- 基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题
- Easy
优化python数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包,为凸优化提供方便使用的用户接口,适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming,二阶锥规划convexoptimization-凸优化,nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度,polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
- g2o优化器系列1
Optimization
参考资料:[1]深入理解图优化与g2o:g2o篇[2]SLAM14讲6.4曲线拟合程序[3]SLAM14讲7.8.2PNP中使用g2o[4]SLAM14讲7.9.2ICP中非线性优化[5]SLAM14讲8.5.2定义直接法的边[6]SLAM14讲9.3改进PNP的结果[7]SLAM14讲10.3.2g2o求解BA[8]SLAM14讲11.2.1g2o原生位姿图[9]SLAM14讲11.2.2李代数
- Levmar使用小结(一)
hhh0209
非线性优化levmal
Levmar是非线性优化的一个库,使用起来很方便。但是刚开始接触时会有点头疼,尤其是如果不懂LM算法,直接使用的话,就会满脑子“这是啥?这都是啥?”最近在学习非线性优化的方法,总结一下希望可以帮助到大家。Levmar的安装配置大家可以看这篇文章:http://blog.sina.com.cn/s/blog_45b747f70101he1t.htmlLevmar的官网是这个:http://users
- BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码深度学习神经网络人工智能
BP神经网络答案:是的,BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。总结(BP神经网络和深度学习在本质上有以下区别)答案:是的,BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。BP神经网络(误差反传网络)实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题,并通过负梯度下降算法,利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。在正向传播阶段,输入数据通过神经网络的
- [algorithm] 自动驾驶 规划 && 非线性优化学习系列之1 :车辆横向运动&&动力学详细解释
HERR_QQ
AutonomousDrivingAlgorithm自动驾驶学习
写在前面最近时空联合规划很火,想学习。由于在学校主打学习新能源电力电子方向,转行后也想好好零散的知识体系。计划从车辆运动动力学习,模型预测控制(经典控制目前看主打应用,不会再去深入),非线性优化开始梳理,到最后复现时空联合规划的论文。知识梳理会进行的比较快,实际复现和代码编写会慢慢来完成。当中如果遇到和实际问题有关的细节知识,作为自己的未来解决方案储备也会强调一下。目前计划借助的资料有(每本书阅读
- CasADi学习(1)
Tomcattiger
MPC非线性优化python
文章目录CasADi一些补充说明版权问题环境配置代码不同版本问题运行速度预留链接CasADi正如官网介绍,CasADi提供了一种高效的开源优化问题解决方案,非常适用于解决非线性优化问题(nonlinearoptimization)和实现自动微分(algorithmicdifferentiation)。相较于其他的优化库,例如ACADO和GRAMPC,在提供了标准的C/C++和MATLAB支持外,其
- SQP算法论文阅读1:NLPQL: A FORTRAN subroutine solving constrained nonlinear programming problems
小林up
科研算法SQP论文
SchittkowskiK.NLPQL:AFORTRANsubroutinesolvingconstrainednonlinearprogrammingproblems[J].Annalsofoperationsresearch,1986,5:485-500.SQP序列二次规划的思想是将约束非线性优化问题等效为求解一系列二次规划子问题求解,对于约束问题,一般的描述是:这个问题必须是光滑的:定义拉格
- 优化|流形优化系列(一)
运筹OR帷幄
人工智能算法
简介流形优化是非线性优化的一个分支,它主要关注在特定的几何结构下进行优化。在流形优化中,优化问题通常是在黎曼流形上进行的,而非欧几里得空间。黎曼流形是带有黎曼度量的流形,该度量为流形上的每个点都定义了一个内积。这种内积结构提供了流形上测量长度和角度的方式,这在优化过程中非常重要,因为它允许我们定义梯度和Hessian等概念,并进行相应的优化操作。在流形优化的背景下,流形通常是解的约束集。例如,当解
- SLAM中用到的GTSAM是什么,如何构建和使用GTSAM
稻壳特筑
SLAMSLAM因子图
目录几个关键原理:1.因子图:2.非线性优化:3.平滑和映射:4.概率建模:5.模块化和扩展性:举例说明如何构建和使用GTSAM:步骤1:安装GTSAM步骤2:包含头文件步骤3:创建因子图步骤4:添加因子步骤5:创建初始估计步骤6:优化步骤7:结果分析GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMappinglibrary)是一个开源C++库,用于解决机器人和自动驾驶车辆的定位与地图
- 多维无约束非线性优化
Kilig*
机器学习人工智能算法
问题描述对于一个极小化问题minf(X)min\quadf(X)minf(X),其中XXX是多维变量X=x1…xnX={x_{1}\dotsx_{n}}X=x1…xn牛顿法牛顿法原理牛顿法的思想是将函数进行二阶展开。对于一个一维函数来说函数在x0x_0x0附近的二阶泰勒展开可以近似为f(x)≈f(x0)+f′(x0)(x−x0)+12f′′(x0)(x−x0)2f(x)\approxf(x_0)+
- Ceres库与位姿图优化
独孤西
SLAMc++计算机视觉人工智能
文章目录前言Ceres库理论与实践位姿图优化SLAM中的优化问题小结前言SLAM中后端优化求解上ceres库位姿图优化有非常多的应用,这里记录一下自己的学习内容,主要参考B站的视频和CSDN的博客,推荐以下资料:【非线性优化器ceres的使用20221125】https://www.bilibili.com/video/BV1p24y1y7BL/?share_source=copy_web&vd_
- Ceres使用
读书健身敲代码
SLAM
之前用过Ceres,但是只是跑例程,现在来着重学习一下使用流程。1.解决的问题主要解决非线性优化问题。Ceres是一个较为通用的库。参考链接2.如何使用这个是求解的函数,主要关注这三个参数CERES_EXPORTvoidSolve(constSolver::Options&options,Problem*problem,Solver::Summary*summary);1.options与优化相关
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第六讲 非线性优化(2)
晒月光12138
视觉SLAM十四讲学习笔记机器学习slam
这一节主要回顾一下Ceres、g20的使用。1.Ceres、G2o源码安装方法高博士的书中都有各个库的安装方法,但由于版本变化,个别安装方法可能并不适用。这里简单整理一下两个库的源码安装方法,其他的库之后有时间统一整理一下。(1)Ceres安装下载源码,下载地址:https://github.com/ceres-solver/ceres-solver安装依赖项:sudoapt-getinstall
- 2022-03-22
内推君
自动驾驶/机器人SLAM算法面经1欢迎关注公众号:内推君SIR,加微信:neituijunsir加入自动驾驶交流群Case1一面项目相关1、简历中的项目相关问题,项目是三维重建相关的,深度学习的深度估计2、具体细节上,网络结构、loss设计、数据、训练泛化效果3、非公共区域如何处理、精度如何保证基础:1、非线性优化2、视觉slam基础场景题:1、只有相机的情况下,采用深度学习的方案,如何实现高精度
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第九讲 后端优化(1)
晒月光12138
视觉SLAM十四讲学习笔记slam计算机视觉
经过前端(视觉里程计)估计得到的轨迹和地图由于存在累计误差,在长时间内是不准确的。因此希望构建一个针对全局的更大规模的优化问题,得到最优的轨迹和地图,这里主要有两种解决思路:(1)基于马尔可夫性假设的卡尔曼滤波器:马氏性假设可以简单地理解为“当前时刻状态只与上一时刻有关”。针对SLAM问题(非线性)的卡尔曼滤波器给出了单次线性近似下的最大后验估计,或者说是优化过程中一次迭代的结果。(2)非线性优化
- 自学SLAM(8)《第四讲:相机模型与非线性优化》作业
Chris·Bosh
视觉SLAM数码相机opencvC++视觉SLAM
前言小编研究生的研究方向是视觉SLAM,目前在自学,本篇文章为初学高翔老师课的第四次作业。文章目录前言1.图像去畸变2.双目视差的使用3.矩阵微分4.高斯牛顿法的曲线拟合实验1.图像去畸变现实⽣活中的图像总存在畸变。原则上来说,针孔透视相机应该将三维世界中的直线投影成直线,但是当我们使⽤⼴⾓和鱼眼镜头时,由于畸变的原因,直线在图像⾥看起来是扭曲的。本次作业,你将尝试如何对⼀张图像去畸变,得到畸变前
- Matlab toolbox Manopt流形优化工具包介绍
hi_linda
MATLABmanoptmatlab工具包黎曼优化几何学矩阵
一、Manopt工具包介绍:主页https://www.manopt.org/index.html工具箱下载地址:https://www.manopt.org/downloads.html详细教程:https://www.manopt.org/tutorial.html工具箱作用:主页介绍:Manopt工具箱用于流形与矩阵优化;流形上的优化问题是解决非线性优化问题的一种有效方法。利用Manopt,
- 自学SLAM(7)非线性优化实践:曲线拟合问题(使用ceres库和SLAM常用的g2o库)
Chris·Bosh
视觉SLAMC++视觉SLAM计算机视觉
前言本次文章针对的是第四个视屏中的实践问题肯定会有部分方法没有说到,比如高斯牛顿法,后面我会把此次视屏对应的作业写好,然后补充到此次博客!!文章目录前言1.曲线拟合题目:2.非线性最小二乘2.1黄金分割法(0.618法)2.2最速下降法3.ceres库实现曲线拟合题目3.1安装ceres3.2代码及运行4.g2o库实现曲线拟合题目4.1安装g2o4.2代码及运行1.曲线拟合题目:设有曲线满⾜以下⽅
- vslam论文4:Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读论文阅读人工智能自动驾驶c++目标检测
出版:TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的,无法在动态环境中表现良好。在这里,我们介绍了Dynam-SLAM(Dynam),这是一种双目视觉惯性SLAM系统,能够在高动态环境中实现稳健、准确和连续的工作。我们的方法致力于将双目场景流与惯性测量单元(IMU)松耦合,用于动态特征检测,并将动态特征和静态特征与IMU测量紧耦合以进行非线性优化。首先,对测量
- 【VSLAM系列】三:Vins-Mono论文笔记
塞拉摩
视觉SLAM论文阅读数码相机人工智能
VINs-Mono论文1.VINS-Mono的特点:1.未知初始状态的鲁棒性初始化过程2.带imu-camera外参校准和imu校准的紧耦合,基于非线性优化的单目VIO系统3.在线重定位和四个自由度的全局姿态图优化。4.姿态图可以保存,加载,并和局部姿态图进行合并。2.传感器数据处理摄像头和imu数据融合方法:1.松耦合法,imu是独立于摄像头的模块,常使用EKF算法,imu数据此时用于状态传播,
- 【视觉SLAM十四讲】【逐行代码带你解析】【适合纯小白 ps:因为我就是】(持续更新中)
R_ichun
slam从入门到放弃笔记人工智能机器学习计算机视觉自动驾驶图像处理机器人
视觉SLAM十四讲学习笔记【逐行代码带你解析】【适合纯小白ps:因为我就是】(持续更新中)前言ch2初识SLAM2.1.什么是SLAM2.2经典视觉SLAM框架2.2.1.传感器信息读取2.2.2.前端视觉里程计2.2.3.后端非线性优化2.2.4.回环检测2.2.5.建图2.3.SLAM问题的数学表述2.4.ch2的实践ch3三维空间刚体运动3.1.旋转矩阵3.1.1.点、向量和坐标系3.1.2
- LM(列文伯格-马夸尔特)方法的个人理解,以及实现问题
慷仔
优化算法机器学习算法
前言LM方法是适用于求解方程最小值的一种方法,在非线性优化的框架中,优化方法分为LineSearch和TrustRegion,也就是线搜索和信任域方法,它们是两种不同性质的方法。不同之处:LIneSearch:不管当前迭代点X(k)到最优解X*之间的路径,每次迭代X(k)得到X(k+1),都是使用该点的反向梯度方向进行值得寻找,这就导致了这样一种可能得问题:‘在靠近X*的时候,X(k)反复震荡,不
- 计算机视觉与深度学习 | 非线性优化理论:图优化、高斯牛顿法和列文伯格-马夸尔特算法
卡尔曼的BD SLAMer
计算机视觉图优化非线性优化理论高斯牛顿法列文伯格-马夸尔特算法
=====================================================github:https://github.com/MichaelBeechanCSDN:https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================计算机视觉与深度学习|SLAM国内
- matlab 非线性方程数值解法,非线性方程组的几种数值解法+matlab源代码
weixin_39969028
matlab非线性方程数值解法
摘要很多领域都有涉及到非线性方程组,例如天气预报,石油地质勘探,电力系统计算等,甚至商业领域也有非线性优化问题,这些问题要从本质上解决就是求出非线性方程组的解.但是目前已知的数值解法并不完善,选择不同的方法,有着不同的收敛速度和计算量,而收敛速度和计算量影响着计算效率,所以数值解法的研究十分重要.58513本篇论文首先简单介绍了非线性方程组的几种经典数值解法,如Newton法、区间迭代法、不动点迭
- VINS-mono学习总结
小吕爱学习、
学习
Vins-mono是一个后端基于非线性优化的、单目与IMU紧耦合的融合定位算法。整体:1预处理模块视觉:特征点提取与追踪IMU:惯性解算与误差状态分析、计算预积分量2初始化模块(旋转外参标定、基于图像的三维重建-纯视觉单目slam问题、陀螺仪零偏估计、视觉惯性对齐、利用重力的先验知识修正重力)3基于滑动窗口的非线性优化模块(预积分约束、视觉重投影约束、边缘化约束4回环检测模块(检测回环、校验回环、
- 《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 9 讲 后端优化1 【扩展卡尔曼滤波器 EKF && BA+非线性优化(Ceres、g2o)】
Gaogaogaoshu
机器人SLAM
文章目录第9讲后端19.1.2线性系统和KF9.1.4扩展卡尔曼滤波器EKF不足9.2BA与图优化9.2.1投影模型和BA代价函数9.2.2BA的求解9.2.3稀疏性和边缘化9.2.4鲁棒核函数9.3实践:CeresBA【Code】本讲CMakeLists.txt9.4实践:g2o求解BA【Code】习题第9讲后端1滤波器EKF前端视觉里程计:短时间内的轨迹和地图。后端优化:长时间内的最优轨迹和地
- 第六讲:非线性优化(上)
兔子不吃草~
视觉SLAM十四讲线性代数矩阵算法笔记概率论c++
第六讲:非线性优化(上)文章目录第六讲:非线性优化(上)1概率论与统计学基础1.1概率与统计关系1.2概率密度函数1.3贝叶斯公式1.4矩1.5方差与协方差矩阵1.5.1方差1.5.2协方差矩阵1.5.3方差与协方差的区别1.6统计独立性与不相关性1.7高斯概率密度函数1.7.1一维高斯分布1.7.2二维高斯分布1.7.3N维高斯分布1.7.4高斯分布线性运算1.8似然函数p(x∣θ)p(x|\t
- 手撕 视觉slam14讲 ch7 / pose_estimation_3d2d.cpp (2)
全日制一起混
视觉slam十四讲SLAMc++计算机视觉ubuntu
上一篇文章中:手撕ch7/pose_estimation_3d2d(1),我们调用了epnp的方法进行位姿估计,这里我们使用非线性优化的方法来求解位姿,使用g2o进行BA优化首先介绍g2o:可参考:g2o详细介绍1.构建g2o图优化思路:步骤一:创建线性方程求解器,确定分解方法//每个误差项优化变量维度为3,误差值维度为1typedefg2o::BlockSolver>Block;//创建一个线性
- 4.迭代最近点ICP及非线性优化求解
恒友成
3D目标检测3d目标检测
使用非线性优化方法求解ICP文章目录使用非线性优化方法求解ICP前情提要ICP问题回顾对矩阵变量求导数ICP问题的非线性解法代码示例欢迎访问个人网络日志知行空间前情提要在迭代最近点算法ICP及SVD求解中介绍了ICP问题及使用SVD分解求解ICP的方法。除了SVD,还可以使用非线性优化的方法来求解ICP。ICP问题回顾还记得,ICP优化的目标函数为:minR,t12∑in∣∣pi−(Rqi+t)
- 融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法-附代码
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法改进算法机器学习python
融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法文章目录融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法1.鲸鱼优化算法2.改进鲸鱼优化算法2.1Fuch混沌反向学习策略初始种群2.2动态调整概率阈值2.3可变权重策略2.4自适应变异策略3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码6.Python代码摘要:针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1