- 学习Fast-LIO系列代码中相关概念理解
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
LiDAR-IMUFast-LIO
目录一、流形和流形空间(姿态)1.1定义1.2为什么要有流形?1.3流形要满足什么性质?(1)拓扑同胚(2)可微结构1.4欧式空间和流形空间的区别和联系?(1)区别:(2)联系:1.5将姿态定义在流形上比定义在欧式空间上有什么好处?1.6IMU的状态二、SO(3)的含义三、相关名词3.1ForwardPropagation3.2BackwordPropagation3.3Jacobinmatrix
- 【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping
MIKingZCC
多传感器融合自动驾驶slam图优化
TightlyCoupled3DLidarInertialOdometryandMapping摘要I.介绍II.相关工作III.符号与说明A.符号B.IMU运动1)状态2)运动模型3)预积分IV.紧耦合Lidar-IMU里程计A.Lidar-IMU里程计概述B.去畸变和特征提取C.相对Lidar测量D.激光雷达扫描匹配E.优化V.使用旋转约束进行细化VI.实验VII.测试与分析本文主要是对LIO-
- 超维空间S2无人机使用说明书——42、使用3维雷达进行室内定位——实物篇
ROS机器人学习与交流
无人机ROSc++linux
引言:为了提高无人机室内定位的稳定性和多种定位方案,S系列无人机推出了基于三维雷达激光点云数据的定位方案。该方案的提出是为了改善视觉定位容易受到光照等影响导致的位置漂移。简介定位采用fast-lio定位算法,通过修改源码直接发布定位出来的位置信息和速度等信息。该算法主要依赖CPU的运算速度,因此需要选择合适的主控进行开发即可。硬件:宇树雷达4DLiDARL1PM,ROS主控Jetsonorinna
- 超维空间S2无人机使用说明书——43、将雷达定位信息通过mavros传给飞控
ROS机器人学习与交流
无人机ROSc++linux
引言:在实现三维雷达定位后,还需要将定位数据传给飞控,这样无人机才能实现切入定点模式。无人机在有了位置以后,才能实现精确的闭环控制简介采用fast-lio定位算法,通过修改源码直接发布定位出来的位置信息和速度信息。在此基础上再经过坐标转换,将ROS下的ENU坐标系里程计信息传给飞控需要的NED里程计信息。注意:仿真和实物对于本节的操作是一样的,不再单独写一篇说明硬件:宇树雷达4DLiDARL1PM
- 超维空间S2无人机使用说明书——41、使用3维雷达进行室内定位——仿真篇(跑数据集)
ROS机器人学习与交流
无人机ROSc++
引言:为了提高无人机室内定位的稳定性和多种定位方案,S系列无人机推出了基于三维雷达激光点云数据的定位方案。该方案的提出是为了改善视觉定位容易受到光照等影响导致的位置漂移。简介定位采用fast-lio定位算法,通过修改源码直接发布定位出来的位置信息和速度等信息。该算法主要依赖CPU的运算速度,因此需要选择合适的主控进行开发即可。硬件:宇树雷达4DLiDARL1PM,ROS主控Jetsonorinna
- 【Ubuntu20.04运行Fast-LIO程序】
weixin_45804369
激光SLAMubuntu自动驾驶c++
学习目标:Ubuntu20.04运行Fast-LIO程序学习内容:知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/461246350Fast-lio(FastLiDAR-InertialOdometry)是一种计算效率高、鲁棒的里程计软件包。它利用紧密耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将激光雷达特征点与IMU数据融合,从而在快速运动、噪声或混乱的环境中实现鲁棒导航。步骤:1.Livox-sd
- M2DGR数据集在一些SLAM框架上的配置与运行:ORB-SLAM系列、VINS-Mono、LOAM系列、FAST-LIO系列、hdl_graph_slam
ZARD帧心
SLAM主流开源框架部署自动驾驶ubuntulinux
文章目录一、M2DGR数据集二、ORB-SLAM22.1配置参数2.2单目三、ORB-SLAM33.1配置参数3.2运行单目+IMU四、VINS-Mono4.1配置参数4.2运行单目+IMU五、DM-VIO5.1安装5.2配置运行六、A-LOAM七、LeGO-LOAM八、LIO-SAM8.1配置参数8.2运行九、LVI-SAM9.1配置参数9.2运行十、LINS10.1安装10.2配置参数10.3
- FAST-LIO, ikd-Tree, FAST-LIO2, FASTER-LIO论文总结
马克西姆0
激光SLAM自动驾驶SLAM
目录一、FAST-LIO本文的三个创新点:FAST-LIO框架二、ikd-Tree三、FAST-LIO2四、FASTER-LIO一、FAST-LIOFAST-LIO三个创新点:将IMU和雷达点特征点紧耦合在一起;考虑到了运动补偿(使用反向传播);将IEKF中的卡尔曼增益由原来的转变为,这样做的好处是原本公式求逆中的矩阵是观测维度的,新公式求逆中的矩阵是状态维度的,需要求逆的矩阵维度减小了(因为在实
- R3LIVE源码解析(6) — R3LIVE流程详解
几度春风里
R3LIVE项目实战R3LIVE源码解析
目录1R3LIVE框架简介2R3LIVE的launch文件3R3LIVE的r3live_config文件4R3LIVE从哪开始阅读1R3LIVE框架简介R3LIVE是香港大学Mars实验室提出的一种融合imu、相机、激光的SLAM方法,R3LIVE由两个子系统组成,一个激光惯性里程计(LIO)和一个视觉惯性里程计(VIO)。LIO子系统(FAST-LIO)利用来自激光雷达和惯性传感器的测量数据,并
- Livox-horizon + FAST-LIO2 ros package
Darren_pty
SLAMfastlio
##fast-lio1可以参考[链接]一、预备工作安装Ubuntu、ROS、PCL&&Eigen、LivoxSDK、livox_ros_driver[参考]注意:由于FAST-LIO必须首先支持Livox系列LiDAR,所以在运行任何FAST-LIOluanch文件之前,必须先安装好livox_ros_driver并source一下。source方法:gedit~/.bashrcsource/ho
- 《论文阅读14》FAST-LIO
Darren_pty
科研论文论文阅读
一、论文研究领域:激光雷达惯性测距框架论文:FAST-LIO:AFast,RobustLiDAR-inertialOdometryPackagebyTightly-CoupledIteratedKalmanFilterIEEERoboticsandAutomationLetters,2021香港大学火星实验室论文链接论文github二、论文概要2.1主要思路2.2具体实现2.3实验设计三、论文全文
- 使用lidar-imu外参标定工具lidar_align
wishchin
三维重建/SLAM数学建模java开发语言
使用lidar-imu外参标定工具lidar_align,需要一个合适的激光可检测明显特征点的检测环境。使用imu_utils测量结果:零偏随机噪音;使用kalibra进行视觉和imu的联合标定方法:使用lidar_align1.sudoapt-getinstalllibnlopt-dev2.下载并安装lidar_alignmkdir-plidar_align/srccdlidar_align/s
- fast-lio2代码解析
avenger_fang
fast-lio2机器人
代码结构很清晰,从最外层看包含两个文件夹,一个是fast-lio,另外一个是加上scan-context的回环检测与位姿图优化。fast-lio主要是论文的fast-lio2论文的实现,包括前向处理和ikd-tree的实现1.先从cmakelist入手看代码结构:#这是定义代码中的ROOT_DIRadd_definitions(-DROOT_DIR=\"${CMAKE_CURRENT_SOURCE
- LIO论文阅读:Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping
wykxwyc
SLAMLIOLIOSLAMIMU
论文地址与代码地址论文:arxiv代码:GitHub摘要Ego-motion在移动机器人应用中很重要。传感器融合可以补偿单传感器缺陷。这篇文章主要介绍了一种LiDAR-IMU融合的方法,通过联合优化IMU和LiDAR的测量数据,可以做到在LiDAR退化的情况下也没有明显漂移。另外,本文提出了一种rotation-constrainedrefinement算法(LIO-mapping),用于配准Li
- Fast-LiO2中涉及到的算法学习
海边拾贝的羊
slamubuntu
弄懂Fast-lio2需要看的学习资料感谢知乎Poao的文章,给我学习起到了很大帮助!总览雷达惯性里程计论文阅读笔记—FAST-LIO(一)雷达惯性里程计论文阅读笔记—FAST-LIO2(二)卡尔曼滤波如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波?-知乎FAST-LIO的状态估计过程与卡尔曼滤波过程是高度相似的!卡尔曼滤波实际上是一种优化估计算法,不是我们通俗意义上理解的滤波。假设我们拥有一个机器人,如何
- Fast-LIO论文阅读
一抹烟霞
论文笔记线性代数SLAM
文章目录一、系统流程与符号说明1、定义流形中的+-IEKF算法步骤一、系统流程与符号说明1、定义流形中的+-从上面的定义,很容易验证IEKF符号含义zjκ=Gj(Gp^fjκ−Gqj)\mathbf{z}_{j}^{\kappa}=\mathbf{G}_{j}\left({}^{G}\widehat{\mathbf{p}}_{f_{j}}^{\kappa}-{}^{G}\mathbf{q}_{j}
- 卡尔曼滤波
NarutoKAKA
SLAM概率论自动驾驶
文章目录前言一、初印象二、基本概念三、公式及参数四、其他总结前言之前看Fast-LIO的时候,了解过卡尔曼滤波的知识,重新整理下。同时推荐一个很棒的KalmanFilter讲解网站:https://www.kalmanfilter.net,这里有关于网站的速览:https://mp.weixin.qq.com/s/QGmX4ygxqpVXjpkl40MBiA。一、初印象卡尔曼滤波是最重要和最常见的
- 在Ubuntu18.04上安装与运行FASTER_LIO_SAM
小霍金
SLAMLOAM系列ubuntu自动驾驶
1.FASTER_LIO_SAMFASTER_LIO_SAM是将Fast-lio/Faster-lio/LIO-SAM集成,完成一个IEKF(Fast_lio)+IVox(Faster_Lio)+GTSAM(LIO-SAM)的SLAM方法,目前只运行了MID70激光雷达。项目链接:faster_lio_sam;也可以下载修改编译文件后的版本:faster_lio_sam_ws2.安装方法2.1安装
- Fast-LIO理论学习
草还丹
学习算法
Fast-LIO学习记录IMU离散状态传播滤波更新先验分布最大后验估计参考资料IMU离散状态传播Fast-LIO的离散方程(公式(7))考虑了旋转扰动时的雅可比,其推导如下:旋转δθi+1=Log(Ii+1GR^TIi+1GR)=Log((IiGR^⋅Exp(ω^iΔt)T(IiGR^⋅Exp(δθi)⋅Exp(ωiΔt)))≈Log(Exp(ω^iΔt)TExp(δθi)Exp(ω^iΔt)⋅E
- [论文阅读][SLAM]Targetless Calibration of LiDAR-IMU System Based on Continuous-time Batch Estimation
你代码写的像诗
论文阅读自动驾驶人工智能深度学习
TargetlessCalibrationofLiDAR-IMUSystemBasedonContinuous-timeBatchEstimation文章目录TargetlessCalibrationofLiDAR-IMUSystemBasedonContinuous-timeBatchEstimationAbstractIntroductionRelatedWorkTrajectoryRepre
- R3Live系列学习(二)FAST-LIO源码阅读
若愚和小巧
激光SLAMr3live系列学习自动驾驶
在上一篇我们提到,livox雷达给业界内的3D激光领域提供了一大补充,而loam-livox在温柔的使用下表现也还不错,但在比较颠簸激烈的环境下也难以维持高精度,因此lidar与imu的结合使用在近年也日益流行。FAST-LIO基于IEEKF(迭代误差KF)的紧耦合建图方法,鲁棒性较loam-livox提升了一档,在非常极端的运动下也有可能维持住位姿。它的论文是《FAST-LIO:AFast,Ro
- R3Live系列学习(三)R2Live源码阅读(1)
若愚和小巧
SLAM算法阅读r3live系列学习自动驾驶
上一篇FAST-LIO的文章写的不是很好,我经过几个月的反思和学习,现在厚着脸皮继续写,我会进一步分析ESKF的行为,弥补上一篇的一些问题。这次阅读的源码是R2Live,论文为《R2LIVE:ARobust,Real-time,LiDAR-Inertial-Visualtightly-coupledstateEstimatorandmapping》。它的工程看起来像是FAST-LIO与Vins-F
- FAST-LIO公式推导
白鸟无言
移动机器人slamlio迭代卡尔曼滤波激光惯导里程计fastlio
原代码对新手似乎不是很友好,所以用Eigen重新实现了Fast-LIO的核心功能:ghowoght/simple_lio本文中变量命名与Fast-LIO论文中不尽相同,比如为了便于阅读而忽略了很多上下标,如有误解之处,敬请指正。0.运算符定义通过指数/对数映射可以实现李群和李代数之间的映射,定义⊞\boxplus⊞和⊟\boxminus⊟运算符,如下:R⊞r=RExp(r)R1⊟R2=Log(R2
- 多传感融合内外参标定:lidar-imu外参标定工具lidar_align
龙啸wyh
传感器融合
多传感融合多传感融合是目前移动机器人、无人驾驶、带MarkerAR等前沿人工智能技术的重要解决方案和发展方向之一。由于上述技术都不可避免地涉及在欧式空间定位这一基本感知问题,本系列涉及的传感器就包括了惯性位姿传感器imu/gps/ins、测地激光雷达lidar、摄像机camera等等传感器,会介绍一些标定各传感器内外参数的工具。多数工具会提供其Github链接,并对其适用情况和局限性进行评述。传感
- 论文阅读Targetless Calibration of LiDAR-IMU System Based on Continuous-time Batch Optimization(含代码解读)
qq_38650944
自动驾驶人工智能
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2007.14759v1.pdf代码地址GitHub-APRIL-ZJU/lidar_IMU_calib:TargetlessCalibrationofLiDAR-IMUSystemBasedonContinuous-timeBatchEstimation摘要:传感器标定时多传感器融合中的基础模块。本文剔除一个精确的LIDAR-IMU标定系统,
- 论文阅读笔记: fast-lio系列
chaoqinyou
定位/建图算法人工智能
code:https://github.com/hku-mars/FAST_LIOpaper:fast-lio:https://arxiv.org/abs/2010.08196fast-lio2:FAST_LIO/Fast_LIO_2.pdfatmain·hku-mars/FAST_LIO·GitHub====(2020)FAST-LIO:AFast,RobustLiDAR-inertialOdo
- 多传感融合内外参标定(一):lidar-imu外参标定工具lidar_align
miracle629
人工智能
多传感融合内外参标定工具介绍(一):lidar-imu外参标定工具lidar_align多传感融合传感器内参与外参lidar-imu外参标定工具lidar_align外参标定与laserslam的关系使用方法与局限挖坑多传感融合多传感融合是目前移动机器人、无人驾驶、带MarkerAR等前沿人工智能技术的重要解决方案和发展方向之一。由于上述技术都不可避免地涉及在欧式空间定位这一基本感知问题,本系列涉
- 多传感器的联合标定(一)
Cecilia_YS
算法
多传感融合内外参标定工具介绍(一):lidar-imu外参标定工具lidar_align多传感融合传感器内参与外参lidar-imu外参标定工具lidar_align外参标定与laserslam的关系使用方法与局限挖坑多传感融合多传感融合是目前移动机器人、无人驾驶、带MarkerAR等前沿人工智能技术的重要解决方案和发展方向之一。由于上述技术都不可避免地涉及在欧式空间定位这一基本感知问题,本系列涉
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
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/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,同时变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)
中间不能有空格,可以使用下划线(_)
不能使用标点符号
不能使用bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
jinnianshilongnian
nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
pda158
linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
shw3588
编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj