A key concept in motion planning is configuration space, or C-space for short. Every point in the C-space C corresponds to a unique configuration q of the robot, and every configuration of the robot can be represented as a point in C-space. This desc

#include <sys/statfs.h> unsigned ; size_t mbFreedisk = ; unsigned ; size_t mbTotalsize = ; struct statfs diskInfo; statfs("/mnt/sdcard", &diskInfo); freeDisk = (unsigned long long)(diskInfo.f_bfree) * (unsigned long long)(diskInfo.f_bs

前言 很多朋友说在R里没法使用高德地图,这里给出一个基于leaflet包的解决方法. library(leaflet) # 添加高德地图 m <- leaflet() %>% addTiles( 'http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=8&x={x}&y={y}&z={z}', tileOptions(tileSize=256, minZ

测试的时候向数据库中插入了大量的数据,测试完成后删除了测试用户以及其全部数据,但是数据文件却没有缩小.经查阅资料之后发现这是 Oracle “高水位”所致,那么怎么把这些数据文件的大小降下来呢?解决办法如下: 概念: 表空间的相关知识请见这里,详细的介绍了 Oracle 数据库的存储结构. 高水位:High Water Mark (HWM),是段(Segment)的一个指标,界定了段(Segment)曾经配置过的 block 水位. 据说,随着数据的 insert,所使用段(Segment)的数

一.oracle查询表空间文件所在路径 select * from dba_data_files t  where t.tablespace_name='FLW' 二.计算出表空间各相关数据 SELECT file_name 物理路径,t1 表空间,z 总表空间M,z-s 已用表空间,s 剩余表空间,ROUND((z-s)/z*100,2) "使用率%"     From (Select  tablespace_name t1,round(SUM(bytes / (1024 * 102

oracle所在磁盘空间不足导致了数据库异常.需要减小数据文件的大小来解决. 1.检查数据文件的名称和编号 select file#,name from v$datafile; 2.看哪个数据文件所占的空间最大,根据该数据文件的编号查看该数据文件的最大数据块数 select max(block_id) from dba_extents where file_id=8; 查询结果 3.计算该表空间的实际占用空间.(不是物理文件的大小) 查看每个数据块的大小 show parameter db_bl

未完待续……未完待续……未完待续……未完待续…… 1.查询某个表所占空间大小 col tablespace_name for a15 col segment_name for a15 col segment_type for a15 select segment_name,segment_type,tablespace_name,extents,bytes/1024 KB from dba_segments where segment_name like 'TEST%'; 结果如下: SEGME

1.源库准备环境 --创建被传输的表空间create tablespace tts logging datafile '/home/oracle/app/oradata/orcl/tts01.dbf' size 40m autoextend on next 10m maxsize 100m extent management local; create tablespace ttsind logging datafile '/home/oracle/app/oradata/orcl/ttsind

就在前几天,又有一个客户向我咨询undo表空间使用率的问题. 这让我想起几年前曾经有个省份的案例,客户的实际运维人员是一位刚毕业不久的女孩,几乎不懂Oracle原理,项目经理交给她的任务也是基础运维工作,比如其中一项就是监测数据库各个表空间的使用率,并对使用率超过95%的表空间进行扩展,他们的Oracle版本是10gR2. 由于该客户业务是运营商话单相关的,业务数据量很大(几十T的规模),所以预留存储的空间也很充足. 有一次该客户有其他问题找到我远程处理的时候,我惊奇的发现他们的undo表空间居

flex 有三个属性值,分别是 flex-grow, flex-shrink, flex-basis,默认值是 0 1 auto. 发现网上详细介绍他们的文章比较少, 今天就详细说说他们,先一个一个看. flex-grow 定义项目的放大比例,默认值为0,就算存在剩余空间,也不会放大.单单几句话肯定不能表达出意思,来看个DEMO. flex-grow flex-grow的默认值为0,如果没有定义该属性,是不会拥有分配剩余空间的权利的.A, B, C, D, E 的宽度分别是 100, 120,

1.设置任务优先级 嵌入式系统中的重要的应用应该被设置为高优先级,一些显示操作就应该被设置为低优先级. 然而, 由于实时系统的复杂性, 在大多数情况下任务的优先级是不能被事先确定的.多数系统中,不是所有的任务都是重要的,不重要的任务应该被设置为低优先级. 2.堆栈空间大小的确定 堆栈的大小取决于该任务的需求.设定堆栈大小时,你就需要考虑: 所有可能被堆栈调用的函数及其函数的嵌套层数, 相关局部变量的大小, 中断服务程序所需要的空间. 另外, 堆栈还需存入CPU寄存器,如果处理器有浮点数单元FPU

起因 对于Flex布局,阅读了 大漠老师和其他老师写的文章后,我还是不太理解Flexbox是如何弹性的计算子级项目的大小以及一些其他细节.在大漠老师的帮助下,我去查阅Flexbox 的 W3C 规范文档. 注:本篇博文不适合未接触过Flex 布局的人, 如果想了解flex 布局基础.请参考理解Flexbox:你需要知道的一切 对于flex盒模型的设计期望 flex盒模型是被期望设计成: 在任何流动的方向上(包括上下左右)都能进行良好的布局 可以以逆序 或者 以任意顺序排列布局 可以线性的沿着主轴

光线投射法 使用three.js自带的光线投射器(Raycaster)选取物体非常简单,代码如下所示: var raycaster = new THREE.Raycaster(); var mouse = new THREE.Vector2(); function onMouseMove(event) { // 计算鼠标所在位置的设备坐标 // 三个坐标分量都是-1到1 mouse.x = event.clientX / window.innerWidth * 2 - 1; mouse.y =

通过简单的程序设计熟练CUDA的使用步骤 下面是cuda代码及相关注释 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <time.h> //#include <cutil_inline.h> using namespace std; //*****************************************// //以下两部分将在设备上编译 由__global__标识: template<t

背景介绍(学习算法之前需要先了解) 射线与空间内三角形的相交检测是游戏程序设计中一个常见的问题,最典型的应用就是拾取(Picking),本文介绍一个最常见的方法,这个方法也是DirectX中采用的方法,该方法速度快,而且存储空间少.先讲述理论,然后文章末尾给出对应的代码实现与Unity中的显示. 简单而直观的方法是:先判断射线是否与三角形所在的平面相交,如果相交,再判断交点是否在三角形内.但这种方法效率并不高,因为多计算了三角形所在的平面. Möller-Trumbore射线三角相交算法是一种快

路径规划问题是机器人学研究的一个重要领域,它是指给定操作环境以及起始和目标的位置姿态,要求选择一条从起始点到目标点的路径,使运动物体(移动机器人或机械臂)能安全.无碰撞地通过所有的障碍物而达到目标位置.路径规划从研究对象上可分为关节式机械臂和移动机器人.一般来讲前者具有更多的自由度,而后者的作业范围要更大一些,这两类对象具有不同的特点,因此在研究方法上略有不同.在V-rep学习笔记:机器人路径规划1中主要讲的是移动机器人的路径规划,接下来我们研究一下在VREP中如何实现机械臂的运动规划. 如果不

Time limit: 30.000 seconds限时30.000秒 Problem问题 There was once a 3 by 3 by 3 cube built of 27 smaller cubes. It has fallen apart into seven pieces:写曾经有一个3x3x3的立方块,由27个小立方块构成.它被切分为了如下七个碎片: Figure 1: The seven pieces that once formed a cube图1:组成立方体的七块碎片

1.现在无人驾驶靠的是摄像头监测障碍物,计算可行路线(这个结论是看到相关视频中百度无人驾驶测试中大大的摄像头推测的,非确切信息).而非像人一样对客观事物的认知学习得到障碍物的信息,如果能将AI融入进去就能像人一样思考驾驶,叫做AI驾驶更贴切. 2.对于AI驾驶的中AI的学习,如果能在便宜的国产车辆上普及数据录入模块,那么数据将不成问题. 3.如果所有车辆能联网,那么根据目的附近的停车位进行合理的安排,不会导致找不到车位的问题了. 4.如果所有车辆能联网,(无行人马路上的)红绿灯可以取消掉了.在进

如此好贴,不能不转!原文地址:http://dev.gameres.com/Program/Abstract/Arithmetic/AmitAStar.mht 中文译文转自:http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4057781[csdn b2b160] 本文版权归原作者.译者所有,我只是转贴:如果侵害到您的权益,请联系我,我将删除本文. 基本上,这文章可以说是最佳A*算法文档.极力推荐! Amit's A star Page中译文   译序 这篇

A*启发式搜索算法详解 人工智能 1导言 1.1 算法 1.2 Dijkstra算法与最佳优先搜索 1.3 A*算法 2 启发式算法 2.1 A*对启发式函数的使用 2.2 速度还是精确度? 2.3 衡量单位 2.4 精确的启发式函数 2.4.1 预计算的精确启发式函数 2.4.2 线性精确启发式算法 2.5 网格地图中的启发式算法 2.5.1 曼哈顿距离 2.5.2 对角线距离 2.5.3 欧几里得距离 2.5.4 平方后的欧几里得距离 2.5.5 Breaking ties 2.5.6 区域