- GNSS+INS:揭秘导航技术中的“黄金组合“奥秘
EriccoShaanxi
技术文章无人机自动驾驶机器人
在导航技术领域,GNSS(全球导航卫星系统)和INS(惯性导航系统)的结合,一直被业界誉为"黄金搭档"。它们优势互补,克服了单一系统的局限性,为高精度、高可靠性的导航提供了完美解决方案。而ER-GNSS/MINS-05低成本组合导航系统的出现,更是让这一"黄金组合"走进了更广泛的应用场景,让高性能导航不再昂贵。GNSS与INS:天生互补的"最佳拍档"GNSS的强项与短板GNSS(如GPS、北斗、G
- 为什么选择ER-GNSS/MINS-07?——低成本高精度的组合导航解决方案
导航技术的痛点:单一系统难以应对复杂环境无论是自动驾驶汽车、无人机巡检,还是精准农业、飞行记录仪,高精度、高可靠的导航都是核心需求。然而,传统导航技术各有短板:卫星导航(GNSS):信号易受遮挡(如城市峡谷、隧道),且易受干扰或欺骗。惯性导航(INS):自主性强,但误差随时间累积,几分钟后定位漂移。多源融合:组合导航的“智慧大脑”组合导航系统(GNSS/INS)通过多源传感器融合,结合卫星导航的长
- 点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取
格图素书
人工智能
目录知识储备点云滤波算法及单木信息提取点云条件滤波单木信息提取1.点云预处理2.点云密度计算3.密度阈值筛选4.骨架提取5.骨架细化优化方向前言国内外研究现状激光雷达研究现状点云数据的滤波算法研究现状单木分割应用现状LiDAR工作原理与点云数据的组成2.1LiDAR系统的内部结构2.1.1激光测距单元2.1.2光学机械扫描单元2.1.3惯性导航系统INS2.1.4动态差分GPS2.2定位原理2.3
- 制导与导航总述、分类介绍、MATLABdemo
MATLAB卡尔曼
导航与制导分类数据挖掘人工智能
导航与制导的每种方法添加的代码例程和核心公式,以帮助更好地理解其实现和应用。基于MATLAB的实现示例。文章目录导航方法惯性导航系统全球导航卫星系统天文导航地形匹配导航组合导航制导方法比例导引律纯追踪制导航迹制导最优控制制导自主制导导航与制导的结合导航方法惯性导航系统(INS,InertialNavigationSystem)原理:基于惯性测量单元(IMU)中的加速度计和陀螺仪,测量飞行器的加速度
- (秋招复习)自动驾驶与机器人中的SLAM技术(一)
什么都不会的小澎友
SLAM秋招复习自动驾驶SLAM秋招
秋招复习之--自动驾驶与机器人中的SLAM技术1前言第一章自动驾驶基础知识第二章基础数学知识回顾旋转的表示SO(3)的BCH近似运动学表示线速度与加速度的处理一些常见的雅可比滤波器和最优化理论第三章惯性导航与组合导航IMU系统运动学IMU航迹推算卫星导航基于ESKF的简单组合导航速度观测量第四章预积分什么是预积分预积分的测量模型噪声是干什么的?噪声模型!零偏怎么更新图优化模型怎么建总结前言不知不觉
- x-IMU matlab zupt惯性室内定位算法
ghie9090
算法matlab人工智能
基于x-IMU的ZUPT(ZeroVelocityUpdate,零速更新)惯性室内定位算法是一种结合了惯性测量单元(IMU)数据和零速检测技术的室内定位方法。该算法通过检测行人静止状态下的零速区间,对惯性导航系统(INS)的累积误差进行校正,从而提高室内定位的精度。ZUPT算法的基本原理ZUPT算法的核心在于零速状态的检测和利用。当行人静止时,理论上其速度应为零。但由于IMU的噪声和漂移误差,实际
- 组合导航、惯导、GNSS、INS、IMU的区别
wynn1123
自动驾驶传感器自动驾驶
一、GNSSGNSS全称是全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem),主要有四大系统组成:中国的北斗卫星导航系统(BDS);俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统(GLONASS);欧盟的伽利略卫星导航系统(GALILEO);美国的全球定位系统(GPS)。二、惯性导航系统(INS)惯性导航系统(InertialNavigationSystem)也称作惯性参考系统。定
- 相机-IMU联合标定:相机-IMU外参标定
吃水果不削皮
视觉组合导航ROSVIO
文章目录简介标定工具kalibr标定数据录制相机-IMU外参标定简介在VINS(视觉惯性导航系统)中,相机-IMU外参标定是确保多传感器数据时空统一的核心环节,其作用可概括为以下关键点:坐标系对齐(空间同步),外参误差会导致视觉特征点投影与IMU预积分轨迹不匹配,引发位姿跳变(如图像特征与IMU预测的轨迹"错位")。时间同步(时间戳对齐),未校正时,高速运动下视觉与IMU数据不同步,融合结果会出现
- 相机-IMU联合标定:IMU标定
吃水果不削皮
视觉组合导航ROSVIO
文章目录简介标定工具安装IMU标定工具code_utilsIMU标定工具imu_utils:标定数据录制IMU标定简介在VINS(Visual-InertialNavigationSystem,视觉惯性导航系统)中,IMU标定是确保系统高精度运行的关键环节。IMU(惯性测量单元)本身存在多种误差,如果不进行标定,会直接影响VINS的位姿估计精度,甚至导致系统失效。以下是IMU标定的核心作用及其影响
- 相机-IMU联合标定:相机标定
吃水果不削皮
视觉组合导航ROSVIO
文章目录简介标定方法标定工具kalibr标定数据录制相机标定简介在VINS(Visual-InertialNavigationSystem,视觉惯性导航系统)中,相机标定是确保视觉数据准确性和系统鲁棒性的关键步骤,其核心作用可总结为以下方面:消除镜头畸变,提升特征点精度确定相机内参(Intrinsics)支持多传感器时空对齐标定方法相机标定可使用matlab标定工具或使用kalibr标定工具。在v
- 自动化技术应用:AGV机器人与智能分拣系统如何重构仓储效率
kdniao2025
自动化机器人重构
在物流行业竞争白热化的背景下,自动化技术已成为仓储效率跃迁的核心引擎。AGV(自动导引车)与智能分拣系统的深度应用,不仅解决了传统仓储作业中的人力依赖与效率瓶颈,更通过数据驱动实现全流程精准管控。以下是其技术原理、应用场景与效益的深度解析。一、AGV机器人:柔性搬运与智能调度1.技术特性与场景适配多导航模式:融合激光SLAM、二维码与惯性导航技术,适应复杂仓储环境(如高位货架、窄巷道)。动态避障:
- 零基础学simulink仿真建模--无人机领域建模实例:基于Simulink的无人机惯性导航系统(INS)仿真建模示例
amy_mhd
无人机matlabsimulink
目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机惯性导航系统(INS)仿真建模示例一、背景介绍二、理论基础三、所需工具和环境四、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤2:定义无人机的基本参数步骤3:实现IMU传感器模型步骤4:实现坐标变换步骤5:实现积分算法步骤6:实现卡尔曼滤波器步骤7:连接各模块步骤8:设置仿真参数步骤9:运行仿真并分析结果五、总结手把手教你学Simuli
- 电控---陀螺仪
MzKyle
嵌入式嵌入式硬件
一、陀螺仪的定义与核心作用定义:陀螺仪是一种能够测量物体角速度(绕轴旋转的角速率)或角位移的惯性传感器,基于角动量守恒或科里奥利效应等物理原理工作。核心作用:感知物体在三维空间中的旋转运动(绕X、Y、Z轴的角速度)。为惯性导航、姿态控制、运动检测等提供关键数据。二、核心分类与工作原理(一)按工作原理分类机械陀螺仪(传统型)原理:基于角动量守恒(高速旋转的转子保持轴线方向不变)。当外壳旋转时,转子轴
- 无人机监视系统工作原理与运行要点!
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科普遥控器高科技
一、无人机监视系统的工作方式1.系统组成飞行平台:多旋翼、固定翼或混合型无人机,根据任务需求选择(续航、载重、速度)。传感器模块:可见光摄像头、红外热像仪、多光谱传感器、LiDAR等,用于数据采集。导航定位系统:GPS/北斗定位、惯性导航(IMU)、避障雷达,确保精准飞行路径。通信链路:4G/5G、卫星通信或专用无线电,实现实时数据传输与控制信号交互。地面控制站(GCS):任务规划软件、实时监控界
- 定位方法与程序讲解(专栏目录,更新中···)
MATLAB卡尔曼
MATLAB定位程序与详解matlab定位定位原理定位与导航
文章目录MATLAB定位程序与详解专栏定位技术的分类1.GPS类2.INS类/累计计算类3.TDOA4.TOA5AOA6.RSSI7.指纹8.视觉匹配定位方法的应用1.全球定位系统(GPS)2.地面基站定位3.蓝牙定位4.RFID定位5.惯性导航系统(INS)6.超宽带(UWB)定位7.无线局域网(WLAN)定位8.视觉定位9.声波定位组合导航初步MATLAB定位程序与详解专栏链接如下:https
- 端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构
AI智能涌现深度研究
计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向,近年来取得了显著进展。然而,实现真正安全的自动驾驶仍然面临着诸多挑战,其中之一就是如何有效地融合来自不同传感器的数据,构建一个可靠的感知、决策和控制系统。传统的自动驾驶系统通常依赖于单一传感器,例如摄像头或雷达,这会导致感知信息的缺失和鲁棒
- 无人机定点运输技术!
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科普高科技
核心要点定位与导航GPS/北斗定位:依赖卫星系统实现高精度定位。视觉导航:通过摄像头和计算机视觉技术识别环境。惯性导航:利用加速度计和陀螺仪进行位置推算。路径规划避障算法:实时检测并避开障碍物。动态路径调整:根据环境和任务需求实时优化路径。通信系统实时通信:确保无人机与控制中心保持稳定连接。数据加密:保障通信安全,防止干扰或劫持。负载与续航电池技术:提升续航能力。负载能力:优化设计以承载更多货物。
- 【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS,代码实现
MATLAB卡尔曼
matlab开发语言
实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- 智能硬件定位技术发展趋势
2401_88540551
智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 无人机常见的定位方式
月阳羊
无人机无人机单片机嵌入式硬件学习
目录1、卫星导航定位2、基于地面基站定位3、惯性导航定位4、视觉定位5、其他定位技术目前无人机的定位方式主要有以下几种:1、卫星导航定位GPS定位:全球定位系统是应用最广泛的卫星导航系统,无人机上的GPS接收器接收至少四颗卫星信号,利用三角定位原理计算出无人机的经度、纬度和海拔,精度可达米级。北斗定位:中国的全球导航卫星系统,可为无人机提供定位、导航和授时服务,在国内应用中能实现高精度定位,尤其适
- 无人机飞行惯导系统技术详解
无人机技术圈
无人机技术无人机
无人机飞行惯导系统技术是一种关键的导航技术,它利用惯性导航系统(INS)来测定和维持无人机的方向、位置和速度。以下是对无人机飞行惯导系统技术的详细解析:一、工作原理惯性导航系统主要依赖于测量设备的加速度和旋转率,从而不需要外部参考点就能进行导航。具体来说,它通过加速度计和陀螺仪这两种惯性元件,分别测出飞行器的线运动信息和角运动信息,再与初始姿态、初始航向、初始位置一起交给计算模块,由计算模块推算出
- 严恭敏老师PSINS工具箱学习笔记-1
嘀嗒zxy
惯导学习笔记matlab
PSINS工具箱学习与使用刚开始入门惯性导航算法,看了一些书但实践出了一些问题,经推荐了解到西工大严恭敏老师的PSINS工具箱很适合自学,就在网上找了一些相关资料,很全。网址:http://www.psins.org.cn/syb站介绍:https://www.bilibili.com/video/BV1R54y1E7ut/?vd_source=6ce8821b81ac808150f82236f5
- 自动驾驶(Automated Driving)系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍
大连海事的亲外甥
自动驾驶人工智能机器学习
一、自动驾驶概念介绍自动驾驶是指汽车依靠传感器、高精度地图和复杂的算法等,不需要驾驶员操作而自动完成驾驶的技术。二、自动驾驶系统组成和主要技术架构图思维导图形式绘制1、感知层传感器模块:包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等,用于获取车辆周围环境的数据,如道路状况、其他车辆、行人和障碍物等。定位传感器模块:包括GNSS(全球导航卫星系统)、INS(惯性导航系统)和视觉SLAM等,用于确定车
- 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
- 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
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- Hadoop集群工具distcp
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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
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>