[学习SLAM]欧拉角,旋转矩阵，旋转向量和四元数[opencv(C++,python),matlab,eigen]转换

导致格式错误的 Lambda 代理响应的原因以及如何修复它 zqhdz米时空汇编
当人们尝试使用AWSAPIGateway和AWSLambda构建无服务器应用程序时，经常出现的一个问题是_由于配置错误而执行失败：Lambda代理响应格式错误。_没有什么比通用错误消息更糟糕的了，它们不会告诉您解决问题所需的任何内容，对吧？AWS并不是以其错误消息设计而闻名，如果甚至可以这样称呼它的话，更不用说为您提供解决问题的方法了。那么如何修复这个Lambda错误以及是什么原因造成的呢？花椒壳
ROS yaml参数文件的使用 Sun Shiteng ROS
举个例子，若在params.yaml文件中定义如下参数LidarImageFusion:points_src:"/hilbert_h/deskew/cloud_info"image_src:"/usb_cam0/image_raw"camera_info_src:"/home/hdj/fusion_slam/Color_SLAM_ws/src/hilbert_h/config/firefly_8s
xwiki html和css,MediaWiki vs. XWiki Ake阿科多语言信息技术编程数据库操作系统
140Afar,Abkhazian,Afrikaans,Amharic,Arabic,Assamese,Aymara,Azerbaijani,Bashkir,Byelorussian,Bulgarian,Bihari,Bislama,Bengali;Bangla,Tibetan,Breton,Catalan,Corsican,Czech,Welsh,Danish,German,Bhutani,Gr
2021-07-07 潇洒二爷
一辆特斯拉“花格子S型”小车，突然起火，电子技术的车门也失灵TeslaModelSPlaidbrokeintofirewithfailureofelctronicdoors一辆“花格子牌”（ModelSPlaid）特斯拉轿车，在6月29日这天，车主正在路上行驶，突然烈焰腾飞，他的代理律师说，他被短时间困在车内，因为几个电动门都打不开。事情在几天前发生于费城外，这名男子拿到这款特斯拉之后，号称是世界
c语言输入两个字符串按字典数序比较大小,算法学习笔记（一）C++排序函数、映射技巧与字典树... Nature自然科研 c语言输入两个字符串按字典数序比较大小
1.头文件algorithm中有函数sort()用于排序，参数为：排序起始地址，排序结束地址，排序规则(返回bool型)例如，要将array[]={5,7,1,2,9}升序排列，则使用：boolcmp(inta,intb);intmain(){intarray[]={5,7,1,2,9};sort(array,array+5,cmp);for(inti=0;icoutb)returnfalse;e
力扣刷题记录（一）剑指Offer（第二版）乘凉~ 求职过程记录 leetcode 链表算法
1、本栏用来记录社招找工作过程中的内容，包括基础知识学习以及面试问题的记录等，以便于后续个人回顾学习；暂时只有2023年3月份，第一次社招找工作的过程；2、个人经历：研究生期间课题是SLAM在无人机上的应用，有接触SLAM、Linux、ROS、C/C++、DJIOSDK等；3、参加工作后（2021-2023年）岗位是嵌入式软件开发，主要是服务器开发，Linux、C/C++、网络编程、docker容
推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐萱仔学习自我记录推荐算法学习 python matplotlib 开发语言
1、基于内容的推荐：这种方法根据项的相关信息（如描述信息、标签等）和用户对项的操作行为（如评论、收藏、点赞等）来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐，适用于内容较为丰富的场景。‌#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor 入门打工人笔记 slam 定位算法
论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中，自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求，并且是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分（即闭环检测）。本文提出了一种名为NDT-Transf
深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！深度之眼深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于改进深度
视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲后端优化（2）晒月光12138 视觉SLAM十四讲学习笔记 slam ubuntu
上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大，因此在计算增量方程时，借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移，累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大，以上一节的示例代码数据为例：16张图像，共提取到22106个特征点，这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度，上述的数据量甚至还不到1s的内容，因此在求解大规模定位建图问题时，一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路：（1）
《Java基础知识》Java Lambda表达式 Limingmingaa java java 开发语言蓝桥杯
接触Lambda表达式的时候，第一感觉就是，这个是啥？我居然看不懂，于是开始寻找资料，必须弄懂它。先来看一个案例：@FunctionalInterfacepublicinterfaceMyLamda{voidtest1(Stringy);}importdemo.knowledgepoints.Lambda.inf.MyLamda;publicclassLambdaTest{publicsta
邓俊辉数据结构与算法学习笔记-第五章 xiaodidadada 数据结构与算法
文章目录树aa1树a2应用a3有根树a4有序树a5路径a6连通图无环图a7深度层次b在计算机中表示b1树的表示b2父节点b3孩子节点b4父亲孩子表示法b5长子兄弟表示法c二叉树c1二叉树概述c2真二叉树c3描述多叉树d二叉树d1BinNode类d2BinNode接口d3BinTree类d4高度更新d5节点插入e相关算法e1-1先序遍历转化策略e1-2遍历规则e1-3递归实现e1-4迭代实现e1-5
2024.8.14-算法学习（原创+转载）蓝纹绿茶算法学习人工智能
一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样（SpeculativeDecoding）是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。它可以在不损失生成效果前提下，获得3x以上的加速比。大型语言模型（LLM）的推理通常需要使用自回归采样。它们的推理过程相当缓慢，需要逐个token地进行串行解码。生成每个标记都需要将所有参数从存储单元传输到计算单元，
算法学习-2024.8.16 蓝纹绿茶学习
一、Tensorrt学习补充TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三
NDT算法 Joeybee SLAM 算法
上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法，其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法，本次博客学习NDT算法的源码。NDT算法与ICP算法的最大不同之处，在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看，NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法，和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。从高翔书中的测试结果来看，NDT的收敛速度稍弱于点对面I
SLAM中常用的库 wq_151 人工智能 SLAM 计算机视觉人工智能机器学习 slam
SLAM中常用的库关于库关于库Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级、快速开发库，下面是Pangolin的Github网址：githubEigen是一个高层次的C++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。pagenanoflann是一个c++11标准库，用于构建具有不同拓扑（R2，R3（点云），SO(2)和SO(3)（2D和3D旋转组））的
【XR】优化SLAM SDK的稳定性大江东去浪淘尽千古风流人物 xr
优化SLAMSDK的稳定性是确保增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用在各种环境和设备上都能稳定运行的关键。以下是一些主要的优化方法：1.传感器融合优化方法:将多个传感器的数据（如摄像头、加速度计、陀螺仪、磁力计）进行融合，以补偿单一传感器可能存在的误差。优势:提高了环境理解的准确性，减少了由于单一传感器误差导致的抖动和漂移现象。实例:ARKit和ARCore都利用了传感器融合技术来增强稳定性。2
ROS2导航SLAM建图探索鱼香ROS ROS2 机器人 SLAM ROS2 导航 SLAM
大家好，我是昨晚熬夜太多脑壳痛的小鱼。今天带大家一起探索一些ROS2+turtlebot3的slam建图。先上最终效果图1.安装ROS2第一步就是要有一个ROS2的环境，这个没有的请打开小鱼的fishros网站，选择一行代码安装ROS2进行安装。2.安装turtlebot3sudoaptinstallros-foxy-turtlebot3*sudoaptinstallros-foxy-cartog
数百倍加速！港科大最新：嵌入式平台上实时运行的NeRF SLAM！计算机视觉工坊 3D视觉从入门到精通学习自动驾驶算法
来源：计算机视觉工坊添加微信：dddvision，备注：NeRF，拉你入群。文末附行业细分群0.笔者个人体会传统的NeRF和NeRFSLAM所需要的计算量非常大，很难在嵌入式设备上跑起来，这也就很大程度上限制了NeRFSLAM的落地。但最近港科大&中山大学提出了一项工作Photo-SLAM，不仅实现了高保真的建图，还可以在嵌入式设备上实时运行，甚至渲染速度提高了数百倍。下面一起来阅读一下这项工作，
自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列07之C++STL面试题（03） lonely-stone 面试 c++职场和发展
这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。在知乎和牛客也会同步更新，全网同号（lonely-stone或者lonely_stone）。关于高频面试题和C++STL面经，每次我会更新10个问题左右，每次更新过多，害怕大家可能看了就只记住其中几个点。（在个人秋招面试过程中，面试到
激光SLAM--(8) LeGO-LOAM论文笔记 lonely-stone slam 激光SLAM 论文阅读
论文标题：LeGO-LOAM：LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain应用在可变地形场景的轻量级的、并利用地面优化的LOAMABSTRACT轻量级的、基于地面优化的LOAM实时进行六自由度位姿估计，应用在地面的车辆上。强调应用在地面车辆上是因为在这里面要求雷达必须水平安装，而像LOAM和LIO-SA
自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列03之C++STL面试题（01） lonely-stone 面试 c++职场和发展
这两天有点忙耽搁了，抱歉！！！这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。在知乎和牛客也会同步更新，全网同号（lonely-stone或者lonely_stone）。关于高频面试题和C++STL面经，每次我会更新10个问题左右，每次更新过多，害怕大家可能看了就只记住其中几个点。
自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列04之高频面试题（02） lonely-stone 自动驾驶机器人面试
这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。在知乎和牛客也会同步更新，全网同号（lonely-stone或者lonely_stone）。关于高频面试题和C++STL面经，每次我会更新10个问题左右，每次更新过多，害怕大家可能看了就只记住其中几个点。（在个人秋招面试过程中，面试到
算法学习每日一题数位不同的组合故里算法学习
Problem:3153.所有数对中数位不同之和思路本题关键在于如何处理数位不同的个数，其实就是组合问题，两个不同数字的不同数位只能算一对，所以我们不妨把后方元素与前方元素数位不同算作一对，保持单调性避免重复计数。那么后方元素不同的数位应该如何统计呢，我们不妨使用哈希表，一维表示统计的数位位数，二维表示数位0~9。某一数位位数下数位与前方元素不同的个数，就是当前遍历到的所有元素数目-该数位相同的元
算法学习笔记-复杂度分析上胖琪的升级之路
如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗为什么需要复杂度分析首先我们很多程序都可以通过统计，监控等方式帮助我们得到程序执行的时间与占用的内存大小。但是这些统计方法有很大的局限性。测试结果非常依赖测试环境。不同的测试机器，同样的代码执行效率就不同。测试结果数受数据规模的影响很大。数据规模大，我们的代码执行效率低。测试结果不能真正的反应我们的内容大O复杂度表示法我们假设一行代码执行一次的时间是unit_
粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比，以表格方式进行展示。详细解释资源存储库笔记笔记
粒子群优化算法（PSO）和强化学习算法（RL）是两种常用的优化和学习方法。以下是它们的优缺点对比，以表格的形式展示：特性粒子群优化算法（PSO）强化学习算法（RL）算法类型优化算法学习算法主要用途全局优化问题，寻找最优解学习和决策问题，优化策略以最大化长期奖励计算复杂度较低，通常不需要梯度信息；计算复杂度与粒子数量和迭代次数有关较高，涉及到策略网络的训练和环境交互；复杂度取决于状态空间、动作空间以
算法学习6——贪心算法零度° 算法学习算法学习贪心算法
什么是贪心算法？贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优或最有利的选择的算法。其核心思想是通过一系列局部最优选择来达到全局最优解。贪心算法广泛应用于各种优化问题，如最短路径、最小生成树、背包问题等。贪心算法的特点局部最优选择：每一步都做出在当前情况下最优的选择。无后效性：一旦某个状态被确定，就不会再被改变或回溯。逐步构造解决方案：通过一系列的选择逐步构建出最终的解决方案。经典例子及其Pyt
代码随想录算法训练营第三十五天| 121. 买卖股票的最佳时机，122.买卖股票的最佳时机II，123.买卖股票的最佳时机III 无敌的平衡步兵算法打卡算法数据结构动态规划贪心算法 leetcode
今天是动态规划算法学习的第八天，也是买卖股票的一天。涉及到了使用多维数组来表示不同的状态，然后进行状态转移。121.买卖股票的最佳时机题目链接：121.买卖股票的最佳时机-力扣（LeetCode）这个题目是给出一个数组表示股票每天的价格，只能进行一次股票的买卖。求解所能获得的最大利润。我自己的做法是用前缀和，求每个数右边最大的数，然后求最大的差值。具体代码如下所示：classSolution{pu
代码随想录算法训练营第二十一天| 39. 组合总和, 40.组合总和II, 131.分割回文串无敌的平衡步兵算法打卡算法数据结构 leetcode 职场和发展剪枝
今天是回溯算法学习的第二天，主要的学习内容包括：1.组合问题的重复使用2.组合问题的去重3.分割问题的处理方法。39.组合总和题目链接：39.组合总和-力扣（LeetCode）这个组合问题的特点是，集合内的元素可以重复使用。与前面组合问题的区别在于，在每一次回溯中，不是从i+1的位置开始穷举，而是从i开始穷举。这样就满足元素重复使用的要求。对于剪枝操作，这个题的做法是如果求和的结果已经大于目标值，
算法学习07：KMP算法 Lhz326568 学习打卡算法学习笔记 c++开发语言
算法学习07：KMP算法文章目录算法学习07：KMP算法前言一、KMP算法1.kmp匹配过程：2.求解next数组（kmp算法重点）3.代码总结前言提示：以下是本篇文章正文内容：一、KMP算法1.kmp匹配过程：2.求解next数组（kmp算法重点）3.代码#includeusingnamespacestd;constintN=10000+10,m=100000+10;intn,m;intp[N]
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
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http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式 IT其它 java其它
正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
Yii CModel.rules() 方法、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读坏我一锅粥 SpringSecurity
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JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScript html Web css html5
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Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie REST hbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
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Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案? tcrct redis cache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

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