗯~这个灰常灰常厚的c++书是我买的第一本书,也是我所有书里除了java最厚的一本(java买了就没看),But,这本巨厚的c++我竟然翻完了!!!当年,年轻的我以为,看完这本书,我就
- 腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制
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腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划:地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划:实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制(MPC)与步态优化稳定性控制与SLAM定位的协同BostonDynamicsAtlas机器人的SLAM导航相比于轮式机器人(如人形轮式机器,可以看成是扫地机器人之上加了一个
- AWS Lambda参考架构:MapReduce实现指南
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AWSLambda参考架构:MapReduce实现指南lambda-refarch-mapreduceThisrepopresentsareferencearchitectureforrunningserverlessMapReducejobs.ThishasbeenimplementedusingAWSLambdaandAmazonS3.项目地址:https://gitcode.com/gh_m
- [学习笔记-SLAM篇]Ubuntu16.04+ROS下配置ORB-SLAM3——后续
warningm_dm
SLAM篇
作为一篇后记,就主要做补充之用。索引1.编译不显示warning2.LocalMapping报错3.KannalaBrandt8报错4.RGB-D设置文件1.编译不显示warning编译的过程中有报错,但是一贯的,warning太多了,所以修改一下,便于找错。参考ubuntu18.04配置ORB-SLAM3。将ORB-SLAM3的CMakeLists.txt中的-Wall后面加上-w,可屏蔽编译的
- 用realsense d435i传感器在实际环境中跑ORB_SLAM3,顺带解决一部分编译问题
睫力上爬
SLAM日常折腾传感器ORB_SLAM3
是的ORB_SLAM3来了,时隔五年,它来带的惊喜到底是啥呢?一个完全依赖于最大后验估计(MAP)的单/双目惯导融合系统高回召的地点识别功能(High-recallplacerecognition)第一个完整的多地图系统(multi-map)一个抽象的相机模型表示论文地址论文细节今天不说,今天主要先拿到代码,并且用自己的传感器试试实际效果编译终端拉代码记得提前安装好OpenCV,Eigen,和Pa
- 【ORB_SLAM系列3】—— 如何在Ubuntu18.04中使用自己的单目摄像头运行ORB_SLAM3(亲测有效,踩坑记录)
啥也不会的研究僧
SLAM算法安装与实践记录ubuntu计算机视觉人工智能自动驾驶
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、ORB_SLAM3源码编译二、ORB_SLAM3实时单目相机测试1.查看摄像头的话题2.运行测试三.运行测试可能的报错1.报错一(1)问题描述(2)原因分析(3)解决2.报错二(1)问题描述(2)解决前言本次教程运行ORB_SLAM3,所需的环境如下:Ubuntu18.04、ros版本:melodicOpencv4.5
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readImageInfo读取图像信息
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉opencvubuntuc++人工智能学习
前言简单总结一下:这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度,并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机,还会同时更新第二个相机的校准参数。最终,这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定
- ORB-SLAM2源码学习:System.cc:System::System SLAM系统的构造函数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2c++学习计算机视觉算法opencv
前言ORB-SLAM2源码学习:rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统,现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。总的来说:该函数主要干了以下事情:1.初始化一些参数(列表初始化)2.加载并检查配置文件和词汇表3.创建一些对象如关键帧数据库、地图、绘制器等。4.启动并初始化多个线程:跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉ubuntuopencv人工智能数码相机学习
前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数:voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数:voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
- AWS上基于Llama 3模型检测Amazon Redshift里文本数据的语法和语义错误的设计方案
weixin_30777913
数据仓库云计算awsllama
一、技术栈选型核心服务:AmazonRedshift:存储原始文本和检测结果AmazonBedrock:托管Llama370B模型AWSLambda:无服务计算(Python运行时)AmazonS3:中间数据存储AWSStepFunctions:工作流编排辅助工具:psycopg2:RedshiftPython连接器boto3:AWSSDKforPythonPandas:数据批处理JSONSche
- AWS上基于高德API验证Amazon Redshift里国内地址数据正确性的设计方案
weixin_30777913
python数据仓库云计算aws
该方案通过无服务架构实现高可扩展性,结合分页查询和批量更新确保高效处理海量数据,同时通过密钥托管和错误重试机制保障安全性及可靠性。一、技术栈组件技术选型说明计算层AWSLambda无服务器执行,适合事件驱动、按需处理,成本低数据存储AmazonRedshift存储原始地址数据及验证结果API调用高德地理编码API提供地址标准化及验证能力开发语言Python3.9+使用requests处理HTTP请
- 水下 SLAM 定位模组的设计与实现
赵谨言
论文经验分享毕业设计笔记
标题:水下SLAM定位模组的设计与实现内容:1.摘要摘要:本文介绍了水下SLAM定位模组的设计与实现。首先,对水下定位技术的背景和需求进行了分析。然后,详细阐述了模组的设计思路和关键技术,包括传感器选型、数据融合算法等。接着,介绍了模组的实现过程和实验结果,通过实际测试验证了模组的性能和可靠性。最后,对未来的研究方向进行了展望。关键词:水下SLAM;定位模组;传感器;数据融合2.引言2.1.研究背
- ORB-SLAM2源码学习:Tracking.cc:GrabImageStereo、GrabImageRGBD、GrabImageMonocular处理图像
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#局部建图线程计算机视觉人工智能c++ubuntu学习
前言该部分函数在Tracking.cc源文件中定义,用于处理图像。1.函数作用:1.GrabImageStereo函数的主要作用是处理输入的双目图像(左视图和右视图),进行必要的预处理(颜色转换),创建表示当前帧的对象,并执行跟踪操作,最后返回当前帧在世界坐标系下的变换矩阵。cv::MatTracking::GrabImageStereo(constcv::Mat&imRectLeft,const
- Serverless 架构与 AWS Lambda 的应用实践
桂月二二
serverless架构aws
引言随着云计算的普及,传统的服务器管理方式逐渐被更加灵活和高效的技术所取代,Serverless(无服务器)架构便是其中一个备受瞩目的创新。在Serverless架构下,开发者不再需要关注服务器的部署、维护和扩展问题,而是专注于编写业务逻辑。AWSLambda作为亚马逊云服务提供的一项无服务器计算服务,为这一架构的实现提供了强大的支持。本文将深入探讨Serverless架构和AWSLambda的核
- CMake入门
PaLu-LvL
CMakec++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言我们在很多SLAM的源码里都能看到CMake的使用,这个CMake到底是什么呢有什么用呢?一、cmake的简介CMake(CrossplatformMake)是一个开源的跨平台自动化建构系统,用来管理程序构建,不依赖于特定编译器。CMake可以自动化编译源代码、创建库、生成可执行二进制文件等,为开发者节省了大量的时间,可以说是工程实践的必备工具。CMake通过使用简单的配置文件CMakeLis
- 优化ROS包编译流程:处理多工作空间下的路径冲突
YRr YRr
ROSros
ROSNoetic下ORB_SLAM2编译错误分析及解决方案在使用ROSNoetic编译ORB_SLAM2包时,您遇到了如下错误信息:[rosbuild]rospackfoundpackage"ORB_SLAM2"at"/home/lyb/pointcloudmap_ws/src/ORB_SLAM2_modified/Examples/ROS/ORB_SLAM2",butthecurrentdir
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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LDAP Authentication using OpenLDAP
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- 一位30多的程序员生涯经验总结
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1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
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最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
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由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc