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0penuel0
1.启动共启动3个节点mobile_manipulator_mpc_node//mpc问题构建,计算mobile_manipulator_dummy_mrt_node//仿真,承接MPC的输出,发布Observation,对于仿真来讲,状态发布也是反馈mobile_manipulator_target//交互发布target2.MobileManipulatorMpcNode.cppMobileM
- SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记
慘綠青年627
论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
- 升级glibc2.33
硅油
Linuxlinux
cd/hometar-zxvfglibc-2.33.tar.gzcdglibc-2.33mkdirglibc233cdglibc233exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mpc-1.0.3/lib:/usr/local/gmp-6.1.2/lib:/usr/local/mpfr-3.1.5/lib:/usr/local/gcc-9.3.0/lib:/usr/local
- 线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)算法对比介绍
LQS2020
算法
本文对线性二次调节器(LQR)和模型预测控制(MPC)算法的详细介绍,包括图文示例,以帮助更好地理解这些控制策略。1.线性二次调节器(LQR)1.1概述LQR是一种经典的控制策略,用于设计线性系统的最优反馈控制器。其目标是通过最小化一个二次型成本函数来实现系统的最佳控制。1.2数学模型线性系统模型:[\dot{x}(t)=Ax(t)+Bu(t)][y(t)=Cx(t)+Du(t)]其中:(x(t)
- 实践案例|孟宪超:基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用(附演讲视频)
隐私开源
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日,「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办,本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超,在「隐语开源社区Meet
- 多媒体计算机网络解释,多媒体-名词解释及填空解读.doc
非典型土人
多媒体计算机网络解释
◆多媒体:指信息表示媒体的多样化,常见的多媒体有文本、图形、图形、声音、音乐、视频、动画等多种形式。◆多媒体技术:是利用计算机技术把文本、声音、视频、动画、图形和图像等多种多媒体进行综合处理,使多种信息之间建立逻辑连接,集成一个完整的系统。◆多媒体(从本质上)的重要特征:多维化、继集成性、交互性、实时性。◆多媒体及多媒体技术产生于20世纪80年代◆多媒体计算机(MPC)标准:MPC11990年诞生
- 如何更安全地进行三方计算?
安全隐私人工智能算法
安全多方计算(MPC:SecureMuti-PartyComputation)研究起源于图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智教授的百万富翁问题:两个百万富翁如何在不想向对方泄露自己的财富值的前提下,知道谁更富有?随后姚期智教授提出著名的GarbledCircuit协议,开创了MPC的先河。通俗来讲,MPC可以使多个数据持有方合作完成某个计算,同时不泄露关于计算结果之外的任何信息,因而可以达成“数据可
- 解决CentOS 5.5下编译gcc 4.5.1问题
DLite
Unix/Linux操作系统C/C++编程centosgcc64bitobjectx86
首先说明一下,我的系统是AMDCPU,安装的操作系统是CentOS5.564bit。下载gcc源码,执行configure之后,提示需要以下依赖包:gccconfigure:error:BuildingGCCrequiresGMP4.2+,MPFR2.3.1+andMPC0.8.0+接着下载上述依赖包的源码:gmp4.3.2mpfr2.4.2mpc0.8.1前两个编译和安装没有问题,mpc0.8.
- 使用acado生成mpc控制器c++代码
Scarlett Sun
模型预测控制linux开发语言
第一步:安装Acado见:Linux配置Acado第二步:配置环境变量在ACADOtoolkit/build下找到环境变量配置脚本acado_env.sh,右键打开属性,并在Allowexecutingfileasprogram处打勾。在~/.bashrc中添加如下脚本信息,注意填写自己的安装路径source/home/your_username/your_install_path/ACADOto
- 【UE 材质】球形遮罩材质
Zhichao_97
#虚幻材质学习材质ue5
效果步骤1.新建一个材质,这里命名为“M_Mask”打开“M_Mask”,混合模式设置为已遮罩,勾选双面显示在材质图表中添加如下节点此时我们将一个物体赋予材质“M_Mask”并放置在世界坐标原点,可以看到如下效果2.如果我们希望能够自由移动球形遮罩的位置,则需要先创建一个材质参数集这里命名为“MPC_Mask”打开“MPC_Mask”,添加一个向量参数,参数名称就命名为“Vector”3.回到材质
- pytorch_car_caring 排坑记录
Debug的魔法小马
项目复现踩坑记录pytorch人工智能python
pytorch_car_caring排坑记录任务踩坑回顾简单环境问题代码版本问题症状描述解决方法cuda问题(异步问题)症状描述解决方法任务因为之前那个MPC代码跑出来的效果不理想,看了一天代码,大概看明白了,但要做改进还要有不少工作(对我来说),特别是如何对效果进行评估。正好我还要用到RL做这个任务的代码,就在github上看了下,发现有几个,打算都跑跑,看谁效果好,代码又干净,就用谁的。本菜鸡
- centos7安装gcc4.5.1
[email protected]
linux运维服务器
资源链接:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/gcc-4.5.1/gcc-4.5.1.tar.bz2依赖:(4.5.1依赖需要手动下载编译)https://gmplib.org/download/gmp/gmp-6.2.1.tar.xzhttps://www.multiprecision.org/downloads/mpc-1.2.1.tar.
- PCIe总线中Root Complex(RC)
咸鱼弟
PCIelinuxPCIe
在不同的处理器系统中,RC的实现有较大差异。PCIe总线规范并没有规定RC的实现细则。在有些处理器系统中,RC相当于PCIe主桥,也有的处理器系统也将PCIe主桥称为PCIe总线控制器。而在x86处理器系统中,RC除了包含PCIe总线控制器之外,还包含一些其他组成部件,因此RC并不等同于PCIe总线控制器。如果一个RC中可以提供多个PCIe端口,这种RC也被称为多端口RC。如MPC8572处理器的
- 自动驾驶车辆的混合A*运动规划算法:路径规划和路径跟踪-MPC-LQR-PID算法
阿利同学
自动驾驶算法人工智能混合Astar规划控制算法集合PIDLQRMPCmpc控制算法
用于自动驾驶车辆的运动规划算法包括路径规划和路径跟踪。路径规划(PathPlanning):路径规划是指在给定地图和起始点到目标点的情况下,确定车辆应该采取的最佳路径。常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT(Rapidly-exploringRandomTree)等。路径跟踪(PathTracking):路径跟踪是指车辆在实际行驶过程中,根据预先规划好的路径进行控制,使车辆能
- 视频播放器-MPC-HC
我最有才
好多滤镜呀、、、传说的最高画质]MPC-HC+ffdshow+madVRhttps://aoikaze.moe/613
- centos7 arm服务器编译安装gcc 8.2
番茄小能手
aarch64Linuxarm开发
前言当前电脑的gcc版本为4.8.5,但是在编译其他依赖包的时候,出现各种奇怪的问题,会莫名其妙的中断编译。本地文章讲解如何自编译安装gcc,替换系统自带的gcc。环境准备gcc需要8.2:下载地址开始编译1、解压gcc压缩包tar-xvfgcc-8.2.0.tar.xz目录结构:2、修改下载GMP,MPFR,MPC,ISL库源码链接编译GCC依赖于以上四种库。用户在编译GCC之前,将它们的源码路
- 2018-03-29
阿里梓墨
mpc模型预测控制。8小时的任务量,给你8小时,如何规划?大部分人是工作8小时,每小时完成1/8。如果是mpc会这么做:规划4小时,每小时完成1小时工作量,工作一小时后,停下来反馈,总结再次规划接下来4小时,再工作一小时,循环上面…mpc说白了就是多了反馈和调整,人生也如此﹉控制科学和人生规划有联系啊…
- 论文笔记(三十七)Visually Guided Model Predictive Robot Control via 6D Object Pose Localization and Tracking
墨绿色的摆渡人
文章论文阅读计算机视觉人工智能
VisuallyGuidedModelPredictiveRobotControlvia6DObjectPoseLocalizationandTracking文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.物体姿态引导模型预测控制A.时间一致的6D物体姿态跟踪器B.使用MPC进行基于姿势的6D视觉伺服C.跟踪目标4.实验A.感知模块的定量评估B.视觉引导反馈控制5.结论文章概括作者:MedericFourmy
- GCC工具源码编译
hello_ludy
工具/软件/解决方案#linux操作系统GCC编译器linux
文章目录背景一、下载源码二、编译前依赖准备2.1相关工具依赖2.2相关lib(gmp/mpfr/mpc)依赖2.2.1lib源码下载2.2.2lib源码编译三、编译GCC3.1编译3.2链接四、报错处理背景日常可能涉及到系统里自带GCC版本与被编译源码存在不兼容,或者需要对GCC需要做一些定制化修改,因此需要通过源码编译出GCC工具的场景。一、下载源码下载地址:从清华源下载源码会快一些。本文编译g
- MATLAB - 利用非线性模型预测控制(Nonlinear MPC)来控制四旋翼飞行器
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matlab机器人自动驾驶机器人控制最优控制模型预测控制四旋翼飞行器
系列文章目录前言本示例展示了如何利用非线性模型预测控制(MPC)为四旋翼飞行器设计一个跟踪轨迹的控制器。一、四旋翼模型四旋翼飞行器有四个向上的旋翼。从四旋翼飞行器的质量中心出发,旋翼呈等距离的正方形排列。四旋翼飞行器动力学数学模型采用欧拉-拉格朗日方程[1]。四旋翼飞行器的十二种状态为其中[x,y,z]表示惯性参考系中的位置。角度位置[j,θ,ψ]分别表示滚动、俯仰和偏航。其余状态为位置和角度的速
- 一级倒立摆控制 - 非线性 MPC 控制及 MATLAB 实现
kuan_li_lyg
matlab开发语言机器人自动驾驶ROSMPC机器人控制
系列文章目录前言本示例使用非线性模型预测控制器对象和块实现对小车上倒立摆的摆动和平衡控制。本示例需要OptimizationToolbox™软件为非线性MPC提供默认的非线性编程求解器,以计算每个控制间隔的最优控制动作。一、摆锤/小车装配本例中的被控对象是小车摆杆组件,其中z是小车位置,θ是摆杆角度。该系统的操纵变量是作用在小车上的可变力F。力的范围在-100和100之间。脉冲干扰dF也会推动摆杆
- 模型预测控制MPC
oceancoco
pythonpytorch人工智能
第16章模型预测控制16.1简介之前几章介绍了基于值函数的方法DQN、基于策略的方法REINFORCE以及两者结合的方法Actor-Critic。他们都是无模型的方法,即没有建立一个环境模型来帮助智能体决策。而在深度强化学习领域,基于模型的方法通常用神经网络学习一个环境模型,然后利用该环境模型来帮助智能体训练和决策。利用环境模型帮助智能体训练和决策的方法有很多种,例如可以利用与之前的Dyna类似的
- OCS2 入门教程(五)- 从 URDF 到 OCP、配置求解器、MPC - Net
kuan_li_lyg
机器人自动驾驶ROS人工智能机器人控制四足机器人最优控制
系列文章目录前言阻碍MPC在机器人任务中广泛应用的主要挑战之一是设置最优控制问题的负担。OCS2提供了多个辅助类,用于定义一些常用模型、成本和约束条件,以减轻这一问题。为此,OCS2提供了多个第三方软件包接口,如RobCoGen、CppADCodeGen、Pinocchio和HPP-FCL。我们在此重点介绍Pinocchio接口。本页讨论的所有软件包都可以在元软件包ocs2_pinocchio中找
- LLM应用于MPC
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论文阅读笔记人工智能
现有的基于学习的自动驾驶系统(AD)在理解高级信息和提供可解释性方面存在挑战。为了解决这些问题,这项工作采用LLM作为复杂AD场景的决策组件。作者设计了认知途径(cognitivepathway)来实现LLM的综合推理,并开发了将LLM决策转化为可操作的驾驶命令的算法。通过这种方法,LLM决策通过引导参数矩阵自适应与底层控制器无缝集成。大量的实验表明,由于LLM的常识推理能力,提出的方法不仅在单车
- NXP-T1042 uboot 启动流程
Adrian503
ubootCPUt1042
./arch/powerpc/cpu/mpc5xxx/start.S./doc/README.mpc85xx中也有启动顺序的说明1.setupstackinon-chipSRAM2.PassourpotentialePAPRdevicetreepointertocpu_init_early_fcpu_init_early_f->setup_ifccpu_init_early_f->setup_if
- linux上安装新版本gcc和ntl库
山水之间的雪人
数据安全he
最近想在CentOSrelease6.10(Final)上安装helib库,但是gcc版本太低并且没有cmake,而helib要求gcc版本>=5.4.0,需要安装新版本gcc1.下载安装适配版本的gmp,mpfr,mpc基本都是./configure--prefix=/usr/local/gmpmakemakeinstall一定注意版本mpfr安装时可能报错,做修改如果报错:mul.c:175:
- 二自由度车辆的运动学模型和动力学模型
niuql_51
自动驾驶算法
二自由度车辆的运动学模型和动力学模型最近刚接触自动驾驶相关的知识,得知像LQR、MPC这类基于模型的控制器,若想有不错的控制器性能,那么必须有比较精确的被控对象的数学模型。对于车辆这类被控对象的模型,经过一系列简化和在一些假设的情况下,可以将车辆简化成一个二自由度的模型,如下图所示是一个二自由度汽车模型,根据此模型建立其运行学和动力学模型。二自由度车辆的运动学模型首先建立运动学模型:其中vvv是小
- 差分轮移动机器人模型预测控制MPC
深一
MPC控制差分轮移动机器人车辆
模型预测控制(MPC)与PID、纯追踪法相比有更好的路径跟踪效果,在自动驾驶领域有广泛应用。本文将以运动学为基础详细推导差分轮移动机器人模型预测控制(MPC)运动学模型根据移动机器人的运动学结构可得移动机器人的状态方程:x˙=vcosθy˙=vsinθθ˙=w(1)\begin{array}{l}\dot{x}=v\cos\theta\\\dot{y}=\operatorname{vsin}\
- OCS2 入门教程(三)- 最优控制模块
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机器人自动驾驶ROSOCS2四足机器人机器人控制最优控制
系列文章目录前言在本页中,我们将为您提供如何定义MPC问题的一些提示。在OCS2中,OptimalControlProblem结构定义了优化问题的主要组成部分,即动力学、成本和约束条件。除此之外,您可能还希望为MPC提供一些参考轨迹、预定义模式计划(用于切换系统)和其他外部信息,如模型参数的更新(如在自适应控制设置中)、环境地图(如用于避免碰撞的SDF地图)等。所有这些都可以借助参考管理器(Ref
- MATLAB - 自适应 MPC(Adaptive MPC)
kuan_li_lyg
matlab开发语言机器人自动驾驶机器人控制MPC自适应控制
系列文章目录前言一、何时使用自适应MPCMPC控制使用线性时间不变(LTI)动态模型预测未来行为。在实践中,这种预测永远不会精确,而一个关键的调整目标就是使MPC对预测误差不敏感。在许多应用中,这种方法足以实现稳健的控制器性能。如果被控对象具有很强的非线性,或者其特性随时间变化很大,LTI预测精度可能会大幅下降,以至于MPC性能变得不可接受。自适应MPC可通过调整预测模型以适应不断变化的运行条件来
- 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