climerecho
climerecho

ROS机械臂 Movelt 学习笔记5 | MoveIt Commander Scripting

moveit_commander 包还包括一个命令行接口程序moveit_commander_cmdline.py. 可以通过一些简单的命令来替代编程。

你可能感兴趣的:(ROS机械臂 Movelt 学习笔记5 | MoveIt Commander Scripting)

  • Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习 开源软件
    Moodle+Websoft9：构建未来课堂的技术基石一、Moodle：开源生态的深度解析•模块化设计：支持超800个官方插件，如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂，满足个性化教学需求。•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A
  • 软考 中级软件设计师 考点知识点笔记总结 day05 莫问alicia 软考中级软件设计师笔记算法
    文章目录4、栈和队列4.1、栈的定义4.2、队列定义5、串、数组、矩阵和广义表5.1、串5.2、数组5.3、稀疏矩阵5.4、广义表4、栈和队列4.1、栈的定义线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列，n为表厂。n=0时线性表是一个空表L=（a1,a2,a3,…an）栈是只允许在一端进行插入或删除操作的线性表栈顶允许插入和删除的一端栈顶进栈顶出栈底不允许插入和删除的一端4.2、队列定义队列是
  • Demo发布- ClkLog客户端集成 uni-app sdk开源软件数据分析埋点
    前言在上一期推文中【Demo发布-ClkLog客户端集成-ReactNative】，我们与大家分享了ReactNative的集成demo。本期，我们将继续介绍ClkLog集成uni-app的demo。uni-app允许开发者编写一套代码，然后可以编译到iOS、Android、H5以及各种小程序等多个平台。因此，本次demo中将涵盖上述所有平台，并且我们会详细说明集成过程中遇到的难点及解决方案。un
  • RabbitMQ 集群降配 Hover_Z_快跑 rabbitmq分布式
    这里写自定义目录标题摘要检查状态1.检查RabbitMQ服务状态2.检查RabbitMQ端口监听3.检查RabbitMQ管理插件是否启用4.检查开机自启状态5.确认集群高可用性6.检查使用该集群的服务是否做了断开重连实操1.负载均衡配置2.逐个节点降配（滚动操作）2.1停止RabbitMQ服务2.2调整ECS配置2.3恢复节点并重新加入集群2.4恢复负载均衡流量3.全局监控与验证4.降配后优化（可
  • 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧 Ai玩家hly 从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
    复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤：理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例，假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型，例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例，例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》（Heetal.,2015）。2.
  • 数据重放和数据倒灌的意思一样吗 赛恩斯 android
    数据重放与数据倒灌在机制上有相似性，但设计目的和适用场景存在本质差异：‌1.核心定义对比‌‌维度‌‌数据倒灌‌‌数据重放‌‌技术场景‌LiveData特有的现象，新观察者自动接收最后一次数据更新‌78通用异步流机制（如Flow的StateFlow/SharedFlow），允许新订阅者获取历史数据‌45‌设计意图‌LiveData的默认行为，旨在确保观察者始终获取最新数据‌38开发者主动配置的数据保
  • aixbt 被盗 55.5 ETH，本就孱弱的 AI 代理叙事会「雪上加霜」吗 人工智能区块链以太坊
    作者：Techub热点速递撰文：Yangz，TechubNews在大部分行业目光都投向币安「组合拳」引发的BNBChain热潮、OKX因合规问题暂停DEX聚合服务以及Solana深陷政治广告风波的同时，周一CT上爆出的关于头部AI代理aixbt被「钓鱼诈骗」55.5ETH一事再次引发了社区关于AI代理叙事可持续性的思考。不少用户担忧，目前本就孱弱的AI代理叙事是否会因此「雪上加霜」？周一下午，多名
  • 2025React岗位前端面试题180道及其答案解析,看完稳了,万字长文,持续更新.... 祈澈菇凉 前端
    1.什么是React？它的主要特点是什么？答案解析：React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，主要用于构建单页应用。其主要特点包括：组件化：React应用由多个可重用的组件组成，便于管理和维护。虚拟DOM：React使用虚拟DOM提高性能，通过最小化实际DOM操作来优化渲染过程。单向数据流：数据在组件之间以单向流动的方式传递，简化了数据管理和调试。声明式编程：React允许开发者以
  • WPF使用MVVM模式开发 pluto li .net.net
    本文用到的有：WPF（.net5）Microsoft.Toolkit.Mvvm按钮不带参数/带参数点击事件绑定文本框Text绑定，点击事件绑定步骤如下：创建wpf项目：WpfMVVM创建Views、ViewModels两个文件夹nuget添加Microsoft.Toolkit.Mvvm在ViewModels文件夹添加类MainViewModelusingMicrosoft.Toolkit.Mvvm
  • Ubuntu 22.05编译OpenWrt 23.05实战 诺依阁 ubuntu数据库linux
    本篇文章原文地址:https://blog.nuoyis.net/posts/9990.html哔哩哔哩视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1rnsCe1ErV博主基本插件版本推荐编译配置:16核心20G内存150G硬盘用于存储数据包以及编译包等前情提要1.需要准备能访问到外网域名的加速器(自己斟酌)2.准备一个安装好的ubuntu虚拟机(或者直接使用海外服
  • RAMS数据处理程序—垂直剖面分析程序 Hardess-god RAMS人工智能算法
    该程序的主要特点：使用Cartopy创建地图投影添加海岸线、国界线等地理要素绘制等值线图显示气象要素分布自动设置颜色标尺和标题支持不同层次的数据展示importmatplotlib.pyplotaspltdefplot_vertical_cross_section(data,start_lat,start_lon,end_lat,end_lon):"""绘制垂直剖面图"""#计算剖面线上的点num
  • 全网独家 | 超级POI数据集：27.3亿条，涵盖2018-2024年，7年44份，全国范围、同源、相同处理方法、字段丰富 空间数据研究所 全国同源历史POI数据空间数据研究所历史POIPOI数据全国同源历史POI兴趣点超级POI数据集
    超级POI数据集概况时间范围：2018年12月至2024年12月覆盖区域：全国所有省、直辖市、自治区和特别行政区数据总量：2,731,535,499条数据格式：支持SHP、FileGDB、GeoJson、MIF/TAB、TXT、Excel、CSV坐标系统：可以提供WGS84、GCJ02、BD09等常见坐标系提供形式：本地矢量数据文件数据选择：可根据指定的城市、省，类别，时间提供相应数据文件数据来源
  • centOS7使用yum安装报错的解决办法 小泊客 lLinux学习开发语言linux运维ssh网络运维开发
    一、错误提示信息：[root@localhost/]#sudoyuminstallbash-completionCouldnotretrievemirrorlisthttp://mirrorlist.centos.org/?release=7&arch=x86_64&repo=os&infra=stockerrorwas14:curl#7-"Failedtoconnectto2a05:d012:8
  • numpy学习笔记10：arr *= 2向量化操作性能优化 宁宁可可 #机器学习#Python基础与进阶numpy学习笔记
    numpy学习笔记10：arr*=2向量化操作性能优化在NumPy中，直接对整个数组进行向量化操作（如arr*=2）的效率远高于显式循环（如foriinrange(len(arr)):arr[i]*=2）。以下是详细的解释：1.性能差异的原理(1)底层实现不同显式循环（错误示范）：Python的for循环是解释执行的，每次迭代需要动态解析变量类型、执行函数调用等操作。对每个元素的操作会触发多次Py
  • 从0到1，在Ubuntu 20.04 下编译 openWRT 姓张名江叫大江 软路由ubuntulinuxopenwrt
    从0到1，在Ubuntu20.04下编译openWRT/LELD/老毛子固件（跳过八大坑，你就是赢家！）0.申明1.Virtualbox下载与安装2.Linux系统下载与安装2.1Ubuntu下载2.2在Virtualbox中安装Ubuntu3.固件编译4.老毛子固件编译5.后话0.申明本教程所用的软件及代码均是免费开源的，请大家自觉遵守相关的开源协议。在此向开源软件及开源代码的作者们致敬。因本人
  • Ubuntu下编译OpenWrt的详细教程 艾丽丝的爱情 ubuntulinux运维编程
    OpenWrt是一个基于Linux的嵌入式操作系统，常用于路由器等网络设备。本文将为您提供在Ubuntu操作系统下编译OpenWrt的完整教程。步骤1：安装必要的软件包首先，我们需要安装一些必要的软件包来支持OpenWrt的编译过程。在终端中运行以下命令来安装这些软件包：sudoaptupdatesudoaptinstallbuild-essentiallibncurses5-devzlib1g-
  • java毕业设计，在线水果商城系统 爱编程的小哥 java毕设java课程设计springbootvue
    天天生鲜在线商城系统技术解密|SpringBoot+Vue3企业级实战（附高并发场景解决方案）一、系统全景解读该系统是生鲜电商全流程解决方案，采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus技术栈，覆盖商品管理、智能分类、订单处理、用户画像等核心场景，通过RBAC权限控制+OSS图片存储+高并发库存管理三大技术亮点，日均支撑5000+商品、10万+订单的电商需求。系统以蓝白清新界面+实
  • springboot整合mybatis分页插件不生效问题 潘 令 springbootmybatisjava后端
    原因分析做项目时发现导入分页插件的场景启动器后，分页插件不生效，一直查询出所有数据上网搜索发现分页插件不生效主要有以下原因：1、没有导入分页插件的场景启动器，而是导入了普通的分页插件依赖com.github.pagehelperpagehelper5.1.10导入该依赖后还需要进行额外的配置1).在MyBatis配置xml中配置拦截器插件<propertyname="param1&
  • Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法 天天酷科研 工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
    Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于：能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系，例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中，预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
  • 复旦：过程奖励优化多模态推理 大模型任我行 大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
    标题：VisualPRM:AnEffectiveProcessRewardModelforMultimodalReasoning来源：arXiv,2503.10291摘要我们引入了VisualPRM，这是一种具有8B参数的高级多模态过程奖励模型（PRM），它通过Best-of-N（BoN）评估策略提高了现有多模态大型语言模型（MLLM）在不同模型尺度和族之间的推理能力。具体来说，我们的模型提高了三
  • 疯狂python讲义学习日志06——异常处理 静笃归心方得平和心气 Python学习日志异常处理python学习python笔记python速成
    疯狂python讲义学习日志06——异常处理引言1异常处理机制1.1使用try...except处理异常1.2异常类的继承体系1.3多异常捕获1.4访问异常信息1.5else块1.6使用finally回收资源2使用raise处理异常2.1引发异常2.2自定义异常类2.3except和raise同时使用3.python的异常传播轨迹4.异常处理规则4.1不要过度使用异常4.2不要忽略异常引言异常机制
  • TCP、UDP、HTTP、WebSocket 和 MQTT协议区别 PHPlai phptcp/ipudphttp
    目录1.TCP协议2.UDP协议3.HTTP协议4.WebSocket协议5.MQTT协议总结1.TCP协议类型：面向连接的协议。可靠性：提供可靠的数据传输，确保数据包按顺序到达。流量控制：具备流量控制与拥塞控制机制。适用场景：适合对数据传输可靠性要求高的应用，如文件传输、网页加载。2.UDP协议类型：无连接的协议。可靠性：不保证数据包的可靠传输，可能会丢失、重复或顺序错乱。流量控制：不具备流量控
  • 计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅ 会写代码的羊 毕设选题课程设计计算机网络毕设选题毕设系统毕设题目计算机科学专业
    文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）本科计算机科学专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计
  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • 集成学习（Ensemble Learning）基础知识1 代码骑士 #机器学习集成学习机器学习人工智能
    文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效？4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？二、自助法（Bagging）1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题（1）如何训练
  • FastAPI测试策略：参数解析单元测试 qcidyu 文章归档异常传播验证依赖注入测试请求模拟技术测试覆盖率优化Pydantic验证测试单元测试策略参数解析测试
    扫描二维码关注或者微信搜一搜：编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用，开启你的下一个伟大创意第一章：核心测试方法论1.1三层测试体系架构#第一层：模型级测试deftest_user_model_validation():withpytest.raises(ValidationError):User(age=-5)#第二层：依赖项测试deftest_auth_dependency()
  • Vue3 + ECharts 数据可视化实战指南 念九_ysl Vueecharts信息可视化前端
    一、为什么选择ECharts？百度开源的成熟可视化库支持30+种图表类型完善的文档和社区支持与Vue3完美兼容二、环境搭建1.创建Vue3项目npmcreatevue@latest#选择TypeScript、Pinia等按需配置2.安装核心依赖npminstallechartsvue-echarts@vueuse/core#推荐版本：#[email protected]#[email protected]
  • QT信号和槽用于对象之间的通信 qq_33510982 c++QT信号与槽
    转载：http://blog.csdn.net/zhang2531/article/details/50807616初学qt，觉得这篇关于qt信号和槽机制讲的最为透彻。信号和槽信号和槽用于对象间的通讯。信号/槽机制是Qt的一个中心特征并且也许是Qt与其它工具包的最不相同的部分。在图形用户界面编程中，我们经常希望一个窗口部件的一个变化被通知给另一个窗口部件。更一般地，我们希望任何一类的对象可以和其它
  • Python个人学习笔记（17）：模块（sys、pickle&json） NEET_LH 樵夫老师Python零基础课程个人学习笔记python学习笔记
    五、sys模块sys.exit()：退出while1:print(123)sys.exit(0)#程序退出，0是正常退出，1是非正常退出，记录在日志中sys.version：得到当前解释器的运行环境sys.platform：运行平台，win32=windows代码：print(sys.version)print(sys.platform)结果：3.13.0(tags/v3.13.0:60403a5
  • python学习笔记之异常（内置标准异常总结） Molly_DD Python学习笔记python软件测试
    python异常处理机制异常处理是python的一种高级工具，当异常发生时，程序会停止当前的所有工作，跳转到异常处理部分去执行。异常既可以是程序错误引发的，也可以由代码主动触发。异常处理基本结构try:可能引发异常的代码except异常类型名称：异常处理代码else：没有发生异常时执行的代码异常报错：try：classtest:defgetdata(self):returnself.datay=t
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他