- 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
- GNSS模块的惯导技术:引领定位科技的前沿
MinewSemi创新微
科技
全球导航卫星系统(GNSS)模块的惯导技术是一项颇具前瞻性的科技,它结合了全球定位系统和惯性导航技术,为各个领域的定位需求提供了更为精准和可靠的解决方案。本文将深入探讨GNSS模块的惯导技术,以及它如何在多个领域中发挥关键作用。1.高精度导航:惯导技术通过使用加速度计和陀螺仪等传感器,不仅可以提供高精度的位置信息,还能在GNSS信号受阻或不可用的环境中维持导航的连续性。这对于需要高精度导航的领域,
- 惯性导航---里程计非完整性约束
Nav.
导航组合导航
惯性导航—里程计非完整性约束1非完整性约束原理 在进行管道中心线定位时,惯性导航系统在初始化后通过不断地力学编排更新载体的姿态、速度和位置信息,但是由于传感器是惯性器件,其导航误差会不断累积,这便需要借助外界观测量辅助惯性导航系统,才可以进行精确的定位。外界辅助分为姿态辅助观测、速度辅助观测和位置辅助观测。通常位置辅助观测可由全球卫星定位系统获取,速度辅助观测可以由里程计或多普勒测速仪获取。本文
- 革命性突破!全新多传感器辅助惯性导航系统,效能与精准度并肩
3DCV
自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉深度学习
作者:小柠檬|来源:3DCV在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」获取论文和项目地址大家好,给大家推荐一种高效、强大的多传感器辅助惯性导航系统,具有在线校准功能,能够融合IMU、摄像头、LiDAR、GPS/GNSS和车轮传感器。使用案例:VINS/VIO、GPS-INS、LINS/LIO、用于定位和建图的多传感器融合(SLAM)。原文链接:革命性突破!全新多传感器辅助惯性导航系统,效能与精准度并
- 2023-01-04日志
独孤西
今天学习了惯导的一节课与视觉SLAM视觉里程计的部分知识。惯性导航方面,主要学习了加速度计和陀螺的基本实现原理,了解了不同类型的惯性传感器,区分ISA、IMU、INS,知道了平台式与捷联式的区别,对惯导的精度等级分类也有了了解,并对惯导发展历史进行了学习。视觉里程计方面,主要学习了ORB特征点法的工作原理,了解了对极几何的原理,对视觉里程计的2D-2D估计过程有了更全面的了解。视觉SLAM的数学原
- 【IOS】惯性导航详解(包含角度、加速度、修正方式的api分析)
prinTao
IOS开发里程计ios开发语言惯性导航
参考文献iPhone的惯性导航,基于步态。https://www.docin.com/p-811792664.htmlInertialOdometryonHandheldSmartphones:https://arxiv.org/pdf/1703.00154.pdf惯性导航项目相关代码:https://github.com/topics/inertial-navigation-systemsuse
- LIDAR激光雷达反射板
JYGD686868
其他
LIDAR(LightDetectionAndRanging)系统是一种集激光、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术于一身的系统,用于获得点云数据并生成精确的数字化三维模型。LIDAR系统包括一个单束窄带激光器和一个接收系统,通过向物体发送光脉冲(通常是紫外线或近红外线),然后测量光从目标物体反弹并返回系统所需的时间,从而测量距离。LIDAR系统的工作原理主要包括四个部分:激光器
- 03定位简介
renhj1001
#Apollo学习笔记笔记
定位车辆将传感器识别的地标与高经地图对比GNSSRTK三角测量30多个卫星;gps接受器至少4颗测量信号飞行时间;从卫星传播到gps接受器;为降低误差,使用RTK,计算误差给接收器GPS更新;频率低,10HZ惯性导航IMU三轴加速计测量值转换坐标系三轴陀螺仪1000HZ误差随时间增加激光雷达点云匹配(需要高精地图)迭代最近点ICP直方滤波算法传感器扫描的点云划过地图的每个位置,计算与高精地图上对应
- 惯导导航定位的介绍和算法演示
薛定谔的zhu
室内定位技术
惯性导航系统(INS,InertialNavigationSystem)利用加速度计和陀螺仪来连续测量和计算物体的位置、速度和姿态(方向)。它不依赖外部参考,因此可以在任何环境下使用,包括室内、地下或水下。###基本原理-**加速度计**:测量物体在各个方向上的加速度。-**陀螺仪**:测量物体的旋转速率,用于确定方向或姿态。-**死推算(DeadReckoning)**:通过从已知的起始位置和姿
- 惯性导航ROS实现
点PY
机器人导航定位ros惯导
文章目录惯性测量单元概述编译使用参考惯性测量单元概述惯性测量单元(Inertialmeasurementunit,IMU),是测量物体三轴姿态角以及加速度的装置。IMU通常包含陀螺仪(Gyroscope)、加速度计(Accelermeters),有的还包含磁力计(Magnetometers)。陀螺仪用来测量三轴的角度/角速度,加速度计用来测量三轴的加速度,磁力计提供磁场朝向信息。IMU在手机、VR
- UBX M8T-10 DSP开发和NMEA解析
汪汪星河
算法
特殊名词:l惯性导航(DR)解决方案采用惯性传感器(陀螺仪和加速计)来辅助GNSS定位技术。l无约束惯性导航(UDR)解决方案持续测量与监测车辆加速度及其方向变化,再通过传感器融合技术将测量数据与GNSS数据进行整合,实时计算并优化分析出更精准的位置结果。l车载惯性导航(ADR)解决方案在此基础上则更进一步,可将车辆轮速脉冲传感器的数据进行整合,实现更高精度的位置计算结果。UbxM8:Ublox-
- 惯性导航的初始对准和初始校准
Nav.
自动驾驶
1初始对准 捷联惯导系统在载体导航之前需要先进行初始对准,以确定载体初始的姿态、速度和位置信息。只有获取了载体的姿态、速度、位置的初始值,并以初始值为基础通过力学编排才能计算出未来各时刻的姿态、速度和位置信息。因此载体所有的定位信息都是在初始状态下不断力学编排得到的。 惯导系统初始对准就是用来确定参考坐标系和导航坐标系的一个过程。常见的初始对准技术有静基座粗对准、静基座静对准和动基座对准等算法
- 惯性导航基础知识学习----02惯性器件的误差和标定(下)
~光~~
惯性导航学习学习惯性导航
武汉大学惯性导航课程合集是入门惯导的精品课程~作为导航路上的鼠鼠我,要开始学习惯性导航了~需要达到的要求是大致了解惯导的原理等~后期会陆续更新惯导相关的知识和笔记等~本blog为武汉大学惯性导航课程的记录~感谢团队提供的开源课件ppt和相关代码~☘️概览:惯性器件的误差和标定(下)⭐️省流:1️⃣介绍加速度计和陀螺仪的测量模型(包括零偏误差交轴耦合误差等);2️⃣一些常用的误差模型和识别方法(解决
- 惯性导航基础知识学习----03 INS的初始对准
~光~~
惯性导航学习学习惯性导航
武汉大学惯性导航课程合集是入门惯导的精品课程~作为导航路上的鼠鼠我,要开始学习惯性导航了~需要达到的要求是大致了解惯导的原理等~后期会陆续更新惯导相关的知识和笔记等~本blog为武汉大学惯性导航课程的记录~感谢团队提供的开源课件ppt和相关代码~☘️概览:惯性器件的误差和标定(下)⭐️省流:1️⃣介绍INS初始化的一个过程,定义了姿态角;2️⃣介绍了静态粗对准相关以及初始对准的影响因素3️⃣双矢量
- 课题学习(十七)----姿态更新的四元数算法总结
致虚守静~归根复命
课题学习学习算法四元数姿态结算惯性导航
声明:因为接触本课题时间不长,对于四元数解法一直没太懂什么意思,本篇博客就对这几天的学习进行总结,肯定会有错误,希望读者能够帮忙指正。本篇博客主要参考秦永元老师《惯性导航》第九章第二小节以及几篇论文。一、四元数1.1四元数定义 四元数就是由四个元构成的数:Q(q0,q1,q2,q3)=q0+q1i+q2j+q3kQ(q_0,q_1,q_2,q_3)=q_0+q_1\boldi+q_2\bol
- 高德地图已达成全球最大规模车道级导航覆盖
大力财经
人工智能
近日,高德地图宣布旗下基于北斗卫星导航系统、深度学习模型、惯性导航、泛在信号等前沿技术研发的车道级导航服务,截止目前已支持在国内99%以上的城市和乡镇道路使用。这意味着即日起,用户在驾车导航时,无论是在城市还是乡镇,无论是在高速快速路还是普通路段,均可享受到这种高技术密集、沉浸式的新一代导航产品。而这也是截止目前为止,全球范围内覆盖规模最大的车道级导航服务。作为一种历史悠久的信息服务,导航产品已在
- 2023-01-13日志
独孤西
今天按照计划进行学习,美中不足的是对于SLAM的学习没有达到目标时间,因为安排任务较少的缘故。今天SLAM的学习主要是第八讲的实践部分与作业部分,时间部分看看代码跑一跑,作业直接参考别人的,看看思路,代码我仍然能力不足,应该更多看更多写去锻炼;惯性导航今天学习了惯导设备的使用步骤,并开始学习惯导算法的预备知识,包括对坐标系的复习、状态量分析、反对称矩阵、欧拉角等;深度学习部分今天把浅层神经网络的结
- 【目标定位】基于拓展卡尔曼滤波实现GPS-INS组合导航系统附matlab代码
科研助手大师
滤波跟踪matlab开发语言数学建模
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍惯性导航(INS)和全球定位导航(GPS)是现代航空武器中应用广泛的两种导航技术.运用组合导航技术,将INS与GPS两者有机组
- 组合导航-IMU-GPS-RTK基本介绍
NCU_wander
算法人工智能
组合导航是指综合各种导航设备,由监视器和计算机进行控制的导航系统。大多数组合导航系统以惯导系统为主,综合卫星导航系统,其原因主要是由于惯性导航能够提供比较多的导航参数,还能够提供全姿态信息参数,这是其他导航系统所不能比拟的。内置三轴陀螺仪,三轴加速度计,三轴磁传感器,可以测量载体的速度、位置、姿态,以及输出补偿后的角速率、加速度、磁场等数据信息。1、IMUIMU,全称inertialmeasure
- 【论文翻译】ADVIO: An Authentic Dataset for Visual-Inertial Odometry
大行至远
Visual-InertialSLAMVIO数据集
ADVIO:AnAuthenticDatasetforVisual-InertialOdometry该数据集的特点:使用iPhone手机采集、真实复杂场景、对比现有商用和学术研究VIO系统性能【摘要】对于行人场景的VIO的研究,由于缺少真实和公开的基准数据集,很难准确比较各公开算法的不同点。已有的数据集缺少六自由度的真值,或由于选用光学跟踪系统构建真值,因此受限于很小的空间。我们利用的纯惯性导航的
- [常微分方程的数值解法系列二] 欧拉法
无比机智的永哥
常微分方程的数值解法欧拉法向前欧拉公式预估校正欧拉法欧拉法截断误差
欧拉法简介几何意义证明泰勒展开近似求导近似积分近似几种欧拉方式向前欧拉公式向后欧拉公式梯形公式中点公式截断误差求解过程向前欧拉公式例子向前欧拉公式在惯性导航以及VIO等实际问题中利用IMU求解位姿需要对IMU测量值进行积分得到需要的位置和姿态,其中主要就是求解微分方程。但之前求解微分方程的解析方法主要是应用于一些简单和特殊的微分方程求解中,对于一般形式的微分方程,一般很难用解析方法求出精确解,只能
- [常微分方程的数值解法系列三] 改进欧拉法(预估校正法)
无比机智的永哥
常微分方程的数值解法欧拉法改进欧拉法梯形欧拉法
改进欧拉法简介预估-校正截断误差例子在惯性导航以及VIO等实际问题中利用IMU求解位姿需要对IMU测量值进行积分得到需要的位置和姿态,其中主要就是求解微分方程。但之前求解微分方程的解析方法主要是应用于一些简单和特殊的微分方程求解中,对于一般形式的微分方程,一般很难用解析方法求出精确解,只能用数值方法求解。该系列主要介绍一些常用的常微分方程的数值解法,主要包括:[常微分方程的数值解法系列一]常微分方
- GNSS介绍
四儿家的小祖宗
高通\展锐\MTK等平台调试经验分享网络linuxiot网络协议网络安全笔记
GNSS介绍1.GNSS概述2GNSS工原理3GNSS的关键技术3.1RTK技术3.2惯性导航技术4GPS导航电文的格式4.1第一数据块4.2第二数据块4.3第三数据块5NMEA语句5.1GGA5.2GSA5.3GSV5.4RMC5.5GLL5.6VTG6各导航系统不同频段的工作频率7LTE,GNSS,WIFISCAN共存业务流程1.GNSS概述GNSS(GlobalNavigationSatel
- 东北天坐标系转载体坐标系
baibingql
c++GISgis坐标系转换东北天载体坐标系
文章目录1.基本概念1.1欧拉角1.2左乘右乘1.3东北天坐标系1.4载体坐标系1.5捷联惯性导航系统2.通过ECEF转换到参考点附近的ENU坐标系上3.东北天坐标系到载体坐标系1.基本概念1.1欧拉角欧拉旋转定理指出:任何一个旋转都可以用三个旋转的参数来表示。三个旋转角的组合方式(是xyz还是yzx还是zxy)为了方便,我们用x指代只绕x轴的旋转,用y指代只绕y轴进行的旋转。在描述欧拉角的时候可
- Kalman滤波
彐雨
控制线性代数
文章目录一、公式推导二、扩展卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种最优化递归数据处理算法。(OptimalRecursiveDataProcessingAlgorithm)Kalman滤波是时域滤波,采用状态空间描述系统,运用递推形式是计算简单,数据存储量小,应用广泛。广泛应用于惯性导航、制导系统、全球定位系统、目标跟踪、通信与信号处理、金融等。Kalman滤波器的广泛应用是因为我们的生活中存在大量不确定性。
- agv系统介绍_AGV智能小车控制系统介绍
那路
agv系统介绍
康道智能资讯:AGV智能小车控制系统介绍,无人搬运车所以能够实现无人驾驶,导航和导引对其起到了至关重要的作用,随着技术的发展,目前能够用于AGV的导航/导引技术主要有以下几种直接坐标、电磁导引、磁带导引、光学导引、激光导航、惯性导航、视觉导航。AGV系统是一套复杂的控制系统,加之不同项目对系统的要求不同,更增加了系统的复杂性,因此,系统在软件配置上设计了一套支持AGV项目从路径规划、流程设计、系统
- 组合导航原理剖析(二):惯性导航方法与应用综述
擦擦擦大侠
导航与控制人工智能计算机视觉机器学习
资料下载-PSINS枯荣有常-知乎半闲居士-知乎书灌木-知乎任乾-知乎武汉大学多源智能导航实验室传统导航采用单点导航的方式,定位精度为几米,显然不符合自动驾驶的需求。现有在自动驾驶中常用的三种导航方案:传统的组合导航方案+RTK:实现厘米级定位精度;基于雷达和相机的定位技术比如LIDAR(激光雷达)点云匹配、视觉语义特征匹配:提供绝对的位姿;激光/视觉里程计:相对位姿,在低速缓慢的场景中,精度相对
- 应用案例| FDISYSTEMS公司DETA10系列产品为3000台运动体提供导航
Edisonyuang
自动驾驶人工智能
近期FDISYSTEMS公司向机器人企业出货了3000余套DETA10芯片级惯性组合导航系统,为其移动机器人提供精确的运动感知和导航。真空防静电铝箔包装带有干燥剂防潮色卡BGA10*10240piece/盘DETA10产品介绍FDIsystems推出了DETA10*系列一套完整的基于mems的芯片级微型惯性导航系统。该工业系列包括IMU、VRS、AHRS和GNSS/INS解决方案,可用于表面安装S
- 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
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>