try_again_later
try_again_later

SLAM目录

SVO

VO：简单的视觉里程计代码注释

SVO（稀疏直接视觉里程计）论文解析

ORB-SLAM

ROS下运行ORB-SLAM实例教程

ORB-SLAM2源码解读（1）：系统入口System

（2.1）：Tracking

（2.2）：单目初始化、匀速运动模型跟踪、跟踪参考关键帧、跟踪局部地图

（3）：LocalMapping

（4）：LocalClosing

VINS

《视觉SLAM十四讲》 精品总结

1：使用CMake和库文件

2：Eigen和Sophus

3：OpenCV 与点云图

4：非线性优化g2o(BA基础)

5：VO——ORB特征提取和匹配

6.1：VO—— 2D-2D对极约束求位姿R、t

6.2：VO—— 2D-2D三角化求（XYZ）

7：VO—— 3D-2D：PnP+BA

8：VO—— 3D-3D：ICP+SVD+BA

9:直接法和光流法

10.1:设计前端0.1

10.2: 基本的VO，特征提取和匹配

10 测试

10.3: 添加g2o优化位姿T

10.4: 添加局部地图

12 回环检测创建字典

基本教程及库安装

SLAM中常用库的CMakeList.txt写法（如何添加各种依赖库）

CMakeList.txt在大型文件应用（以前端为例）

《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装

《视觉SLAM十四讲精品总结》KDevelop教程

g2o理解及实践代码报错解决方法

Viz教程

使用 Mathpix Snipping 和 MathType 快速输入公式

机器视觉知识点

Tips

相机定标

相似、仿射、射影变换区别

读入批量图像+切割视频为规定格式的帧图像

图像去畸变矫正及双线性内插法

画SLAM的轨迹方式

文件读取Config类

Segmentation fault (core dumped)

通过solvePnP求解相机位置

用imu_utils标定IMU

 

你可能感兴趣的:(视觉,激光SLAM)

  • 目标检测项目 sho_re 神经网络人工智能pytorch目标检测
    ·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。4大类，20小类VOC2007：9963图片/24640目标VOC2012：23080图片/54900目标·COCO数据集：起源于微软2014
  • react基本功 码林鼠 react.js前端javascript
    useLayoutEffectuseLayoutEffect用于在浏览器重新绘制屏幕之前同步执行代码。它与useEffect相同，但执行时机不同。主要特点执行时机：useLayoutEffect在DOM更新完成后同步执行，但在浏览器绘制之前。这使得它可以在浏览器渲染之前读取和修改DOM，避免视觉上的闪烁或不一致。适用场景：主要用于需要同步调整布局的副作用操作，例如测量DOM元素的尺寸（如高度、宽度
  • Android 视图切换的艺术 t0_54manong android个人开发
    引言在现代移动应用开发中，用户界面的流畅与视觉效果常常决定了应用的用户体验。特别是在横向滑动列表中，如何让用户能够直观地感知到当前选中的项，是一个值得探讨的问题。本文将详细介绍如何在Android应用中实现一个RecyclerView，根据其滑动位置动态改变项目的布局，使其在居中时变得更加突出。实现思路首先，我们需要明白，标准的RecyclerView并不直接提供检测项居中的方法。因此，我们需要采
  • 探索C4模型：可视化软件设计的新工具 姬如雅Brina
    探索C4模型：可视化软件设计的新工具c4Cinfourfunctions项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/c4/c4什么是C4模型？是一种用于视觉化和描述软件系统的结构和上下文的框架。由RichardSwiericzek开发并维护，它提供了一种简洁、直观的方式来描绘代码库、组件、类和它们之间的关系。C4模型的主要目标是帮助团队更好地理解和交流系统的设计。技术分
  • 《美图AI：解锁视觉创作新宇宙》 空云风语 人工智能人工智能
    美图AI：开启视觉创作新时代在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能（AI）已成为推动各领域变革与创新的核心驱动力。从智能家居到智能交通，从医疗保健到金融服务，AI的身影无处不在，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在视觉创作领域，AI同样掀起了一场革命，而美图AI便是这场革命中的佼佼者，成为无数创作者和普通用户手中的得力工具，引领着视觉创作进入一个全新的时代。回首视觉创作的发展历程，从
  • 点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练 完美代码 3dneo4j点云
    点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
  • 基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
    1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
  • 计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南 紫雾凌寒 AI炼金厂#深度学习#计算机视觉深度学习计算机视觉3dcnnPointNet++3d云3d云数据
    一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代，3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例，车辆需要实时感知周围复杂的环境信息，包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息，使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体，从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上，自动驾驶车辆通过3D点
  • 【基于手势识别的音量控制系统】 合肥玉安人工智能工作室 PythonOpenCVpythonmediapipe手势手势控制音量
    基于手势识别的音量控制系统github项目效果这是一个结合了计算机视觉和系统控制的实用项目，通过识别手势来实现音量的无接触控制，同时考虑到了用户隐私，加入了实时人脸遮罩功能。核心功能实现1.手势识别与音量映射系统使用MediaPipe框架进行手部关键点检测，通过计算大拇指和食指之间的距离来控制音量：def_process_landmarks(self,hand_landmarks):#获取手指关键
  • 机器视觉3D上下料技术上的分析 视觉人机器视觉 杂说3dc#人工智能AI编程opencv开发语言
    机器视觉3D上下料是工业自动化领域的重要应用，通过3D视觉技术引导机器人完成物料的精准抓取、定位和放置，尤其适用于复杂、无序或高精度的场景。以下是其核心内容梳理：核心组成3D视觉系统：硬件：常用3D相机（结构光、ToF、双目视觉等），如Kinect、IntelRealSense、工业级品牌（Keyence、康耐视，苏州大视通智能科技有限公司）。软件：点云处理（如PCL库）、三维匹配算法（ICP、深
  • 华为OD面经 - 二战失利C++视觉算法 华为题库c++cjava
    24届河南大学本，计算机科学与技术专业。因为考研没有成功，毕业后一直在家准备二战，二战再次失利，gap半年后决定找工作，找了一些国企和私企的面试机会，但一直没有找到满意的offer。经过朋友推荐，决定尝试华为OD的岗位。由于本科期间有做过一些C++相关的项目和开源贡献，投递了C++视觉算法岗位。机考准备：因为考研期间的刷题基础还在，所以准备机考并没有花太多时间。主要集中在数据结构和算法题目上，尤其
  • π0：一种用于通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型 强化学习曾小健 人工智能
    π0：一种用于通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型原创木木JS具身知识库2024年12月06日17:30广西
  • 智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理 小艳加油 DeepSeekChatGPT遥感遥感新质生产力ChatGPTOpenCV遥感数据处理
    通过系统化的模块设计和丰富的实战案例，深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识，还将借助ChatGPT智能支持，引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是，通过15个经过精心设计的真实案例，深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
  • 利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南 快撑死的鱼 C++（C语言）算法大揭秘opencv图像处理人工智能
    利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。然而，图像处理的计算量非常大，往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是，CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。本篇文章将详细介绍如何结合CUDA与OpenCV，利用GPU的强大计算能
  • 【无标题】 东东就是我 opencv计算机视觉人工智能
    1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。知识点扩展OpenCV基础cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()进行基本图像读取、显示、保存cv2.cvtColor()进行颜色空间转换（RGB↔GRAY，RGB↔HSV）cv2.resize()进行图像缩放cv2.flip()进行图像翻转（水平/垂直）imp
  • 解锁激光焊接新境界：填丝/填粉自适应技术大揭秘 计算机学长 激光控制激光焊接激光
    激光焊接的品质之重在现代制造业的宏大版图中，激光焊接已然成为一股不可或缺的关键力量，深深扎根于众多核心领域。从汽车制造的精密车身架构搭建，到航空航天飞行器的关键部件连接，再到电子设备的微型化精密组装，激光焊接以其独特的技术优势，为这些行业的高效生产和产品性能提升提供了坚实保障。在汽车制造领域，激光焊接能够实现车身零部件的高精度连接，有效提升车身的结构强度与刚性，同时降低车身重量，为汽车的轻量化设计
  • “面面俱到”！人脸活体检测让应用告别假面攻击 harmonyos
    随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地，网络安全、信息泄露等问题愈为突出，用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。HarmonyOSSDK场景化视觉服务（VisionKit）提供人脸动作活体检测能力，增强对于非活体攻击的防御能力和活体通过率。在投资理财、在线支付等高风险金融服务场景中，通过检测用户的组合动作等来验证用户为真实活体操作，抵御攻击，提高安全性，降低业务风险，全方位保障用户体
  • 深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析 自由的晚风 深度学习分类人工智能
    目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口（BCI）技术的发展，SSVEP（稳态视觉诱发电位）因其高信息传输速率和短训练时间而成为最受欢迎的BCI范式之一。近年来，深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
  • PSPNet在图像超分辨率中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
  • 多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析 深圳市快瞳科技有限公司 计算机视觉宠物系统架构
    一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型，实现：-98.7%的跨品种宠物识别准确率（CVPR2024最新测试数据）-单次
  • AWS无服务器 应用程序开发—第十一章API Gateway yunquantong AWS技术awsserverlessgateway
    APIGateway是AWS提供的一种托管服务，用于创建、发布、维护、保护和监控RESTful和WebSocketAPI。它可以帮助开发者构建可扩展的微服务架构，并提供了丰富的功能来管理API的生命周期和流量。主要功能和特点：API创建和管理：可以使用APIGateway快速创建和定义API，包括定义资源、方法和参数。支持多种集成方式，如AWSLambda、AWSEC2、AWSS3等，还可以自定义
  • 自然之美：探索湖光山色的秘密！ 大脸猫的猫脸大 微信新浪微博facebook微信公众平台twitter经验分享笔记
    沿着河流前行，我来到了一处峡谷。这里的山势险峻，危峰兀立，给人一种强烈的视觉冲击。峡谷中的水流更加湍急，波浪拍打着岩石，溅起一朵朵白色的浪花。站在峡谷边缘，我能感受到一种无形的力量，它来自大自然的鬼斧神工，也来自内心深处对美好的向往。继续前行，一片波澜壮阔的湖泊映入眼帘。湖水宽广无垠，天边的云彩倒映其中，形成了一幅动人的画面。湖边，柳绿花艳，莺歌燕舞，一派生机勃勃的景象。微风吹过，带来了阵阵花香和
  • Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本） 境心镜 免训练深度学习人工智能NAS
    代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
  • 博冠8K摄像机：文旅场景应用的新宠 8K超高清 人工智能科技大数据AI写作
    在当今数字化飞速发展的时代，文旅行业正不断探索创新，以满足游客日益增长的多元化需求。而博冠8K摄像机的出现，宛如一颗璀璨的明星，为文旅场景的呈现与传播带来了前所未有的变革与惊喜。一、极致画质，重塑文旅视觉盛宴8K分辨率意味着什么？它代表着超高清的视觉体验，其画面细腻程度是传统高清摄像机的16倍之多。在文旅场景中，无论是壮丽的自然风光，如黄山的奇松怪石、张家界的峰林峡谷，还是宏伟的人文建筑，像故宫的
  • 图文详解维感科技3D深度相机在AGV/AMR的应用（一） Vzense ToF 3D 3DToF深度相机计算机视觉视觉检测
    叉式移动机器人(AGV/AMR)介绍叉式移动机器人（AGV/AMR）是在叉车上加载各种导引技术，构建地图算法，辅以避障安全技术，实现叉车的无人化作业。随着行业对自动化搬运的要求越来越高，近两年，融合了堆垛功能与自动化导向搬运的叉式移动机器人受到应用企业青睐。据中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所统计，2021年中国叉式移动机器人（含视觉导航）销量达8000台，同
  • 构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类 Jackie_AI transformer分类深度学习
    构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer，简称ViT）网络架构的部分代码。下面我将提供完整的VitNet类以及相关的辅助函数和训练流程示例代码。计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码
  • 【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法 roman_日积跬步-终至千里 #人工智能基础知识人工智能
    文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期，计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术。这些算法基于手工设计的特征进行图像构建，然而，
  • PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率 那雨倾城 PiscTraceOpenCV应用人工智能YOLO计算机视觉视觉检测pythonopencv
    在PiscTrace中，裁剪功能允许开发者将图像分割为感兴趣区域（ROI），然后针对此区域进行特定的处理，最终将结果重新合成。这种方法不仅可以大幅提高计算效率，还能够在处理高分辨率图像时避免由于输入尺寸过大导致的小目标无法被识别的问题。2160*38401.裁剪与贴合的运算流程在传统的机器视觉模型中，由于输入尺寸的固定要求，一旦图像尺寸较大，缩放后的目标往往会变得模糊，导致小目标难以被精确识别。而
  • 2022IJCAI速读：SparseTT，使用稀疏Transformers进行视觉跟踪 夜深人静打代码 目标检测跟踪论文速读专栏视觉跟踪计算机视觉目标检测人工智能
    原文标题：SparseTT:VisualTrackingwithSparseTransformers中文标题：SparseTT：使用稀疏Transformers进行视觉跟踪代码地址：GitHub-fzh0917/SparseTT:Theofficialimplementationforpaper"SparseTT:VisualTrackingwithSparseTransformers"具体见：2
  • Imagen原理与代码实例讲解 AI天才研究院 计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他