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- 【机器人-深度估计】双目深度估计原理解析
文章目录一、基本原理二、主要处理流程2.1.匹配代价(MatchingCost)(1)常见匹配代价函数1.绝对差(SAD,SumofAbsoluteDifferences)2.平方差(SSD,SumofSquaredDifferences)3.归一化互相关(NCC,NormalizedCross-Correlation)4.Census变换(2)匹配代价函数对比2.2.代价体(CostVolume
- 革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器
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革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器激光雷达(LIDAR)能够即时获取远距离、高精度的3D信息,从而能够在复杂环境和高速运动中以无与伦比的精度检测障碍物。它具有卓越的空间识别能力,能够根据激光束在广阔区域内反射回来的光的时间和角度,识别物体的距离及其大小。通常,激光雷达与摄像头配合使用,可以更准确地识别物体,但不同单元数据中的视差常常导致传感器之间校准延迟。京
- 强化学习系列——PPO算法
lqjun0827
算法深度学习算法人工智能
强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识:策略梯度&Advantage二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式(一图总览)参考文献PPO示例代码实现补充内容:重要性采样一、问题背景:我们想估计某个期望❗问题:二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、离散采样形式(蒙特卡洛估计)四、标准化的重要性采样五、在强
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海燕李
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一、逻辑回归的魅力之源在机器学习的璀璨星空中,逻辑回归宛如一颗耀眼的明星,照亮了分类问题的求解之路。它之所以备受青睐,是因为其独特的理论架构和广泛的适用性。逻辑回归虽名为“回归”,但本质上是一种用于分类的强大算法。它巧妙地将线性关系与分类任务相结合,通过构建一个概率模型,来预测样本属于某个类别的可能性。这种对概率的估计能力,使得它在众多领域中脱颖而出。例如,在医疗诊断中,可预测患者是否患有某种疾病
- MATLAB 实现数据的插值拟合
鱼弦
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- CVPR2025
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CVPR论文列表大论文相关,abstactSphereUFormer:AU-ShapedTransformerforSpherical360Perception对360rgb图的深度进行估计CroCoDL:Cross-deviceCollaborativeDatasetforLocalization(没有)SemAlign3D:SemanticCorrespondencebetweenRGB-Im
- 传统蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大
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传统蒙特卡洛(MonteCarlo,MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大medium.comanalyticsvidhya.comincompleteideas.net。“深度蒙特卡洛”(DeepMonteCarlo,DMC)则保留“按回报直接更新”的思想,却用深度网络来逼近$Q(
- 数据处理与统计分析——11-Pandas-Seaborn可视化
零光速
数据分析pandaspython开发语言数据分析
Seaborn简介Seaborn是一个基于Matplotlib的图形可视化Python库,提供了高度交互式的接口,使用户能够轻松绘制各种吸引人的统计图表。Seaborn可以直接使用Pandas的DataFrame和Series数据进行绘图。1.Seaborn绘制单变量图(1)直方图histplothue:根据另一个分类变量对数据进行分组并显示不同颜色的直方图。kde:是否绘制核密度估计曲线。其他常
- 【无人机/平衡车/机器人】详解STM32+MPU6050姿态解算—卡尔曼滤波+四元数法+互补滤波——附3个算法源码
1.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法,用于估计动态系统的状态。在姿态解算中,我们可以使用卡尔曼滤波来融合陀螺仪和加速度计的数据,以获得更稳定的姿态估计。以下是一个简单的卡尔曼滤波器实现:```c#include"kalman.h"voidKalman_Init(Kalman_TypeDef*Kalman){Kalman->P[0][0]=1;Kalman->P[1][1]=1;Kalma
- Android录像时添加时间水印
yuxiangyunei
Android开发androidcamera录像水印
在网上搜索整理了下,有三篇有用的文章,原理也是一样。实现步骤说明在这里Android录制视频添加时间水印上面也仅给出了步骤,具体代码在增加录像时间戳水印、camera框架介绍可以找到。从博客发表时间和内容来看,前面那篇估计也是参考这篇实现效果的。我在amlogic平台上修改frameworks/av/media/libstagefright/CameraSource.cpp文件后,内存地址报错,怎
- EM求解的高斯混合模型——Q函数的极大似然估计(九)
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概率论机器学习人工智能
先导:EM求解的混合密度模型——Q函数p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\theta}_k)\rightarrow{N}(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\mu_k},\boldsymbol{\Sigma}_k)p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)由上述推导即可获得高斯混合模型的EM算法:在每步迭代中,先
- VINS-FUSION 优化-在线同步时间td校准
云端舞步
VINS-FUSIONvins-fusion重投影误差视觉误差因子同步时间td校准外参校准雅克比
论文结合源码详细介绍VINS-FUSION优化-在线同步时间td校准。视觉惯性里程计中,不同传感器之间的测量时间同步对于系统的精度和鲁棒性都至关重要。在实际操作时,由于传感器触发和传输过程延迟,在不同传感器测量会出现时间偏移,即时间不同步。所以本文将camera和IMU之间的数据流时间偏移td加入优化系统中,在线实时估计同步时间td。camera和IMU数据流之间的时间偏移td如下图所示:一、同步
- 【状态估计】基于FOMIAUKF、分数阶模块、模型估计、多新息系数的电池SOC估计研究(Matlab代码实现)
程序猿鑫
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述基于FOMIAUKF、分数阶模块与多新息系数的电池SOC估计研究一、FOMIAUKF算法的基本原理与改进机制二、分数阶模块在电池建模中的优势与实现三、多新息系数的定义与优化机制四、现有SOC估计方法对比五、FOMIAUKF算法的仿真验证与性能分析六、
- Cartographer源码阅读---MapBuilder的声明与构造
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前面已经谈到了Cartographer中添加轨迹的方法和传感器的数据流动走向。我们注意到,在添加轨迹的时候,除了添加位姿估计器还有采样器,订阅回调函数之外,最重要的是通过map_builder_bridge添加了一条轨迹,其他的都是为它服务的。咱们这节详细看看MapBuilder这个Cartographer的核心。开始一条轨迹添加轨迹是开启Cartographer的大门.顾名思义,添加轨迹就是Ad
- FFmpeg 的算法体系
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️一、FFmpeg核心算法体系与作用1.编解码算法编解码是FFmpeg的核心能力,通过libavcodec实现音视频的压缩与还原。视频编码算法帧间预测:通过运动估计(菱形搜索、全搜索法)减少时间冗余,支持P帧(前向预测)和B帧(双向预测)变换与量化:采用整数离散余弦变换(DCT)将空域信号转为频域,再通过量化舍弃高频信息(H.264/H.265使用)熵编码:对残差数据采用CABAC(上下文自适应二
- 56-Oracle SQL Tuning Advisor(STA)
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各位小伙伴,一般都用哪些优化工具,OracleSQLTuningAdvisor(STA)用的多吗,Profile就是它的其中1个产物,下一期再弄Profile,STA的核心功能是自动化诊断高负载SQL的性能瓶颈(如全表扫描、缺失索引),通过深度分析执行计划提供优化建议(如索引创建、SQL结构重写),并生成SQLProfile,不侵入、在不修改原SQL的前提下注入优化器指令,强制修正基数估计偏差或访
- Matlab普通克里金插值及点云处理
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克里金插值是一种常用的地理空间插值方法,用于估计未知位置的属性值。在本文中,我们将介绍如何在Matlab中使用普通克里金插值方法进行点云处理。克里金插值的基本原理是根据已知点的属性值和它们之间的空间关系,估计未知点的属性值。普通克里金插值方法假设属性值是平稳的,并使用半变异函数来描述属性值的空间变异性。首先,我们需要准备一些数据。假设我们有一组点云数据,其中每个点都有一个属性值。以下是一个简单的示
- Matlab 点云粗配准
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Matlab点云粗配准点云配准是计算机视觉和机器人领域中的一个重要任务,它用于将两个或多个点云数据集对齐以实现对其的比较和融合。在本文中,我们将使用Matlab来实现点云的粗配准。粗配准是指在初始对齐阶段,通过一些初始的估计来近似地对齐点云数据。首先,我们需要加载点云数据。假设我们有两个点云数据集,分别为sourcePointCloud和targetPointCloud。这些点云数据可以通过Mat
- Task 01 第一章习题
1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果,其中k次的结果为1,这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。回忆知识点:统计学习方法三要素为:模型+策略+算法模型:在监督学习过程中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。策略:统计学习要考虑按照什么样的准则选
- 第1章: 伯努利模型的极大似然估计与贝叶斯估计
Dawn³
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伯努利模型的极大似然估计与贝叶斯估计importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportbeta,bernoullifromscipy.optimizeimportminimize_scalar#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#使用黑体plt.rcParam
- 《深度揭秘:CSS打造滚动视差效果的核心精髓》
程序猿阿伟
css前端
今天,让我们一同深入探寻用CSS创建滚动视差效果背后那些鲜为人知的关键技术点。背景附着属性是实现滚动视差效果的基石之一,它赋予了背景图像独特的运动特性。当我们将其设置为fixed时,仿佛为背景图像施加了一道“定身咒”,使其相对于视口固定不动。无论页面如何滚动,它始终坚守在初始位置,与不断移动的前景内容形成鲜明对比,从而巧妙地营造出深度错觉。想象一下,你正在浏览一个旅游网站,背景是一幅雄伟的山脉全景
- 计量经济学(复习/自用/未完)
Jo乔戈里
算法
补充:所谓的估计标准误,指的是回归系数的标准误差。例如回归方程:y=β0+β1X1+β2X2+e我们构建的回归方程的系数的计算得出是基于样本的。这意味着,我们每从总体中进行一次抽样,然后计算回归方程系数,得到的回归系数(β0、β1和β2)都是不同的。如此,我们反复地进行抽样计算得到多个不同的β0、β1和β2,它们都会分别服从一个抽样分布并有一个对应的标准误差。我们就将这个标准误称之为回归系数的标准
- AR HUD下一代技术争夺战打响,行业洗牌一触即发
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ar
ARHUD下一代技术争夺战已经全面打响。近期,小米YU7行业首发搭载了天际屏全景显示系统,采用全景曲面投影技术以及3K块MiniLed屏幕,可以实现1.1米超宽全景显示,显示内容包含仪表、多媒体、时钟天气、地图导航等。无独有偶,在上海车展期间,长安马自达EZ-60全球首发搭载了巨幕级沉浸裸眼3DHUD,最大画幅达到100英寸。据了解,该裸眼3DHUD结合ToFDMS眼位追踪系统和双目视差裸眼3D算
- 三个干扰信号的混合与分离:基于DOA估计与自适应数字波束形成(ADBF)的深入解析
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仿真模型算法算法python目标检测pytorch网络开发语言
三个干扰信号的混合与分离:基于DOA估计与自适应数字波束形成(ADBF)的深入解析在雷达、声呐、无线通信、麦克风阵列等领域,经常面临多个信号源(包括期望信号和干扰信号)在空间上混合到达传感器阵列的情况。准确估计这些信号的方向(DirectionofArrival,DOA)并有效分离它们,特别是抑制强干扰,是提升系统性能的核心挑战。本文聚焦于三个干扰信号混合的场景,深入探讨利用DOA估计技术确定其来
- 使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测
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YOLO
使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测的Python代码importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromdeep_sort_realtime.deepsort_trackerimportDeepSort#初始化YOLOv8姿势估计模型pose_model=YOLO('yolov8n-pose.pt')#使用预训练的人体姿
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最小二乘法最小二乘法
最小二乘法的理论推导最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来估计模型参数的方法。下面我将详细推导线性最小二乘法的理论过程,并给出相应的LaTeX公式。问题描述给定一组观测数据点(xi,yi),i=1,2,...,n(x_i,y_i),i=1,2,...,n(xi,yi),i=1,2,...,n,我们希望找到线性模型:y=ax+by=ax+by=ax+b使得模型预测值与实际观测值之间的误差平方和最小。
- 生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战
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1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支,主要分为以下几类:变分自编码器(VAE):基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN):通过对抗训练学习数据分布自回归模型:PixelCNN、WaveNet等流模型(Flow-basedModels):基于可逆变换的精确密度估计扩散模型(DiffusionModels):最新兴起的生成方法1.2GAN核心思想GAN由生
- 多元二次方程 python_python中的多元二次回归(如matlab中的fitlm函数)
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多元二次方程python
我想问问有没有人能帮我。我想在python中创建5个输入变量的“二次”回归,并获得一个回归二次方程。在在matlab中我可以使用函数fitlm(ds,'quadratic')ds是一个nx5阵列。输出为(示例):^{pr2}$估计系数:估计SEtStatp值___________廑(Intercept)3.85740.607666.3482.296e-08x10.28470.263111.0821
- 国内外物联网平台列表大汇总
道亦无名
嵌入式入门物联网物联网
物联网被看做是继PC互联网、移动互联网之后的又一个万亿级的大市场。据市场研究表明,到2025年,连接设备的数量将增加到754.4亿。物联网云平台作为物联网应用的基础设施,既管理设备、连接用户,又拥有一切数据,必然是各路诸侯的兵家必争之地。据统计,全球物联网平台从2017年的450家到2019年的620家,2020年估计这个数字还会继续增长。运营商平台中国电信的天翼物联https://www.ctw
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多