第一课：深度相机原理揭秘--双目立体视觉

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机格图素书数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
双目视觉测宽仪系列模拟人眼高精测量！蓝鹏测控其他制造
双目视觉测宽仪系列基于机器视觉原理，两个工业相机就像人的双眼，可以形成立体视觉，这样就可以得到足够的信息判断被测物的距离，修正和消除距离变化对测量的影响，在线检测生产线上产品的宽度值。可广泛应用于轧制材料（热轧、冷轧）、机械部件、钢板、铁板、金属板、厚板等板材类产品的在线检测。具有非接触、实时测量、精度高等优点。技术参数：测量范围：500-3000mm（定制）测量方式：双工业相机，自发光/光源补光
科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案（三） JANGHIGH 科普类无人驾驶自动驾驶人工智能机器学习
科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案（三）双目视觉在自动驾驶中的应用虽然具有许多优势，但也存在一些问题和挑战，这些问题在不同的驾驶环境和条件下可能会有所不同。以下是一些主要问题及其可能的解决方案：立体匹配和视差计算：双目视觉的核心在于通过计算两幅图像之间的视差来获取深度信息。然而，立体匹配算法在处理遮挡、无特征区域或具有重复图案的高纹理区域时可能会出现精度问题。解决方案包括使
科普类（双目视觉）——快速索引 JANGHIGH 科普类无人驾驶快速索引自动驾驶
科普类（双目视觉）——快速索引科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用（一）科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用（二）科普类——双目视觉在自动驾驶中存在的问题、挑战以及解决方案（三）科普类——双目视觉系统在无人驾驶汽车中的安装位置（四）科普类——基线的设计对于系统的性能的直接影响（五）科普类——百度Apollo使用的双目系统的硬件型号（六）科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视
科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用（二） JANGHIGH 科普类无人驾驶汽车人工智能
科普类——双目视觉SLAM在无人驾驶汽车中的作用（二）在无人驾驶汽车中，视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping，即同时定位与地图构建）是一种关键技术，它允许车辆在未知环境中进行自我定位和地图构建。双目视觉系统在视觉SLAM中的应用起到了以下作用：精确定位：双目视觉系统通过计算两幅图像之间的视差，可以提供精确的深度信息。这些信息有助于SLAM算法更准确地估
科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用（一） JANGHIGH 科普类无人驾驶汽车人工智能
科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用（一）双目视觉在无人驾驶汽车中的应用主要体现在以下几个方面：深度感知与距离测量：双目视觉系统通过两个摄像头同时捕捉同一场景的图像，利用视差（即同一物体在两幅图像中的位置差异）来计算物体的深度信息。这种基于视差的方法可以提供精确的距离测量，帮助无人驾驶汽车判断前方物体的距离，从而进行安全驾驶决策。障碍物检测与避障：双目视觉能够识别并测量前方的障碍物，包括车辆、
科普类—— 双目视觉系统在无人驾驶汽车中的安装位置（四） JANGHIGH 科普类无人驾驶汽车人工智能计算机视觉
科普类——双目视觉系统在无人驾驶汽车中的安装位置（四）在无人驾驶汽车中，双目视觉系统的安装位置和两个相机之间的安装间距（基线）对于系统的性能至关重要。这些参数的选择需要基于工程数据和实际应用需求来确定。以下是一些关于双目视觉系统安装位置和间距的一般指导原则：安装位置：双目摄像头通常安装在车辆的前部，以模拟人类驾驶员的视线。它们应该位于车辆的中心线附近，以确保视野覆盖车辆前方的主要区域。安装高度通常
双目相机立体匹配基础极客范儿传感器标定双目相机立体匹配
双目匹配就是用左相机和右相机去拍摄同一个点，目的是找到三维世界的同一个点，也就是在左相机和右相机中的成像点之间的像素差（视差），根据视差去求解深度，那么找到左相机点到右相机的同一个对应点这个过程就是双目相机立体匹配。一、双目视觉流程双目视觉流程是通过双目相机的左相机和右相机拍摄标定板的图片制作标定（离线），在线拍摄后进行矫正。满足两个相机是平行的要求，做匹配点也能满足从一维在同一行去搜索，接着进行
阅读文章：《编码结构光投影双目视觉三维测量技术研究》盗将_6ab3
来源：知网《编码结构光投影双目视觉三维测量技术研究》_肖亮主要理解文章中双目结构光系统的测量原理，主要包括投影图案的编码解码技术、参数标定以及点云的生成与融合拼接。此次学习：编码方式之二进制编码、格雷码编码1.编码结构光image.png文章中选择了时域编码中的格雷码编码。所谓时间编码，文中这样说道：“时域编码是一种常用的编码策略，在这种编码方案中一系列的简单图案按时间先后顺序投影到被测物表面，一
[Python图像处理] 使用OpenCV创建深度图 AI technophile Python图像处理实战 python 图像处理计算机视觉
使用OpenCV创建深度图双目视觉创建深度图相关链接双目视觉在传统的立体视觉中，两个摄像机彼此水平移动，用于获得场景上的两个不同视图(作为立体图像)，就像人类的双目视觉系统：通过比较这两个图像，可以以视差的形式获得相对深度信息，该视差编码对应图像点的水平坐标的差异。两个立体图像中单个像素的位移量称为视差(disparity)，像素的视差与其在场景中的深度成反比。可以用灰度值对每个像素的视差进行编码
11. 双目视觉之立体视觉基础宛如新生 slam中的标定问题数码相机
目录1.深度恢复1.1单目相机缺少深度信息1.2如何恢复场景深度？1.3深度恢复的思路2.对极几何约束2.1直观感受2.2数学上的描述1.深度恢复1.1单目相机缺少深度信息之前学习过相机模型，最经典的就是小孔成像模型。我们知道相机通过小孔成像模型对世界点的观测是缺少深度信息的。我们得到的只是世界点在相机平面上的一个投影。如下图，世界点P只要是在那条红色线上，他在相机上的成像位置就是P‘，所以我们无
12. 双目视觉之极线矫正宛如新生 slam中的标定问题数码相机
目录1.为何要进行极线矫正？2.极线矫正过程。1.为何要进行极线矫正？之前的文章立体视觉基础中介绍单目相机无法获得深度信息，我们可以通过多个相机来实现立体视觉。通过两个相机对某场景同时观测时，当我们知道了相机的内（外）参以及两者之间的基线，然后通过某种方式找到两相机对同一世界点的观测的关联关系（类似特征匹配），就可以计算出视差，最终通过下列公式计算出观测到的世界点的深度。我们假设双目相机已经标定完
双目立体视觉——视差图（stereo matching）三种相似度算法实现 7lingqi7 1024程序员节 python 笔记学习
目录双目立体视觉的理解：平行视图的极几何（第二种实现视差图的思路）图像校正（cameracalibration）实现——相似度匹配，视差计算重要影响参数实验报告讨论部分SGBM算法示例，这个效果更好，速度也更快。【双目视觉】SGBM算法应用（Python版）_落叶随峰的博客-CSDN博客任务：生成视差图关键词：视差原理（平行视图的极几何），图像校正，相似度匹配，视差计算和匹配图片数据集：visio
Ubuntu 18.04 ———（Intel RealSense D435i）安装kalibr + 双目视觉与IMU标定（2022年） @曾记否双目相机 ubuntu 自动驾驶 linux
Ubuntu18.04———（IntelRealSenseD435i）安装kalibr+双目视觉与IMU标定（2022年）一、安装标定工具1.下载编译code_utils2.下载编译imu_utils3.安装kalibr解决：kalibr_calibrate_cameras：未找到命令二、imu标定1.写标定参数文件2.然后运行启动文件3.编写启动文件4.录制imu数据包5.运行校准程序6.回放数
在线双目测宽仪板材实时监测和数据分析！蓝鹏测控数码相机
在各种板材类生产领域里，在线品质检测技术都是非常重要的，它很大程度上决定了生产的质量。在线双目测宽仪就是当前很受欢迎的一种宽度在线检测设备，它采用了双目视觉检测技术，实现宽度尺寸的在线检测，功能十分强大，使用起来也非常的便利，目前已经被普遍应用到了钢板、扁钢等行业中。测量原理再利用相机测量宽度时，由于单个相机在成像时存在“近大远小”的现象，并且单靠摄入的图像无法知道被测物的距离，所以由被测物的跳动
基于 ZYNQ 的双目视觉图像采集系统设计（二） QYH2023 fpga开发
Image_controller模块包含2个子模块，如图1所示。I2C_OV5640_Init_RGB565.v模块实现IIC的接口协议和初始化配置,其下有两个子模块：I2C_Controller.v模块实现IIC的读写控制时序，I2C_OV5640_RGB565_Config.v模块则产生IIC寄存器初始化配置的地址和数据;image_capture.v模块实现图像采集和缓存功能。图1.Imag
基于 ZYNQ 的双目视觉图像采集系统设计（四） QYH2023 fpga开发
1、axi_hp0_wr.v模块代码解析该模块实现AXIHP总线写入数据到DDR3的操作。该模块的接口如下。rst_n为系统复位信号；i_clk、i_data_rst_n、i_data_en和i_data为FPGA逻辑需要写入到DDR3的数据输入接口。i_clk为同步时钟信号，i_data_rst_n用于复位FIFO，i_data_en拉高表示数据总线i_data有效，将被写入到FIFO中缓存。余
基于 ZYNQ 的双目视觉图像采集系统设计（一） QYH2023 fpga开发
1、视频采集系统的整体架构如图1所示，这是整个视频采集系统的原理框图。图1视频采集系统架构上电初始，FPGA通过IIC接口对CMOSSensor进行寄存器初始化配置。这些初始化的基本参数，即初始化地址对应的初始化数据都存储在一个预先配置好的FPGA片内ROM中。（这些初始化的参数来源于CMOSSensor芯片手册，这里使用的是OV5640摄像头，要学好FPGA芯片手册一定要会看）在初始化配置完成后
论文阅读：Stereo Visual-Inertial Odometry With Online Initialization and Extrinsic Self-Calibration 独孤西论文阅读论文阅读
前言StereoVisual-InertialOdometryWithOnlineInitializationandExtrinsicSelf-Calibration这篇论文是2023年TIM上的一篇文章，主要是针对双目视觉惯性里程计的初始化问题，实现了一个除了估计IMU偏置，速度，重力，IMU-相机外参和平移比例因子的初始值等参数，同时还可以估计外参的初始化系统。一、问题背景视觉和IMU互补。不
ZED使用指南（八）Depth Sensing Happy_Cabbage ZED2 计算机视觉人工智能
ZED立体相机再现了人类双目视觉的工作方式。通过比较左眼和右眼看到的两种视图，不仅可以推断深度，还可以推断空间中的3D运动。ZED立体相机可以捕捉到场景的高分辨率3D视频，通过比较左右图像之间的像素位移可以估计深度和运动。深度感知深度感知是指确定物体之间的距离，以三维的角度看世界。到目前为止，深度传感器仅限于近距离和室内的深度感知，限制了其在手势控制和身体跟踪方面的应用。ZED是第一个使用立体视觉
基于双目RGB图像和图像深度信息的三维室内场景建模matlab仿真简简单单做算法 MATLAB算法开发 #三维重建 matlab 双目 RGB图像图像深度信息三维室内场景建模
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1双目视觉原理4.2深度信息获取4.3表面重建5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序..........................................................................%读取左右RGB图像和对
ISP IC/FPGA设计-第一部分-MT9V034摄像头分析（0）芯王国 ISP设计接口隔离原则 MT9V034 CMOS传感器
MT9V034为CMOS图像传感器，有着极其优秀的图像成像性能，同时支持丰富的功能用于isp的开发；MT9V034的HDR宽动态、10bit数据深度、RAW格式（bayer阵列）图像、dvp和lvds接口、60fps正是学习isp开发的理想传感器；MT9V034有两款类型，一个是单色型号，直接输出灰度的图像，在机器视觉领域应用很广，我的双目视觉毕业设计也是采用这款摄像头；另一个就是彩色款，不过输出
【实验记录】（杂七杂八）白白白白白kkk 笔记
1.基于视觉语义路标的智能手机室内定位与建图研究_高煜昕p19介绍了智能终端的数据集ADVIO数据集，使用iPhone采集，针对视觉和惯导联合开发，具有描述真是复杂场景以及高质量真值的优点。p20论证了vins-mono、vins-fusion和orb-slam3等主流slam框架的性能，对比发现后vins-mono运行ADVIO数据集时的定位与建图更优秀。突发奇想：用双目视觉的回环后的值可以做“
视觉测量—相机标定 Mr. a zhen 计算机视觉
随着计算机视觉的飞速发展，计算机视觉已经越来越多的应用于空间几何尺寸的精确测量和定位，摄像机作为视觉测量的关键部件，相机标定自然是视觉测量的一项重要工作。1、标定原因在视觉测量过程中，为确定空间物体特征点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立建立相机成像几何模型并矫正透镜畸变，几何模型参数可以认为是相机参数，相机标定就是准确获得相机参数的过程。视觉测量分为单目视觉，双目视觉以及多
图像特征提取--ORB算法时义龙特征匹配检测算法算法 c++开发语言
实时性特征检测可以分为两个部分：图像特征提取与匹配ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）该特征检测算法是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的，其运行时间远远优于SIFT和SURF，可应用于实时性特征检测。遇到过这样一个问题，在双目视觉中，使用矫正的两张图片，计算视差时，需要找到匹配点。自己写了一个基于灰度值的线特征匹配算法，但是效果会受到图像效果
张正友相机标定（概括总结） *地瓜* 计算机视觉相机标定张正友张氏标定
目录计算机视觉分类计算机视觉应用相机标定四种坐标系的转换求解内参求解畸变参量实验结果计算机视觉分类这算是本周博主要做的报告的一次腹稿。咱们先从计算机视觉讲起。计算机视觉的定义就是用计算机模拟人的眼睛，让计算机可以通过拍照或视频的方式看到物体，然后通过特征点检测以及匹配等方式识别物体，进而进行追踪，重建等操作，主要就是图像处理。我们从计算机使用的视觉传感器的数量可以将计算机视觉分为单目视觉，双目视觉
OpenCV快速入门：相机标定——单目视觉和双目视觉 92岁高龄码农 Python #OpenCV 数码相机 opencv 人工智能
文章目录前言一、相机标定的基本原理1.1相机模型与坐标系1.1.1相机模型1.1.2坐标系1.2相机内参与外参1.2.1内部参数1.2.2外部参数1.3镜头畸变1.4透视变换1.5标定的重要性和应用场景二、单目视觉2.1单目视觉的原理2.1.1单目视觉的原理2.1.2单目视觉的公式2.1.3应用领域2.2实现单目视觉标定的步骤2.2.1准备标定板2.2.2捕获标定图像2.2.3提取角点2.2.4计
3D重建算法综述小白学视觉算法神经网络 python 计算机视觉机器学习
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。2.2双目/多目视觉双目视觉主要利用左右相机得到的两幅校正图像找到左右图片的匹配点，然后根据几何原理恢复出环境的三维信息。但该方法难点在于左右相机图片的匹配，匹配地不精确都会影响最后算法成像的效果。多目视觉采用三个或三个以上摄像机来提高匹配的精度
单目测距+代码部署（目标检测+车辆/行人等测距）从懒虫到爬虫人工智能计算机视觉
本文主要讲述了如何运用单目摄像头进行距离测量，在完成yolo目标检测后我们可以对检测到的目标框进行距离测量。单目视觉测距与双目视觉测距对比测距在智能驾驶的应用中发挥着重要作用。测距方法主要包含两类：主动测距与被动测距，主动测距是当前研究的热点内容之一。主动测距方法包括采用传感器、摄像机、激光雷达等车载设备进行测距。摄像头由于价格相对低廉且性能稳定应用较为广泛，本文采用摄像头进行距离测量。单目测距与
双目视觉计算三维坐标叫小侯的小白程序员智在飞翔比赛记录数码相机计算机视觉
一、原理双目视觉的基本原理，以及公式推导，我参考的b站上的视频，链接如下：2-线性相机模型-LinearCameraModel-CameraCalibration_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1Q34y1n7ot/?p=2&spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=3b6c
springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出杨白白 enum freemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举 1枚举类型有一个本地方法叫values（），这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。 enum public enum BooleanEnum { TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
实习简要总结 byalias 工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了，因为项目还在需求分析及项目架构阶段，自己在这段时间都是在学习相关技术知识，现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结：（1）工作技能方面大体分为两个阶段，Java Web 基础阶段和Java EE阶段 1）Java Web阶段在这个阶段，自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL，这些知识的核心点都过了一遍，也
Quartz——DateIntervalTrigger触发器 eksliang quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述 simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间，这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1：00AM 执行任务，如果使用 SimpleTrigger，间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题，即当有 misfired 的任务并且恢复执行时，该执行时间
Unix快捷键 18289753290 unix Unix；快捷键;
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包含屏幕的分辨率以及屏幕宽度的最大dp 高度最大dp TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text); DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics(); text.append("getResources().ge
要做物联网？先保护好你的数据蓝儿唯美数据
根据Beecham Research的说法，那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。在Beecham的物联网安全威胁图谱上，展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。 Beecham Research的技术主管Jon Howes说：“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件，是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署，也就
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整数之间的取模求余运算很好求，但几乎没有遇到过对负数进行取模求余，直接看下面代码： /** * * @author Logic * */ public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO A
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总结了几点关于优雅代码风格的描述：代码简单：不隐藏设计者的意图，抽象干净利落，控制语句直截了当。接口清晰：类型接口表现力直白，字面表达含义，API 相互呼应以增强可测试性。依赖项少：依赖关系越少越好，依赖少证明内聚程度高，低耦合利于自动测试，便于重构。没有重复：重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现，及时重构消除重复。战术分层：代码分层清晰，隔离明确，
布尔数组百合不是茶 java 布尔数组
androi中提到了布尔数组; 布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true 布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组 char[] c = {'p','u','b','l','i','c'}; //根据字符数组的长度创建布尔数组的个数 boolean[] b = new bool
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文章摘自：http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181 在编写HQL时，可能会出现这种代码： select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id 如果这是HQL，那么这段代码就是错误的，因为HQL不支持
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Java关于==和equals chenbowen00 java
关于==和equals概念其实很简单，一个是比较内存地址是否相同，一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难，但是有时存在一些理解误区，如下情况： 1、 String a = "aaa"; a=="aaa"; ==> true 2、 new String("aaa")==new String("aaa
[IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕 comsci it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境... 如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
oracle 数据块结构 daizj oracle 块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位，一般为操作系统块的N倍。其结构为：块头－－〉空行－－〉数据，其实际为纵行结构。块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块（Standard Block）。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块（Nonstandard Block）。同一数据库中，Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
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github上一些觉得对自己工作有用的项目收集技能类 markdown语法中文说明回到顶部全文检索 elasticsearch bigdesk elasticsearch管理插件回到顶部 nosql mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用 C
初二上学期难记单词二 dcj3sjt126com english word
dangerous 危险的 panda 熊猫 lion 狮子 elephant 象 monkey 猴子 tiger 老虎 deer 鹿 snake 蛇 rabbit 兔子 duck 鸭 horse 马 forest 森林 fall 跌倒；落下 climb 爬；攀登 finish 完成；结束 cinema 电影院；电影 seafood 海鲜；海产食品 bank 银行
8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用 dcj3sjt126com mysql
一、基本概念 1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同，所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引，但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引，InnoDB不能自动地创建索引。 2、外键可以是一对一的，一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接，或者是一对多的，一个表的记录与另一个表的多条记录连接。 3、如
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1. 简单的for循环 public static void main(String[] args) { for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) { System.err.println("i=" + i + " y="
Spring Security（05）——异常信息本地化 234390216 exception Spring Security 异常信息本地化
异常信息本地化 Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化，这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息（如配置错误）则是不能够进行本地化的，它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response javamingtingzhao 架构 DUBBO
废话不多说，警告日志如下，不知道有哪位遇到过，此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告)，后续运行没问题，找了好久真心不知道哪里错了。 WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
JS中Date对象中几个用法 leeqq JavaScript Date 最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求 1. 给个Date对象，找出该时间所在月的第一天和最后一天 2. 给个Date对象，找出该时间所在周的第一天和最后一天需求1中的找月第一天很简单，我记得api中有setDate方法可以使用使用setDate方法前，先看看getDate var date = new Date(); console.log(date); // Sat J
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各数据库的批量Update操作 tomcat_oracle java oracle sql mysql sqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同，因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的 sql语句，懂得SQL语句，那么MyBatis部分的操作就简单了。　　注意：下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行，要不全部成功，要不全部回滚。 MSSQL的SQL语句　WITH R AS（　　SELECT 'John' as name, 18 as
html禁止清除input文本输入缓存 xp9802 input
多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法：方法一：在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name

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