- OpenCV 三维重建实战:从工业检测到自动驾驶,3 大场景代码全解析
从零开始学习人工智能
opencv自动驾驶数码相机
:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
- 【C++算法竞赛】前缀和+桶数组
YLCHUP
C++算法技巧算法c++开发语言数据结构哈希算法c语言笔记
文章目录1.前缀和基础2.算法原理3.例题讲解[P1114“非常男女”计划](https://www.luogu.com.cn/problem/P1114)[P11965[GESP202503七级]等价消除](https://www.luogu.com.cn/problem/P11965)[P10724[GESP202406七级]区间乘积](https://www.luogu.com.cn/pro
- 从零理解鱼眼相机的标定与矫正(含 OpenCV 代码与原理讲解)
本文适合初学者系统掌握鱼眼镜头的标定与矫正原理,图文结合,带你从0到1理解K,D,u,v等参数的真实含义。一句话总结鱼眼相机由于镜头视角宽、畸变大,拍出来的画面会“鼓起来”或者变形。通过标定得到的参数,可以让计算机“理解”这种变形是怎么发生的,并据此把图像“拉回正形”。一、什么是内参矩阵K?定义在OpenCV中,内参矩阵(CameraIntrinsicMatrix)通常是一个3x3的矩阵:cfg.
- [KO机器学习] Day2 特征工程:数据预处理:序号编码、独热编码、二进制编码
码农男孩
机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征(categoricalfeature)主要是指性别(男女)、血型(A,B,AB,O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时,应该怎么样处理类别型特征?难度:★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
- 相机标定和畸变校正示例
我是一只有梦想的菜鸟
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一个完整的相机标定和畸变校正的示例。它包括了相机标定的步骤、计算相机内参和畸变系数、以及对图像进行畸变校正的两种方法。importcv2importnumpyasnpimportglob################1配置参数####################设置寻找亚像素角点的参数,采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001criteria=(cv2.TERM_CRITER
- html标签之form表单标签,用于数据提交
网小鱼的学习笔记
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table表单用户注册表单用户注册用户名:密码:性别:男女爱好:篮球足球游泳健身学历:专科本科研究生博士烈士照片:个人简介:结果展示
- Day52打卡 @浙大疏锦行
ayuan0119
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知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得importtorchimportnumpyasnpimportosimportrandom#全局随机函数defset_seed(seed=42,deterministic=True):"""设置全局随机种子,确保实验可重复性参数:seed:随机种子值,默认为42deterministic:是否启用确定性模式,
- C++提高编—(模板,泛型,异常处理)
其实我今天想吃河北正宗安徽牛肉板面
C++java开发语言c++c语言算法
一模板1.1模板概论以下图为例子,提供了三个西装的证件照,谁都可以取拍照,可以是小孩,男女人,也可以是某些动物等等等。n那么我们这个模板也是这样,它可以是任何类型,基础类型,class型,等等等等。且会根据你的指定类型编程相对类型(配对)模板的特点:模板不可以直接使用,它只是一个框架模板的通用并不是万能的1.2函数模板1.2.1函数模板概念及应用语法:template//函数声明或定义解释:tem
- 相机标定与校正原理及代码(Python、C++)实现
吃旺旺雪饼的小男孩
自动驾驶pythonc++自动驾驶
相机标定与校正一、相机标定理论背景1.1相机模型1.2畸变模型二、详细标定流程2.1数据采集2.2角点提取2.3构造对应关系2.4标定求解2.5图像校正2.6标定精度分析三、Python代码详细示例四、C++代码详细示例五、常见问题与注意事项六、总结一、相机标定理论背景1.1相机模型针孔模型:相机可以用针孔模型描述,即假设所有光线都通过一个单一的光心,然后在成像平面上成像。该模型定义了相机的内参和
- python打卡day52
ZHPEN1
Python打卡python开发语言
神经网络调参指南知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得参数可视化importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#设置设备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#
- Opencv 相机标定相关API及原理介绍
明月醉窗台
立体视觉与三维重建#C++-opencv数码相机opencv人工智能深度学习计算机视觉
Opencv相机标定相关API及原理介绍相机标定是计算机视觉中的基础任务,旨在确定相机的内参矩阵、畸变系数以及(可选)外参(相机相对于世界坐标系的旋转和平移)。OpenCV提供了完整的相机标定工具链,核心函数为cv2.calibrateCamera,其原理基于张正友标定法(Zhang’sCalibrationMethod),结合针孔成像模型和畸变校正理论。标定代码:https://blog.csd
- python打卡第52天
知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得##随机种子importtorchimporttorch.nnasnn#定义简单的线性模型(无隐藏层)#输入2个纬度的数据,得到1个纬度的输出classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()#线性层:2个输入
- Python统计学实例之正态分布:计算男女身高相差>5厘米的概率
xupeggy163
用python学习统计学python
正态分布计算:示例1正态分布计算实例:计算男女身高相差>5厘米的概率解题思路用到的公式总结:正态分布计算实例:计算男女身高相差>5厘米的概率假设男生身高X~N(71,20.25),女生身高Y~N(64,16)解题思路算出两种正态分布的均值和方差算出新的正态分布的均值和方差算出变量5的标准分根据标准分在正态分布表中查询概率值用到的公式z=x−μσz=\frac{x-\mu}{\sigma}z=σx−
- KL散度计算示例:用户画像 vs. 专辑播放分布的性别偏好分析
MC数据局
散度公式用户画像小白教程
KL散度计算示例:用户画像vs.专辑播放分布的性别偏好分析定义概率分布我们定义两个离散概率分布用于比较:用户画像分布(基准分布Q):男女比例65%:35%Q=[0.65,0.35]Q=[0.65,0.35]Q=[0.65,0.35]专辑播放分布(真实分布P):男性83%:女性17%P=[0.83,0.17]P=[0.83,0.17]P=[0.83,0.17]KL散度公式(离散型)KL散度衡量的是两
- cv::FileStorage用法
Feliz Da Vida
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cv::FileStorage是OpenCV中的一个类,用于读取和写入结构化数据(如YAML、XML、JSON)。它非常适合保存和加载诸如:相机内参(K、D)位姿(R、T)IMU数据配置参数向量、矩阵、图像、列表等常见用途保存相机标定参数(标定后得到的.yml文件)配置文件读写(如SLAM、AR、CV项目)记录检测结果或轨迹数据使用示例✅1.写入YAML文件#includeusingnamespa
- studio和solo哪个好_beats studio3 和solo3的区别再哪里?
Lemaden
studio和solo哪个好
首先两款机子在外观上就有很大的区别前者是solo3,后者是studio3。仔细观察可以发现solo3的耳罩比较小,是圆形的。studio3的是椭圆形的。两款都是头戴式外观设计:录音师是包耳的,SOLO是压耳的!体积的话,录音师大,SOLO小巧玲珑!音质:录音师肯定比SOLO好!男女适合度话,个人认为SOLO比较适合女孩子用,录音师适合男孩子用!因为我是男生戴solo实在夹头(头大)但是solo带出
- 每日Prompt:乘坐高铁的美女
java干货
prompt美女
提示词现代高铁车厢内部全景,豪华蓝色双座座椅,顶部行李架放置一个粉红色行李箱和其他行李,金属扶手泛着冷光,广角镜头捕捉车厢空间延伸感,有几个男女乘客。一个女生,棕色长卷发,白色的性感裙子,白色小包,白色高跟鞋,坐在座椅上,手拿手机。
- day02 vue学习日记
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day02Vue常用特性表单基本操作获取单选框中的值通过v-model男女newVue({data:{//默认会让当前的value值为2的单选框选中gender:2,},})获取复选框中的值通过v-model和获取单选框中的值一样复选框checkbox这种的组合时data中的hobby我们要定义成数组否则无法实现多选爱好:篮球唱歌写代码newVue({data:{//默认会让当前的value值为2
- python 监控手机屏幕_Python 让手机实现监控功能的办法,解决一些困扰一些人很久的比如偷情的信任问题...
weixin_39780260
怕被带绿帽怎么办,我有个朋友问我这个问题,然后我在网上找了找,想了个办法。我的办法就是往女方口袋里放一个手机,然后手机每隔10分钟拍个照片,当然这是要女方同意的。如果仅仅只有女方被监控是不公平的,所以我的想法是男女都要被对方监控。然后这个下面的链接是别人的一个技术实现的详细解释和过程,虽然不是app的形式,是脚本的形式,但是也能够差不多能用,只是稍微麻烦点,还有貌似现在只有安卓手机能用。htt都比
- OpenCV单目相机内参标定C++
你好,明天,,
笔记C/C++代码计算机视觉opencv数码相机c++
基于OpenCV实现单目相机内参标定:a.使用OpenCV库实现内参标定过程。通过角点检测、亚像素角点定位、角点存储与三维坐标生成和摄像机标定分别获取左右相机的内参。b.具体地,使用库函数检测两组图像(左右相机拍摄图像)中棋盘格的角点;对检测到的角点进行亚像素级别的精确化,以提高角点位置的准确性;根据左右相机拍摄的棋盘格图像及角点位置,计算出两个相机的内参矩阵及畸变系数;生成畸变校正和图像校正的映
- python使用opencv实现相机内参标定
沐凡曦
pythonopencv相机标定pythonopencv
一、背景介绍我们在根据相机拍摄的图像,计算世界坐标,指引机器人执行各种操作。前提是需要知道相机的内外参数,这篇文章主要是讲解python使用opencv实现相机内参标定的代码,如果想了解更详细的原理,可以参考其他的文章。二、标定工具1、棋盘格标定板,标定板的尺寸根据具体情况来定,推荐标定板在线生成网站:CameraCalibrationPatternGenerator–calib.io,在这个网站
- 数据库第二次作业--SQL的单表查询与多表查询
dog shit
数据库sql
单表查询查询专业信息表中的专业名称和专业类型SELECTMname,MtypeFROMMajorP;查询一个学校有多少个专业SELECTCOUNT(Mno)AS专业数量FROMMajorP;查询学校的男女学生各有多少位SELECTSsex,COUNT(*)AS人数FROMStudentPGROUPBYSsex查询每个专业各有多少位学生SELECTMname,COUTN(Sno)AS学生数量FROM
- null 的安全操作 vs 危险操作
旧故新长
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1.完全安全的操作(不会NPE)操作类型示例代码说明单纯赋值ListNodea=null;直接赋null值完全合法引用传递headB=headB.next;即使headB.next为null也安全判等比较if(headB==null)判断是否为null不会引发NPE方法内参数传递someMethod(headB.next);仅传递引用,不访问成员2.会引发NPE的危险操作操作类型示例代码触发条件访
- Elasticsearch内存管理与JVM优化:原理剖析与最佳实践
磐基Stack专业服务团队
elasticsearchelasticsearchjvm大数据
#作者:孙德新文章目录一、Elasticsearch缓存分类1、NodeQueryCache:2、ShardRequestCache:3、FielddataCache:三、内存常见的问题案例一案例二案例三案例四四、内参分配最佳实践1、jvmheap分配2、将机器上少于一半的内存分配给es3、不要给jvm分配超过32G内存4、在32G以内的话具体应该设置heap为多大?5、对于有1TB内存的超大内存
- 【相机标定】OpenCV 相机标定中的重投影误差与角点三维坐标计算详解
EQ-雪梨蛋花汤
我的XR开发记录Android笔记opencv人工智能
摘要:本文将从以下几个方面展开,结合典型代码深入解析OpenCV中的相机标定过程,重点阐述重投影误差的计算方法与实际意义,并通过一个calcBoardCornerPositions()函数详细讲解棋盘格角点三维坐标的构建逻辑。在计算机视觉领域,相机标定(CameraCalibration)是获取相机内参数和畸变参数的关键步骤。而重投影误差(ReprojectionError)则是衡量标定精度的重要
- 基于echarts、php、Mysql开发的数据可视化大屏
我就说好玩
echarts信息可视化前端后端
大屏效果展示管理员进入数据可视化页面将看到数据可视化大屏。大屏内容包括两个条形图,用于统计当前网站所有用户的MBTI16型人格分布;玫瑰图,用于展示当前网站用户MBTI四个维度,八个字母的占比;折线图,用于展示当前网站在交友论坛中周一至周如的发言数量;饼图用于展示当前网站用户的男女比例;中间的文字显示屏用于直观展示用户人数、男女比例、最稀有人格、用户活跃时间的信息。数据可视化大屏如下。设计大屏之前
- 2024 网络安全回顾与 2025 展望:守护数字世界的新征程
漠月瑾
网络安全学习点滴web安全网络安全2024年网络安全回顾2025年网络安全展望
数据来源:安全内参在当今数字化时代,网络如同一张无形的大网,将世界紧密相连。我们在享受网络带来便捷的同时,也面临着日益严峻的网络安全挑战。今天,就让我们一起来回顾2024年网络安全产业的发展态势,并展望一下2025年的趋势。2024年全球网络安全态势各国强化网络安全战略,争夺网络空间主导权随着数字化进程的加速,网络空间成为了各国竞争的新战场。为了在这场没有硝烟的战争中占据优势,各国纷纷出台或升级网
- Python打卡DAY11
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Python训练营python
超参数调整专题1核心知识点回顾模型=算法+实例化设置的外参(超参数)+训练得到的内参只要调参就需要考2次【所以如果不做交叉验证,就需要划分验证集和测试集,但是很多调参方法中都默认有交叉验证,所以实际中可以省去划分验证集和测试集的步骤;只需要用好调参工具即可】网格搜索随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)time库的计时模块
- 相机内外参
越甲八千
【海康相机视觉案例】【opencv学习】数码相机计算机视觉人工智能
文章目录相机内参相机外参相机的内外参是相机标定过程中确定的重要参数,用于建立图像像素坐标与实际世界坐标之间的关系。相机内参定义:相机内参是描述相机内部光学和几何特性的参数,主要包括焦距、主点坐标、像素尺度因子以及畸变系数等。这些参数不随相机的外部位置和姿态变化而改变,只与相机本身的硬件特性和成像原理有关。具体参数解释焦距:在针孔相机模型中,焦距是从针孔(相机光心)到成像平面的距离。在实际相机中,它
- 相机-IMU联合标定:相机标定
吃水果不削皮
视觉组合导航ROSVIO
文章目录简介标定方法标定工具kalibr标定数据录制相机标定简介在VINS(Visual-InertialNavigationSystem,视觉惯性导航系统)中,相机标定是确保视觉数据准确性和系统鲁棒性的关键步骤,其核心作用可总结为以下方面:消除镜头畸变,提升特征点精度确定相机内参(Intrinsics)支持多传感器时空对齐标定方法相机标定可使用matlab标定工具或使用kalibr标定工具。在v
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f