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amy_mhd
simulinkmatlab
目录ROS+Simulink联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块场景目标✅准备工作软件安装:硬件准备(可选):步骤详解第一步:创建Simulink模型并配置ROS支持启用ROS工具箱支持:第二步:添加ROS输入接口(接收传感器数据)使用Subscribe模块接收ROSTopic数据:第三步:设计滤波与信号预处理模块方法一:IMU数据滤波(加速度+角速度)方法二:卡尔曼滤波器(KalmanFilte
- 【无人机/平衡车/机器人】详解STM32+MPU6050姿态解算—卡尔曼滤波+四元数法+互补滤波——附3个算法源码
1.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法,用于估计动态系统的状态。在姿态解算中,我们可以使用卡尔曼滤波来融合陀螺仪和加速度计的数据,以获得更稳定的姿态估计。以下是一个简单的卡尔曼滤波器实现:```c#include"kalman.h"voidKalman_Init(Kalman_TypeDef*Kalman){Kalman->P[0][0]=1;Kalman->P[1][1]=1;Kalma
- 多目标跟踪
行走的小部落
目标跟踪人工智能计算机视觉
侦探联盟:多目标跟踪大作战适合对象:高中生关键点:多目标跟踪、传统方法、深度学习、卡尔曼滤波、匈牙利算法、CNN、Re-ID序章:神秘的闹市阴影夜晚的星城,一场盛大的街头音乐节即将开幕。灯光下,形形色色的人在广场上游走。人声、音乐声交织成宏大的交响。突然,警局接到一封匿名信:有人要在音乐节上搞破坏,还不止一个人。“多目标追踪联盟”火速集结:他们擅长在人群中盯梢,每一个侦探都有独特的本领。今天,他们
- git - Unable to negotiate with 158.219.232.171 port 22: no matching host key type found.
fareast_mzh
gitssh
[email protected]:path/projectname.gitCloninginto'projectname'...Unabletonegotiatewith158.219.232.171port22:nomatchinghostkeytypefound.Theiroffer:ssh-rsafatal:Couldnotreadfromremoterep
- 【SLAM】基于拓展卡尔曼滤波实现激光雷达传感器和角点提取的机器人定位附matlab代码
matlab科研社
机器人matlab数据结构
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍自主移动机器人定位是机器人学研究的核心问题之一。本文探讨了基于拓展卡尔曼滤波(EKF)融合激光雷达传感器数据和角点提取技术实现机器人定位的方法。通过深入分析激光雷达传感器的工
- 现代控制理论与应用:深入解析与实践指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:现代控制理论拓展了经典控制理论,专注于非线性、多变量、时变和随机系统的分析与设计。它涵盖了状态空间表示、线性时不变系统、李雅普诺夫稳定性、最优控制、卡尔曼滤波等关键概念。此外,还包括了处理非线性控制系统的多种方法,以及多变量系统和鲁棒控制的策略。自适应控制和智能控制则是现代控制理论中结合人工智能和机器学习的发展前沿。通过掌握这些理论和技术,学习者可以深入理解复
- 基于EKF的三自由度车辆定位算法解析与实践
南风寺山
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:扩展卡尔曼滤波器(EKF)是处理非线性系统的有效算法,广泛应用于车辆定位、自动驾驶和机器人导航。本文档提供的源码针对车辆三自由度动态模型实现了EKF,通过传感器数据融合提高了车辆定位的精度。文档详细解析了EKF在车辆定位中的应用,从基础理论到算法流程,再到源码的具体实现,为开发者提供了深入学习EKF的机会,并展示了如何利用EKF实现精确的车辆定位。1.EKF基
- 使用MATLAB和Simulink来构建一个基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的定位系统
xiaoheshang_123
手把手教你学MATLAB专栏MATLAB开发项目实例1000例专栏matlabsimulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:定义传感器模型第三步:设计扩展卡尔曼滤波器(EKF)第四步:实现EKF控制器第五步:整合控制系统第六步:设置参考轨迹或姿态第七步:运行仿真并分析结果注意事项结论基于多传感器融合的卡尔曼滤波定位系统仿真可以帮助我们理解如何利用不同类型的传感器数据来提高四翼无人机(Quadcopter)的位置和姿态估计精度。在这个教程中,我们将使用M
- 登上Nature封面!强化学习+卡尔曼滤波上大分
Ai多利
卡尔曼滤波强化学习
2024深度学习发论文&模型涨点之——强化学习+卡尔曼滤波强化学习与卡尔曼滤波的结合在提高导航精度、适应复杂环境以及优化资源利用方面显示出明显优势,并且已经在多个领域中得到应用和验证。这种结合创新十分有前景,目前多篇成果被顶会顶刊录用,例如"Champion-leveldroneracingusingdeepreinforcementlearning”这篇登上Nature封面的文章详细描述了Swi
- 开源PHP在线客服系统源码搭建教程
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开源php开发语言
在当今数字化时代,在线客服系统已成为企业与客户沟通的重要桥梁。开源PHP客服系统因其灵活性、低成本和高可定制性而受到众多企业的青睐。本文将介绍几款优秀的开源PHP客服系统,并提供详细的搭建教程。演示网站:gofly.v1kf.com1.1主流开源PHP客服系统推荐LiveHelperChat-功能全面的开源客服系统,支持多语言、多客服协作osTicket-成熟的工单系统,也可用于客服场景UVDes
- 手把手教你学Simulink--多传感器融合与高级滤波场景(50.2):基于卡尔曼滤波(EKF)在非线性系统状态估计中的应用仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulinksimulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步:创建Simulink模型第二步:定义非线性系统模型第三步:设计扩展卡尔曼滤波器(EKF)第四步:实现EKF控制器第五步:整合控制系统第六步:设置参考姿态或轨迹第七步:运行仿真并分析结果注意事项结论扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)是处理非线性系统状态估计的一种常用方法。EKF通过线性化非线性模型来近似标准的卡尔曼滤波过程,从而实现
- 深度学习篇---OC-SORT实际应用效果
Ronin-Lotus
深度学习篇上位机知识篇深度学习pythonOC-SROT
OC-SORT算法在实际应用中的效果可从准确性、鲁棒性、效率三个核心维度评估,其表现与传统多目标跟踪算法(如SORT、DeepSORT)相比有显著提升,尤其在复杂场景中优势突出。以下是具体分析:一、准确性:目标关联更可靠1.遮挡场景下的ID保持能力优势表现:传统算法(如SORT)依赖卡尔曼滤波预测目标位置,当目标长时间遮挡时,预测误差会累积导致轨迹丢失或ID切换。OC-SORT通过以观测为中心的恢
- 信号处理算法仿真:卡尔曼滤波算法_(2).卡尔曼滤波器的数学理论
kkchenkx
信号仿真2算法信号处理机器学习
卡尔曼滤波器的数学理论卡尔曼滤波器(KalmanFilter)是一种高效的递归滤波器,用于从一系列不完全和含有噪声的测量数据中估计系统的状态。它在许多领域都有广泛的应用,包括控制系统、导航系统、计算机视觉等。本节将详细介绍卡尔曼滤波器的数学理论,包括其基本假设、状态空间模型、预测和更新步骤以及具体实现方法。卡尔曼滤波器的基本假设卡尔曼滤波器基于以下基本假设:线性系统:系统的状态转移和测量过程都可以
- 信号处理算法仿真:卡尔曼滤波算法_(16).卡尔曼滤波器的优化技巧
kkchenkx
信号仿真2信号处理算法
卡尔曼滤波器的优化技巧在之前的内容中,我们已经介绍了卡尔曼滤波器的基本原理和实现方法。本节将重点讨论卡尔曼滤波器的优化技巧,这些技巧可以帮助我们在实际应用中提高滤波器的性能,减少计算复杂度,提高鲁棒性和稳定性。1.优化计算复杂度1.1.矩阵运算优化卡尔曼滤波器中的矩阵运算往往是一个计算瓶颈,尤其是在高维状态空间中。通过优化矩阵运算,可以显著提高算法的计算效率。1.1.1.矩阵求逆优化在卡尔曼滤波器
- 高精地图与SLAM:依赖停车场高精地图提供结构信息,结合SLAM(同步定位与地图构建)技术实现实时定位与导航
百态老人
人工智能机器学习算法
基于现有资料,截至2025年3月1日,高精地图与SLAM技术在停车场场景中的结合应用主要体现在以下几个方面:1.SLAM的实时定位与增量地图构建SLAM技术通过激光雷达、摄像头、IMU等传感器实时采集环境特征(如停车场内的柱子、停车线、减速带等),并利用算法(如GraphSLAM、EKF、视觉语义分割)进行匹配定位,同时构建增量式地图。这种能力使得车辆即使初次进入未知停车场,也能在无GNSS信号的
- 基于STM32F103单片机的小四轴飞行器开发
FrankFeng01
单片机stm32嵌入式硬件
序言本文采用STM32F103C8T6做主控芯片,整体控制思路分为以下四步:1、获取飞行器六轴数据:MPU6050采集飞行器原始六轴数据(三轴加速度、三轴角速度),通过卡尔曼滤波算法对加速度进行滤波、角速度采用一阶低通滤波。2、进行姿态解算:对滤波后的数据采用四元数姿态解算,得到飞行器姿态:欧拉角(翻滚角、俯仰角和偏航角)。3、获取手柄控制数据(期望值):通过NRF24L01无线模块,获取遥控手柄
- 粒子滤波器解读
DuHz
人工智能神经网络深度学习机器学习信号处理信息与通信
粒子滤波器解读引言粒子滤波器是一种强大的非线性滤波技术,用于估计动态系统的状态。与卡尔曼滤波器不同,粒子滤波器可以处理任意的非线性性和非高斯性,这使其在机器人定位、目标跟踪、计算机视觉等领域得到广泛应用。基本概念粒子滤波器的核心思想是使用一组加权样本(称为"粒子")来近似目标状态的后验概率分布。每个粒子代表状态空间中的一个可能状态,而其权重则表示该状态的可能性或概率。想象在一个迷雾中的森林里寻找宝
- 【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序,三维状态量和观测量,较为简单,可用于理解多维KF,附代码下载链接
MATLAB卡尔曼
卡尔曼专题免费专栏matlab开发语言
本文所述代码实现了一个三维状态的扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)算法。通过生成过程噪声和观测噪声,对真实状态进行滤波估计,同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。文章目录简介运行结果MATLAB源代码简介代码分为以下几个部分:初始化部分清理工作区环境,设置随机数种子,定义时间序列。定义过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R。初始化真实状态矩阵X、观测
- c#应用程序的发布
小六云
最近做了C#软件,发布给客户用时,发现客户运行不起来,原因是客户电脑上没有装FrameWork库.那么我们得把exe打包发布。发布的安装文件相当的大,以FrameWork为例达到了200多M。这就是为什么有的应用程序只有1M多,可是发布时却做成了1G。请注意以下的第五步.转自:http://www.2cto.com/kf/201012/79607.html使用VS自带的打包工具,制作winform
- 【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序,三维状态量和观测量,较为简单,可用于理解多维KF,订阅专栏后可直接查看完整代码
MATLAB卡尔曼
MATLAB定位程序与详解matlab开发语言
这段代码实现了一个三维状态的扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)算法。通过生成过程噪声和观测噪声,对真实状态进行滤波估计,同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。文章目录运行结果MATLAB源代码程序介绍代码逻辑结构代码详细介绍初始化部分运动模型扩展卡尔曼滤波(EKF)绘图误差输出运行结果状态量曲线:误差曲线:误差CDF曲线(越靠近左上表示误差整体越小):M
- 用STM32舞动精准世界:卡尔曼滤波器深度解析与应用
咎克冶Flower
用STM32舞动精准世界:卡尔曼滤波器深度解析与应用卡尔曼滤波.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/abda0在追求精准数据处理的嵌入式领域,卡尔曼滤波算法犹如一盏明灯,照亮了在噪声中寻找真相的道路。今天,我们要详细介绍一个专门为STM32微控制器平台定制的卡尔曼滤波器实现,这是一款为解决嵌入式系统中复杂数据过滤挑战而生的强大工具。项目简
- 武大开源组合导航库KF-GINS 程序解读(By GPT3.5)
kanhao100
c++人工智能
KF-GINS分析报告(ByGPT3.5)KF-GINS源代码:https://github.com/i2Nav-WHU/KF-GINS接下来请你逐文件分析下面的工程[0/16]请对下面的程序文件做一个概述:.\KF-GINS-main\src\common\angle.h该文件是一个C++头文件,用于定义角度转换的常量和函数。文件首先定义了两个常量:D2R表示角度转弧度的比例(即π/180),R
- 嵌入式十一种常用滤波算法
^Lek
嵌入式算法算法计算机视觉人工智能单片机c语言stm32
文章目录一、限幅滤波算法二、中位值滤波法三、算数平均滤波四、滑动窗口滤波器(递归平均滤波方法)五、中位值平均滤波法(防脉冲干扰平均滤波法)六一阶滞后滤波法(低通数字滤波)七、加权递推平均滤波法八、消抖滤波法九、带通滤波十、卡尔曼滤波十一、小波变换滤波 滤波(Filtering)是信号处理和图像处理中常用的一种技术,用于去除信号中的噪声、平滑信号或突出信号中的某些特征。滤波算法可以应用于多个领域,
- acer 4710G刷黑BIOS的恢复方法,成功复活已阵亡的本本。
oMMh
设备维护杂项dos磁盘ibm
原因小弟准备升级CPU支持VT功能,但acer屏蔽了BIOS的VT功能所以小弟在DOS模式下刷新1.18VTSLIC2.1版bios,不料小弟使用的是NTFS格式硬盘,在DOS模式下不能识别硬盘,用DOStoNTFS模式下刷新,死机,本本强行断电后,启动不了,立即拿去KF送修,幸好KF换了个主板给我,免费的。但心有不甘,又一次在DOS模式下,这次使用U盘格式为FAT32,把bios文件放进去,用光
- 从入门到登峰-嵌入式Tracker定位算法全景之旅 Part 1 |资源受限下的动态模型与卡尔曼滤波
damo王
嵌入式#算法机器学习人工智能卡尔曼滤波LBS定位
Part1|资源受限下的动态模型与卡尔曼滤波在本章中,我们聚焦ESP32-S3这样资源受限的MCU平台,深入剖析线性动态系统模型与卡尔曼滤波算法,并给出C语言定点/浮点实现方案,最后结合性能与功耗测试,帮助你在有限Flash、RAM和无硬件FPU的环境中跑起实时滤波器。一、动态系统与观测模型状态方程:状态向量(如位置、速度);
- 多协议 Tracker 系统架构与传感融合实战 第五章 卡尔曼滤波定位算法实战
damo王
嵌入式#多协议Tracker系统架构与传感融合实战算法卡尔曼滤波
第五章卡尔曼滤波定位算法实战摘要本章围绕IMU+UWB传感融合场景,全面讲解卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)的理论推导、模块化实现、性能对比与实战优化。内容涵盖:系统与观测模型构建一维/二维KF数学与代码EKF非线性扩展与Jacobi计算UKFSigma点设计与权重分配算法流程图(PlantUML)、C语言实现示例STM32H7上资源占用、运行性能、RMSE对
- YOLO学习笔记 | YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测(附代码)
单北斗SLAMer
YOLO学习从零到1目标检测目标跟踪YOLOpython
YOLOv8与卡尔曼滤波实现目标跟踪与预测一、原理与公式二、分模块代码实现1.**卡尔曼滤波模块**2.**目标检测模块(YOLOv8)**3.**跟踪器模块(SORT算法)**4.**主程序流程**三、关键优化点四、匈牙利算法原理与公式五、Python代码实现1.**基础版匈牙利算法(手动实现)**2.**优化版(基于`scipy`库)**六、在目标跟踪中的应用示例1.**代价矩阵计算(IOU)
- 卡尔曼滤波解释及示例
具身小站
算法卡尔曼滤波EKFUKFAKF
卡尔曼滤波的本质是用数学方法平衡预测与观测的可信度,通过不断迭代逼近真实状态。其高效性和鲁棒性,通常在导航定位中,需要融合GPS、加速度计、陀螺仪、激光雷达或摄像头数据,来提高位置精度。简单讲,卡尔曼滤波就是通过预测-更新循环,动态权衡模型预测与传感器测量,在噪声环境中实现最优估计,其数学本质是贝叶斯滤波在高斯噪声下的解析解。1.原理概述卡尔曼滤波的核心是递归地结合预测与测量,在存在噪声的系统中实
- 【Python】Python安装
YWP_2016
Pythonpythonpycharm后端
安装第三方库网址及教程(注意版本):http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/http://www.2cto.com/kf/201512/454271.html查看python的安装位置及好安装第三方库的位置:importsysprintsys.path即可打印所有python路径安装Python3.5后,pip报错Fatalerrorinlauncher
- 【数据融合】基于拓展卡尔曼滤波实现雷达与红外的异步融合附matlab代码
Matlab建模攻城师
数据融合算法matlab数据融合
一、问题分析与技术难点1.传感器特性对比传感器测量维度优势局限性噪声模型雷达距离$r$、方位角$\theta$、速度$v$测距精度高、全天候工作角度分辨率低、易受多径干扰高斯噪声,协方差矩阵$R_r=\text{diag}(\sigma_r^2,\sigma_\theta^2,\sigma_v^2)$红外方位角$\theta$、俯仰角$\phi$、温度$T$测角精度高、隐蔽性强受天气影响大、无测距
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
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sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc