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深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- **深度融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章**
余靖年Veronica
深度融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿,一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。由清华大学的JiahuiHuang、Shi-ShengHuang等人共同研发,这项创新成果已在CVPR2021上大放异彩,它的出现标志着在线隐式三维重构领域的重大突破。项目介绍重塑三维视觉新纪元DI-Fusion,又称为深度融合,是一项基于RGB-D流数据的新型在
- Unique3D:开启单张图片三维重建新篇章
余靖年Veronica
Unique3D:开启单张图片三维重建新篇章Unique3DOfficialimplementationofUnique3D:High-QualityandEfficient3DMeshGenerationfromaSingleImage项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unique3D在当今高速发展的科技领域中,三维重建技术正以惊人的速度改变着我们的视
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weixin_39947908
unity3d大地图接壤
本发明属于计算机视觉和图形学领域,具体讲,涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。背景技术:在计算机视觉和计算机图形学中,无标记人体运动捕捉已经成为一个热门并且具有挑战性的热点问题,其主要任务是通过跟踪视频中移动对象的运动来恢复动态时间一致的3D形状。最近十年以来单人运动捕捉方法取得了巨大的进步,然而当前的方法需要对相机进行设置或处于一个受控的工作室环境中,并且依赖于良好的图像分割技术。在
- 通俗易懂学nerf——初识nerf
四个字
通俗易懂学nerf人工智能自动驾驶python
nerf,听起来像是一个神秘的魔法词汇,但它其实是一种前沿且超酷的技术!它是能让你从二维世界“跃升”到三维空间的神奇技术。想象一下,你手里有一张平面的照片,上面的风景、建筑都是扁平的,仿佛缺少了生命力。但有了NERF三维重建,这一切都变得鲜活起来!它就像是个超级魔术师,轻轻一挥,那张平面的照片就变成了立体的三维模型,仿佛你可以走进去,感受那里的空气、触摸那里的物体。nerf是怎么做到的呢?其实它的
- NeRF——基于神经辐射场的三维场景重建和理解
知来者逆
数字人NeRF3D重建3d计算机视觉人工智能
概述三维重建是一种将物理世界中的实体转换为数字模型的计算机技术。其基本概念是通过对物理世界中的物体或场景进行扫描或拍摄,并使用计算机算法将其转换为三维数字模型。抽象意义上的三维模型指的是:形状和外观的组合,并且可以渲染成不同视角下真实感强烈的RGB图像。三维重建技术可以应用于许多领域,如建筑设计、游戏开发、虚拟现实等。通过三维重建技术,可以快速、准确地获取物体的几何形状、纹理、颜色等信息,从而实现
- 【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting
CS_Zero
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去模糊的3D高斯泼溅,看Demo比3D高斯更加精细,对场景物体细节的还原度更高,[官网](https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/)背景技术Volumetricrendering-basednerualfields:NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
- 如果对类似汽车这种单体进行建模,围绕一圈拍摄,普通的手机或者相机拍摄的照片有足够的重叠度就能建模吗?不需要专业的设备可以吗?
大势智慧
汽车3d一问一答实景三维三维建模三维重建
答:可以建模。提供了完备的单体照片,在不需专业设备的情况下也可实现建模。重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件,输入倾斜照片,激光点云,POS信息及像控点,输出高精度彩色网格模型,可一键完成空三、自动建模和LOD构建。下载地址:武汉大势智慧-实景三维-云端建模-新型基础设施#实景三维##三维重建##重建大师##三维模型##三维建模##一问一答#
- 草图三维模型生成论文阅读整理
fisherisfish
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论文终于接收啦!给草图研究做个收尾就去投实习!仅为个人整理,如有错误,欢迎指出!因为想给论文找创新点,所以需要大量阅读论文,部分论文会精读到实现的步骤,部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D,也就是文本控制转三维模型,一般使用语言模型提取文本的特征,然后去噪概率扩散模型生成多视角图像,最后再用NeRF进行三维重建,例如Dreamfusion、Ma
- 基于激光点云操作可视化界面
云杂项
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基于激光点云操作可视化界面使用说明书第一章系统概述基于激光点云操作可视化界面是进行点云文件综合处理的GUI界面,包括计算点云文件中心点、点云文件体素化、点云文件的三维重建和点云文件网格化等模块。主要功能是快速的对点云文件进行读入,展示和处理,通过GUI界面对点云文件进行数据的提取和展示。该GUI界面可以对点云文件的加工和处理的各个环节进行快速计算、统一展示和有效保存,为之后对3D点云文件底层快速处
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恋恋西风
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效果:重建流程:1.输入可以读取DICOM,niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列,并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
- 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用
恋恋西风
VTK毕业设计和论文qt三维重建VTKITK图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK,ITK实现分割和生不重建。窗口分为(横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制;效果:CT分割重建二、开发环境操作系统:Windows10:工具:Qt5.12.4+VisualStudio2017,使用开源库:VTK-8.1IT
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cashap27149
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这是DepthAnything的深度值depth,这个depth通过depth=depth_anything(image)求得。但想要把这个深度值depth嵌入到三维重建算法框架中,并不是一件容易得事情,拿OpenMVS举例,下图是OpenMVS输出深度图的函数。OpenMVS的深度值保存在depthMap中,我们来看看depthMap的具体结构,可以看到OpenMVS使用TImage模板类实例化
- 3DCaricShop: A Dataset and A Baseline Method for Single-view 3D Caricature Face Reconstruction
理想很丰满,现实很骨感
#单视图三维人脸重建计算机视觉深度学习神经网络
目录1.文章概述2.相关工作2.1关于数据集2.2关于单视图三维重建3.本文核心方法3.13DCaricShop数据集3.2提出的baseline方法进行三维重建3.2.1概述3.2.2流程1.参数化建模(PCA)2.隐式三维重建3.3D关键点预测4.关键点引导的模型匹配3.2.3VC-GCN(视图协同图卷积网络)1.初始化2.图卷积4.最终效果1.文章概述3DCaricShop指的是文章提出的一
- KinectFusion论文品读
自信侠
KinectFusion:Real-timedensesurfacemappingandtracking论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/6162880参考视频:KinectFusion和ElasticFusion三维重建方法-付兴银https://www.bilibili.com/video/av6060335/参考博文:https://www.
- [图形学/三维重建]大白话推导-摄像机内参(Intrinsic)、外参、3D物体坐标变换成2D
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SLAM计算机视觉CV计算机视觉slam几何学
计算机视觉中的Homography(单应)矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用,本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解。文章目录计算机视觉中的Homography(单应)矩阵应用小结单应矩阵的推导单应矩阵的求解与分解位姿问题单应矩阵的推导一般地,单应模型出现的前提条件是空间点分布在同一个平面上,例外
- 三维重建衡量指标记录
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人工智能#视觉相关深度学习目标检测计算机视觉
1、完整性比率CompletenessRati(CR)完整性比率完整性比率是用于评估三维重建质量的指标之一,它衡量了重建结果中包含的真实物体表面或点云的百分比。完整性比率通常是通过比较重建结果中的点云或三维模型与真实或标准点云或模型之间的重叠来计算的。具体计算步骤可能如下:定义真实模型和重建模型:首先,需要有一个真实的或标准的三维模型或点云,以及一个重建的三维模型或点云(由三维重建技术生成)。计算
- 第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例:三维重建
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Python库OpenCV技术点案例示例短博文python计算机视觉opencv
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM(BlockMatching)算法介绍和示例代码五、基于能量最小化的GC(GraphCut)算法介绍和示例代码六、相机标定介绍和示例代码七、特征提取与匹配介绍和示例代码八、三角测量介绍和示例代码九、通过特征匹配和RANSAC(Random
- OpenCV学习记录——特征匹配
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树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术,用于在不同图像之间寻找相似的特征点,并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用,包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法,它遍历所有特征点的描述符,并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序,选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单,但在
- 科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具(七)
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科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具(七)在立体视觉领域,有许多立体视觉软件和工具可以帮助工程师进行基线设计、系统测试和优化。以下是一些常用的立体视觉软件和工具:Meshroom:这是一个基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的免费开源三维重建软件。Meshroom可以处理大规模的图像数据集,进行立体视觉重建。OpenMVG(OpenMultipleViewGeom
- 三维重建开源函数库或者工具
冰清-小魔鱼
遥感GIS计算机视觉目标检测人工智能
三维重建使用摄影测量、计算机视觉技术,利用立体视觉恢复真实相机姿态,获取现实物体的三维信息,并进行虚拟三维场景重现。1、OpenDroneMapODM是一个基于航空影像的三维重建集成工具箱,利用多幅航空影像恢复相机姿态和3D场景,可以生产点云、三维贴图模型、正射影像、数字表面模型、数字高程模型等,提供Web接口,支持CUDA加速,基础函数库使用OpenSfM,OpenMVS,PDAL,Entwin
- 三维重建方法3D gaussian splatting与NeRF的区别和异同
Soumes
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最近学习了一些三维重建相关的内容,目前比较主要的重建流派就是3DGS以及NeRF,NeRF作为2020年发布的文章轰动一时,影响深远,有很多NeRFbased的相关工作在这些年涌现。3DGS作为2023年的newtalkofthetown,其在保证合成质量的情况下能够以数倍乃至数十倍的速度碾压许多NeRFbased的方法,因此得到了广泛关注。这篇文章从几个角度比较了NeRF(最初的版本)和3Dga
- 【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting
UnderTurrets
图形渲染计算机视觉3d
文章目录引言:什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl)新的问题3DGS的渲染:快速可微光栅化3DGS的限制引言:什么是新视角合成任务定义新视角合成(NovelViewSynthesis),属于计算机视觉领域,
- 三维重建经典论文合集汇总
深蓝学院
人工智能三维重建视觉
三维重建涉及计算机视觉、图形学等多门知识,是一套非常复杂的系统。经典三维重建系统包括整个pipeline从相机标定、基础矩阵与本质矩阵估计、特征匹配到运动恢复结构(SFM),从SFM到稠密点云重建、表面重建、纹理贴图。其中,熟悉SFM的工程师已经是行业内的佼佼者,能掌握稠密点云重建与表面重建的工程师更是凤毛麟角。图1经典三维重建系统pipeline三维重建是当下计算机视觉的一个研究热点,虽然从业者
- 【三维重建】双目立体视觉
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人工智能
通过极几何可以求得极线,现在我们需要将左边的图变成右边的平行视图。所有的极线都经过极点(e/e'),如果极点位于无穷远处,那所有的极线都平行。(极几何的基础知识可以参考这篇文章:【三维重建】对极几何-CSDN博客)平行视图中,可以利用视差就得深度,视差越小深度越深。如何得到平行视图呢?
- 【三维重建】三角化
Patrick star`
数码相机
三角化要解决的问题是:已知两个相机的内参K、K'、相机之间的旋转平移矩阵R、t以及匹配点p、p',如何求得P点的三维坐标?线性解法C++代码实现:https://github.com/ldx-star/Triangulation.git
- 【三维重建】运动恢复结构(SfM)
Patrick star`
算法
运动恢复结构是通过三维场景的多张图像,恢复出该场景的三维结构信息以及每张图片对应的摄像机参数。欧式结构恢复(内参已知,外参未知)欧式结构恢复问题:已知:1、n个三维点在m张图像中的对应点的像素坐标2、相机内参求解:1、n个三维点坐标2、m个摄像机的外参数R、T通过极几何我们知道本质矩阵和基础矩阵【三维重建】对极几何-CSDN博客求得了基础矩阵F,知道相机内参,就能求得本质矩阵E核心问题就在于如何从
- 人体三维重建(六)——虚拟试衣方案
计算机视觉AI
获得准确的三维人体模型通常是虚拟试衣的第一步,随后还需要合身且具有真实感的三维服装模拟。其中涉及的是人体与服装之间的交互技术以及服装建模技术(暂不考虑真实感渲染)。如图1所示。图1虚拟试衣的相关技术本次将关注一个虚拟试衣领域的热点问题,即如何高效复用现有的三维服装进行自动化服装生成、编辑或者是将其试穿到不同的三维人体身上进行服装的个性化定制。将现有工作分为基于几何优化的方法与基于数据驱动的方法,并
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
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1、打印100以内的所有奇数。
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int main(void)
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for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
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自定义
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- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D