- 基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题
- Easy
优化python数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包,为凸优化提供方便使用的用户接口,适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming,二阶锥规划convexoptimization-凸优化,nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度,polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
- g2o优化器系列1
Optimization
参考资料:[1]深入理解图优化与g2o:g2o篇[2]SLAM14讲6.4曲线拟合程序[3]SLAM14讲7.8.2PNP中使用g2o[4]SLAM14讲7.9.2ICP中非线性优化[5]SLAM14讲8.5.2定义直接法的边[6]SLAM14讲9.3改进PNP的结果[7]SLAM14讲10.3.2g2o求解BA[8]SLAM14讲11.2.1g2o原生位姿图[9]SLAM14讲11.2.2李代数
- Levmar使用小结(一)
hhh0209
非线性优化levmal
Levmar是非线性优化的一个库,使用起来很方便。但是刚开始接触时会有点头疼,尤其是如果不懂LM算法,直接使用的话,就会满脑子“这是啥?这都是啥?”最近在学习非线性优化的方法,总结一下希望可以帮助到大家。Levmar的安装配置大家可以看这篇文章:http://blog.sina.com.cn/s/blog_45b747f70101he1t.htmlLevmar的官网是这个:http://users
- BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码深度学习神经网络人工智能
BP神经网络答案:是的,BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。总结(BP神经网络和深度学习在本质上有以下区别)答案:是的,BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。BP神经网络(误差反传网络)实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题,并通过负梯度下降算法,利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。在正向传播阶段,输入数据通过神经网络的
- [algorithm] 自动驾驶 规划 && 非线性优化学习系列之1 :车辆横向运动&&动力学详细解释
HERR_QQ
AutonomousDrivingAlgorithm自动驾驶学习
写在前面最近时空联合规划很火,想学习。由于在学校主打学习新能源电力电子方向,转行后也想好好零散的知识体系。计划从车辆运动动力学习,模型预测控制(经典控制目前看主打应用,不会再去深入),非线性优化开始梳理,到最后复现时空联合规划的论文。知识梳理会进行的比较快,实际复现和代码编写会慢慢来完成。当中如果遇到和实际问题有关的细节知识,作为自己的未来解决方案储备也会强调一下。目前计划借助的资料有(每本书阅读
- CasADi学习(1)
Tomcattiger
MPC非线性优化python
文章目录CasADi一些补充说明版权问题环境配置代码不同版本问题运行速度预留链接CasADi正如官网介绍,CasADi提供了一种高效的开源优化问题解决方案,非常适用于解决非线性优化问题(nonlinearoptimization)和实现自动微分(algorithmicdifferentiation)。相较于其他的优化库,例如ACADO和GRAMPC,在提供了标准的C/C++和MATLAB支持外,其
- SQP算法论文阅读1:NLPQL: A FORTRAN subroutine solving constrained nonlinear programming problems
小林up
科研算法SQP论文
SchittkowskiK.NLPQL:AFORTRANsubroutinesolvingconstrainednonlinearprogrammingproblems[J].Annalsofoperationsresearch,1986,5:485-500.SQP序列二次规划的思想是将约束非线性优化问题等效为求解一系列二次规划子问题求解,对于约束问题,一般的描述是:这个问题必须是光滑的:定义拉格
- 优化|流形优化系列(一)
运筹OR帷幄
人工智能算法
简介流形优化是非线性优化的一个分支,它主要关注在特定的几何结构下进行优化。在流形优化中,优化问题通常是在黎曼流形上进行的,而非欧几里得空间。黎曼流形是带有黎曼度量的流形,该度量为流形上的每个点都定义了一个内积。这种内积结构提供了流形上测量长度和角度的方式,这在优化过程中非常重要,因为它允许我们定义梯度和Hessian等概念,并进行相应的优化操作。在流形优化的背景下,流形通常是解的约束集。例如,当解
- SLAM中用到的GTSAM是什么,如何构建和使用GTSAM
稻壳特筑
SLAMSLAM因子图
目录几个关键原理:1.因子图:2.非线性优化:3.平滑和映射:4.概率建模:5.模块化和扩展性:举例说明如何构建和使用GTSAM:步骤1:安装GTSAM步骤2:包含头文件步骤3:创建因子图步骤4:添加因子步骤5:创建初始估计步骤6:优化步骤7:结果分析GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMappinglibrary)是一个开源C++库,用于解决机器人和自动驾驶车辆的定位与地图
- 多维无约束非线性优化
Kilig*
机器学习人工智能算法
问题描述对于一个极小化问题minf(X)min\quadf(X)minf(X),其中XXX是多维变量X=x1…xnX={x_{1}\dotsx_{n}}X=x1…xn牛顿法牛顿法原理牛顿法的思想是将函数进行二阶展开。对于一个一维函数来说函数在x0x_0x0附近的二阶泰勒展开可以近似为f(x)≈f(x0)+f′(x0)(x−x0)+12f′′(x0)(x−x0)2f(x)\approxf(x_0)+
- Ceres库与位姿图优化
独孤西
SLAMc++计算机视觉人工智能
文章目录前言Ceres库理论与实践位姿图优化SLAM中的优化问题小结前言SLAM中后端优化求解上ceres库位姿图优化有非常多的应用,这里记录一下自己的学习内容,主要参考B站的视频和CSDN的博客,推荐以下资料:【非线性优化器ceres的使用20221125】https://www.bilibili.com/video/BV1p24y1y7BL/?share_source=copy_web&vd_
- Ceres使用
读书健身敲代码
SLAM
之前用过Ceres,但是只是跑例程,现在来着重学习一下使用流程。1.解决的问题主要解决非线性优化问题。Ceres是一个较为通用的库。参考链接2.如何使用这个是求解的函数,主要关注这三个参数CERES_EXPORTvoidSolve(constSolver::Options&options,Problem*problem,Solver::Summary*summary);1.options与优化相关
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第六讲 非线性优化(2)
晒月光12138
视觉SLAM十四讲学习笔记机器学习slam
这一节主要回顾一下Ceres、g20的使用。1.Ceres、G2o源码安装方法高博士的书中都有各个库的安装方法,但由于版本变化,个别安装方法可能并不适用。这里简单整理一下两个库的源码安装方法,其他的库之后有时间统一整理一下。(1)Ceres安装下载源码,下载地址:https://github.com/ceres-solver/ceres-solver安装依赖项:sudoapt-getinstall
- 2022-03-22
内推君
自动驾驶/机器人SLAM算法面经1欢迎关注公众号:内推君SIR,加微信:neituijunsir加入自动驾驶交流群Case1一面项目相关1、简历中的项目相关问题,项目是三维重建相关的,深度学习的深度估计2、具体细节上,网络结构、loss设计、数据、训练泛化效果3、非公共区域如何处理、精度如何保证基础:1、非线性优化2、视觉slam基础场景题:1、只有相机的情况下,采用深度学习的方案,如何实现高精度
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第九讲 后端优化(1)
晒月光12138
视觉SLAM十四讲学习笔记slam计算机视觉
经过前端(视觉里程计)估计得到的轨迹和地图由于存在累计误差,在长时间内是不准确的。因此希望构建一个针对全局的更大规模的优化问题,得到最优的轨迹和地图,这里主要有两种解决思路:(1)基于马尔可夫性假设的卡尔曼滤波器:马氏性假设可以简单地理解为“当前时刻状态只与上一时刻有关”。针对SLAM问题(非线性)的卡尔曼滤波器给出了单次线性近似下的最大后验估计,或者说是优化过程中一次迭代的结果。(2)非线性优化
- 自学SLAM(8)《第四讲:相机模型与非线性优化》作业
Chris·Bosh
视觉SLAM数码相机opencvC++视觉SLAM
前言小编研究生的研究方向是视觉SLAM,目前在自学,本篇文章为初学高翔老师课的第四次作业。文章目录前言1.图像去畸变2.双目视差的使用3.矩阵微分4.高斯牛顿法的曲线拟合实验1.图像去畸变现实⽣活中的图像总存在畸变。原则上来说,针孔透视相机应该将三维世界中的直线投影成直线,但是当我们使⽤⼴⾓和鱼眼镜头时,由于畸变的原因,直线在图像⾥看起来是扭曲的。本次作业,你将尝试如何对⼀张图像去畸变,得到畸变前
- Matlab toolbox Manopt流形优化工具包介绍
hi_linda
MATLABmanoptmatlab工具包黎曼优化几何学矩阵
一、Manopt工具包介绍:主页https://www.manopt.org/index.html工具箱下载地址:https://www.manopt.org/downloads.html详细教程:https://www.manopt.org/tutorial.html工具箱作用:主页介绍:Manopt工具箱用于流形与矩阵优化;流形上的优化问题是解决非线性优化问题的一种有效方法。利用Manopt,
- 自学SLAM(7)非线性优化实践:曲线拟合问题(使用ceres库和SLAM常用的g2o库)
Chris·Bosh
视觉SLAMC++视觉SLAM计算机视觉
前言本次文章针对的是第四个视屏中的实践问题肯定会有部分方法没有说到,比如高斯牛顿法,后面我会把此次视屏对应的作业写好,然后补充到此次博客!!文章目录前言1.曲线拟合题目:2.非线性最小二乘2.1黄金分割法(0.618法)2.2最速下降法3.ceres库实现曲线拟合题目3.1安装ceres3.2代码及运行4.g2o库实现曲线拟合题目4.1安装g2o4.2代码及运行1.曲线拟合题目:设有曲线满⾜以下⽅
- vslam论文4:Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读论文阅读人工智能自动驾驶c++目标检测
出版:TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的,无法在动态环境中表现良好。在这里,我们介绍了Dynam-SLAM(Dynam),这是一种双目视觉惯性SLAM系统,能够在高动态环境中实现稳健、准确和连续的工作。我们的方法致力于将双目场景流与惯性测量单元(IMU)松耦合,用于动态特征检测,并将动态特征和静态特征与IMU测量紧耦合以进行非线性优化。首先,对测量
- 【VSLAM系列】三:Vins-Mono论文笔记
塞拉摩
视觉SLAM论文阅读数码相机人工智能
VINs-Mono论文1.VINS-Mono的特点:1.未知初始状态的鲁棒性初始化过程2.带imu-camera外参校准和imu校准的紧耦合,基于非线性优化的单目VIO系统3.在线重定位和四个自由度的全局姿态图优化。4.姿态图可以保存,加载,并和局部姿态图进行合并。2.传感器数据处理摄像头和imu数据融合方法:1.松耦合法,imu是独立于摄像头的模块,常使用EKF算法,imu数据此时用于状态传播,
- 【视觉SLAM十四讲】【逐行代码带你解析】【适合纯小白 ps:因为我就是】(持续更新中)
R_ichun
slam从入门到放弃笔记人工智能机器学习计算机视觉自动驾驶图像处理机器人
视觉SLAM十四讲学习笔记【逐行代码带你解析】【适合纯小白ps:因为我就是】(持续更新中)前言ch2初识SLAM2.1.什么是SLAM2.2经典视觉SLAM框架2.2.1.传感器信息读取2.2.2.前端视觉里程计2.2.3.后端非线性优化2.2.4.回环检测2.2.5.建图2.3.SLAM问题的数学表述2.4.ch2的实践ch3三维空间刚体运动3.1.旋转矩阵3.1.1.点、向量和坐标系3.1.2
- LM(列文伯格-马夸尔特)方法的个人理解,以及实现问题
慷仔
优化算法机器学习算法
前言LM方法是适用于求解方程最小值的一种方法,在非线性优化的框架中,优化方法分为LineSearch和TrustRegion,也就是线搜索和信任域方法,它们是两种不同性质的方法。不同之处:LIneSearch:不管当前迭代点X(k)到最优解X*之间的路径,每次迭代X(k)得到X(k+1),都是使用该点的反向梯度方向进行值得寻找,这就导致了这样一种可能得问题:‘在靠近X*的时候,X(k)反复震荡,不
- 计算机视觉与深度学习 | 非线性优化理论:图优化、高斯牛顿法和列文伯格-马夸尔特算法
卡尔曼的BD SLAMer
计算机视觉图优化非线性优化理论高斯牛顿法列文伯格-马夸尔特算法
=====================================================github:https://github.com/MichaelBeechanCSDN:https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================计算机视觉与深度学习|SLAM国内
- matlab 非线性方程数值解法,非线性方程组的几种数值解法+matlab源代码
weixin_39969028
matlab非线性方程数值解法
摘要很多领域都有涉及到非线性方程组,例如天气预报,石油地质勘探,电力系统计算等,甚至商业领域也有非线性优化问题,这些问题要从本质上解决就是求出非线性方程组的解.但是目前已知的数值解法并不完善,选择不同的方法,有着不同的收敛速度和计算量,而收敛速度和计算量影响着计算效率,所以数值解法的研究十分重要.58513本篇论文首先简单介绍了非线性方程组的几种经典数值解法,如Newton法、区间迭代法、不动点迭
- VINS-mono学习总结
小吕爱学习、
学习
Vins-mono是一个后端基于非线性优化的、单目与IMU紧耦合的融合定位算法。整体:1预处理模块视觉:特征点提取与追踪IMU:惯性解算与误差状态分析、计算预积分量2初始化模块(旋转外参标定、基于图像的三维重建-纯视觉单目slam问题、陀螺仪零偏估计、视觉惯性对齐、利用重力的先验知识修正重力)3基于滑动窗口的非线性优化模块(预积分约束、视觉重投影约束、边缘化约束4回环检测模块(检测回环、校验回环、
- 《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 9 讲 后端优化1 【扩展卡尔曼滤波器 EKF && BA+非线性优化(Ceres、g2o)】
Gaogaogaoshu
机器人SLAM
文章目录第9讲后端19.1.2线性系统和KF9.1.4扩展卡尔曼滤波器EKF不足9.2BA与图优化9.2.1投影模型和BA代价函数9.2.2BA的求解9.2.3稀疏性和边缘化9.2.4鲁棒核函数9.3实践:CeresBA【Code】本讲CMakeLists.txt9.4实践:g2o求解BA【Code】习题第9讲后端1滤波器EKF前端视觉里程计:短时间内的轨迹和地图。后端优化:长时间内的最优轨迹和地
- 第六讲:非线性优化(上)
兔子不吃草~
视觉SLAM十四讲线性代数矩阵算法笔记概率论c++
第六讲:非线性优化(上)文章目录第六讲:非线性优化(上)1概率论与统计学基础1.1概率与统计关系1.2概率密度函数1.3贝叶斯公式1.4矩1.5方差与协方差矩阵1.5.1方差1.5.2协方差矩阵1.5.3方差与协方差的区别1.6统计独立性与不相关性1.7高斯概率密度函数1.7.1一维高斯分布1.7.2二维高斯分布1.7.3N维高斯分布1.7.4高斯分布线性运算1.8似然函数p(x∣θ)p(x|\t
- 手撕 视觉slam14讲 ch7 / pose_estimation_3d2d.cpp (2)
全日制一起混
视觉slam十四讲SLAMc++计算机视觉ubuntu
上一篇文章中:手撕ch7/pose_estimation_3d2d(1),我们调用了epnp的方法进行位姿估计,这里我们使用非线性优化的方法来求解位姿,使用g2o进行BA优化首先介绍g2o:可参考:g2o详细介绍1.构建g2o图优化思路:步骤一:创建线性方程求解器,确定分解方法//每个误差项优化变量维度为3,误差值维度为1typedefg2o::BlockSolver>Block;//创建一个线性
- 4.迭代最近点ICP及非线性优化求解
恒友成
3D目标检测3d目标检测
使用非线性优化方法求解ICP文章目录使用非线性优化方法求解ICP前情提要ICP问题回顾对矩阵变量求导数ICP问题的非线性解法代码示例欢迎访问个人网络日志知行空间前情提要在迭代最近点算法ICP及SVD求解中介绍了ICP问题及使用SVD分解求解ICP的方法。除了SVD,还可以使用非线性优化的方法来求解ICP。ICP问题回顾还记得,ICP优化的目标函数为:minR,t12∑in∣∣pi−(Rqi+t)
- 融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法-附代码
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法改进算法机器学习python
融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法文章目录融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法1.鲸鱼优化算法2.改进鲸鱼优化算法2.1Fuch混沌反向学习策略初始种群2.2动态调整概率阈值2.3可变权重策略2.4自适应变异策略3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码6.Python代码摘要:针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息