ai___believe
ai___believe

卡尔曼滤波

卡尔曼公式

先以状态协方差随时间的传播性，得到先验估计（时间更新），再利用测量值和最小二乘估计，得到后验估计（状态更新），即滤波结果。

卡尔曼滤波_第1张图片
Paste_Image.png

一步更新

卡尔曼滤波_第2张图片
Paste_Image.png
卡尔曼滤波_第3张图片
Paste_Image.png
卡尔曼滤波_第4张图片
Paste_Image.png

卡尔曼滤波的发散性

卡尔曼滤波_第5张图片
Paste_Image.png
卡尔曼滤波_第6张图片
Paste_Image.png
卡尔曼滤波_第7张图片
Paste_Image.png
卡尔曼滤波_第8张图片
Paste_Image.png
卡尔曼滤波_第9张图片
Paste_Image.png

你可能感兴趣的:(卡尔曼滤波)

  • 【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性 石 溪 机器学习中的数学（全集）概率论图论自然语言处理机器学习人工智能
    在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础，例如线性高斯模型（卡尔曼滤波）、高斯过程等等。因此我们首先在这一讲当中，结合一元高斯分布，来讨论一下极大似然估计，估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背
  • EKF+PF的MATLAB例程 Evand J matlab开发语言
    EKF+PF扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序，有中文注释程序源码%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费）%date:2024-1-10%Ver2clear;clc;closeall;rng(0);%%参数设置N=100;%粒子总数
  • 基于二阶卡尔曼滤波的陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量 星e雨 嵌入式
    ★基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量1、系统组成本文所采用的姿态角度测控系统主要由加速度计、陀螺仪、微控制器、滤波电路、电机调速器、无刷电机等部分组成.姿态检测系统的硬件平台如图1,由微处理器对陀螺仪、滤波电路和加速度计构成的传感器组进行高速A/D采样后,通过卡尔曼滤波器对传感器数据进行补偿和信息融合,得到准确的姿态角度信号,此角度信号再通过PID控制器运算,输出给电子调速器转换成PWM信
  • WebRTC 中带宽估计与拥塞控制算法 逆风了我 WebRTCwebrtc
    WebRTC中的带宽估计与拥塞控制算法有很多，以下是其中几种：-GCC（GoogleCongestionControl）：基于丢包的带宽估计，其基本思想是根据丢包的多少来判断网络的拥塞程度。丢包越多则认为网络越拥塞，发送速率就需要降低；如果没有丢包，则说明网络状况较好，可以提高发送码率以探测是否有更多的带宽可用。-Goog-REMB：基于接收端的延迟算法，利用延迟值，通过卡尔曼滤波器估计出下一时刻
  • 扩展卡尔曼滤波与粒子滤波例程 Evand J 算法人工智能
    三维滤波，非线性系统状态与非线性观测，使用EKF和PF进行滤波，输出滤波值曲线与误差对比，MATLAB程序如下：%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费）%date:2024-1-10%Ver2clear;clc;closeall;%%参数设置N=100;%粒子总数t=1:1:
  • 卡尔曼滤波详解（1） 见牛羊 人工智能人工智能数学建模
    目录1.核心思想2.五个公式的解读2.1预测部分2.2更新部分3.公式的实际应用4.调参方法1.核心思想首先，卡尔曼滤波器可以用来估计系统的状态，这个状态是时间序列上的，利用上一时刻的状态可以预测当前时刻的状态，利用当前时刻的观测可以更新和修正当前时刻的预测。这么说可能有点绕，看下图。绿色的x表示系统的状态，y表示对系统状态的观测，蓝色的x表示修正后的状态。卡尔曼滤波的核心思想，就是用利用蓝色进行
  • EKF与UKF对比，三维状态量滤波 Evand J 人工智能matlab
    扩展卡尔曼滤波EKF与无迹卡尔曼滤波UKF的MATLAB程序，程序源码：%EKF+UKF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，付费咨询）%date:2023-11-07%Ver1clear;clc;closeall;%%滤波模型初始化t=1:1:1000;Q=1*
  • 【嵌入式开发】80 少年郎123456 单片机嵌入式硬件stm32fpga开发
    【嵌入式开发】STM32在四轴无人机开发中实现飞行控制主要通过以下步骤：读取传感器数据：STM32通过I2C、SPI等接口与各种传感器进行通信，如陀螺仪、加速度计、磁力计等。它定时读取这些传感器的原始数据，这些数据反映了无人机的姿态、位置和速度等信息。数据处理与姿态解算：读取到的原始数据通常包含噪声和误差，需要进行滤波和处理。STM32运行相应的算法对这些数据进行处理，如卡尔曼滤波、互补滤波等，以
  • 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
  • Python 算法集 Aaronlan
    01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0基于图的SLAM路径规划动态窗口方式基于网格的搜索迪杰斯特拉算法A*算法势场算法模型预测路径生成路径优化示例查找表生成示例状态晶格规划均匀极性采样（Uni
  • 第1章 数字基础 猫三他爹
    引在本章中，我们将尝试讨论整个文本中使用的所有数值技术。我们将首先讨论向量和矩阵，并说明在应用卡尔曼滤波方程时我们需要知道的各种操作。接下来，我们将展示如何使用两种不同的数值积分技术来求解线性和非线性微分方程。当我们必须将表示现实世界的微分方程整合在用于评估卡尔曼滤波器性能的模拟中时，数值积分技术是必要的。此外，有时需要数值积分技术来传播来自非线性微分方程的状态。接下来，我们将回顾用于表示随机现象
  • 室内定位系列 _49_
    室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）室内定位系列（二）——仿真获取RSS数据室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）室内定位系列（四）——位置指纹法的实现（测试各种机器学习分类器）室内定位系列（五）——目标跟踪（卡尔曼滤波）室内定位系列（六）——目标跟踪（粒子滤波）
  • 贝叶斯滤波：卡尔曼滤波、直方图滤波、粒子滤波 于小咸 SLAM漫谈slam卡尔曼滤波算法
    卡尔曼滤波、粒子滤波、直方图滤波是贝叶斯滤波的三种实现形式，在《概率机器人》这本书中，按照“线性→非线性”的顺序讲解，先介绍卡尔曼滤波，再介绍直方图滤波和粒子滤波。但我发现先介绍直方图滤波效果可能会比较好，因为直方图滤波是贝叶斯滤波最直观的实现方案，读者可以很方便地从贝叶斯滤波的离散形式直接推出简单直方图滤波。掌握贝叶斯滤波的一般形式后，再学习高斯噪声假设下的卡尔曼滤波，掌握起来会比较轻松。遵循“
  • DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（代码＋教程） 毕设阿力 算法
    DeepSORT算法是一种用于目标跟踪的算法，它可以对车辆和行人进行跟踪计数，并且可以检测是否存在道路违规行为。该算法采用深度学习技术来提取特征，并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人，然后使用卷积神经网络（CNN）来提取物体的特征。接着，该算法使用余弦相似度来计算物体之间的相似度，并使用匈牙利算法来匹配跟踪器和检测器之间的
  • 卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾 竹叶青lvye 程序员的数学卡尔曼滤波隐马尔可夫模型动态规划粒子滤波
    前面有小结了概率论、线性代数、现代控制理论的一些知识点，这边再来回顾下之前看过了关于卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、动态规划中的TSP问题，这边也只是知其形，便于日后应用到一些实际案例中。一.卡尔曼滤波这边只是记录要点，便于快速回忆起来，可以从如下5个公式来入手。所以在代码初始化的时候要先初始化状态真实值和后验误差协方差矩阵主要可参考博客一文看懂卡尔曼滤波（附全网最详细公式推导）-知乎其它博客
  • 关键点平滑算法笔记 AI视觉网奇 姿态检测人工智能
    目录关键点卡尔曼滤波和低通滤波alpahpose是跟踪box的关键点卡尔曼滤波和低通滤波importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#rShldrBend0,rForearmBend1,rHand2,rThumb23,rMid14,#lShldrBend5,lForearmBend6,lHand7,lThumb28,lMid19,#lEar10,lEye1
  • 基于卡尔曼滤波的平面轨迹优化 点PY 机器人导航定位c++卡尔曼滤波
    文章目录概要卡尔曼滤波代码主函数代码CMakeLists.txt概要在进行目标跟踪时，算法实时测量得到的目标平面位置，是具有误差的，连续观测，所形成的轨迹如下图所示，需要对其进行噪声滤除。这篇博客将使用卡尔曼滤波，对轨迹进行优化。优化的结果为黄色线。卡尔曼滤波代码#include
  • AppDesigner语音滤波器设计——IIR、IIR、维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波 MatpyMaster 付费专栏MatlabAppdesigner信号处理matlab开发语言
    1.AppDesigner简介AppDesigner是一个可视化的集成开发环境，提供了仪表、旋钮等组件，采用面向对象的设计方法。利用AppDesigner可以快速开发出应用程序。AppDesigner提供了各种UI组件，如按钮、文本框、图表等，以及用于布局和设计的工具。开发人员可以使用MATLAB代码来定义组件的行为和应用程序的逻辑。这使得在不需要深入了解GUI编程的情况下，就能够快速构建功能强大
  • 【论文阅读|2024 WACV 多目标跟踪Deep-EloU】 Dymc 深度学习python论文论文阅读深度学习人工智能
    论文阅读|2024WACV多目标跟踪Deep-EloU摘要1引言（Introduction）2相关工作（RelatedWork）2.1基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法（Multi-ObjectTrackingusingKalmanFilter）2.2基于定位的多目标跟踪算法（Location-basedMulti-ObjectTracking）2.3基于外观的多目标跟踪（Appearance-ba
  • [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-3+4 LiongLoure 运动学与动力学学习笔记
    本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-3+43.Stepbystep:DeriationofKalmenGain卡尔曼增益/因数详细推导4.Priori/PosterrorierrorCovarianceMartix误差协方差矩阵3.Stepbystep:DeriationofKalmenGain卡尔曼增益/因数详细推导4.
  • [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-5+6 LiongLoure 控制算法学习笔记
    本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-5+65.AnExample2D例子6.ExtendedKalmanFilter扩展卡尔曼滤波器（EKF）5.AnExample2D例子6.ExtendedKalmanFilter扩展卡尔曼滤波器（EKF）
  • [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05 LiongLoure 控制算法学习笔记
    本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch051.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵StateSpace状态空间方程Observation观测器3.Stepbystep:DeriationofKalmenGain卡尔曼增益/因数详细推导4.Priori/
  • [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-1+2 LiongLoure 控制算法学习笔记
    本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-1+21.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵StateSpace状态空间方程Observation观测器1.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMa
  • 运动模型非线性测量非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法（Matlab仿真） 奔袭的算法工程师 感知后处理算法matlab人工智能自动驾驶目标跟踪
    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） 奔袭的算法工程师 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]
  • 基于卡尔曼滤波的视频跟踪，基于卡尔曼滤波的运动小球跟踪 神经网络机器学习智能算法画图绘图 神经网络人工智能视频跟踪卡尔曼滤波
    目录完整代码和数据下载链接：基于卡尔曼滤波的视频跟踪，基于卡尔曼滤波的运动小球跟踪（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88738577卡尔曼滤波原理RBF的定义RBF理论易错及常见问题RBF应用实例，基于rbf的空调功率预测代码结果分析展望摘要卡尔曼滤波原理，基于卡尔曼滤波的视频跟踪，基于卡尔曼滤波
  • 卡尔曼滤波解决UWB无线时钟同步时的时间漂移（含MATLAB仿真） 莱特昂 嵌入式excelmatlab开发语言
    本篇承接UWB那篇，专门介绍下卡尔曼滤波解决UWB无线时钟同步时的时间漂移的原理。由于各基站的晶振或者别的硬件之间的个体差异，虽然有CCP，但计算出的同步时间还是不准。CCP每150ms发送一次，用本次收到CCP去同步完时间后，和150ms后再次收到CCP去同步完后时间比较并不完全一致，虽然差值只在皮秒级别，但对于光速来说还是不可接受的，会导致结果出现几米的误差。分析原因应该是150ms间两个晶振
  • 车端中GPS定位飘移解决浅谈 MarkHD 汽车
    GPS定位飘移的解决方法有多种，以下是一些常用的方法：硬件改善：在GPS定位器的硬件设计上进行优化，减少对GPS信号的干扰。例如，选择合适的PCB布局和布线方式，避免信号干扰和失真。此外，可以选择具有抗干扰性能更强的GPS模块和天线，以提高信号接收质量。软件滤波：软件滤波是一种有效的方法来处理GPS定位飘移。通过软件算法来过滤掉错误的卫星信号和噪声，提高定位精度和可靠性。例如，可以采用卡尔曼滤波器
  • 室内定位相关中文期刊/学报笔记 醉酒柴柴 笔记学习论文阅读
    这里写目录标题文章最重要的部分通信学报1.2023基于扩散模型的室内定位射频指纹数据增强方法2.2023基于CHAN的改进卡尔曼滤波室内定位算法3.2022基于自适应蝙蝠算法的室内RFID定位算法4.2017基于核函数特征提取的室内定位算法研究5.2021基于CSI张量分解的室内Wi-Fi指纹定位方法文章最重要的部分题目，摘要，核心图，实验图，结论。题目：体现整篇文章的创新点，起的很宽泛的题目但是
  • FAST-LIO2:论文和算法解析 超爱吃小蛋糕的66 激光SLAM算法自动驾驶SLAM
    文章目录摘要一、简介二、相关工作2.1雷达惯导里程计2.2建图过程中的动态数据结构三、系统架构四、状态估计A.卡尔曼模型1.状态转换模型2.测量模型B.迭代卡尔曼滤波1.预测过程2.残差计算3.迭代更新五、建图A.地图管理B.树的结构与创建1.数据结构2.ikd树的创建C.地图的增量式更新1.基于树降采样操作的点插入2.基于延迟标签的逐框删除3.属性更新D.平衡的恢复1.平衡准则2.重建及并行重建
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIPHPandroidlinux
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 bozch .net.net mvc
    在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：       各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。 回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。  &
  • Java 对象大小的计算 e200702084 java
                              Java对象的大小 如何计算一个对象的大小呢？    
  • Mybatis Spring 171815164 mybatis
    ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService"); Customer cust
  • JVM 不稳定参数 g21121 jvm
            -XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。        可以说“不稳定参数”
  • 用户自动登录网站 永夜-极光 用户
    1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码 2.思路:将用户的信息保存为cookie            每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
  • centos7 安装后失去win7的引导记录 程序员是怎么炼成的 操作系统
    1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ###   在后面添加    menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
  • Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载 aijuans oracle
    Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了 無為子 AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   G4Studio_V3.2版本变更日志 功能新增 (1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。 (2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
  • Oracle常用的单行函数应用技巧总结 百合不是茶 日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
    单行函数;   字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心) 一:字符函数: .UPPER(字符串) 将字符串转为大写 .LOWER (字符串) 将字符串转为小写 .INITCAP(字符串) 将首字母大写 .LENGTH (字符串) 字符串的长度 .REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
  • Mockito异常测试实例 bijian1013 java单元测试mockito
    Mockito异常测试实例： package com.bijian.study; import static org.mockito.Mockito.mock; import static org.mockito.Mockito.when; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.mockito.
  • GA与量子恒道统计 Bill_chen JavaScript浏览器百度Google防火墙
    前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：   为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？ 首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
  • 【Linux命令三】Top命令 bit1129 linux命令
    Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：     top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99 Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
  • spring四种依赖注入方式 白糖_ spring
      平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
  • angular.injector boyitech AngularJSAngularJS API
    angular.injector   描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入.   使用方法: angular.injector(modules, [strictDi])   参数详解: Param Type Details mod
  • java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待 bylijinnan Integer
    public class PC { /** * 题目：生产者-消费者。 * 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。 */ private static final Integer[] val=new Integer[10]; private static
  • 使用Struts2.2.1配置 Chen.H apachespringWebxmlstruts
    Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
  • [职业与教育]青春之歌 comsci 教育
           每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...        大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....   &nbs
  • oracle连接(join)中使用using关键字 daizj JOINoraclesqlusing
    在oracle连接(join)中使用using关键字 34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables. Evaluate the following SQL statement: SELECT oi.order_id, product_id, order_date FRO
  • NIO示例 daysinsun nio
    NIO服务端代码： public class NIOServer { private Selector selector; public void startServer(int port) throws IOException { ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
  • C语言学习homework1 dcj3sjt126com chomework
    0、 课堂练习做完 1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。 int x; sizeof(x);   sizeof(int);   # include <stdio.h> int main(void) { int x1; char x2; double x3; float x4; printf(&quo
  • select in order by , mysql排序 dcj3sjt126com mysql
    If i select like this: SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1); This by default will select users in this order 1,3,4,8, I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
  • 页面校验-新建项目 fanxiaolong 页面校验
    $(document).ready( function() { var flag = true; $('#changeform').submit(function() { var projectScValNull = true; var s =""; var parent_id = $("#parent_id").v
  • Ehcache（02）——ehcache.xml简介 234390216 ehcacheehcache.xml简介
    ehcache.xml简介          ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
  • junit 4.11中三个新功能 jackyrong java
    junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如 import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.junit.runn
  • 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由 php教程分享 windowsPHPunixMicrosoftperl
    Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因： 1、Mac OS X 是基于 Unix 的 这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
  • 位运算、异或的实际应用 wenjinglian 位运算
    一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。       二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。       三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。    &n
  • weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……） Everyday都不同 weblogic部署失败
    好吧，weblogic的问题确实……   问题一： org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
  • tomcat7性能调优（01） toknowme tomcat7
        Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置 <Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"                useBodyEncodingForURI="t
  • PO VO DAO DTO BO TO概念与区别 xp9802 javaDAO设计模式bean领域模型
    O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。 它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他