- vggt 3d重建 相机位姿,新视角生成
AI算法网奇
3D视觉人工智能深度学习
vggt动态追踪实时重建https://github.com/facebookresearch/vggtimporttorchfromvggt.models.vggtimportVGGTfromvggt.utils.load_fnimportload_and_preprocess_imagesdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"dtyp
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
2401_87458718
3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- LeetCode剑指offer题目记录4
t.y.Tang
LeetCode记录leetcodepython矩阵
leetcode刷题开始啦,每天记录几道题.目录剑指offer07.重建二叉树题目描述示例思路python改进剑指offer09.用两个栈实现队列题目描述示例思路python剑指offer10-1.斐波那契数列题目描述思路pythonC++剑指offer10-2.青蛙跳台阶问题问题描述思路C++剑指offer07.重建二叉树题目描述输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请构建该二叉树并返回其根节
- 序列器自增ID跳跃问题
南天神杵孟猛
数据库
在MySQL中,使用表作为序列器,通过执行`INSERTINTOtable(id)VALUES(null)`后,再调用`SELECTLAST_INSERT_ID()`来获取自动生成的ID,通常情况下,ID会从1开始递增。但如果出现从1,2,3,4直接跳到100000001这样的情况,可能的原因包括:####表被重建或导入数据-如果表被删除后重建,或者从备份中导入了数据,自增计数器可能会被重置为导入
- stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频
微丽宝
AI工具人工智能3d音视频
StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型,能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。用户可以通过指定相机轨迹和多种动态路径(如螺旋、推拉变焦、平移等)来生成视频。模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频,最长可达1000帧。无需复杂的重建或优化,可生成高质量的3D视频,同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV
- 三维点云重建的原理及代码
晚风微凉~
matlab图像处理
点云重建是将来自各种传感器(如激光雷达、相机等)采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中,算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征,并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中,无法获得物体所有表面的三维坐标数据,因此点云重建算法必须处理部分点云数据,尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理,根据它们的
- 模式搜索+扩散模型:FlowMo重构图像Token化的技术革命
芯作者
DD:日记重构
图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术,长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo(FlowtowardsModes)创新性地融合模式搜索与扩散模型,在多个关键维度突破传统方法局限,为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
- WHAM 人体3d重建部署笔记
AI算法网奇
深度学习宝典3d笔记
目录依赖项:mmpose的依赖项:demo脚本WHAM:ReconstructingWorld-groundedHumanswithAccurate3DMotion2024依赖项:pipinstallmmposemmpose的依赖项:mmcv>=2.0.0,=3.0.0,=0.4.0,<1.0.0demo脚本Youcantrywithoneexamplarvideo:pythondemo.py--
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
weixin_贾
防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
- 新建react native项目都失败,创建出来的都是.xcodeproj,而不是.xcworkspace,如何解决??
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)reactnativereact.jsjavascript
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.确保正确设置代理源(如果你在国内)2.手动安装CocoaPods依赖3.检查你的Ruby和CocoaPods环境4.尝试清理并重建项目5.查
- 用Python实现SFM
薄辉
pythonopencv计算机视觉人工智能图像处理
SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法,它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置,估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中,你可以使用OpenCV库来实现SFM。下面是一个简单的例子,展示了如何使用OpenCV库的cv2.sfm_create函数来实现SFM:importcv2#读入图像,存入列表images中images=[]foriinrange(1,11):im
- 架构演进的方式
pumpkin84514
架构设计架构
架构演进过程中,常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径,适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景,并对比它们的差异。1.拆迁者模式内容拆迁者模式(也称为重建模式)是一种彻底重构现有系统的方式。通常,在这种模式下,原有系统被完全放弃,并用一个全新的系统替代。在这种情况下,架构和代码需要从头开始重新设计和实现。使用场景系统老化严重:
- 探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库
缪昱锨Hunter
探索Sfm-python:一款强大的计算机视觉库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,Sfm-python是一个值得关注的开源项目,它以简洁高效的Python接口提供结构化从运动(StructurefromMotion,SfM)算法。如果你对3D重建、图像匹配或地理定位有兴趣,那么这个项目将是你不可或缺的工具。让我们一起深入了解一下它的技术细节、应用场景
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
小寒学姐学AI
3d算法计算机视觉人工智能深度学习python三维重建
【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- 关于重投影误差小记
文弱_书生
乱七八糟数码相机算法
重投影误差(ReprojectionError)讲解1.什么是重投影误差?在三维重建或相机标定过程中,我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下,该点的投影位置应该与实际图像中的观测点(如特征点)完全匹配,但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差,这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量,即:e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
- 重建容器操作:对基于 docker-compose-project.yaml 配置文件的容器进行重启和更新操作
momopeng~
docker容器运维
先停止当前运行的容器,然后删除这些停止的容器,最后重新创建并启动容器。需重建容器但配置不变的具体步骤:(1)修改调整docker-compose-project.yaml文件后保存(2)查看配置文件的容器运行状态:快速查看由docker-compose-project.yaml文件定义的所有容器的运行状态docker-compose-fdocker-compose-project.yamlps(3
- ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合!地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建
WangYan2022
DeepSeekChatGPT地下水地质灾害DeepSeekChatGPTGIS灾后重建
在地质灾害频繁肆虐的当下,精准开展风险评价刻不容缓。如今,一门极具创新性的教程震撼登场,它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融,为学员打造出前所未有的学习体验,助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围,一路领先。前沿技术融合,铸就智能学习核心动力教程最闪耀的亮点之一,便是大胆引入了ChatGPT和DeepSeek技术。它们恰似无所不能的“数据魔法师”
- Flutter IconButton完全指南:高效使用与性能优化秘籍
帅次
Flutterflutterandroidiosandroidstudiomacoskotlinswift
目录一、引言二、IconButton的基本用法三、进阶技巧3.1自定义形状与背景3.2带文本的IconButton(使用Column组合)3.3自定义交互反馈3.4动态图标切换3.5组合式按钮(图标+文字)四、高级应用4.1与主题深度整合4.2手势扩展(长按/双击)4.3动画增强点击效果五、性能与最佳实践5.1避免重建5.1.1声明常量图标5.1.2带参数的常量图标5.1.3常量图标按钮5.1.4
- Conda 环境迁移指南
时光旅人01号
condaopencv人工智能深度学习计算机视觉
一、环境打包迁移方法对比方法适用场景所需时间文件大小网络依赖conda-pack离线迁移、复杂依赖、快速部署快(5-15分钟)大(GB级)无YAML导出在线重建、跨平台兼容慢(30分钟+)小(KB级)有二、离线迁移方法(conda-pack)1.源服务器操作步骤1:安装打包工具#优先使用conda安装condainstall-cconda-forgeconda-pack#备选pip安装(无cond
- centos7安装时采用的默认分区(比如:/dev/sda3的对应挂载点是/),如何对系统扩容?
1 Byte
Linux运维centosLinux系统扩容方案
非LVM分区扩容方案若/dev/sda3是非LVM分区且存储重要数据,可通过直接扩展分区容量+调整文件系统实现扩容,无需重建LVM或格式化分区。以下是具体步骤:1.扩展物理磁盘(虚拟机场景)关闭虚拟机→在VMware/VirtualBox中扩展磁盘容量(如从20G扩容至30G)。重启系统→确保虚拟机识别到新磁盘空间。2.扩展分区容量(无需创建新分区)安装分区扩容工
- 单目3d重建DUSt3R 笔记
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3D视觉人工智能
目录DUSt3R三维重建报错RecursionError:maximumrecursiondepthexceededincomparison报错numpy.core.multiarrayfailedtoimport报错Numpyisnotavailable解决升级版mast3r速度变慢修改了参数设置脚本:测试效果操作技巧DUSt3R三维重建git地址:GitHub-naver/dust3r:DUS
- 手撕力扣之排序:排序数组、数组中的逆序对、排序链表、最小的k个数、数组中的第K个最大元素、前 K 个高频元素、根据身高重建队列、最大数、下一个排列、下一个更大元素 III、最大交换、字典序的第K小数字
weixin_39770712
数据结构与算法数据结构排序算法算法
力扣912.排序数组给你一个整数数组nums,请你将该数组升序排列。方法一:归并排序classSolution{public:vectortmp;voidmergeSort(vector&nums,intl,intr){if(l>=r)return;intmid=(l+r)>>1;mergeSort(nums,l,mid);mergeSort(nums,mid+1,r);inti=l,j=mid+
- DeepBranchTracer:一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法
数据集
2024-02-02,由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法,是一种高效、通用的曲线结构重建方法,适用于多种2D和3D图像数据集。通过结合图像特征和几何特征,显著提高了重建的准确性和连续性。一、研究背景曲线结构(curvilinearstructures)是图像中常见的几何元素,广泛应用于医学图像中的神经分支和血管,以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些
- 什么是状态管理?有何种方式可以实现?它们之间有什么区别?
Ever69
Flutter《葵花宝典》flutter状态管理
在Flutter中,状态管理(StateManagement)是管理应用数据变化和传递的核心机制,其目标是高效同步UI与数据,并保持代码的可维护性。以下是主流状态管理方案及其核心区别:一、状态管理的核心概念状态(State):应用中动态变化的数据(如用户输入、网络响应、页面切换)。状态管理目标:数据共享:跨组件传递状态(如用户登录信息)。局部刷新:避免不必要的UI重建。业务逻辑解耦:分离UI与数据
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
cccc来财
算法计算机视觉深度学习
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性,经过第一阶段的粗对齐后,图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域,特别是在高分辨率和大视差的情况下,设计了低分辨率变形分支,先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- 如何在Futter开发中做性能优化?
Ever69
性能优化
目录1.避免不必要的Widget重建问题:频繁调用setState()导致整个Widget树重建。优化策略:2.高效处理长列表问题:ListView一次性加载所有子项导致内存暴涨。优化策略:3.图片加载优化问题:加载高分辨率图片导致内存溢出。优化策略:4.动画性能优化问题:复杂动画导致UI卡顿。优化策略:5.状态管理优化问题:全局状态变化导致无关Widget重建。优化策略:6.避免阻塞UI线程问题
- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者:BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态:Glissando-N
- Yashan DB 实例管理
不三不四୭
YashanDB后端开发oracle数据库
一、实例启停机制1.启动阶段•NOMOUNT:启动实例,但不加载数据库。此状态下可以重建控制文件,例如控制文件损坏。启动到NOMOUNT状态的命令为`yasbootclusterstart-cyashandb-mnomount`,此时查询`V$INSTANCE`视图的`STATUS`状态值为`STARTED`。•MOUNT:实例已启动,数据库完成加载,但数据库仍处于关闭状态。此状态下可以恢复数据库
- 突破:海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染!
大势智慧
实景三维三维模型三维建模CesiumOPGS
在重建大师7.0新品发布会上,我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅(OPGS)从训练到实时渲染的软件工具解决方案,使得用户能够在常用的重建农场计算节点下,就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、高效率生产。针对城市级地理场景渲染卡顿问题,今年我们研发团队再次取得新进展,成功在Cesium平台上实现了大规模OPGS成果的高效渲染,为实景三维可视化注入了全新活力。大面积OPGS成果在Cesiu
- OpenCV-Python 光流
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Opencv-Pythonopencvpython人工智能
40.1光流由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个2D向量场,可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。如下图所示(ImageCourtesy:WikipediaarticleonOpticalFlow):OpticalFlow上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流在很多领域中都很有用:•由运动重建结构•视频压缩
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。