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点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
- 多模态融合相机L3CAM
moonsims
人工智能
多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术,结合了激光雷达(LiDAR)和可见光摄像头,旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头,使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分(LiDAR)探测范围:大约200米(具体范围根据不同环境和反射面
- Open3D 进阶(31)渐进三角网(PTD)地面滤波
点云侠
点云进阶线性代数算法计算机视觉python
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、参数指南四、结果展示。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 PTD的核心思想是迭代加密三角网,逐步逼近真实地形:实现流程主要包括以
- 点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取
格图素书
人工智能
目录知识储备点云滤波算法及单木信息提取点云条件滤波单木信息提取1.点云预处理2.点云密度计算3.密度阈值筛选4.骨架提取5.骨架细化优化方向前言国内外研究现状激光雷达研究现状点云数据的滤波算法研究现状单木分割应用现状LiDAR工作原理与点云数据的组成2.1LiDAR系统的内部结构2.1.1激光测距单元2.1.2光学机械扫描单元2.1.3惯性导航系统INS2.1.4动态差分GPS2.2定位原理2.3
- 革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器
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革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器激光雷达(LIDAR)能够即时获取远距离、高精度的3D信息,从而能够在复杂环境和高速运动中以无与伦比的精度检测障碍物。它具有卓越的空间识别能力,能够根据激光束在广阔区域内反射回来的光的时间和角度,识别物体的距离及其大小。通常,激光雷达与摄像头配合使用,可以更准确地识别物体,但不同单元数据中的视差常常导致传感器之间校准延迟。京
- 【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器
见合八方-专业国产SOA供应商
平面人工智能性能优化网络信息与通信科技
摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔(PLANEX)激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽,散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值,更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器(ECL和光纤激光器)相比,PLANEX腔坚固耐用且本质稳定,激光器的可靠性已通过Telcordia认证,集成模块设计用于在恶劣的环境条件和振动下运行。PL
- 无人机数据处理系统设计与难点
云卓SKYDROID
无人机高科技人工智能科普云卓科技
一、系统设计要点1.数据采集层多源传感器集成支持RGB相机、多光谱/高光谱相机、LiDAR、热成像仪、RTK/PPK定位模块等。自适应采集策略动态调整飞行高度、航速、重叠率,适应地形与任务需求。元数据绑定时间戳、GPS位置、IMU姿态角、传感器参数同步存储。2.数据传输与存储边缘端预处理实时压缩:使用H.265或JPEG2000降低传输带宽。数据分块:将大文件拆分为时空分块。混合存储架构plain
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
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深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- 深度学习多模态融合_3D目标检测多模态融合综述
MAGIC 95
深度学习多模态融合
0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述,主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中,笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中,目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中,笔者介绍到了目前主要的几种融合方法,即early-fusion,deep-fusion和l
- PyTorch深度强化学习路径规划, SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch,激光雷达Lidar避障,激光雷达仿真模拟,Adaptive-SAC附
Matlab大师兄
pytorch算法人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在日益复杂的自主系统领域,路径规划作为核心功能,其重要性不言而喻。尤其在动态且不确定的环境中,如何为移动平台(如自动驾驶车辆、无人机或机器人)生成安全、高效且最优的路径,是一
- 激光雷达 + 视觉相机:高精度位姿测量方案详解
ScilogyHunter
航天器交会对接位姿测量
激光雷达+视觉相机:高精度位姿测量方案详解引言在航天器交会对接、自动驾驶、机器人导航等领域,位姿(位置+姿态)测量的精度和鲁棒性至关重要。单一的传感器(如激光雷达或视觉相机)往往难以满足复杂场景的需求,而激光雷达(Lidar)+视觉相机的融合方案凭借各自的优势互补,成为高精度位姿测量的主流方案。本文将详细解析该方案的核心特点、实现要点及关键技术,并结合实际应用案例进行说明。1.方案特点(1)优势互
- Python搞定自动驾驶实时数据分析,这套方案你值得拥有!
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Python!实战!python自动驾驶数据分析
Python搞定自动驾驶实时数据分析,这套方案你值得拥有!今天咱们聊聊如何用Python构建一个自动驾驶实时数据分析系统,这不仅是技术活儿,更是保证车辆安全与性能的中枢神经。整个系统如何设计?如何实时处理和分析多源数据?还有关键的代码示例给你,帮你理清思路,看到整个技术栈的全貌。一、为什么自动驾驶离不开实时数据分析?自动驾驶汽车配备了成百上千个传感器,比如:摄像头捕获环境图像激光雷达(LiDAR)
- 最新Lidar激光点云数据处理及可视化软件汇总
刘一哥GIS
《点云处理与建模应用》arcgis刘一哥点云pix4d点云分类
《点云数据处理与应用专栏》介绍:讲述目前最先进点云数据采集手段(三维激光扫描仪、无人机倾斜摄影测量、激光雷达Lidar等)、点云数据后处理软件(CloudCompare、Pix4D、Lidar360、PCL库、Globalmapper等)的实验操作教程,适用于在校学生、老师及三维建模从业者。严重声明:本文由CSDN博主[刘一哥GIS]原创,原文地址:https://geostorm.blog.cs
- 【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器
见合八方
信息与通信网络
----翻译自MazinAlalusi等人的文章摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔(PLANEX)激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽,散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值,更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器(ECL和光纤激光器)相比,PLANEX腔坚固耐用且本质稳定,激光器的可靠性已通过Telcordia认证,集
- 常用表示三维点云数据的文本格式——obj、ply、xyz...
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三维点云建模计算机视觉
1.xyz文件.xyz文件格式是一种常用于表示三维点云数据的简单文本格式,通常用于存储3D坐标(x,y,z)信息。它在领域如地理信息系统(GIS)、计算机图形学、3D扫描、激光雷达(LiDAR)等领域非常常见,尤其适合表示点云或散列的3D数据集。.xyz文件格式非常简单,只存储每个点的坐标信息,因此不具备颜色、法线或其他属性的描述。1.1格式结构.xyz文件通常是纯文本文件,每一行表示一个三维点的
- ADAS感知系统硬件和解决方案供应商国外厂家介绍
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ADAS自动驾驶人工智能自动驾驶机器学习
随着智能驾驶技术的不断进步,自动驾驶与高级驾驶辅助系统(ADAS)已经成为现代汽车发展的关键趋势。为了实现对周围环境的精准感知,ADAS系统依赖于各类硬件传感器,包括摄像头、雷达、激光雷达(LiDAR)、超声波传感器等。此外,ADAS的核心功能还依赖于多传感器数据融合、感知算法与高效的计算平台。因此,ADAS硬件与解决方案的供应商在整个智能驾驶生态系统中扮演着重要的角色。本文将深入探讨主要ADAS
- 华为Cangjie编程技术深度解析(续篇1)
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探索未来开发范式华为cangjie
华为Cangjie编程技术深度解析(续篇)第六章分布式运行时深度剖析6.1设备虚拟化引擎Cangjie设备抽象层(DAL)原理//设备能力声明式描述@DeviceProfile(id="AGV-0023",capabilities={mobility:{speed:1.5m/s,payload:50kg},sensors:[lidar,thermal]},constraints=@PowerPol
- 无人机精准降落与避障模块技术解析
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无人机人工智能科普航电系统云卓科技避障降落模块
一、运行方式1.多模态感知融合模块通过多传感器协同工作,实时采集下方环境数据:视觉摄像头:捕捉地面特征或预设标记(如二维码、AR标签)实现厘米级定位。超声波/ToF(飞行时间)传感器**:短距离(0.1~5米)障碍物探测,抗光照干扰。激光雷达(LiDAR):高精度地形建模,适用于无标记场景。IMU(惯性测量单元):补偿无人机动态晃动,确保数据稳定性。2.避障与降落的动态切换避障模式:无人机悬停或飞
- Python在自动驾驶数据清洗中的应用
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Python!实战!python自动驾驶开发语言
Python在自动驾驶数据清洗中的应用在自动驾驶领域,数据是算法的燃料。高质量的数据意味着更精准的模型,更稳定的驾驶体验。然而,原始数据通常充满噪声、缺失值、不一致格式,甚至有异常点,这些都会严重影响自动驾驶系统的可靠性。因此,数据清洗是一道绕不开的关卡。一、自动驾驶数据的特点自动驾驶涉及多种传感器数据,例如:LiDAR点云数据(三维空间信息)摄像头图像数据(视觉感知)IMU惯性传感器数据(车辆动
- ubuntu18.04上编译R3live
Herres
计算机视觉ubuntu
前言R3live是香港大学Mars实验室提出的一种实时的、激光雷达-惯性-视觉融合的SLAM系统,这篇博客主要记录本人配置R3live环境、编译、运行的过程。R3liveGithub页面:GitHub-hku-mars/r3live:ARobust,Real-time,RGB-colored,LiDAR-Inertial-Visualtightly-coupledstateEstimationan
- 跑通华科开源激光雷达-视觉-惯性SLAM:SR-LIVO
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跑通华科开源激光雷达-视觉-惯性SLAM:SR-LIVO1.介绍SR-LIVO(LiDAR-Inertial-VisualOdometryandMappingSystemwithSweepReconstruction)是基于R3Live框架设计的。我们采用扫描重建方法将重建的扫描与图像时间戳对齐。这使得LIO模块能够准确地确定所有成像时刻的状态,从而提高姿态精度和处理效率。在SR-LIVO中,ES
- 数字孪生市场格局生变:中国2025年规模214亿,工业制造领域占比超40%
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数字孪生技术瓶颈数据治理安全漏洞区块链
一、技术深度解析:数字孪生的核心技术栈与演进1.从镜像到自治:数字孪生技术架构跃迁三维重建突破:LiDAR点云精度达±2cm,无人机测深刷新频率5Hz,支撑杭州城市大脑内涝预警模型提前6小时预测。AI算法融合:LSTM时序预测误差率<3%,强化学习使西门子工厂能源流模拟优化能耗下降18%。边缘计算赋能:特斯拉虚拟电厂响应速度达秒级,5G+边缘AI实现设备故障预警响应时间缩短。2.开发者必知:数字孪
- 基于ROS2机器人建图工具包Gmapping
研创通之逍遥峰
机器人自动驾驶人工智能
在ROS2中使用Gmapping进行2DSLAM(即时定位与地图构建)的完整指南如下:1.Gmapping简介Gmapping是经典的基于粒子滤波的2DSLAM算法,依赖:激光雷达(LiDAR)数据机器人里程计(Odometry)适用于低计算资源的场景ROS2现状:官方gmapping仅支持ROS1,但可通过ROS1Bridge或替代方案(如Cartographer)在ROS2中使用。2.ROS2
- 【自动驾驶仿真在做什么——初学者总结(陆续补充)】
路有瑶台
智能驾驶学习自动驾驶自动驾驶仿真
文章目录基础概念自动驾驶级别再稍提一下ODD是什么?车载网络架构、模块和协议CAN(面试必问)2.2.2CAN总线的组成自动驾驶仿真分类软件在环仿真硬件仿真仿真究竟难在哪?关于lidar和radar区别一些名词解释最近也是学习自动驾驶仿真相关知识,习惯去总结一下,方便自己回顾和总结,主要包括了自动驾驶框架和一些关于仿真方面的简单介绍,给想了解车企自动驾驶岗位的同学做一个初步普及,有写的不对的地方欢
- SLAM(同步定位与建图)技术的步骤解析
具身小站
人工智能技术人工智能算法SLAM定位导航后端优化回环检测点云匹配
SLAM算法框架分为传感器采集数据,前端匹配,后端非线性优化,回环检测以及建图等。对于不同的SLAM算法,对基本框架进行取舍和更改,大体结构没有任何变化,步骤展开如下:1.传感器数据采集现代SLAM系统已突破单一传感器的局限,形成多模态感知融合体系。激光雷达(LiDAR)通过905nm/1550nm波长激光束实现毫米级测距精度,视觉传感器从单目相机发展到双目立体视觉系统,IMU(惯性测量单元)能实
- 抽象工厂模式及其在自动驾驶中的应用举例(c++代码实现)
zhaoyqcsdn
设计模式c++笔记设计模式经验分享
模式定义抽象工厂模式(AbstractFactoryPattern)是一种创建型设计模式,用于封装一组具有共同主题的独立对象创建过程。该模式通过提供统一接口创建相关对象家族,而无需指定具体实现类,特别适合需要保证系统组件兼容性的自动驾驶硬件平台适配场景。自动驾驶应用场景在自动驾驶硬件集成中常见的应用场景:多传感器套件适配:兼容不同厂商的LiDAR+Camera+Radar组合硬件平台移植:适配不同
- 无人机避障与目标识别技术分析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能科普高科技云卓科技激光避障
一、无人机避障技术1.技术实现方式传感器融合:视觉传感(RGB/双目/红外相机):基于SLAM(同步定位与地图构建)实现环境建模,但依赖光照条件。激光雷达(LiDAR):高精度点云建模,但成本高、功耗大,小型无人机难以集成。超声波雷达:短距离(5-10米)低成本避障,但易受环境噪声干扰。毫米波雷达:穿透性强(雨雾环境适用),但分辨率低于激光雷达。算法核心:路径规划:A、RRT(快速扩展随机树)等算
- 多模态大模型在目标检测领域的最新进展
辰%
python人工智能语言模型
1.技术融合创新多模态数据融合:传感器融合:整合图像、激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达等数据,提升检测精度和鲁棒性。例如,在自动驾驶中,通过融合视觉与LiDAR数据,实现三维目标检测精度提升。特征级融合:利用深度学习自动提取多模态特征并融合,生成更强大的特征表示。如Fusion-Mamba方法通过改进的Mamba机制和门控策略,减少模态间差异,增强特征一致性。端到端学习框架:统一建模:开发整合的
- 书籍-《激光雷达遥感入门与应用》
计算机视觉人工智能
书籍:IntroductiontoLiDARRemoteSensing作者:ChengWang,XueboYang,XiaohuanXi,ShengNie,PinliangDong出版:CRCPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《激光雷达遥感入门与应用》01书籍介绍激光雷达(LiDAR,LightDetectionandRanging)是一项在过去30年中迅速发展的先进主
- 雨天行驶中激光雷达与摄像头的性能对比
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激光雷达
雨天行驶中激光雷达与摄像头的性能对比近年来,关于激光雷达(Lidar)在雨天表现不佳的讨论甚嚣尘上,然而大多数观点缺乏实际数据支持。本文基于实际驾驶数据,深入探讨了激光雷达与摄像头在雨天条件下的性能表现,并论证了两者结合在自动驾驶系统中的重要性。激光雷达与摄像头在自动驾驶中的角色在自动驾驶系统中,激光雷达和摄像头各自发挥着关键作用。摄像头提供高分辨率的图像信息,而激光雷达则提供深度信息。当某一传感
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
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c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
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/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交