混沌无形
混沌无形

路径规划之曲线插值拟合算法分析

  关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！

原文链接：机器人曲线插值拟合算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）

上述三类曲线插值拟合算法各有各的特点，接下来对比分析这三类规划算法的优缺点：

3.1 基于插值的规划算法

  • 多项式曲线 

主要优点：易于计算，曲线形态灵活多变； 

主要缺点：曲率连续性不保证 

  • 贝塞尔曲线 

主要优点：计算成本低，控制点可产生期望的曲线，曲线间可相互连接； 

主要缺点：高阶曲线难以调节，全局路径点影响整条曲线，控制点较难设置 

  • 样条曲线 

主要优点：计算成本低，曲率连续易于保证，控制点容易控制曲线形状； 

主要缺点：难以平衡曲线形状和连续性需求

3.2 基于特殊曲线的规划算法

  • 直线-圆弧曲线 

主要优点：易于计算，且为最短路径； 

主要缺点：路径的曲率不保证连续 

  • Clothoid曲线 

主要优点：路径曲率变化线性，曲率连续性容易保证； 

主要缺点：算法中的Fresnel积分难以计算

3.3 基于优化的规划算法

主要优点：各类软硬约束易于综合处理，曲线连续性易于保证； 

主要缺点：优化变量越多，耗时越久，且易陷入局部最小值。

总体而言，基于插值拟合算法已经能够在诸多场景下的规划生成一条无碰撞路径，且应用较为广泛，比如TEB算法就被作为ROS navigation stack中local planner的算法之一，Dubins曲线或R&S曲线常被应用于自动泊车领域。随着诸多学者的改进升级，基于插值拟合算法的实时性和动态适应性逐渐提升，但多数算法仍存在优化计算容易陷入局部最小值、计算复杂等问题，但随着硬件计算能力的提升，相关算法已经被应用于实际。

 精彩的理论论证过程见原文链接（含全文下载链接）

由于网页排版效果一般，所以笔者按照期刊论文版式为小伙伴们整理了原文PDF，方便收藏和回味。

原文链接：（包含原文PDF百度云下载链接）
CSDN下载链接：机器人曲线插值拟合算法研究现状简述

如果喜欢的话，可以关注我，阅读更多有趣好文！

微信公众号：混沌无形

知乎号：混沌无形

B站：混沌无形R

你可能感兴趣的:(轨迹规划,算法,自动驾驶,轨迹规划,机器人,路径规划)

  • 机器学习笔记——支持向量机 star_and_sun 机器学习笔记支持向量机
    支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1
  • LRU Cache Mr_Xuhhh c++c语言算法开发语言python
    LRUCache定义缓存算法（LeastRecentlyUsed)核心思想最近最少使用或最久未使用。当缓存空间不足时，它会优先淘汰最长时间没有访问的数据项类比：图书馆的书架管理，经常被借阅的书放在最前面方便取用，而长期无人问津的书会被移到后面或下架数据结构选择与设计1）双向链表1.用于维护元素的访问顺序，最近访问的元素放在链表头部，最久未被访问的放在尾部2.支持O（1）时间复杂度的任意位置插入和删
  • 【Python】simulink与python联合仿真
    1.1Simulink的边界：事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式，使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而，这种优势也带来了其天然的局限性：基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
  • 这是gpt o1给出的物联网工程专业的大学规划，有人看看这个合理吗？ 王倚山 gpt物联网学习开发语言
    下面是一份更为详细、覆盖全年（包括寒暑假）的四阶段学习规划，旨在帮助你在大学剩余时间里持续学习、循序渐进地掌握物联网（IoT）核心技能，打造深厚的技术壁垒。每个阶段都有明确的学习目标与自学内容细节，并在寒暑假安排了“强化期”任务，让你全年不停歇，不断提升。总体思路稳扎稳打：从嵌入式基础到RTOS、传感器驱动、通信协议，再到边缘计算、云平台、工业协议、安全攻防，层层深入。项目驱动：每个阶段至少完成1
  • 【PyTorch】教程：torch.nn.GELU 老周有AI~算法定制 PyTorchpytorch深度学习python
    torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh，默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
  • 数据结构之栈实验 lannnn_ 学习记录数据结构c语言栈
    栈实验实验目的实验环境实验要求实验内容源代码运行结果实验目的掌握栈这种数据结构特性及其主要存储结构，并能在现实生活中灵活运用。实验环境CodeBlocks实验要求1.熟悉c语言的语法知识；2.掌握栈的顺序存储结构—顺序栈的定义、构造、获得栈顶元素、入栈、出栈等基本操作；实验内容完成栈的定义、构造、获得栈顶元素、进栈、出栈等函数的编写。要求在主函数中实现对以上操作的调用，编写一个算法判断给定的字符向
  • 新手必看：入行大模型前一定要知道的几件事！ 和老莫一起学AI 人工智能java机器学习大模型算法程序员转行
    大模型怎么转？适合哪些人？哪些方向对新手友好？又有哪些坑你必须避开？文章有点长，但全是我这几年观察下来最真实的经验，如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑，建议认真读完，或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT，先搞清“全景图”再出发说句真话，很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的"最上层"，底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型
  • php字符串匹配算法,字符串查找算法及原理
    面试题:判断字符串是否在另一个字符串中存在？面试时发现好多人回答不好,所以就梳理了一下已知的方法,此文较长,需要耐心的看下去。从实现和算法原理两方面解此问题，其中有用PHP原生方法实现也有一些业界大牛创造的算法。实现方法一:语言特性-内置函数/*strpos示例*///testecho'match:',strpos('xasfsdfbk','xasfsdfbk')!==false?'true':'
  • 字符串的两种模式匹配算法--暴力法与KMP算法
    对于字符串而言，最常见的基本操作莫过于查找某一字符串（模式串）在另一字符串（主串）中的位置，这一操作过程叫做字符串的模式匹配，常见的模式匹配算法有朴素模式匹配算法和KMP模式匹配算法，下面结合代码对这两种模式匹配算法的思想做个总结。参考博客：很详尽的KMP算法（厉害）1.朴素模式匹配算法（暴力法）朴素模式匹配算法的思想就是，把主串中的每一个字符作为子串开头，与要匹配的字符串进行逐字符匹配，直到所有
  • Go 语言实现本地大模型聊天机器人：从推理到 Web UI 的全流程 雷羿 LexChien Gogolang机器人前端
    接续Go-LLM-CPP专案，继续扩充前端聊天室功能一.专案目录架构：go-llm-cpp/├──bin/#第三方依赖│├──go-llama.cpp/#封裝GGUF模型推理（CGo）│└──llm-go/#prompt构建+回合管理（Go）│├──cmd/#可执行应用│└──main.go#CLI/HTTPserver入口点│├──config/│└──persona.yaml#人格模板（系统p
  • DTW 动态时间规整：时间序列的柔性桥梁
    在时间的长河中，数据如浪花般不断涌现，而时间序列数据更是其中璀璨的存在。当我们试图比较两段时间序列时，常常会遇到一个棘手的问题：就像两位舞者，他们演绎着相同的舞蹈，却有着不同的节奏与速度，直接对比难以判断二者的相似度。而DTW（DynamicTimeWarping，动态时间规整）算法，就像一座神奇的柔性桥梁，能够跨越时间节奏的差异，精准度量时间序列间的相似性，在众多领域发挥着不可或缺的作用。一、D
  • 【干货】深度解析个人IP打造：从定位到变现的全维度运营指南 老蒋新思维 创始人IP
    在短视频浪潮席卷的当下，越来越多人意识到“个人IP”的商业价值。但许多人将其简单等同于“真人出镜发内容”或“企业找员工代言”，这种浅层认知往往导致运营陷入瓶颈。事实上，打造个人IP是一项系统性工程，需要从定位、内容、平台到商业体系的全链条规划。本文将聚焦「定位」这一核心基石，结合实战案例与趋势洞察，为创业者提供可落地的操作框架。一、定位本质：构建差异化价值坐标个人IP的定位绝非“选赛道”这么简单，
  • 「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型开源：开启 AI 新时代的大门 小黄编程快乐屋 人工智能
    在人工智能的浩瀚星空中，大模型技术宛如一颗璀璨的巨星，照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来，大模型凭借其强大的语言理解与生成能力，引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列，这一消息如同一颗重磅炸弹，在AI领域掀起了惊涛骇浪，其影响之深远，意义之重大，足以改写行业的发展轨迹。百度这次放大招，直接把文心大模型4.5开源了，这操作就像往国内AI圈子里空投了一个超
  • 串---暴力字符串匹配算法实现 KYGALYX 数据结构算法数据结构
    暴力字符串匹配算法详解暴力字符串匹配算法（BruteForceStringMatchingAlgorithm）是一种简单的字符串匹配算法，它通过逐个比较主串中的字符与模式串中的字符来进行匹配。虽然这种方法简单直观，但在最坏情况下可能需要多次比较，导致效率较低。本文档将详细介绍暴力字符串匹配算法的原理、步骤以及如何在C语言中实现。1.暴力字符串匹配算法原理1.1主串与模式串主串：待搜索的字符串。模式
  • 搜索领域SEO进阶：内容优化与用户体验提升 搜索引擎技术 uxai
    搜索领域SEO进阶：从关键词堆砌到用户价值——内容优化与体验升级的实战指南关键词SEO进阶、内容质量、用户体验、E-E-A-T、用户行为信号、结构化数据、页面速度优化摘要当“SEO=关键词堆砌”的时代成为历史，当搜索引擎算法从“识别文字”进化到“理解意图”，SEO从业者正面临一场从“技术投机”到“用户价值”的范式转移。本文将深度拆解搜索领域的进阶策略：从内容优化的核心逻辑（E-E-A-T框架、主题
  • 2023年搜索领域的技术认证与职业发展指南 搜索引擎技术 搜索引擎ai
    2023年搜索领域的技术认证与职业发展指南关键词搜索领域、技术认证、职业发展、搜索引擎技术、人工智能搜索摘要本指南旨在为搜索领域的从业者和有志于进入该领域的人士提供全面的技术认证与职业发展参考。首先介绍搜索领域的概念基础，包括其历史发展和关键问题。接着阐述相关理论框架，分析不同认证背后的原理。架构设计部分展示搜索系统的组成与交互。实现机制探讨算法复杂度和代码优化。实际应用部分给出实施和部署策略。高
  • LRU缓存算法在搜索引擎中的应用 数据结构与算法学习 缓存算法搜索引擎ai
    LRU缓存算法在搜索引擎中的应用关键词：LRU算法、缓存淘汰、搜索引擎、哈希表、双向链表、性能优化、访问频率摘要：本文深入探讨了LRU(最近最少使用)缓存算法在搜索引擎中的关键应用。我们将从基本概念出发，通过生活化的比喻解释LRU的工作原理，分析其在搜索引擎架构中的具体实现方式，并通过Python代码示例展示如何构建一个高效的LRU缓存系统。文章还将讨论LRU算法的数学建模、实际应用场景以及未来发
  • python系列之：使用md5和sha256完成签名认证，调用接口 快乐骑行^_^ 前端和后端开发python系列使用md5和sha256完成签名认证调用接口
    python系列之：使用md5和sha256完成签名认证，调用接口MD5签名和sha256签名认证md5认证代码sha256认证代码拼接签名生成签名拼接url调用接口MD5签名和sha256签名认证MD5签名认证算法特性：生成128位(16字节)的哈希值计算速度快已被证明存在碰撞漏洞(不同输入可能产生相同输出)签名认证流程：发送方对原始数据计算MD5哈希值将哈希值附加到数据中发送接收方重新计算接收
  • 人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
  • 零基础数据结构与算法—— 第三章：高级数据结构-总结 qqxhb 零基础数据结构与算法小学生编程算法数据结构算法树堆哈希表图
    3.1树（上）3.1树（下）3.2堆（Heap）3.3哈希表（HashTable）3.4图（Graph）3.5高级树结构3.6本章小结在本章中，我们深入学习了几种重要的高级数据结构，这些数据结构在解决复杂问题时具有强大的能力。让我们回顾一下本章的主要内容：1.堆（Heap）堆是一种特殊的完全二叉树，具有堆序性质。我们学习了：最大堆和最小堆的概念和性质堆的基本操作（插入、删除堆顶、获取堆顶、构建堆）
  • 推客系统全栈开发指南：从架构设计到商业化落地 ywyy6798 系统小程序分销系统短剧系统海外短剧系统推客系统推客小程序
    一、推客系统概述推客系统（TuiKeSystem）是一种结合社交网络与内容分发的创新型平台，旨在通过用户间的相互推荐机制实现内容的高效传播。这类系统通常包含用户关系管理、内容发布、智能推荐、数据分析等核心模块，广泛应用于电商导购、知识分享、新闻资讯等领域。推客系统的核心价值在于：利用社交关系链实现内容病毒式传播通过激励机制提升用户参与度基于用户行为数据优化推荐算法构建内容生产者与消费者的良性互动生
  • 推客系统开发：从0到1构建高效社交化推荐引擎 wx_ywyy6798 推客系统分销系统海外短剧系统推客小程序推客系统开发推客小程序开发推客分销系统
    在信息爆炸的时代，如何让用户快速获取感兴趣的内容？推客系统（推荐引擎）成为解决这一问题的核心方案。无论是电商、内容平台还是社交应用，精准的推荐算法都能显著提升用户粘性和转化率。本文将带您了解推客系统的核心模块与开发要点，助您快速构建高效的推荐体系。一、推客系统的核心价值个性化体验：基于用户行为数据（浏览、点赞、收藏等）生成定制化推荐。流量高效分发：解决“信息过载”问题，提升内容/商品的曝光率。商业
  • 202505架构师论文《论静态负载均衡策略设计和应用》 文琪小站 系统架构师软考论文负载均衡运维软考论文
    软件架构师论文范文系列摘要在当今高度依赖信息技术的时代，构建高性能、高可用的分布式系统已成为必然趋势。负载均衡作为分布式系统中的关键技术，旨在将请求或数据有效地分发到多个处理单元，以优化资源利用率、提升系统吞吐量并确保服务的稳定运行。本文深入探讨了静态负载均衡策略的设计原理、技术特点及其在实际项目中的应用。首先，概述了负载均衡的整体概念及静态策略的分类，重点介绍了基于哈希、轮询和权重等静态算法的实
  • 机器学习18-强化学习RLHF 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能
    机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习，而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
  • 机器学习19-Transformer和AlexNet思考 坐吃山猪 机器学习机器学习transformer人工智能
    Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？AlexNet的主要核心思路是什么，为什么表现那么好？现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？Word2Vec的作用Word2
  • 机器学习21-线性网络思考 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能线性网络
    机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法，包括它们的损失函数和计算思路：1.感知机（Perceptron）损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的，其目标是最小化
  • 巧用云平台API实现开源模型免费调用的实战教程 herosunly AIGC人工智能大模型API实战教程
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法工程师一职，获得CSDN博客之星第一名，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次，其中包括阿里云、科大讯飞比赛第一名，CCF、开放原子比赛二等奖。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业
  • 搜索之BFS Luther coder 宽度优先c++
    目录一.BFS简介二.BFS主要应用和实现三.典型例题（1）P1443马的遍历-洛谷（2）P8693[蓝桥杯2019国AC]大胖子走迷宫-洛谷四.总结一.BFS简介BFS(图论)：广度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓广度优先，就是说按照圈层搜索。二.BFS主要应用和实现在搜索算法中，该BFS常常指利用队列实现广度优先搜索，从而寻找最短距离。与图论中的BFS算法有一定相似之处，但并不
  • 数据结构与算法：贪心（二）
    前言要加快速度啊！！一、最短无序连续子数组classSolution{public:intfindUnsortedSubarray(vector&nums){intn=nums.size();intMax=-1e9;intright=-1;//最右不符合的位置for(inti=0;inums[i])//遇到不符合递增规律的数{right=i;}Max=max(Max,nums[i]);}intMi
  • 区间动态规划 Luther coder 动态规划算法
    目录一.区间dp简介二.模板代码三.典型例题（1）P4170[CQOI2007]涂色-洛谷三.总结一.区间dp简介区间dp：就是对于区间的一种动态规划，它将问题划分为若干个子区间，并通过定义状态和状态转移方程来求解每个子区间的最优解，最终得到整个区间的最优解。对于某个区间，它的合并方式可能有很多种，我们需要去枚举所有的方式，通常是去枚举区间的分割点，找到最优的方式(一般是找最少消耗)。例如：对于区
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他