- 水下 SLAM 定位模组的设计与实现
赵谨言
论文经验分享毕业设计笔记
标题:水下SLAM定位模组的设计与实现内容:1.摘要摘要:本文介绍了水下SLAM定位模组的设计与实现。首先,对水下定位技术的背景和需求进行了分析。然后,详细阐述了模组的设计思路和关键技术,包括传感器选型、数据融合算法等。接着,介绍了模组的实现过程和实验结果,通过实际测试验证了模组的性能和可靠性。最后,对未来的研究方向进行了展望。关键词:水下SLAM;定位模组;传感器;数据融合2.引言2.1.研究背
- ORB-SLAM2源码学习:Tracking.cc:GrabImageStereo、GrabImageRGBD、GrabImageMonocular处理图像
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#局部建图线程计算机视觉人工智能c++ubuntu学习
前言该部分函数在Tracking.cc源文件中定义,用于处理图像。1.函数作用:1.GrabImageStereo函数的主要作用是处理输入的双目图像(左视图和右视图),进行必要的预处理(颜色转换),创建表示当前帧的对象,并执行跟踪操作,最后返回当前帧在世界坐标系下的变换矩阵。cv::MatTracking::GrabImageStereo(constcv::Mat&imRectLeft,const
- Serverless 架构与 AWS Lambda 的应用实践
桂月二二
serverless架构aws
引言随着云计算的普及,传统的服务器管理方式逐渐被更加灵活和高效的技术所取代,Serverless(无服务器)架构便是其中一个备受瞩目的创新。在Serverless架构下,开发者不再需要关注服务器的部署、维护和扩展问题,而是专注于编写业务逻辑。AWSLambda作为亚马逊云服务提供的一项无服务器计算服务,为这一架构的实现提供了强大的支持。本文将深入探讨Serverless架构和AWSLambda的核
- CMake入门
PaLu-LvL
CMakec++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言我们在很多SLAM的源码里都能看到CMake的使用,这个CMake到底是什么呢有什么用呢?一、cmake的简介CMake(CrossplatformMake)是一个开源的跨平台自动化建构系统,用来管理程序构建,不依赖于特定编译器。CMake可以自动化编译源代码、创建库、生成可执行二进制文件等,为开发者节省了大量的时间,可以说是工程实践的必备工具。CMake通过使用简单的配置文件CMakeLis
- 优化ROS包编译流程:处理多工作空间下的路径冲突
YRr YRr
ROSros
ROSNoetic下ORB_SLAM2编译错误分析及解决方案在使用ROSNoetic编译ORB_SLAM2包时,您遇到了如下错误信息:[rosbuild]rospackfoundpackage"ORB_SLAM2"at"/home/lyb/pointcloudmap_ws/src/ORB_SLAM2_modified/Examples/ROS/ORB_SLAM2",butthecurrentdir
- AWS无服务器 应用程序开发—第七章 邮件服务 发布订阅(Amazon SES)
yunquantong
AWS技术awsserverlessSESSNSemail
AmazonSES(SimpleEmailService)AmazonSES是一个高可扩展性、灵活且经济高效的电子邮件发送和接收服务,旨在帮助开发人员和企业通过应用程序发送通知、事务型电子邮件和营销电子邮件。主要功能:发送邮件:支持批量发送电子邮件,适用于营销和大规模通知。接收邮件:通过将接收到的电子邮件存储在AmazonS3、调用AWSLambda函数等方式处理。高可靠性:依托AWS的基础设施,
- 快速上手Serverless架构与FastAPI结合实现自动化移动应用后端
老大白菜
pythonserverless架构fastapi
快速上手Serverless架构与FastAPI结合实现自动化移动应用后端引言随着云计算技术的发展,Serverless架构已经成为构建现代应用的一种流行选择。它允许开发者将更多精力集中在核心业务逻辑上,而无需管理底层基础设施。本文将以AWSLambda和APIGateway为基础,通过FastAPI框架来快速搭建一个移动应用的后端服务。1.Serverless架构概述Serverless架构的核
- Serverless Architecture Boilerplate 使用教程
谢璋声Shirley
ServerlessArchitectureBoilerplate使用教程serverless-architecture-boilerplate:package::zap::rocket:BoilerplatetoorganizeanddeploybigprojectsusingAWSAPIGatewayandAWSLambdawithServerlessFramework项目地址:https:/
- 【SLAM】SLAM技术详解:同步定位与地图构建
steamedobun
计算机视觉SLAM深度学习人工智能目标检测机器学习
引言在机器人技术、自动驾驶、增强现实(AR)和无人机等前沿领域,SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)技术扮演着至关重要的角色。SLAM,即同时定位与地图构建,是一种通过传感器数据实时估计机器人或无人系统自身位置并构建环境地图的技术。本文将详细介绍SLAM技术的原理、应用场景、分类及其优缺点,并对SLAM技术的未来发展进行展望。SLAM技术概述定义与原理S
- 自动驾驶(Automated Driving)系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍
大连海事的亲外甥
自动驾驶人工智能机器学习
一、自动驾驶概念介绍自动驾驶是指汽车依靠传感器、高精度地图和复杂的算法等,不需要驾驶员操作而自动完成驾驶的技术。二、自动驾驶系统组成和主要技术架构图思维导图形式绘制1、感知层传感器模块:包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等,用于获取车辆周围环境的数据,如道路状况、其他车辆、行人和障碍物等。定位传感器模块:包括GNSS(全球导航卫星系统)、INS(惯性导航系统)和视觉SLAM等,用于确定车
- Python软体中在AWS Lambda上部署Python应用:一站式部署指南
清水白石008
pythonPython题库pythonaws开发语言
Python软体中在AWSLambda上部署Python应用:一站式部署指南AWSLambda是亚马逊提供的一个无服务器计算服务,允许开发者在无需管理服务器的情况下运行代码。它自动处理计算资源的配置和扩展,具有高度的可扩展性和灵活性。对于Python开发者来说,AWSLambda为我们提供了一个高效的方式来部署Python应用,尤其是对那些处理事件驱动任务、定时任务或者API服务的应用,Lambd
- SLAM源码分析(八)
wang_yq0728
1024程序员节slam
2021SC@SDUSCInitializer.cc,ComputeH21函数,用DLT方法求解单应矩阵H。vP1:参考帧中归一化后的特征点;vP2:当前帧中归一化后的特征点;基本原理:|x'||h1h2h3||x||y'|=a|h4h5h6||y|简写:x'=aHx,a为一个尺度因子1||h7h8h9||1|使用DLT(directlineartranform)求解该模型x'=aHx--->(x
- ORB-SLAM2源码逐行解析系列(二):追踪线程
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计算机视觉人工智能自动驾驶
1.Tracking类(1)Tracking类的定义///Examples/Monocular/include/Tracking.hclassTracking{public:/***@brief构造函数**@param[in]pSys系统实例*@param[in]pVoc字典指针*@param[in]pFrameDrawer帧绘制器*@param[in]pMapDrawer地图绘制器*@param
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑨: Initializer::FindHomography找到最好的单应矩阵H
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉opencvubuntu人工智能矩阵学习
前言该函数功能的实现依赖于之前学习的三个函数特征点的坐标归一化、计算单应矩阵H以及它的评分函数。ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc②:Initializer::Normalize坐标归一化-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc③:Initializer::ComputeH21计算单应矩阵-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习:Initiali
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R,t及三维点
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉人工智能ubuntu学习矩阵线性代数
前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数:ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵F来恢复位姿和三维点实际上是借助本质矩阵来进行的,相对于用单应矩阵H恢复位姿和三维点来说,它的解的结构较为简单其解的讨论形式也是比较简单的。1.函数声明boolInitializer::Recon
- ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2#初始化c++计算机视觉ubuntu人工智能矩阵学习
前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数:ORB-SLAM2源码学习:Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解,到底哪个才是真正的解呢?方法是实践出真知。根据相应的论文我们分两种情况分别恢复出不同的解,最后得到一个最好的。每种可能的解都需要重复计算一次,最终根据如下条件选择最佳的解:1.最优解成功三角化点数目
- AWS微服务示例项目指南
缪玺彬
AWS微服务示例项目指南aws-microservicesAWSServerlessEvent-drivenMicroserviceswithusingAWSLambda,AWSDynamoDB,AWSAPIGateway,AWSEventBridge,AWSSQS,AWSCDKstandsforCloudDevelopmentKitforIaC—InfrastructureasCodetoola
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取
格图素书
3d
目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分
- 学习笔记之——3DGS-SLAM系列代码解读
gwpscut
3DGaussianSplatting(3DGS)3DGS深度学习三维重建计算机视觉3d
最近对一系列基于3DGaussianSplatting(3DGS)SLAM的工作的源码进行了测试与解读。为此写下本博客mark一下所有的源码解读以及对应的代码配置与测试记录~其中工作1~5的原理解读见博客:学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研_3dgaussiansplattingslam-CSDN博客文章浏览阅读5.3k次,点赞53次,收藏92
- 【MotionCap】DROID-SLAM 1 :介绍及安装
等风来不如迎风去
AI入门与实战人工智能SLAHMRDROID-SLAM
DROID-SLAM:DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocularDROID-SLAM:适用于单目、立体和RGB-D相机的深度视觉SLAMStereo,andRGB-DCamerashttps://arxiv.org/abs/2108.10869DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocular,Stereo,andRGB-DCamerasfi
- VYOS容器运行Uptime Kuma监控
GTaylor
Vyosvyos容器UptimeKuma监控系统无处不容器
添加镜像addcontainerimagelouislam/uptime-kumasudomkdir/config/kumasudochmod777/config/kuma配置setcontainernameUptimeKumadescription'Uptime-Kuma'setcontainernameUptimeKumaimage'docker.io/louislam/uptime-kuma
- 【ORB-SLAM2:九、BA优化】
KeyPan
ORB-SLAM2人工智能计算机视觉机器学习深度学习算法
BA(BundleAdjustment)是SLAM系统中优化位姿和地图点位置的重要技术。通过最小化图结构中的重投影误差,BA在提高地图精度和轨迹优化方面发挥了核心作用。本章将围绕BA优化展开,从图优化工具简介到优化函数分类,再到具体的局部BA和Sim3优化边的解析进行详细阐述。9.1图优化和g2o简介9.1.1图优化的基本概念图优化图优化将SLAM问题建模为一个图结构:节点(Vertices):代
- 【ORB-SLAM2:三、 地图初始化】
KeyPan
ORB-SLAM2数码相机计算机视觉人工智能机器学习深度学习算法
地图初始化是视觉SLAM系统的关键步骤之一,它是整个系统运行的起点。初始化的主要任务是从输入图像数据中构建一个初始地图,为后续的相机位姿估计和场景重建提供基础。无论是单目、双目还是RGB-D相机,地图初始化的结果直接决定了系统的鲁棒性和精度。3.1为什么需要地图初始化3.1.1地图初始化的重要性定义初始参考坐标系地图初始化为SLAM系统提供了一个全局参考坐标系,使后续的位姿估计和地图扩展能够在一致
- ORB-SLAM2:四、 地图点、关键帧、图结构】
KeyPan
ORB-SLAM2计算机视觉人工智能机器学习深度学习算法
地图点、关键帧和图结构是ORB-SLAM系统的核心组成部分,它们共同构建了SLAM系统的空间表示与数据组织方式。本章将详细讨论这些模块及其在系统中的作用和实现方式。4.1地图点4.1.1什么是地图点地图点(MapPoint)是SLAM系统中用来表示环境中三维特征点的抽象概念。这些点是通过相机观测和三角测量得到的,是地图构建的基础。三维位置每个地图点存储其在世界坐标系中的三维坐标P(X,Y,Z)P(
- 【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ:特征点法】
KeyPan
视觉SLAM计算机视觉人工智能机器学习数码相机算法深度学习
视觉里程计(VisualOdometry,VO)是通过处理图像序列,估计摄像头在时间上的相对位姿变化的技术。它是视觉SLAM的重要组成部分之一,主要通过提取图像中的信息(如特征点或直接像素强度)来实现相机运动估计。以下从特征点法、2D-2D对极几何、三角测量、3D-2D的PnP方法、3D-3D的ICP方法介绍视觉里程计的核心内容。特征点法特征点法是视觉里程计的经典方法,通过提取图像中的显著特征点,
- 通俗易懂 serverless 架构、微服务架构和云原生架构,并简单代码
Ai君臣
架构架构云原生serverless
文章目录1serverless架构、微服务架构和云原生架构区别1.Serverless架构示例:AWSLambda+APIGateway2.微服务架构示例:Flask微服务3.云原生架构示例:Docker和Kubernetes2Kubernetes中管理多个副本和流量两个关键组件1.Deployment2.Service负载均衡流量管理1serverless架构、微服务架构和云原生架构区别别用代码
- 【视觉惯性SLAM:十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】
KeyPan
视觉惯性SLAM计算机视觉视觉检测
15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合(Visual-InertialTightCoupling)在ORB-SLAM3中的作用不可替代,是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术。单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图,这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果,但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如,昏暗场景或快速运动可能
- 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
- 视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法
肝帝永垂不朽
#SLAM计算机视觉opencvc++
本节直接法与上节特征点法,为视觉里程计估计位姿的两大主流方法。而在引出直接法前,先介绍光流法(二者均对灰度值I做文章)。至此,前端VO总算结束了。学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要,尤其是构建最小二乘的非线性优化(BA),几乎每种方法都有其一席之地。视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法(1)前提(实际中较难满足)(2)理论推导(3)附:超定方程求解二、直接法(1)理论
- 从零开始搭二维激光SLAM --- 序章
李太白lx
从零开始搭二维激光SLAMSLAM
为什么要做这个开源项目1我的SLAM接触史1.1硕士阶段从17年3月开始接触SLAM,到现在已经3年了。虽然时间很长,但并不是所有时间都在单纯的搞SLAM。17年3月,研一下学期的时候选的课题题目,基于SLAM的室内移动机器人导航技术研究。之前并没有接触过SLAM,ROS等等。就连c++都是16年研一上学期的时候学的(大一学过以后没再接触过)。从17年3月开始学ROS,开始了解SLAM,还看了概率
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置