无水先生
无水先生

如何将电机控制器添加到您的 ROS 机器人

一、说明

        如果您正在构建与 ROS/ROS2 一起使用的移动机器人，您需要做的第一件事就是集成电机控制器。电机控制器的目的是接受来自更高级别的软件（如导航堆栈）的消息，并将其转换为驱动电机的信号。它还将从电机的编码器接收信息，以计算机器人的速度和位置。 您可以精确控制机器人的轮子，这些轮子随着电池电压的变化和地形的变化而保持一致。感兴趣？我们将介绍为典型的差速器驱动机器人制作ROS电机控制器所需的一切，并为您提供可用于参考的工作代码！

你可能感兴趣的:(ROS2高级编程,机器人,人工智能)

  • 3D打印遥控投喂船：用ESP32C3打造低成本水上机器人 iotzgq 机器人
    项目缘起：从脚踏船到智能投喂的创新转身在创客圈，灵感往往源于意外的"灵光一闪"。这个3D打印遥控投喂船的项目最初只是想做一艘普通的遥控脚踏船，直到开发者突发奇想：为什么不增加一个自动投喂装置？这个改动让项目瞬间具备了实用价值——不仅能在湖面操控小船畅玩，还能精准投放鱼食或鱼药到人工难以到达的水域。最令人称道的是其无线通信方案：放弃了传统遥控模块，采用ESP-NOW协议实现船与遥控器的通信。这种方案
  • Postman + Newman + Jenkins 接口自动化测试 Thomas Kant 自动化测试postmannewmanjenkinsallure
    亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Postman
  • 无人值守人工智能智慧系统数据分析：深度洞察与未来展望 呆码科技 人工智能数据分析数据挖掘
    无人值守人工智能智慧系统数据分析：深度洞察与未来展望随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已逐渐渗透到社会经济的各个领域，其中无人值守人工智能智慧系统作为AI技术应用的前沿阵地，正引领着一场深刻的行业变革。这类系统通过集成高级算法、大数据分析、物联网（IoT）及云计算等先进技术，实现了对复杂环境的自主监控、智能决策与高效管理，极大地提升了运营效率，降低了人力成本，并开启了数据驱动决策的新纪元。本
  • 关于NUC+雷达+倍福组网交换机是否完全足够的问题(是否需要一个路由器) Tipriest_ 机器人实际系统网络机器人交换机路由器IO网段
    你好！这是一个非常经典和常见的工业自动化/机器人系统组网问题。你的想法完全正确。核心答案：只用一个交换机是完全可以的，而且是标准的做法。你不需要路由器来提供网关(Gateway)。下面我为你详细解释一下，并提供具体的操作步骤和注意事项。1.为什么一个交换机就够了？(交换机vs.路由器)为了理解这一点，我们需要明白交换机和路由器的根本区别：交换机(Switch):作用：连接同一个局域网（LAN）内的
  • 论“人工智能生命体”站在那个高度？（之二） 中國龍在廣州 人工智能-智能体-具身智能人工智能
    第一部分：人工智能生命体人工智能生命体，提及的是《人工智能生命体新启点》一书，原文附后，本文中以本书代表。《人工智能生命体新启点》一书，是在现今科学技术发展，从人工智能、智能体、具身智能等大环境下，形成的一种全新理念的理论指导，以此发展出具有自我意识的人工智能生命体，拥有现代科技并以生命体的形式出现，具备类人类般的思想活动，更好的体现与融入人类的社会环境；具有自我意识的智能生命体就如人类的拥有大脑
  • 医疗AI与融合数据库的整合：挑战、架构与未来展望（上） Allen_Lyb 数智化教程（第二期）人工智能数据库架构
    引言随着人工智能（AI）在医疗健康领域的广泛应用，数据已成为医疗AI发展的核心驱动力。然而，医疗数据具有极度的异构性（包括结构化电子病历、医学影像向量、基因组JSON/图结构、传感器时序等），传统数据架构难以高效整合。因数据孤岛、复杂ETL流程以及昂贵维护成本，医疗AI平台通常难以充分发挥价值。融合数据库（ConvergedDatabase/多模态一体化数据库）通过支持SQL、JSON、图、向量、
  • 一文看懂：马斯克旗下人工智能公司 xAI 正式推出的Grok 4，Grok 4 如何开启 “多智能体内生化” 的 AI 新范式，重塑多模态大模型与 AI Agent 未来 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能gptagichatgpt大模型deeplearning神经网络
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列二十六一文看懂：马斯克旗下人工智能公司xAI正式推出的Grok4，Grok4如何开启“多智能体内生化”的AI新范
  • 大模型开源王炸！Kimi K2凭万亿参数撕开大模型天花板：代码、Agent、推理全碾压，32家企业疯抢接入 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容transformerchatgpt深度学习lstmkimiAgentAIGC
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列二十七开源王炸！KimiK2凭万亿参数撕开大模型天花板：代码、Agent、推理全碾压，32家企业疯抢接入一、架构
  • 网络爬虫——python爬取豆瓣评论 SSeaflower 爬虫python开发语言
    网络爬虫——python爬取豆瓣评论一、网络爬虫概述1.1网络爬虫定义网络爬虫，又被称为网络蜘蛛（WebSpider）、网络机器人等。它根据网页地址（URL）爬取网页内容，网页地址（URL）就是我们在浏览器中输入的网站链接。例如：https://www.baidu.com；https://movie.douban.com/。网络爬虫不仅能够复制网页信息和下载音视频，还可以做到网站的模拟登录和行为链
  • Prompt：开启与AI高效对话的钥匙
    解密Prompt：开启与AI高效对话的钥匙一、什么是Prompt？——AI的“使用说明书”想象一下，你正在指挥一位无所不知但毫无主动性的“实习生”——人工智能（AI）。你不能指望它“心领神会”，你必须给出清晰、具体的指令，它才能准确地完成你想要的任务。这个指令，就是Prompt（提示或提示词）。简单来说，Prompt是你向AI（如大型语言模型LLM）发出的文本或问题，用以引导它生成特定的、高质量的
  • AI人工智能中Actor - Critic算法的深入解析与应用场景 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
    AI人工智能中Actor-Critic算法的深入解析与应用场景关键词：Actor-Critic、强化学习、策略梯度、价值函数、深度强化学习、马尔可夫决策过程、A2C/A3C摘要：本文将深入解析Actor-Critic算法的核心原理，从基础概念到数学推导，再到实际应用场景。我们将通过生动的比喻解释这一强化学习中的重要算法，展示其Python实现代码，并探讨它在游戏AI、机器人控制等领域的应用。最后，
  • AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能ai
    AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词：AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要：本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析，结合实际项目案例，探讨其在各个领域的应用场景。同时，推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作，最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战，并对常见问题进行解答。1.背景介绍
  • AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
    AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词：Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要：本文深入浅出地讲解Actor-Critic算法的核心原理，通过生活化的比喻和可视化分析，帮助读者理解这一强化学习中的重要算法。我们将从基础概念入手，逐步剖析算法架构，并通过Python代码实现和可视化演示，展示算法在实际问题中的应用
  • 如何用深度学习实现图像风格迁移
    最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。前言图像风格迁移是人工智能领域中一个非常有趣且富有创意的应用。它能够让一张普通的照片瞬间变成梵高笔下的《星月夜》风格，或者像莫奈的《睡莲》一样充满艺术感。这种技术不仅在
  • 机器视觉基础（直播回放）
    机器视觉基础总结：本次讲解主要围绕工业相机的基础配置、图像处理及与机器人联动通信的应用展开，重点在于相机网络设置、软件操作流程、模板匹配方法以及标定调试等内容。**相机基础配置**-需确保相机与电脑连接正常，并正确设置IP地址以避免冲突。-使用官方软件检测相机状态，若出现黄色叹号提示，则需手动修改IP地址。-网络配置完成后可在软件中看到设备并进行后续操作。**相机参数设置**-曝光时间用于调节图像
  • PE系统机器视觉实战（直播回放） 遨博学院 机器人竞赛机器人人工智能
    PE系统机器视觉实战本次培训主要围绕视觉与机器人的综合实践展开，重点讲解了视觉标定和机器人通过视觉实现随机抓取的操作流程。以下是详细要点总结：网络配置需配置三个设备：机器人、电脑和相机的IP地址，确保网络互通。机器人IP设为192.168.1.50，电脑为60，相机为70。电脑建议使用有线网卡，关闭防火墙及杀毒软件，避免网络冲突。可通过ping命令测试网络连通性。视觉标定操作使用MVS软件配置相机
  • ROS2 视频采集节点实现 ZPC8210 ROS音视频
    一个完整的ROS2视频采集节点的实现，使用OpenCV进行视频捕获并通过ROS2发布图像消息。1.创建功能包首先创建一个新的ROS2功能包（如果还没有）：bashros2pkgcreatevideo_capture--build-typeament_python--dependenciesrclpysensor_msgscv_bridgeopencv-python2.实现视频采集节点在video_
  • AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略 AIGC应用创新大全 人工智能tensorflowpythonai
    AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词：TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要：本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略，从基础概念到高级技巧，全面解析如何高效训练深度学习模型。我们将从数据准备、模型构建、训练优化到部署应用，一步步揭示TensorFlow模型训练的核心技术，并通过实际代码示例展示最佳实践。背景介绍目的
  • Actor - Critic：AI人工智能领域的新宠儿
    Actor-Critic：AI人工智能领域的新宠儿关键词：强化学习、Actor-Critic、策略梯度、价值函数、深度强化学习、A2C、A3C摘要：Actor-Critic是强化学习领域的一种重要算法框架，它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点，成为近年来人工智能领域的热门研究方向。本文将用通俗易懂的方式介绍Actor-Critic的核心概念、工作原理、实现方法以及实际应用，帮助读者理解这一强大
  • 探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘 AI学长带你学AI 人工智能ai
    探索AI人工智能中遗传算法的进化奥秘关键词：遗传算法、自然选择、基因编码、适应度函数、群体进化、交叉变异、优化问题摘要：本文将用生物进化视角解读人工智能中的遗传算法原理。通过达尔文进化论的生活化比喻，结合Python代码实例演示如何模拟基因遗传、自然选择等过程，揭示遗传算法在路径规划、参数优化等场景的应用奥秘。最后探讨遗传算法的局限性与未来发展方向。背景介绍目的和范围本文旨在用通俗易懂的方式解析遗
  • 深度剖析AI人工智能领域多模态大模型 AI学长带你学AI AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能ai
    深度剖析AI人工智能领域多模态大模型关键词：AI人工智能、多模态大模型、模型架构、算法原理、应用场景摘要：本文旨在对AI人工智能领域的多模态大模型进行深度剖析。首先介绍多模态大模型的背景知识，包括目的、预期读者等。接着阐述核心概念，分析其架构和原理，并给出相应的流程图。通过Python代码详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，同时用数学模型和公式进一步阐释。在项目实战部分，给出实际案例及详细代码解读
  • Open AI在AI人工智能领域的创新之路 AI学长带你学AI AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能ai
    OpenAI在AI人工智能领域的创新之路关键词：OpenAI、人工智能、创新之路、技术突破、应用场景摘要：本文深入探讨了OpenAI在AI人工智能领域的创新之路。首先介绍了OpenAI的背景信息，包括其成立目的、发展历程等。接着详细阐述了OpenAI的核心概念，如强化学习、生成式对抗网络等，并通过示意图和流程图展示其原理和架构。然后讲解了相关核心算法原理，结合Python代码进行具体说明。同时，给
  • 探索AI人工智能领域Actor - Critic的无限潜力
    探索AI人工智能领域Actor-Critic的无限潜力关键词：AI人工智能、Actor-Critic、强化学习、策略网络、价值网络摘要：本文将深入探索AI人工智能领域中Actor-Critic方法的无限潜力。我们会先介绍其背景知识，接着用通俗易懂的方式解释核心概念，包括Actor和Critic的含义及它们之间的关系，然后阐述其核心算法原理和具体操作步骤，还会给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实
  • ROS2 通过相机确定物品坐标位置
    要实现通过相机确定物品坐标位置，通常需要相机标定、物体检测和坐标转换几个步骤。下面我将提供一个完整的解决方案，包括相机标定、物体检测和3D坐标估计。1.系统架构相机标定-获取相机内参和畸变系数物体检测-使用OpenCV或深度学习模型检测物品坐标转换-将2D图像坐标转换为3D世界坐标ROS2集成-将上述功能集成到ROS2节点中2.实现步骤2.1创建功能包bashros2pkgcreateobject
  • AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案 AI学长带你学AI 人工智能ai
    AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词：多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要：本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈，包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战，我们提出了系统性的解决方案，涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
  • 【杂谈】-人工智能：从无序部署到可问责治理的转型之路
    人工智能：从无序部署到可问责治理的转型之路文章目录人工智能：从无序部署到可问责治理的转型之路1、失控的人工智能与“漂移”现象的潜在危机2、穿透迷雾：探寻人工智能治理的真谛3、民主化进程中的治理觉醒4、迈向未来：构建可问责的人工智能生态体系5、抉择时刻：关乎人工智能发展走向的关键权衡人工智能已然步入一个关键的转折阶段。当下，众多企业竞相投身于各类人工智能系统的部署浪潮之中，从功能多样的生成式人工智能
  • 【C# + HALCON 机器视觉】构建通用视觉软件平台：跨行业应用实战 AI_DL_CODE 机器视觉：C#+HALCONc#HALCON机器视觉通用软件平台二维码识别模板匹配OCR
    摘要：本文深入探讨基于C#与HALCON开发通用视觉软件平台的技术路径与实践方法，围绕二维码识别、OCR、模板匹配等核心功能，结合模块化设计理念，详细阐述相机参数设置、图像处理、通信模块等技术实现。通过与爱普生机器人配合的定位标定案例，以及印刷品缺陷检测、包装日期识别等应用场景，展示该平台在跨行业领域的应用价值，同时提供完整实操流程与代码示例，助力开发者快速搭建高效、低成本的机器视觉解决方案。文章
  • 从“直觉抢答”到“深度思考”：大模型的“慢思考”革命，思维链、树、图如何让AI越来越像人？ 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能chatgptAIGC神经网络python大模型思维链
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列十六从“直觉抢答”到“深度思考”：大模型的“慢思考”革命，思维链、树、图如何让AI越来越像人？引言：当AI从“快
  • 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码 matlab科研助手 神经网络算法cnn
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制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物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
  • 股票基金量化开源平台对比 Mr.小海 开源开源金融
    股票基金量化开源平台对比分析报告引言研究背景与意义在金融科技快速发展的背景下，量化交易已成为现代金融市场中投资者追求高效与精准交易的核心工具。通过程序化方式，投资者能够迅速处理海量市场数据，制定并执行复杂交易策略，其高效性、低情绪干扰及策略多样性等优势显著[1]。特别是随着人工智能技术的深化，2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现，推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验
  • 对股票分析时要注意哪些主要因素？ 会飞的奇葩猪 股票 分析 云掌股吧
    　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。     一、成交量 　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
  • 【Scala十八】视图界定与上下文界定 bit1129 scala
    Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。   隐式参数 首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值 def max[T](a: T, b: T) = { if (a > b) a else b }  因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a >
  • C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 applec框架cocoa
    自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书
  • 去除浏览器对表单值的记忆 周凡杨 html记忆autocompleteform浏览
                                       &n
  • java的树形通讯录 g21121 java
    最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
  • Nginx安装部署 510888780 nginxlinux
    Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
  • java servelet异步处理请求 墙头上一根草 ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ
    servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能，        final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);   ac.s
  • 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化 aijuans Spring 3
    在Spring中要实例化一个Bean有几种方法： 1、最常用的（普通方法） <bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" /> 使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。 （有构造方法的下个文细说） 2、还
  • 为Mysql创建最优的索引 annan211 mysql索引
    索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。 索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比 较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B-
  • 日期函数 百合不是茶 oraclesql日期函数查询
      ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年 显示值:07 yyy three digits 三位年 显示值:007
  • 线程优先级 bijian1013 javathread多线程java多线程
    多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。 线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。 实例： package com.bijian.study; /** * 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法 * 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执
  • 适配器模式和代理模式的区别 bijian1013 java设计模式
    一.简介        适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。      &nbs
  • 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件 bit1129 Mybatis3
     SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句， 这些元素包含三方面内容 1. 要执行的SQL语句 2. SQL语句的入参，比如查询条件 3. SQL语句的返回结果
  • oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle大表备份大表数据复制
    前提：    数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。    
  • HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速
    上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！ 苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！ Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/
  • java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度 bylijinnan java
    public class LongestSymmtricalLength { /* * Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。 * 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。 */ public static void main(String[] args) { Str
  • 学习编程的一点感想 Cb123456 编程感想Gis
           写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目.      本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有
  • [能源与安全]美国与中国 comsci 能源
         现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。       在这个大
  • SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析 cwqcwqmax9 oracle
    甲说： A B两个表总数据量都很大，在百万以上。 idx1  idx2字段表示是索引字段 A B 两表上都有 col1字段表示普通字段 select xxx from A where A.idx1 between mmm and nnn      and exists (select 1 from B where B.idx2 =
  • SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案 dashuaifu AjaxspringMVCresponse中文乱码
      SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案   一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do")       public @ResponseBody void getPunishReasonB
  • Linux系统中查看日志的常用命令 dcj3sjt126com OS
    因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位 cat tail -f 日 志 文 件 说 明 /var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一 /var/log/secure 与安全相关的日志信息 /var/log/maillog 与邮件相关的日志信
  • [应用结构]应用 dcj3sjt126com PHPyii2
    应用主体 应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。 补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应
  • assertThat用法 eksliang JUnitassertThat
    junit4.0  assertThat用法 一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) ); 注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&） 2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
  • android点滴2 gundumw100 应用服务器android网络应用OSHTC
    如何让Drawable绕着中心旋转？ Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f, Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f); a.setRepeatCount(-1); a.setDuration(1000); 如何控制Andro
  • 超简洁的CSS下拉菜单 ini htmlWeb工作html5css
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
  • kafka consumer防止数据丢失 kane_xie kafkaoffset commit
    kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。   尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。   考虑这样一个case，partiton_num=2
  • @Repository、@Service、@Controller 和 @Component mhtbbx DAOspringbeanprototype
    @Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类
  • java 多线程高并发读写控制 误区 qifeifei java thread
    先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
  • mongodb replica set(副本集)设置步骤 tcrct javamongodb
    网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下： 首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6 cd /usr/local/bin wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
  • rust学习笔记 wudixiaotie 学习笔记
    1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。 let x = 1; let mut y = 2; 2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。 3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。 4.每个语句结尾都要加分
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他