- ORBSLAM3 运行流程 以rgbd_tum.cc函数为例进行分析
水理璇浮
ORBSLAM3数码相机
一、运行使用的是D435i相机自己录制的数据。运行命令:./Examples/RGB-D/rgbd_tum'/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Vocabulary/ORBvoc.txt''/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Examples/RGB-D/TU
- OpenVSLAM在Ubuntu16.04下编译安装
hhh0209
vslamlinux
最近开始学习VSLAM,理论知识大概了解了一下,想要学透还是需要下一番功夫的。为了领导的任务,先把OpenVSLAM装上,跑个demo看看。我平时用windows比较多,改成Linux还是得适应一下。参考资料主要有:1参考12参考23官方安装文档按着这些教程,基本能安装下来,中间也会有些小问题,记录如下:1,参考1里的依赖安装第10条我没有安装成功;2,我的OPENCV是3.4.0版本;3,安装y
- VSLAM中的特征点三角化
nice-wyh
算法
特征点三角化(Triangulation)是VSLAM中一个非常基础的问题,它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。特征点在某个相机中被观测到,根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测“射线”,多个相机位姿观测会产生多条观测射线,理想情况下这些观测射线相交于空间中一点,求所有观测射线的交点就是特征点在3D空间的位置,这就是三角化最朴素的思想。实际中由于噪声
- 导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一
Fuweizn
移动机器人自动化生产线AGV智能搬运机器人自动化机器人工业自动化
随着移动机器人技术的不断发展和应用领域的扩大,导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一。本文将介绍移动机器人导航与定位技术的发展现状、技术前沿和面临的挑战。一、导航与定位技术的发展现状移动机器人的导航与定位技术是实现自主移动的关键。目前,移动机器人的导航与定位技术主要包括基于GPS、SLAM、VSLAM等技术的方法。1、GPS导航技术:利用全球定位系统进行定位,精度高、覆盖范围广,但需要外部信
- vslam论文24:ESVIO: 基于事件相机的双目VIO(RAL 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++人工智能学习笔记
摘要异步输出低延迟事件流的事件相机为具有挑战性的情况下的状态估计提供了很大的机会。尽管近年来基于事件的视觉里程测量技术得到了广泛的研究,但大多数都是基于单目的,而对立体事件视觉的研究很少。在本文中,我们介绍了ESVIO,这是第一个基于事件的立体视觉惯性里程计,它利用了事件流、标准图像和惯性测量的互补优势。我们建议的pipeline包括ESIO(纯基于事件的)和ESVIO(带有图像辅助的事件),它们
- vslam论文25: 结构约束的RGB-D SLAM(ICRA 2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++平面学习计算机视觉笔记
摘要本文提出了一种专门为结构化环境设计的RGB-DSLAM系统,旨在通过从周围提取的几何特征来提高跟踪和制图精度。除了点之外,结构化环境还提供了大量的几何特征,如线和平面,我们利用这些特征来设计SLAM系统的跟踪和映射组件。对于跟踪部分,我们基于曼哈顿世界(MW)的假设探索这些特征之间的几何关系。我们提出了一种基于点、线和面的解耦优化方法,以及在附加的姿态优化模块中使用曼哈顿关系。在建图部分,以较
- vslam论文10:PL-VINS:具有点和线特征的实时单目视觉惯性SLAM
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记c++
摘要PL-VINS是基于最先进的基于点的VINS-mono,开发的一种基于点和线特征的实时、高效优化的单目VINS方法。我们观察到,目前的作品使用LSD算法提取线条特征;然而,LSD是为场景形状表示而设计的,而不是为姿态估计问题设计的,由于其高昂的计算成本,这成为了实时性能的瓶颈。在本文中,我们通过研究隐藏参数调整和长度抑制策略来改进LSD算法。改进后的LSD算法的运行速度至少是LSD的三倍。此外
- vslam论文15:DynaVINS: 一种动态环境下的视觉惯性SLAM(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记c++学习
摘要视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于服务机器人、无人机和自动驾驶汽车等领域。大多数SLAM算法都是基于假设地标是静态的。然而,在现实世界中,存在着各种各样的动态物体,它们降低了姿态估计的精度。此外,临时静态对象(在观察期间是静态的,但在视线之外时移动)会触发误报循环关闭。为了克服这些问题,我们提出了一种新的视觉惯性SLAM框架,称为DynaVINS,它对动态目标和临时静态目标都具有鲁棒性。在
- vslam论文23:VIP-SLAM: 一种高效、紧耦合的RGB-D视觉惯性平面SLAM(ICRA 2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读平面人工智能算法笔记c++学习
摘要本文提出了一种融合RGB、Depth、IMU和结构化平面信息的紧密耦合SLAM系统。传统的基于稀疏点的SLAM系统总是保持大量的地图点来建模环境。大量的地图点给我们带来了很高的计算复杂度,使其难以部署在移动设备上。另一方面,平面是人造环境尤其是室内环境中常见的结构形式。我们通常可以使用少量的平面来表示一个大的场景。因此,本文的主要目的是降低基于稀疏点的SLAM的高复杂性。我们构建了一个轻量级的
- vslam论文8:EPLF-VINS: Real-Time Monocular Visual-InertialSLAM With Efficient Point-Line Flow Features
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读人工智能学习自动驾驶c++
(RAL2023)摘要本文介绍了一种利用点和线特征的高效视觉惯性同步定位和映射(SLAM)方法。目前,基于点的SLAM方法在弱纹理和运动模糊等场景下表现不佳。许多研究者注意到线特征在空间中的优异特性,并尝试开发基于线的SLAM系统。然而,线条提取和描述匹配过程的计算量巨大,难以保证整个SLAM系统的实时性,而错误的线条检测和匹配限制了SLAM系统性能的提高。本文通过短线融合、线特征均匀分布、自适应
- vulkan shader变换--Apple的学习笔记
applecai
关于图形变换,之前就做过专题学习过了。再快速复习下正交矩阵及矩阵变换的python实现--Apple的学习笔记其实主要的变换包括缩放,平移,旋转,衍射。另外二维图形主要都是按坐标旋转,三维图形都是按轴旋转的。关键点需要知道坐标系。然后代码工程显示的照片是相机视角的,所以还需要了解世界坐标/物体坐标/相机坐标/图像坐标的概念及转换。之前学习vslam的时候都学习过了。所以有了这些基础,我就直奔主题将
- 手撕 视觉slam14讲 ch13 代码 总结
全日制一起混
手撕VO篇视觉slam十四讲SLAMc++计算机视觉ubuntu
运行效果(Kitti00)4倍速一、代码GitHub-tzy0228/Easy-VO-SLAM:VSLAM-CH13工程代码注释版本二、编译过程踩坑视觉SLAM十四讲第二版ch13编译及运行问题_全日制一起混的博客-CSDN博客三、代码解读手撕视觉slam14讲ch13代码(1)工程框架与代码结构-CSDN博客手撕视觉slam14讲ch13代码(2)基本类的抽象_全日制一起混的博客-CSDN博客手
- 【VSLAM】ORB-SLAM3安装部署与运行
DevFrank
c++CV计算机视觉与音视频机器人rosslam
心口如一,犹不失为光明磊落丈夫之行也。——梁启超文章目录:smirk:1.ORB-SLAM3介绍:blush:2.代码安装部署1.安装ros与opencv2.安装Pangolin作为可视化和用户界面3.安装Eigen3一个开源线性库,可进行矩阵运算4.安装ORB-SLAM3:satisfied:3.案例运行1.运行数据集2.用真实相机usb_cam运行1.ORB-SLAM3介绍ORB-SLAM3是
- VSLAM(7):后端优化---滤波器方法和BA图优化
聪明的笨小子
视觉SLAM14讲python算法
在视觉里程计完成每次的位姿估计后,可以实时地得到一个短时间内的轨迹和地图点,但是由于估计本身具有误差,这个误差会一直保持并不断累加。所以可以构建一个尺度和规模更大的优化问题,来计算一段长时间内的最有轨迹和地图。一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述,设从t=0到t=N这个时间段内,机器人经过了到的位姿点,观测到了这么多的特征点,那么有:视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点,所
- vslam论文14:Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++学习笔记
摘要最先进的单目视觉惯性里程计(VIO)方法依赖于稀疏点特征,部分原因是它们的效率、鲁棒性和普遍性,而忽略了高级结构规律,如平面,这些在人造环境中很常见,可以用来进一步约束运动。一般来说,由于平面的存在空间很大,可以用相机观察平面很长一段时间,因此可以进行长期导航。所以,在本文中,我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统,该系统在轻量级多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们
- vslam论文21:基于点、面图的高效视觉惯性导航(ICRA 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读笔记学习c++平面
摘要相对于全局先验地图,精确和实时的全局姿态估计在许多应用中是必不可少的,例如微型飞行器和增强现实的物流。假设纯稀疏的三维点图可以提供环境的无结构表示,那么生成点平面先验图可以进一步建模环境拓扑并为精确定位提供全局约束。为了实现这一点,我们提出了一个基于滤波器的大规模视觉惯性里程计系统,称为PPM-VIO,它利用点平面图来纠正累积漂移。该系统利用语义信息检测稀疏点云的共面信息,通过几何约束、语义约
- vslam论文1:Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization(RAL2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读数码相机
准确、低飘移定位的相机-IMU-UWB聚焦距离融合摘要:在这项工作中,我们提出了一种紧耦合的单目摄像机、6自由度IMU和单个未知UWB锚融合方案,以实现精确和减少漂移的定位。具体地说,该文章聚焦于将UWB传感器整合到现有的最先进的视觉惯性系统。为实现这一目标,之前的工作使用单个最近的UWB距离数据来更新滑动窗口中的机器人位置(“聚焦位置”),并展示了令人鼓舞的结果。然而,这些方法忽略了:1)UWB
- 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论文2:FEJ-VIRO: A Consistent First-Estimate Jacobian Visual-Inertial-Ranging Odometry( IROS-2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读人工智能目标跟踪自动驾驶c++
FEJ-VIRO:一种一致的第一估计雅可比视觉-惯性-测距里程计一、摘要最近几年,VIO已经实现了很多显著的进步。然而,VIO方法在长期轨迹中会遭受定位飘移。在这篇文章中,我们提出FEJ-VIRO通过一致地将UWB测量值整合到VIO框架去减少VIO的定位飘移。考虑到UWB锚的原始位置通常无法获取,我们提出一种长短窗结构去初始化UWB锚的位置,和状态增广的协方差。初始化后,FEJ-VIRO同时估计U
- 德鲁周记06--VSLAM从入门到入坟
安德鲁JANKENPAN
德鲁周记SLAMslam
VSLAM入门介绍基础知识三维空间的刚体运动欧式变换四元数欧拉角李群与李代数线性拟合相机单目相机双目相机深度相机基本框架视觉里程计特征匹配ORB直接法对比后端优化EKFBA(BundleAdjustment)回环检测建图因为研究生的工程实践我选择了这个方向,这两周一直在学VSLAM,看完了高翔老师的视频和《视觉SLAM十四讲》,强烈推荐!!!入门必看,神书!!当然我第一遍自我感觉是肯定没看太懂的,
- 【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,
- vSLAM中IMU预积分的作用--以惯性导航的角度分析
清风微升至
视觉SLAM数码相机
作为一个学过一点惯导的工程师,在初次接触视觉slam方向时,最感兴趣的就是IMU预积分了。但为什么要用这个预积分,在看了很多材料和书后,还是感觉模模糊糊,云里雾里。在接触了vSLAM的更多内容后,站在历史研究者的角度去分析,得到了一个更为清晰的作用分析。首先,需要明确IMU与相机这两种传感器的互补作用,这是为什么要用IMU的原因。直接贴出程博书中的内容,总结的比较全面了。总之,就是相机成像的缺点可
- Semantic Visual Simultaneous Localization andMapping: A Survey 语义视觉同步定位与映射研究综述 粗翻
尤齐
深度学习机器学习人工智能python算法
2021摘要视觉同步定位与映射(vSLAM)在计算机视觉和机器人领域取得了巨大进展,并已成功应用于自主机器人导航和AR/VR等许多领域。然而,vSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的本地化。近年来,许多出版物报道,通过将语义信息与vSLAM相结合,语义vSLAM系统具有解决上述问题的能力。然而,还没有关于语义vSLAM的全面调查。为了填补这一空白,本文首先回顾了语义vSLAM的发展,明确强调了
- SLAM总览【自学备忘】
Yup_Boss
矩阵
SLAM一、VSLAM1、库1.1Sophus库1.1.1Sophus库安装1.1.2Sophus库函数一、VSLAM1、库1.1Sophus库Eigen库是一个开源的C++线性代数库,它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算,还包括解方程等功能。但是Eigen库提供了集合模块,但没有提供李代数的支持。一个较好的李群和李代数的库是Sophus库,它很好的支持了SO(3),so(3),SE(3)和se(
- OpenVSLAM源码阅读
释怀°Believe
#视觉SLAM人工智能
⚡⚡⚡通过src下面的CMakeLists.txt开始构建项目add_subdirectory(stella_vslam)上面这句代码向CMake告知在当前项目中引入一个子目录,并在子目录中查找另一个CmakeLists.txt文件来构建项目在stella_vslam子目录中的CMakeLists.txt文件将描述如何构建stella_vslam子项目,可能包括源文件、编译选项、链接库等。主项目的
- 博客学习目录
Howe_xixi
学习
填坑专区,督促自己有系统的学习归纳。先把想学的挖个坑,一边填坑一边挖坑。怕什么真理无穷,进一步有一步的欢喜。目录【基础学科学习】【线性代数笔记】《3Blue1Brown》笔记【SLAM】【VSLAM笔记】《视觉SLAM十四讲》学习笔记Smoothly-VSLAM学习笔记【嵌入式开发】【鸿蒙开发笔记】OpenHarmony北向学习笔记【Linux系统】【编程语言学习】【C++笔记】【Python笔记
- 【VSLAM系列】四:Vins-Mono源码学习笔记
塞拉摩
视觉SLAM学习笔记opencv
VINS-Mono源码工程化技巧:滑动窗口的优化方式–>控制计算量同时实现优于滤波方法的里程计高效的去畸变操作–>实时性优于opencv且精度不会下降的去畸变不同实时性要求的处理方法–>后端实时性要求高于回环优点:套件价格、功耗、尺寸优势明显快速鲁棒的单目IMU初始化过程紧耦合的后端优化,在优化VIO位姿的同时还兼顾外参标定,零偏估计以及传感器延时估计回环检测功能,便于构建全局一致性更好的位姿和地
- 【深蓝学院】手写VIO第7章--VINS初始化和VIO系统--笔记
读书健身敲代码
笔记
0.内容1.VIO回顾整个视觉前端pipeline回顾:两帧图像,可提取特征点,特征匹配(描述子暴力匹配或者光流)已知特征点匹配关系,利用几何约束计算relativepose([R|t]),translation只有方向,没有尺度使用三角化获得3维坐标,即可完成vslam系统的初始化有了3D特征点,后续可根据特征跟踪,使用PnP求解CameraPose,无需再使用几何约束IMU的加速度要和世界系的
- 【Smoothly-VSLAM】-3 描述状态不简单:三维空间刚体运动
Howe_xixi
机器人计算机视觉
所有内容请看:博客学习目录_Howe_xixi的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_44362628/article/details/126020573?spm=1001.2014.3001.5502参考链接:3.描述状态不简单:三维空间刚体运动(yuque.com)参考链接0.《视觉SLAM十四讲》1.旋转的左乘与右乘2.如何通俗地解释欧拉角?之后为何要引
- VSLAM视觉里程计总结
Yangy_Jiaojiao
计算机视觉人工智能opencv
相机模型是理解视觉里程计之前的基础。视觉里程计(VIO)主要分为特征法和直接法。如果说特征点法关注的是像素的位置差,那么,直接法关注的则是像素的颜色差。特征点法通常会把图像抽象成特征点的集合,然后去缩小特征点之间的重投影误差;而直接法则通过warpfunction直接计算像素点在另一张图像上的颜色差,这样就省去了特征提取的步骤。特征点:关键点(位姿)+描述子(向量)直接法:根据像素的亮度信息估计相
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
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
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL