- Matlab 机器人 雅可比矩阵
CodingAlgo
算法
===工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记(用心总结一文全会)(四)——雅可比矩阵_staubli机器人正逆向运动学实例验证matlab-CSDN博客===matlab求雅可比矩阵_六轴机械臂矢量积法求解雅可比矩阵-CSDN博客===(63封私信/80条消息)MATLAB机器人工具箱中机器人逆解是如何求出来的?-知乎===https://zhuanlan.zhihu.com/p/638
- 03-19-多元函数-雅可比矩阵
草莓奶忻
人工智能数学基础矩阵线性代数
文章目录课程地址1.雅可比矩阵的定义2.雅可比矩阵与线性变换2.1示例12.2示例22.3示例33.泰勒展开与雅可比矩阵4.总结示例"示例1"中的JFJ_FJF1.函数定义2.雅可比矩阵的定义3.逐项计算偏导数4.构建雅可比矩阵5.几何意义6.小结课程地址03-19-多元函数-雅可比矩阵从这张图中可以看出,这里讲解了雅可比矩阵JFJ_FJF的定义、组成以及在线性变换和泰勒展开中的应用。下面逐部分解
- 雅克比矩阵求逆的几种情况
Xingmeng@
Manipulators雅克比矩阵机械臂
机械臂的雅可比矩阵有下列特点:平面机械臂的雅可比矩阵最多有3行;空间机械臂的雅可比矩阵最多有6行;具有n个关节的空间机械臂的雅可比矩阵是6Xn阶;雅可比矩阵的前3行代表线速度的传递,后3行代表角速度的传递;雅可比矩阵的每一列代表对应的关节速度对机械臂末端线速度和角速度的影响。1.常规雅克比矩阵的逆根据关节角度,可得末端速度方程:ve=J(q)q˙v_e=J(q)\dotqve=J(q)q˙如果雅克
- 工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记(用心总结一文全会)(三)——逆运动学P2
Mist_Orz
机器人MATLAB机器人matlab机器人运动学运动学逆解雅克比
文章目录建立DH模型机器人正运动学机器人逆运动学△求θ1\theta_1θ1、θ2\theta_2θ2、θ3\theta_3θ3△代数解求θ4\theta_4θ4、θ5\theta_5θ5、θ6\theta_6θ6○求解θ4\theta_4θ4○求解θ5\theta_5θ5○求解θ6\theta_6θ6△三轴相交的Pieper解法△机器人逆运动学多解的判断机器人雅可比矩阵CSDN提示我字数太多,一
- 机械臂雅可比矩阵的矢量积求法
我才是汞
矩阵线性代数
雅可比矩阵的第Ji列:对于任何一个移动关节,Ji可以这样计算:而对于任何一个旋转关节,Ji这样计算:网上很多地方写的没有注意移动关节和旋转关节的区分,导致出现一些莫名其妙的问题。附matlab代码:function[J]=Jacobian2(Q)fori=1:6T0(:,:,i)=eye(4);T6(:,:,i)=eye(4);endZ6=zeros(3,6);P6=zeros(3,6);T=ze
- 机械臂雅可比矩阵的矢量积理解和matlab实现
Xingmeng@
MatlabManipulators矩阵matlab线性代数
雅可比矩阵的第Ji列:关于一些基本概念可以参考博客,部分细节如下:每个移动关节,Ji可以这样计算:每个旋转关节,Ji这样计算:有时候要求按照末端执行器坐标系{n}来执行一些位移旋转之类的操作,在末端执行器坐标系下的雅可比矩阵可以这样计算:SDH代码程序参考博客,如下:function[J]=Jacob_cross_SDH(q)%JACOB_CROSS_SDH函数摘要%输入q0为逼近角,单位为弧度,
- 运动模型非线性测量非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)
奔袭的算法工程师
感知后处理算法matlab人工智能自动驾驶目标跟踪
卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。之前的博文运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)-CSDN博客使用扩展卡尔曼滤波算法将非线性的运动模型线性化,但测量值仍旧是线性的,不需要雅可比矩阵。这里考虑测量值也为非线性的情况,并用Matlab做仿真。如果估计值为[x,y,v,theta,w],测量值为[x,y,v,the
- 旋转的表示
qq_26697045
SLAMSLAM
欢迎访问我的博客首页。旋转的表示1.旋转轴的性质2.罗德里格斯公式3.右雅可比矩阵 三维空间内的旋转可以由三维旋转向量nθ\bmn\thetanθ表示。其中,单位向量n\bmnn表示旋转轴,θ\thetaθ表示旋转角度。旋转向量由一个轴和一个角表示,因此又称轴角,它是李代数so(3)\frak{so}(3)so(3)空间中的向量。1.旋转轴的性质 我们使用n∧\bmn^\landn∧表示向量n
- 深度学习中的反向传播数学计算过程
大小猫吃猫饼干
深度学习pytorch深度学习人工智能
反向传播的数学计算过程1计算关于X关于的雅可比矩阵2计算各分量的偏导和**/**v投影各方向上的累加和3确定最终分量的梯度计算表达式4y.backward(v)根据函数中有无参数v进行计算====================================================================================分割线假设:X=(x1,x2,x3)Y=2*
- Flow-Based 理论推导及代码实现
发呆的比目鱼
生成模型人工智能
Flow-Based理论推导及代码实现在讲Flow-Base之前,需要了解一些数学基础,雅可比矩阵(Jacobian)detiminate数学基础Flow-based模型的不同之处从去年GLOW提出之后,我就一直对基于流(flow)的生成模型是如何实现的充满好奇,但一直没有彻底弄明白,直到最近观看了李宏毅老师的教程之后,很多细节都讲解地比较清楚,就想好好写篇笔记来梳理一下流模型的运作原理。首先来简
- 社交网络分析6:社交网络不实信息传播分析 、 ILDR(Ignorant-Lurker-Disseminator-Removed)传播动力学模型 、 平衡点 、 平衡点的稳定性分析 、数值仿真
是Yu欸
#社交网络分析科研笔记与实践数据挖掘网络人工智能笔记网络安全算法传媒数据挖掘
社交网络分析6:社交网络不实信息传播分析写在最前面社交网络不实信息传播概述定义和背景传播途径和特点研究现状垃圾信息的ILDR传播动力学模型模型概要传统病毒传播模型-SIRS传统病毒传播模型-SEIR构建的垃圾信息传播模型-ILDR转化规则输入率和移出率微分动力学模型平衡点的稳定性分析知识点:平衡点ILDR-无垃圾信息平衡点的稳定性知识点:系统稳定性的类型BIBO稳定知识点:雅可比矩阵Routh-H
- 07 手写 BA 优化
算法导航
视觉SLAM十四讲算法SLAM
07手写BA优化原理见笔记《后端1》世界坐标系-->相机坐标系(外参)–>归一化坐标-->去畸变-->像素坐标系(内参)由此得到的估计值与实际观测到的像素坐标作差,得到二维误差项。7.1误差及雅可比矩阵7.2CeresBA优化注意残差块的维度:待优化变量分成两块,相机内外参和空间点坐标;残差为像素理论值与实际值之差,为2维。/******计算重投影误差项*定义误差项*/#ifndefSNAVELY
- 关于牛顿法计算潮流问题bug解决
大不怪将军
matlab数学bugmatlab潮流计算牛顿法PQ分解法
关于牛顿法计算潮流问题bug解决1.数据输入和导纳矩阵计算新的改变求节点注入功率的不平衡量求雅可比矩阵,解修正方程修正节点电压求支路功率研究中做仿真准备自己跑一下潮流计算做状态估计,但是发现大佬写的总线修正量未作排序,导致结果出现问题,现在手动修改出问题的地方。(原文地址),精髓就在于更改creat_Y函数,作用是系统自带函数求取感抗矩阵要按顺序读取,现修改见下文。关于总线及发电机矩阵mpc.bu
- python求雅可比矩阵_雅可比算法求矩阵的特征值和特征向量
weixin_39669769
python求雅可比矩阵
目的求一个实对称矩阵的所有特征值和特征向量。前置知识对于一个实对称矩阵\(A\),必存在对角阵\(D\)和正交阵\(U\)满足$$D=U^TAU$$\(D\)的对角线元素为\(A\)的特征值,\(U\)的列向量为\(A\)的特征向量。定义\(n\)阶旋转矩阵$$G(p,q,\theta)=\begin{bmatrix}1&&&&&\cdots&&&&&0\&\ddots&&&&&&&&&\&&1&
- 机器人建模中移动关节如何建立坐标系_机器人工程师进阶之路(六)旋量法(上)...
weixin_39738251
上一篇介绍了什么是雅可比矩阵,并利用雅可比矩阵求得了正运动的微分运动。然而,逆运算怎么办?在传统的T矩阵构造法下,可以对位姿各个量微分求解析式。也就是说,需要先T矩阵->微分算子->挨个关节按顺序寻找雅可比列矩阵->...。无比乱套,而且其中一直在体现着另一个算法的精髓,旋量法。所以我也不掩饰自己对旋量法的喜爱了,拿出另一本秘籍ModernRobotics:Mechnics,Plannningan
- 3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统
宛如新生
SLAM学习自动驾驶机器人人工智能
目录1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位3.利用数值求导工具,验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性4.也欢迎大家来我公众号读书--“过千帆”1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位程序实现以及运行效果:①首先是在预积分程序中记录了预积分积累的IMU数据个数(用来保证相邻两关键帧之间要有IMU预积分量来做约束)②然后,参考addGnss部分代码修改addOdom部分代码:运行效
- 概率密度变换公式 雅可比矩阵_基于流的深度生成模型
weixin_39854867
概率密度变换公式雅可比矩阵
在本文中,我们将深入探讨第三种生成模型:基于流的生成模型(Flow-basedgenerativemodels)。与GAN和VAE不同,这种模型显式地学习输入数据的概率密度函数。截至目前,我已介绍了两种生成模型,GAN和VAE。它们都不能显式地计算出真实数据的概率密度函数$p(\boldsymbol{x}),\boldsymbol{x}\in\mathcal{D}$,因为这真的很难!以含有隐变量的
- MATLAB Robotics Toolbox
ThecColn
matlab开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、RoboticsToolbox学习1、D-H参数1.连杆参数在连杆坐标系中的表示方法2.坐标系建立步骤二、位姿描述1、二维空间2、三维空间三、运动学1、建立机器人模型2、求解运动学正解3、雅可比矩阵四、机器人轨迹规划1、关节空间2、笛卡尔空间五、基于MATLAB的关节型六轴机械臂轨迹规划仿真实例六、附表1、Link类2
- 第三章——IMU与视觉融合
阿银的万事屋
手写VIOslam自动驾驶矩阵算法
前言日常吐槽,第三章很多内容没点透,因为会在之后讲解,但是没说明就很搞人心态,让阅读者理不通顺各内容的逻辑结构内容1各节之间的逻辑我觉得开始介绍之前,首先应该把第三章讲的这些内容各自间的关系说明,本章有两个重点,一是对IMU进行预积分以及预积分的误差递推公式;二是IMU与视觉各自的雅可比矩阵求解(注意是各自的)有一个PPT和讲解中都忽略了的事——为什么要求预积分误差递推公式的F和G矩阵?PPT中只
- 拉格朗日乘子法
weixin_44040169
Python机器学习算法人工智能
1.拉格朗日乘子法以下式子摘自知乎:形象理解拉格朗日乘子法多约束等式:多约束不等式:DeepEMD里有对拉格朗日乘子法的使用看看,变为->拉格朗日乘子法得到:(diag(a1,a2,……,an)表示的是对角线元素为a1,a2,……,an的对角矩阵)这个(6)就是KKTconditions注:雅可比矩阵
- 运动学与雅可比矩阵举例
飘零过客
机器人学
以三连杆平面机械臂为例,来说明D-H矩阵和雅可比矩阵的求法,并且比较后置法和前置法的异同和运动学末端位姿的一致性和雅可比矩阵的一致性。一、后置法。(1)、模型、坐标系及D-H参数表。(2)、齐次矩阵。如图建立个连杆的坐标系,D-H参数如下表所示:连杆aalphadtheta1a100theta12a200theta23a300theta3对应的齐次矩阵是:Ti−1i(θi)=⎡⎣⎢⎢⎢cisi00
- 利用雅可比方法求线性方程组C语言_二、机器人运动控制算法——速度与雅可比矩阵...
weixin_39820226
旋转矩阵算法
——Q点的位置向量——Q点的线速度在B系中的表示——在A系中看Q点线速度在B中的表示——坐标系B对着坐标系A以的方式做旋转——在C系中来看B系绕A系旋转的角速度第1小节速度描述方法线速度:如何描述Q点位置在一个坐标系(B系)中的线速度呢?通常情况下的线速度是位移对时间的一阶导,因此定义线速度为:如果我想要站在A系中看待Q点在B系下的线速度表达呢,这又该怎么办?角速度:图1如图1,其中黑色坐标系为A
- 概率密度变换公式 雅可比矩阵_机器人雅可比矩阵的理解和常用公式
ATAH
概率密度变换公式雅可比矩阵
雅可比矩阵就是一种特殊的矩阵导数考虑一个简单的问题:。其中x是自变量,y是因变量。对两边求导可得:。这里的表示可以使式子成立的一个和a有关的一个值。将上面的问题拓展到多维情况,可以得到:,其中X为n*1的列向量,Y为m*1的列向量,则A为m*n的矩阵。仍然对两边求导,可以得到:,其中表示可以使式子成立的一个和A有关的一个值。这里的就是雅可比矩阵。考虑机器人学的相关问题机器人学的正运动学问题可以表述
- 概率密度变换公式 雅可比矩阵_【机器人学】微分变换与雅可比矩阵
Pinxian Li
概率密度变换公式雅可比矩阵
假定有三个坐标系W、A、B,其中W为基坐标系。变换矩阵的左乘和右乘当坐标系A变换成坐标系B时,可左乘一个矩阵,也可右乘一个矩阵对于左乘的情况,变换矩阵为表示的是一个基于基坐标系的平移和绕轴旋转的变换,式中的变量均以基坐标系为参考坐标系。对于右乘的情况,变换矩阵为表示的是一个基于A坐标系(联体坐标系)的平移和绕轴旋转的变换,变换矩阵刚好为B坐标系在A坐标系下的表示,式中的变量均以A坐标系为参考坐标系
- (7.1)标准DH和修正DH雅克比矩阵的差异
公子文刀
机械臂矩阵线性代数
一、两种雅克比矩阵的公式及差异说明:在前面的文章(7)中我们介绍了雅克比矩阵,并给出了标准DH(standardDH)参数下的雅克比矩阵的矢量积公式;这篇文章里我们也给出修正DH(modifiedDH)参数下的雅克比矩阵公式。对于矢量积方法也有称之为构造法的(这篇文章可以参考下:机器人雅可比矩阵的求法_构造法_飘零过客的博客-CSDN博客_机器人雅克比矩阵计算),后置法就是标准DH参数下的,前置法
- 连续体机器人的正逆向运动学模型-(2)DH参数法与雅可比矩阵
LJL_hhh
机器人矩阵人工智能
同zh:连续体机器人的正逆向运动学模型-(2)DH参数法与雅可比矩阵-知乎章节分布概述介绍在传统机器中使用的DH参数法和雅可比矩阵jacobian利用DH参数法解决机器人的正向运动学利用jacobian的伪逆迭代解决机器人的逆向运动学连续体建模思路传统的机器人的模型建立使用DH参数法,而连续体机器人是没有固定的关节的,所以会拟合出虚拟关节,所以建模的思路是差不多的,所以这里先介绍DH参数法DH参数
- 雅可比矩阵和雅可比坐标
无水先生
数学建模基础理论人工智能算法
雅可比行列式的简要介绍一、说明在本教程中,您将回顾一下雅可比行列式的简单介绍。完成本教程后,您将了解:雅可比矩阵收集了可用于反向传播的多元函数的所有一阶偏导数。雅可比行列式在变量之间变化时非常有用,它充当一个坐标空间与另一个坐标空间之间的缩放因子。教程概述本教程分为三个部分;他们是:机器学习中的偏导数雅可比矩阵雅可比矩阵的其他用途二、机器学习中的偏导数到目前为止,我们已经提到梯度和偏导数对于优化算
- 理解雅可比矩阵和海森矩阵
南苏月
数学矩阵线性代数
目录简介雅各比矩阵海森矩阵简介 二阶导数表示的导数的变化规律,如果函数是一条曲线,且曲线存在二阶导数,那么二阶导数表示的是曲线的曲率,曲率越大,曲线越是弯曲。以此类推,多维空间中的一个点的二阶导数就表示该点梯度下降的快慢。以二维图像为例,一阶导数是图像灰度变化即灰度梯度,二阶导数就是灰度梯度变化程度。 Jacobian相当于一阶导数,Hessian相当于二阶导数,一阶导数的零点是函数极
- Compositional Minimax Optimization学习之路
他不是混子QAQ
学习
梯度最优化理论最优化基础---基本概念:凸优化、梯度、Jacobi矩阵、Hessian矩阵_哔哩哔哩_bilibili从图像来看:存在两点连线上的点不在集合内定义ax1+(1-a)x2其实就是两点连线上的点可用与函数围成的面积和与坐标轴围成的面积角度理解凸函数凸优化在定义域和F(X)都是凸集的问题(凸凸问题),就是凸优化jacobi广义导数n维映射到m维梯度的雅可比矩阵就是海森矩阵动量法(Mome
- 机器人学基础(2)-微分运动和速度-雅可比矩阵计算、雅可比矩阵求逆、计算关节运动速度
Bellwen
机器人矩阵线性代数算法人工智能自动驾驶
机器人学基础(2)-微分运动和速度-雅可比矩阵计算、雅可比矩阵求逆、计算关节运动速度本文知识点:坐标系的微分运动、坐标系之间的微分变化、机器人和机器人手坐标系的微分运动、雅可比矩阵的计算、雅可比矩阵求逆、雅可比矩阵和微分算子之间的关联文章目录机器人学基础(2)-微分运动和速度-雅可比矩阵计算、雅可比矩阵求逆、计算关节运动速度一、雅可比矩阵二、坐标系的微分运动1、微分平移2、微分旋转1、绕参考轴的微
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C