- 用realsense d435i传感器在实际环境中跑ORB_SLAM3,顺带解决一部分编译问题
睫力上爬
SLAM日常折腾传感器ORB_SLAM3
是的ORB_SLAM3来了,时隔五年,它来带的惊喜到底是啥呢?一个完全依赖于最大后验估计(MAP)的单/双目惯导融合系统高回召的地点识别功能(High-recallplacerecognition)第一个完整的多地图系统(multi-map)一个抽象的相机模型表示论文地址论文细节今天不说,今天主要先拿到代码,并且用自己的传感器试试实际效果编译终端拉代码记得提前安装好OpenCV,Eigen,和Pa
- 【ORB_SLAM系列3】—— 如何在Ubuntu18.04中使用自己的单目摄像头运行ORB_SLAM3(亲测有效,踩坑记录)
啥也不会的研究僧
SLAM算法安装与实践记录ubuntu计算机视觉人工智能自动驾驶
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、ORB_SLAM3源码编译二、ORB_SLAM3实时单目相机测试1.查看摄像头的话题2.运行测试三.运行测试可能的报错1.报错一(1)问题描述(2)原因分析(3)解决2.报错二(1)问题描述(2)解决前言本次教程运行ORB_SLAM3,所需的环境如下:Ubuntu18.04、ros版本:melodicOpencv4.5
- ORB-SLAM3源码的学习:GeometricTools文件
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3c++计算机视觉ubuntu人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能:1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了,这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外,头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵,第二个函数用于比较两个
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readImageInfo读取图像信息
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉opencvubuntuc++人工智能学习
前言简单总结一下:这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度,并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机,还会同时更新第二个相机的校准参数。最终,这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定
- ORB-SLAM2源码学习:System.cc:System::System SLAM系统的构造函数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM2c++学习计算机视觉算法opencv
前言ORB-SLAM2源码学习:rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统,现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。总的来说:该函数主要干了以下事情:1.初始化一些参数(列表初始化)2.加载并检查配置文件和词汇表3.创建一些对象如关键帧数据库、地图、绘制器等。4.启动并初始化多个线程:跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉ubuntuopencv人工智能数码相机学习
前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数:voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数:voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
- AWS上基于Llama 3模型检测Amazon Redshift里文本数据的语法和语义错误的设计方案
weixin_30777913
数据仓库云计算awsllama
一、技术栈选型核心服务:AmazonRedshift:存储原始文本和检测结果AmazonBedrock:托管Llama370B模型AWSLambda:无服务计算(Python运行时)AmazonS3:中间数据存储AWSStepFunctions:工作流编排辅助工具:psycopg2:RedshiftPython连接器boto3:AWSSDKforPythonPandas:数据批处理JSONSche
- AWS上基于高德API验证Amazon Redshift里国内地址数据正确性的设计方案
weixin_30777913
python数据仓库云计算aws
该方案通过无服务架构实现高可扩展性,结合分页查询和批量更新确保高效处理海量数据,同时通过密钥托管和错误重试机制保障安全性及可靠性。一、技术栈组件技术选型说明计算层AWSLambda无服务器执行,适合事件驱动、按需处理,成本低数据存储AmazonRedshift存储原始地址数据及验证结果API调用高德地理编码API提供地址标准化及验证能力开发语言Python3.9+使用requests处理HTTP请
- 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
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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
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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
LDST_CSDN
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
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出