- GNSS+INS:揭秘导航技术中的“黄金组合“奥秘
EriccoShaanxi
技术文章无人机自动驾驶机器人
在导航技术领域,GNSS(全球导航卫星系统)和INS(惯性导航系统)的结合,一直被业界誉为"黄金搭档"。它们优势互补,克服了单一系统的局限性,为高精度、高可靠性的导航提供了完美解决方案。而ER-GNSS/MINS-05低成本组合导航系统的出现,更是让这一"黄金组合"走进了更广泛的应用场景,让高性能导航不再昂贵。GNSS与INS:天生互补的"最佳拍档"GNSS的强项与短板GNSS(如GPS、北斗、G
- 为什么选择ER-GNSS/MINS-07?——低成本高精度的组合导航解决方案
导航技术的痛点:单一系统难以应对复杂环境无论是自动驾驶汽车、无人机巡检,还是精准农业、飞行记录仪,高精度、高可靠的导航都是核心需求。然而,传统导航技术各有短板:卫星导航(GNSS):信号易受遮挡(如城市峡谷、隧道),且易受干扰或欺骗。惯性导航(INS):自主性强,但误差随时间累积,几分钟后定位漂移。多源融合:组合导航的“智慧大脑”组合导航系统(GNSS/INS)通过多源传感器融合,结合卫星导航的长
- 如何在GNSS信号丢失时依然保持精准导航?
EriccoShaanxi
技术文章无人机算法数据结构人工智能
在无人机飞行、自动驾驶或水下探测等场景中,GNSS信号遮挡或干扰是常见挑战。ER-GNSS/MINS-03组合导航系统凭借深度融合的GNSS/INS技术,即使在卫星信号中断时,也能持续提供高精度定位、姿态和速度数据,确保任务不间断执行。战术级MEMS惯性器件,稳定可靠该系统采用高性能MEMS陀螺仪(零偏不稳定性<0.3°/h)和加速度计(零偏不稳定性<10μg),结合全温补偿技术,在-40℃~+8
- 组合导航系统重新定义低成本定位方案
EriccoShaanxi
技术文章无人机人工智能
在自动化、无人系统和精准农业等领域,高精度导航是核心需求,但传统高端组合导航系统的高成本往往让许多用户望而却步。ER-GNSS/MINS-05作为一款低成本组合导航系统,通过技术优化与精准性能平衡,以更经济的价格提供厘米级定位、0.03m/s测速精度以及0.1°实时航向精度,满足无人飞行器、智能无人车辆、路基定位定向等多样化场景需求,真正实现“高性能”与“低成本”的兼得。深度融合,精准导航ER-G
- 第1.1章 自动驾驶定位工作实战笔记:Linux系统、网络技术与远程调试实战指南
行知SLAM
#自动驾驶定位算法工作实战笔记自动驾驶算法linuxc++人工智能
目录一、定位算法开发基础:Linux目录结构与代码工程实践1.1定位算法工程的目录规划与git仓库管理1.2gdb调试与动态库配置的深度结合1.3定位算法编译产物的目录管理规范二、车载定位网络通信:从组合导航IP配置到多传感器组网2.1组合导航设备的IP地址配置实战2.2多传感器子网划分与通信协议优化2.3定位数据传输的网络抓包与故障排查三、定位算法包管理:从apt依赖到git版本控制流程3.1a
- 动中通天线跟踪性能指标的测试
通信与导航
信息与通信基带工程射频
卫星通信动中通天线包括天线、卫星信号跟踪接收机、GNSS接收机(含天线)、组合导航设备、天线控制器、伺服结构以及其他射频组件等。其中:•GNSS接收机提供系统位置信息;•组合导航设备提供天线所在平台的方位、俯仰、横滚姿态等信息;•天线控制器根据组合导航设备提供的姿态数据,以及跟踪接收机反馈的信标幅度,完成控制解算,向伺服机构输出需要调整的角度值。•伺服机构控制电机调整对应的角度,保证天线的波束中心
- 制导与导航总述、分类介绍、MATLABdemo
MATLAB卡尔曼
导航与制导分类数据挖掘人工智能
导航与制导的每种方法添加的代码例程和核心公式,以帮助更好地理解其实现和应用。基于MATLAB的实现示例。文章目录导航方法惯性导航系统全球导航卫星系统天文导航地形匹配导航组合导航制导方法比例导引律纯追踪制导航迹制导最优控制制导自主制导导航与制导的结合导航方法惯性导航系统(INS,InertialNavigationSystem)原理:基于惯性测量单元(IMU)中的加速度计和陀螺仪,测量飞行器的加速度
- (秋招复习)自动驾驶与机器人中的SLAM技术(一)
什么都不会的小澎友
SLAM秋招复习自动驾驶SLAM秋招
秋招复习之--自动驾驶与机器人中的SLAM技术1前言第一章自动驾驶基础知识第二章基础数学知识回顾旋转的表示SO(3)的BCH近似运动学表示线速度与加速度的处理一些常见的雅可比滤波器和最优化理论第三章惯性导航与组合导航IMU系统运动学IMU航迹推算卫星导航基于ESKF的简单组合导航速度观测量第四章预积分什么是预积分预积分的测量模型噪声是干什么的?噪声模型!零偏怎么更新图优化模型怎么建总结前言不知不觉
- 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
- 组合导航、惯导、GNSS、INS、IMU的区别
wynn1123
自动驾驶传感器自动驾驶
一、GNSSGNSS全称是全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem),主要有四大系统组成:中国的北斗卫星导航系统(BDS);俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统(GLONASS);欧盟的伽利略卫星导航系统(GALILEO);美国的全球定位系统(GPS)。二、惯性导航系统(INS)惯性导航系统(InertialNavigationSystem)也称作惯性参考系统。定
- 定位方法与程序讲解(专栏目录,更新中···)
MATLAB卡尔曼
MATLAB定位程序与详解matlab定位定位原理定位与导航
文章目录MATLAB定位程序与详解专栏定位技术的分类1.GPS类2.INS类/累计计算类3.TDOA4.TOA5AOA6.RSSI7.指纹8.视觉匹配定位方法的应用1.全球定位系统(GPS)2.地面基站定位3.蓝牙定位4.RFID定位5.惯性导航系统(INS)6.超宽带(UWB)定位7.无线局域网(WLAN)定位8.视觉定位9.声波定位组合导航初步MATLAB定位程序与详解专栏链接如下:https
- 【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究
MATLAB卡尔曼
课题推荐与讲解无人机
无人机组合导航系统在现代航空、农业、监测等领域的应用越来越广泛。为了提高导航精度,通常采用多传感器融合技术,将来自不同传感器的数据(如GPS、惯性测量单元(IMU)、磁力计等)进行整合。然而,传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。因此,开发一种自适应的多传感器融合方法,能够有效应对这些问题,对无人机导航系统的性能提升至关重要。文章目录研究目标创新点研究方法实现示例M
- 如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集,视觉定位,无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率
计算机c9硕士算法工程师
数据集遥感类数据集无人机类数据集无人机卫星影像空间无人机视觉定位数据集遥感影像视觉定位
无人机视觉定位数据集,将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配,可以实现无人机的精确快速定位,且不会产生误差累积,能作为当前无人机组合导航系统的重要补充,无人机影像收集自国内多个地区,涵盖不同地形特征和大部分国内地区;匹配的底图影像则是从谷歌地图获取的卫星图像。数据集旨在通过提供多样化的数据来支持无人机视觉定位模型的训练和测试。该数据集包含6,742幅无人机图像和11幅卫星影像。无人机图像
- 【基于PSINS】CKF滤波,观测量为航向角、位置、速度(共7维),附完整代码
MATLAB卡尔曼
基于PSINS工具箱的程序设计matlab开发语言
本代码基于PSINS工具箱实现了一个15维状态的容积卡尔曼滤波(CKF)算法,用于SINS/GPS组合导航系统。该算法在原有仅速度观测的CKF153模型基础上改进,新增位置、航向角作为观测输入,提升了导航精度。文章目录运行结果完整代码核心功能代码改进点实现流程关键函数说明运行结果总结以下是代码的核心功能与实现流程:运行结果三维轨迹:三轴位置误差曲线:三轴速度误差曲线:
- 组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述
十八与她
捷联惯导算法与组合导航原理算法机器学习人工智能组合导航惯导
组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述温馨提示:阅读本篇博文内容,需要读者具备一定的Kalman滤波基础知识上图即为Kalman滤波算法的框架,分为预测(时间更新)和更新(量测更新)两部分,其参数估计的过程就是两者循环迭代的过程。预报,就是根据系统状态方程,从前一时刻状态预测当前时刻的状态的过程,可理解成对系统的先验知识的一种推算。预报中,状态估计和它的方差协方差阵也要给出,从方差协方差阵P的
- PSINS中19维组合导航模块sinsgps详解(滤波部分)
十八与她
PSINS工具箱基本原理与应用人工智能大数据算法惯导组合导航
PSINS中19维组合导航模块sinsgps详解滤波部分滤波部分fork=1:nn:len-nn+1k1=k+nn-1;wvm=imu(k:k1,1:6);t=imu(k1,end);ins=insupdate(ins,wvm);上述代码先进行的是惯导算法更新2.kf.Phikk_1=kffk(ins);为创建卡尔曼滤波的状态转移矩阵3.kf=kfupdate(kf);卡尔曼滤波的时间更新4.[k
- 惯导系统静止初始化方法与代码实现并在gazebo中测试
古月居GYH
cocos2d游戏引擎
前言在进行GPS加IMU的组合导航或者Lidar加IMU的组合导航时,用EKF或者ESKF的滤波方法时,需要提前知道惯导的测量噪声、初始零偏、重力方向等信息。此时就需要对惯导进行一个初始化,来获取以上信息,常见的初始化方法为静止初始化法。例如无人机在上电后要进行自检,此时需要无人机静止一段时间,通过指示灯来提示自检是否完毕,在静止的过程中,则对惯导进行了初始化的方法。静止初始化方法在传统组合导航系
- 【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结
CS_Zero
自动驾驶人工智能
自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法(组合导航,视觉、激光SLAM等),融合多种传感器数据,构建高精度、高分辨率的三维语义地图,将要素矢量化,构建要素间的关联关系,通过质检确保质量可靠,形成地图引擎(服务、API)以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法,点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备,采用高线束激光雷达,硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
- 基于开源库imu_gps_localization进行组合导航
点PY
机器人导航定位c++组合导航gpsimu
文章目录概要数据准备准备工作运行复现结果参考概要利用imu和GPS数据进行组合导航,在我的数据集上复现效果较差。数据准备https://github.com/ucr-robotics/citrus-farm-dataset准备工作mkdir-p~/catkin_ws/srccd~/catkin_ws/srcgitclonehttps://github.com/ydsf16/imu_gps_loca
- GNSS科研常用相关网站及资源
Code_ADing
GNSS全球卫星导航系统PPP算法人工智能
代码类:GithubGitHub:Let’sbuildfromhere·GitHub导航相关开源项目GNSS:RTKLIB、GAMPII-GOOD、GPSTest、GNSSLogger组合导航:ignav、VINS、Multi_Sensor_FusionGitee(从Github导入后快速下载库)Gitee-基于Git的代码托管和研发协作平台GNSS开源代码库Existingalgorithmsa
- 学习记录-自动驾驶与机器人中的SLAM技术
return !false
学习自动驾驶机器人
以下所有内容均为高翔大神所注的《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的内容融合导航1.EKF和优化的关系2.组合导航eskf中的预测部分,主要是F矩阵的构建templateboolESKF::Predict(constIMU&imu){assert(imu.timestamp_>=current_time_);doubledt=imu.timestamp_-current_time_;if(dt>
- IMU漂移相关
清风微升至
惯性导航传感器
个人对IMU的漂移一直以来都很困惑,总结整理了这些材料,希望能理清楚一点思路。总的来讲,IMU的漂移可建模为三部分,随机常值+相关漂移+白噪声,但实际使用时,三者都出现的用法很少。严恭敏老师在博客中有相关的讨论https://zhuanlan.zhihu.com/p/556696975博客中指出,在秦永元老师《卡尔曼滤波与组合导航原理》一书8.4.3节“惯导系统的误差源模型”也有相关论述。因其全面
- 卡尔曼滤波原理
Nav.
算法matlab
1卡尔曼滤波原理 卡尔曼滤波算法作为一种重要的最优估计理论被广泛应用于各种领域。组合导航系统的设计一般都是采用Kalman滤波器,Kalman滤波器最早和最成功的应用实例便是在导航领域。卡尔曼滤波有连续型和离散型两种形式,连续型卡尔曼滤波器常用于卡尔曼滤波的理论性能分析,离散型卡尔曼滤波器可以在数字计算机上直接实现,本文将介绍数字型卡尔曼滤波器的使用。 假设有一个离散线性系统,k时刻的系统状态
- 【目标定位】基于拓展卡尔曼滤波实现GPS-INS组合导航系统附matlab代码
科研助手大师
滤波跟踪matlab开发语言数学建模
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍惯性导航(INS)和全球定位导航(GPS)是现代航空武器中应用广泛的两种导航技术.运用组合导航技术,将INS与GPS两者有机组
- 【滤波跟踪】基于卡尔曼滤波实现ins与gps松组合导航附matlab代码
Matlab_数学建模助手
matlab数学建模开发语言算法
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。⛄内容介绍基于卡尔曼滤波实现INS(InertialNavigationSystem)与GPS(GlobalPositioningSystem)组合导航,可以实现高精度的导航定位。具体实现步骤如下:将INS和GPS的输出数据进行预处理,包括数据对齐、数据
- matlab 基于卡尔曼滤波的GPS-INS的数据融合的导航
studyer_domi
Matlab系列案例matlab开发语言
1、内容简介略25-可以交流、咨询、答疑2、内容说明基于卡尔曼滤波的GPS-INS的数据融合的导航"基于卡尔曼滤波的GPS-INS的数据融合的导航基于卡尔曼滤波实现GPS-INS组合导航系统"卡尔曼滤波、GPS、INS、数据融合、导航3、仿真分析4、参考论文略链接:https://pan.baidu.com/s/1AAJ_SlHseYpa5HAwMJlk1w提取码:rvol
- 组合导航-IMU-GPS-RTK基本介绍
NCU_wander
算法人工智能
组合导航是指综合各种导航设备,由监视器和计算机进行控制的导航系统。大多数组合导航系统以惯导系统为主,综合卫星导航系统,其原因主要是由于惯性导航能够提供比较多的导航参数,还能够提供全姿态信息参数,这是其他导航系统所不能比拟的。内置三轴陀螺仪,三轴加速度计,三轴磁传感器,可以测量载体的速度、位置、姿态,以及输出补偿后的角速率、加速度、磁场等数据信息。1、IMUIMU,全称inertialmeasure
- 高精度组合导航里的松、紧、深耦合
九章智驾
定位芯片算法人工智能大数据
交流群|进“滑板底盘群”请加微信号:xsh041388交流群|进“域控制器群”请加微信号:ckc1087备注信息:滑板底盘/域控制器+真实姓名、公司、岗位高精度定位,是自动驾驶车辆一切丰满理想实现的前提。它用于判断自动驾驶功能是否处于可激活的设计运行条件内;它用于支撑自动驾驶车辆的全局路径规划;它用于辅助自动驾驶车辆的变道、避障策略。不同的场景特点、不同的驾驶自动化级别、不同的精度要求、不同的传感
- 组合导航原理剖析(二):惯性导航方法与应用综述
擦擦擦大侠
导航与控制人工智能计算机视觉机器学习
资料下载-PSINS枯荣有常-知乎半闲居士-知乎书灌木-知乎任乾-知乎武汉大学多源智能导航实验室传统导航采用单点导航的方式,定位精度为几米,显然不符合自动驾驶的需求。现有在自动驾驶中常用的三种导航方案:传统的组合导航方案+RTK:实现厘米级定位精度;基于雷达和相机的定位技术比如LIDAR(激光雷达)点云匹配、视觉语义特征匹配:提供绝对的位姿;激光/视觉里程计:相对位姿,在低速缓慢的场景中,精度相对
- 应用案例| FDISYSTEMS公司DETA10系列产品为3000台运动体提供导航
Edisonyuang
自动驾驶人工智能
近期FDISYSTEMS公司向机器人企业出货了3000余套DETA10芯片级惯性组合导航系统,为其移动机器人提供精确的运动感知和导航。真空防静电铝箔包装带有干燥剂防潮色卡BGA10*10240piece/盘DETA10产品介绍FDIsystems推出了DETA10*系列一套完整的基于mems的芯片级微型惯性导航系统。该工业系列包括IMU、VRS、AHRS和GNSS/INS解决方案,可用于表面安装S
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$