卡方检验在ORB-SLAM2中的作用以及原理解析

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》 OAK中国_官方 SLAM 人工智能 rpab-map
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能，我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型，该模型同时进行局部特征点检测
OAK相机：纯视觉SLAM在夜晚的应用 OAK中国_官方人工智能机器学习 SLAM
哈喽，OAK的朋友们，大家好啊，今天这个视频主要想分享一下袁博士团队用我们的OAK相机产出的新成果在去年过山车SLAM的演示中，袁博士团队就展示了纯视觉SLAM在完全黑暗的环境中的极高鲁棒性。现在袁博士团队进一步挖掘了纯视觉的潜力，于是又专门录了一段夜间的演示给我们展示了在完全黑暗及光线变化的环境中可靠工作的VIO、回环检测及适用于大场景的内存管理技术。他们现在已将整套VSLAM方案包含在Fact
VSLAM技术实现机器人在不同场景下的精准导航、避障向阳而生|X 自主导航 python 计算机视觉
链接：https://developer.orbbec.com.cn/forum_plate_module_details.html?id=998
ORBSLAM3 运行流程以rgbd_tum.cc函数为例进行分析水理璇浮 ORBSLAM3 数码相机
一、运行使用的是D435i相机自己录制的数据。运行命令：./Examples/RGB-D/rgbd_tum'/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Vocabulary/ORBvoc.txt''/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Examples/RGB-D/TU
OpenVSLAM在Ubuntu16.04下编译安装 hhh0209 vslam linux
最近开始学习VSLAM，理论知识大概了解了一下，想要学透还是需要下一番功夫的。为了领导的任务，先把OpenVSLAM装上，跑个demo看看。我平时用windows比较多，改成Linux还是得适应一下。参考资料主要有：1参考12参考23官方安装文档按着这些教程，基本能安装下来，中间也会有些小问题，记录如下：1，参考1里的依赖安装第10条我没有安装成功；2，我的OPENCV是3.4.0版本；3，安装y
VSLAM中的特征点三角化 nice-wyh 算法
特征点三角化（Triangulation）是VSLAM中一个非常基础的问题，它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。特征点在某个相机中被观测到，根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测“射线”，多个相机位姿观测会产生多条观测射线，理想情况下这些观测射线相交于空间中一点，求所有观测射线的交点就是特征点在3D空间的位置，这就是三角化最朴素的思想。实际中由于噪声
导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一 Fuweizn 移动机器人自动化生产线 AGV智能搬运机器人自动化机器人工业自动化
随着移动机器人技术的不断发展和应用领域的扩大，导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一。本文将介绍移动机器人导航与定位技术的发展现状、技术前沿和面临的挑战。一、导航与定位技术的发展现状移动机器人的导航与定位技术是实现自主移动的关键。目前，移动机器人的导航与定位技术主要包括基于GPS、SLAM、VSLAM等技术的方法。1、GPS导航技术：利用全球定位系统进行定位，精度高、覆盖范围广，但需要外部信
vslam论文24：ESVIO: 基于事件相机的双目VIO（RAL 2023） xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读 c++人工智能学习笔记
摘要异步输出低延迟事件流的事件相机为具有挑战性的情况下的状态估计提供了很大的机会。尽管近年来基于事件的视觉里程测量技术得到了广泛的研究，但大多数都是基于单目的，而对立体事件视觉的研究很少。在本文中，我们介绍了ESVIO，这是第一个基于事件的立体视觉惯性里程计，它利用了事件流、标准图像和惯性测量的互补优势。我们建议的pipeline包括ESIO(纯基于事件的)和ESVIO(带有图像辅助的事件)，它们
vslam论文25: 结构约束的RGB-D SLAM（ICRA 2021） xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读 c++平面学习计算机视觉笔记
摘要本文提出了一种专门为结构化环境设计的RGB-DSLAM系统，旨在通过从周围提取的几何特征来提高跟踪和制图精度。除了点之外，结构化环境还提供了大量的几何特征，如线和平面，我们利用这些特征来设计SLAM系统的跟踪和映射组件。对于跟踪部分，我们基于曼哈顿世界(MW)的假设探索这些特征之间的几何关系。我们提出了一种基于点、线和面的解耦优化方法，以及在附加的姿态优化模块中使用曼哈顿关系。在建图部分，以较
vslam论文10：PL-VINS:具有点和线特征的实时单目视觉惯性SLAM xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读笔记 c++
摘要PL-VINS是基于最先进的基于点的VINS-mono，开发的一种基于点和线特征的实时、高效优化的单目VINS方法。我们观察到，目前的作品使用LSD算法提取线条特征;然而,LSD是为场景形状表示而设计的，而不是为姿态估计问题设计的，由于其高昂的计算成本，这成为了实时性能的瓶颈。在本文中，我们通过研究隐藏参数调整和长度抑制策略来改进LSD算法。改进后的LSD算法的运行速度至少是LSD的三倍。此外
vslam论文15：DynaVINS: 一种动态环境下的视觉惯性SLAM（ICRA 2023） xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读笔记 c++学习
摘要视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于服务机器人、无人机和自动驾驶汽车等领域。大多数SLAM算法都是基于假设地标是静态的。然而，在现实世界中，存在着各种各样的动态物体，它们降低了姿态估计的精度。此外，临时静态对象(在观察期间是静态的，但在视线之外时移动)会触发误报循环关闭。为了克服这些问题，我们提出了一种新的视觉惯性SLAM框架，称为DynaVINS，它对动态目标和临时静态目标都具有鲁棒性。在
vslam论文23：VIP-SLAM: 一种高效、紧耦合的RGB-D视觉惯性平面SLAM（ICRA 2022） xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读平面人工智能算法笔记 c++学习
摘要本文提出了一种融合RGB、Depth、IMU和结构化平面信息的紧密耦合SLAM系统。传统的基于稀疏点的SLAM系统总是保持大量的地图点来建模环境。大量的地图点给我们带来了很高的计算复杂度，使其难以部署在移动设备上。另一方面，平面是人造环境尤其是室内环境中常见的结构形式。我们通常可以使用少量的平面来表示一个大的场景。因此，本文的主要目的是降低基于稀疏点的SLAM的高复杂性。我们构建了一个轻量级的
vslam论文8：EPLF-VINS: Real-Time Monocular Visual-InertialSLAM With Efficient Point-Line Flow Features xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读人工智能学习自动驾驶 c++
（RAL2023）摘要本文介绍了一种利用点和线特征的高效视觉惯性同步定位和映射(SLAM)方法。目前，基于点的SLAM方法在弱纹理和运动模糊等场景下表现不佳。许多研究者注意到线特征在空间中的优异特性，并尝试开发基于线的SLAM系统。然而，线条提取和描述匹配过程的计算量巨大，难以保证整个SLAM系统的实时性，而错误的线条检测和匹配限制了SLAM系统性能的提高。本文通过短线融合、线特征均匀分布、自适应
vulkan shader变换--Apple的学习笔记 applecai
关于图形变换，之前就做过专题学习过了。再快速复习下正交矩阵及矩阵变换的python实现--Apple的学习笔记其实主要的变换包括缩放，平移，旋转，衍射。另外二维图形主要都是按坐标旋转，三维图形都是按轴旋转的。关键点需要知道坐标系。然后代码工程显示的照片是相机视角的，所以还需要了解世界坐标/物体坐标/相机坐标/图像坐标的概念及转换。之前学习vslam的时候都学习过了。所以有了这些基础，我就直奔主题将
手撕视觉slam14讲 ch13 代码总结全日制一起混手撕VO篇视觉slam十四讲 SLAM c++计算机视觉 ubuntu
运行效果（Kitti00）4倍速一、代码GitHub-tzy0228/Easy-VO-SLAM:VSLAM-CH13工程代码注释版本二、编译过程踩坑视觉SLAM十四讲第二版ch13编译及运行问题_全日制一起混的博客-CSDN博客三、代码解读手撕视觉slam14讲ch13代码（1）工程框架与代码结构-CSDN博客手撕视觉slam14讲ch13代码（2）基本类的抽象_全日制一起混的博客-CSDN博客手
【VSLAM】ORB-SLAM3安装部署与运行 DevFrank c++CV计算机视觉与音视频机器人 ros slam
心口如一，犹不失为光明磊落丈夫之行也。——梁启超文章目录:smirk:1.ORB-SLAM3介绍:blush:2.代码安装部署1.安装ros与opencv2.安装Pangolin作为可视化和用户界面3.安装Eigen3一个开源线性库，可进行矩阵运算4.安装ORB-SLAM3:satisfied:3.案例运行1.运行数据集2.用真实相机usb_cam运行1.ORB-SLAM3介绍ORB-SLAM3是
VSLAM（7）：后端优化---滤波器方法和BA图优化聪明的笨小子视觉SLAM14讲 python 算法
在视觉里程计完成每次的位姿估计后，可以实时地得到一个短时间内的轨迹和地图点，但是由于估计本身具有误差，这个误差会一直保持并不断累加。所以可以构建一个尺度和规模更大的优化问题，来计算一段长时间内的最有轨迹和地图。一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述，设从t=0到t=N这个时间段内，机器人经过了到的位姿点，观测到了这么多的特征点，那么有：视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点，所
vslam论文14：Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities（ICRA 2023） xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读 c++学习笔记
摘要最先进的单目视觉惯性里程计(VIO)方法依赖于稀疏点特征，部分原因是它们的效率、鲁棒性和普遍性，而忽略了高级结构规律，如平面，这些在人造环境中很常见，可以用来进一步约束运动。一般来说，由于平面的存在空间很大，可以用相机观察平面很长一段时间，因此可以进行长期导航。所以，在本文中，我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统，该系统在轻量级多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们
vslam论文21：基于点、面图的高效视觉惯性导航（ICRA 2023） xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读笔记学习 c++平面
摘要相对于全局先验地图，精确和实时的全局姿态估计在许多应用中是必不可少的，例如微型飞行器和增强现实的物流。假设纯稀疏的三维点图可以提供环境的无结构表示，那么生成点平面先验图可以进一步建模环境拓扑并为精确定位提供全局约束。为了实现这一点，我们提出了一个基于滤波器的大规模视觉惯性里程计系统，称为PPM-VIO，它利用点平面图来纠正累积漂移。该系统利用语义信息检测稀疏点云的共面信息，通过几何约束、语义约
vslam论文1：Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization(RAL2021) xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读数码相机
准确、低飘移定位的相机-IMU-UWB聚焦距离融合摘要：在这项工作中，我们提出了一种紧耦合的单目摄像机、6自由度IMU和单个未知UWB锚融合方案，以实现精确和减少漂移的定位。具体地说，该文章聚焦于将UWB传感器整合到现有的最先进的视觉惯性系统。为实现这一目标，之前的工作使用单个最近的UWB距离数据来更新滑动窗口中的机器人位置(“聚焦位置”)，并展示了令人鼓舞的结果。然而，这些方法忽略了：1)UWB
vslam论文4：Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读论文阅读人工智能自动驾驶 c++目标检测
出版：TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的，无法在动态环境中表现良好。在这里，我们介绍了Dynam-SLAM(Dynam)，这是一种双目视觉惯性SLAM系统，能够在高动态环境中实现稳健、准确和连续的工作。我们的方法致力于将双目场景流与惯性测量单元(IMU)松耦合，用于动态特征检测，并将动态特征和静态特征与IMU测量紧耦合以进行非线性优化。首先，对测量
vslam论文2：FEJ-VIRO: A Consistent First-Estimate Jacobian Visual-Inertial-Ranging Odometry（ IROS-2022） xsyaoxuexi 视觉SLAM论文阅读人工智能目标跟踪自动驾驶 c++
FEJ-VIRO:一种一致的第一估计雅可比视觉-惯性-测距里程计一、摘要最近几年，VIO已经实现了很多显著的进步。然而，VIO方法在长期轨迹中会遭受定位飘移。在这篇文章中，我们提出FEJ-VIRO通过一致地将UWB测量值整合到VIO框架去减少VIO的定位飘移。考虑到UWB锚的原始位置通常无法获取，我们提出一种长短窗结构去初始化UWB锚的位置，和状态增广的协方差。初始化后，FEJ-VIRO同时估计U
德鲁周记06--VSLAM从入门到入坟安德鲁JANKENPAN 德鲁周记 SLAM slam
VSLAM入门介绍基础知识三维空间的刚体运动欧式变换四元数欧拉角李群与李代数线性拟合相机单目相机双目相机深度相机基本框架视觉里程计特征匹配ORB直接法对比后端优化EKFBA(BundleAdjustment)回环检测建图因为研究生的工程实践我选择了这个方向，这两周一直在学VSLAM，看完了高翔老师的视频和《视觉SLAM十四讲》，强烈推荐！！！入门必看，神书！！当然我第一遍自我感觉是肯定没看太懂的，
【VSLAM系列】三：Vins-Mono论文笔记塞拉摩视觉SLAM 论文阅读数码相机人工智能
VINs-Mono论文1.VINS-Mono的特点：1.未知初始状态的鲁棒性初始化过程2.带imu-camera外参校准和imu校准的紧耦合，基于非线性优化的单目VIO系统3.在线重定位和四个自由度的全局姿态图优化。4.姿态图可以保存，加载，并和局部姿态图进行合并。2.传感器数据处理摄像头和imu数据融合方法：1.松耦合法，imu是独立于摄像头的模块，常使用EKF算法，imu数据此时用于状态传播，
vSLAM中IMU预积分的作用--以惯性导航的角度分析清风微升至视觉SLAM 数码相机
作为一个学过一点惯导的工程师，在初次接触视觉slam方向时，最感兴趣的就是IMU预积分了。但为什么要用这个预积分，在看了很多材料和书后，还是感觉模模糊糊，云里雾里。在接触了vSLAM的更多内容后，站在历史研究者的角度去分析，得到了一个更为清晰的作用分析。首先，需要明确IMU与相机这两种传感器的互补作用，这是为什么要用IMU的原因。直接贴出程博书中的内容，总结的比较全面了。总之，就是相机成像的缺点可
Semantic Visual Simultaneous Localization andMapping: A Survey 语义视觉同步定位与映射研究综述粗翻尤齐深度学习机器学习人工智能 python 算法
2021摘要视觉同步定位与映射（vSLAM）在计算机视觉和机器人领域取得了巨大进展，并已成功应用于自主机器人导航和AR/VR等许多领域。然而，vSLAM无法在动态和复杂的环境中实现良好的本地化。近年来，许多出版物报道，通过将语义信息与vSLAM相结合，语义vSLAM系统具有解决上述问题的能力。然而，还没有关于语义vSLAM的全面调查。为了填补这一空白，本文首先回顾了语义vSLAM的发展，明确强调了
SLAM总览【自学备忘】 Yup_Boss 矩阵
SLAM一、VSLAM1、库1.1Sophus库1.1.1Sophus库安装1.1.2Sophus库函数一、VSLAM1、库1.1Sophus库Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。但是Eigen库提供了集合模块，但没有提供李代数的支持。一个较好的李群和李代数的库是Sophus库，它很好的支持了SO(3),so(3),SE(3)和se(
OpenVSLAM源码阅读释怀°Believe #视觉SLAM 人工智能
⚡⚡⚡通过src下面的CMakeLists.txt开始构建项目add_subdirectory(stella_vslam)上面这句代码向CMake告知在当前项目中引入一个子目录，并在子目录中查找另一个CmakeLists.txt文件来构建项目在stella_vslam子目录中的CMakeLists.txt文件将描述如何构建stella_vslam子项目，可能包括源文件、编译选项、链接库等。主项目的
博客学习目录 Howe_xixi 学习
填坑专区，督促自己有系统的学习归纳。先把想学的挖个坑，一边填坑一边挖坑。怕什么真理无穷，进一步有一步的欢喜。目录【基础学科学习】【线性代数笔记】《3Blue1Brown》笔记【SLAM】【VSLAM笔记】《视觉SLAM十四讲》学习笔记Smoothly-VSLAM学习笔记【嵌入式开发】【鸿蒙开发笔记】OpenHarmony北向学习笔记【Linux系统】【编程语言学习】【C++笔记】【Python笔记
【VSLAM系列】四：Vins-Mono源码学习笔记塞拉摩视觉SLAM 学习笔记 opencv
VINS-Mono源码工程化技巧：滑动窗口的优化方式–>控制计算量同时实现优于滤波方法的里程计高效的去畸变操作–>实时性优于opencv且精度不会下降的去畸变不同实时性要求的处理方法–>后端实时性要求高于回环优点：套件价格、功耗、尺寸优势明显快速鲁棒的单目IMU初始化过程紧耦合的后端优化，在优化VIO位姿的同时还兼顾外参标定，零偏估计以及传感器延时估计回环检测功能，便于构建全局一致性更好的位姿和地
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP 扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
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今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
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Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

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