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今夕是何年,
单目+双目Open3d计算机视觉
目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- fpga图像处理实战-中值滤波
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理fpga开发计算机视觉
中值滤波中值滤波算法是一种常用的非线性数字滤波技术,主要用于信号处理和图像处理领域。其核心思想是使用信号或图像中某个窗口内所有数值的中值来替换该窗口中心的值,从而达到消除噪声、保留边缘细节的目的。原理简介中值滤波的基本原理是将每个像素点的值用其邻域内的中值来代替,这样可以将孤立的噪声点替换为更接近真实值的周围像素值,从而达到平滑图像的目的。FPGA实现`timescale1ns/1ps////Co
- SAR图像相干斑滤波算法
fpga和matlab
MATLAB板块2:图像-特征提取处理SAR相干斑滤波
目前已有大量的雷达相干斑抑制算法,这些算法可分为成像前的多视平滑预处理和成像后的滤波两大类。而成像后的滤波又包括空域滤波和频域滤波两种。为了减少相干斑噪声,早期的方法是在SAR成像处理中,通过降低处理器带宽形成多视图子图像,然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。多视处理通过牺牲SAR图像的空间分辨率为代价来对相干斑进行抑制,已不能满足空间高
- 基于协同滤波推荐算法的图书管理系统
Sweican
毕业设计mybatisjava开发语言
目录一、项目概述二、技术框架三、功能设计四、数据库设计五、项目截图六、技术文档一、项目概述Hi,大家好,今天分享的项目是《基于协同滤波推荐算法的图书管理系统》,对用户登录注册、图书推荐、图书管理、用户信息进行管理,基于用户的协同滤波算法对用户进行图书推荐、根据图书浏览量对用户进行热门图书推荐等。图书管理一方面实现对图书信息的维护,如新增、查看、编辑图书等。另一方面实现对图书借阅进行管理,如图书借出
- 无人机飞控算法原理基础研究,多旋翼无人机的飞行控制算法理论详解,无人机飞控软件架构设计
创小董
无人机技术无人机算法
多旋翼无人机的飞行控制算法主要涉及到自动控制器、捷联式惯性导航系统、卡尔曼滤波算法和飞行控制PID算法等部分。自动控制器是无人机飞行控制的核心部分,它负责接收来自无人机传感器和其他系统的信息,并根据预设的算法和逻辑,对无人机的姿态、速度、位置等进行控制。控制器通过控制无人机的电机,使无人机能够按照期望的姿态、速度和位置进行飞行。捷联式惯性导航系统则是一种自主式的导航方法,利用载体上的加速度计、陀螺
- C# 滤波算法
遇见不烦
C#算法c#
/// ///移动平均,曲线平滑 /// ///原曲线数组 ///步长 /// publicdouble[]Smoothing(double[]rawData,intstep=3) { double[]smooth=newdouble[rawData.Length]; fixed(double*o=smooth,r=rawData)
- Matlab数字图像处理——图像复原与滤波算法应用方法
MatpyMaster
matlab算法计算机视觉
图像处理领域一直以来都是计算机科学和工程学的一个重要方向,图像复原则是其中一个重要的研究方向之一。图像复原旨在通过运用各种滤波算法,对图像进行去噪、恢复和改善,以提高图像的质量和可视化效果。在本文中,我们将介绍如下内容:1.采用二维中值滤波对图像进行复原中值滤波是一种常用的去噪方法,通过取像素周围邻域的中值来替代当前像素值。采用二维中值滤波对图像进行复原,这有助于去除图像中的椒盐噪声和其他噪声,提
- PCL点云滤波器总结
Roar冷颜
PCL入门教程PCL
PCL点云滤波器总结1PCL中实现的滤波算法及相关概念1.1PCL中的点云滤波方案1.2双边滤波算法1.3PCL中的filters模块及类2点云滤波入门级实例解析2.1使用直通滤波器对点云进行滤波处理2.2使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样2.3使用StatisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点2.4使用参数化模型投影点云2.5从一个点云中提取一个子集2.6使用Con
- 10种简单的数字滤波算法(C语言源程序)
hugo33
滤波算法滤波算法
1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)A、方法:根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差#defineA10charvalue;charfilter(){charnew_valu
- 滤波器滤波法&滤波算法(总结)
深耕智能驾驶
信号处理&数理统计系列算法滤波算法滤波器
文章目录一、滤波器滤波法1.低通、高通、带通、带阻滤波器的区别1.1.低通滤波器1.1.1.低通滤波器的参数1.1.2.一阶RC低通滤波1.1.3.一阶RC低通滤波(代码)1.2.高通滤波器1.2.1.一阶RC高通滤波1.2.2.一阶RC高通滤波(代码)1.3.带通滤波器1.4.带阻滤波器2.其他常见滤波器2.1.如何通俗易懂地理解FIR/IIR滤波器?2.2.巴特沃斯模拟滤波器
- OpenCV——均值滤波
点云侠
OpenCV图像/点云处理opencvc++python计算机视觉
目录一、均值滤波二、C++代码三、python代码四、结果展示1、原始图像2、3x3卷积3、9x9卷积一、均值滤波 均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素,构成一个滤波模板,即包括目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的
- OpenCV——双边滤波
点云侠
OpenCV图像/点云处理opencv计算机视觉人工智能python开发语言算法
目录一、双边滤波二、C++代码三、python代码四、结果展示OpenCV——双边滤波由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。一、双边滤波 双边滤波是一种综合考虑滤波器内图像空域信息和滤波器内图像像素灰度值相似性的滤波算法,可以实现在保留区域信息的基础上实现对噪声的去除、对局部边缘的平滑。双边滤波对高频率的波动信号起到平滑的作用,同时保留大幅
- 136基于matlab的自适应滤波算法的通信系统中微弱信号检测程序
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matlab工程应用算法matlabpython信号处理自适应滤波算法LMS
基于matlab的自适应滤波算法的通信系统中微弱信号检测程序,周期信号加入随机噪声,进行滤波,输出滤波信号,程序已调通,可直接运行。136matlab自适应滤波算法LMS(xiaohongshu.com)
- 运动模型非线性测量非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)
奔袭的算法工程师
感知后处理算法matlab人工智能自动驾驶目标跟踪
卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。之前的博文运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)-CSDN博客使用扩展卡尔曼滤波算法将非线性的运动模型线性化,但测量值仍旧是线性的,不需要雅可比矩阵。这里考虑测量值也为非线性的情况,并用Matlab做仿真。如果估计值为[x,y,v,theta,w],测量值为[x,y,v,the
- 线性卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)
奔袭的算法工程师
感知后处理人工智能算法自动驾驶目标检测信号处理
卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。1单目标跟踪假设目标的状态为X=[x,y,vx,vy],符合匀速直线运动目标,也即其中F为状态转移矩阵,在匀速直线(constvelocity)运动模型时,整个系统为线性状态,可以直接调用卡尔曼滤波的几个公式考虑到实际测量值的状态,Z=[x,y,vx,vy],观测矩阵可以写作如果测量值Z=[x,y]
- 基于卡尔曼滤波的声源跟踪方法研究
Svan.
人工智能算法卡尔曼滤波声源跟踪
基于卡尔曼滤波的声源跟踪方法研究摘要一、研究意义二、研究内容三、算法介绍3.1基于到达时间差的定位算法3.1.1算法原理介绍3.1.2仿真实验设计与分析3.2扩展卡尔曼滤波算法3.2.1算法的基本原理3.2.2仿真实验及分析3.3无迹卡尔曼滤波算法3.3.1算法的基本原理3.3.2仿真实验及分析3.4容积卡尔曼滤波算法3.4.1算法的基本原理3.4.2仿真实验及分析3.5三种算法的分析比较四、声源
- 【MATLAB】 HANTS滤波算法
Lwcah
MATLAB数字信号处理滤波算法matlab算法开发语言
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1基本定义HANTS滤波算法是一种时间序列谐波分析方法,它综合了平滑和滤波两种方法,能够充分利用遥感图像存在时间性和空间性的特点,将其空间上的分布规律和时间上的变化规律联系起来。该算法在进行影像重构时,充分考虑了植被生长周期性和数据本身的双重特点,能够用代表不同生长周期的植被频率曲线重新构建时序NDVI影像,真实反映植被的周期性变化规律。HANTS滤波算法
- 运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法(Matlab仿真)
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感知后处理算法人工智能自动驾驶目标检测matlab
卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章,这里不再赘述,仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。1单目标跟踪匀速转弯(CTRV)运动模型下,摄像头输出目标状态camera_state=[x,y,theta,v],雷达输出目标状态radar_state=[x,y,theta,v]。如果状态为[x,y,vx,vy],也可以转成[x,y,theta,v]。其中theta=atan(vy/vx),v=
- 传感数据分析——小波滤波
Persist_Zhang
数据分析数据挖掘
传感数据分析——小波滤波文章目录传感数据分析——小波滤波前言一、运行环境二、Python实现总结前言小波滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法,其核心思想是将信号分解成不同的频率成分,然后对每个频率成分进行独立的处理。小波滤波器的设计和应用是小波分析的一个重要领域,它与传统的滤波方法相比,具有独特的优势。在具体的实施过程中,小波滤波的基本策略通常包括以下步骤:首先,将信号变换到小波域;接着,将信号的
- open3d 两种点云滤波算法
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
点云及图像-免费c++python
这两种滤波非常有用,一定要用好;半径滤波:半径滤波器比较简单粗暴。以某点为中心画一个圆计算落在该圆中点的数量,当数量大于给定值时,则保留该点,数量小于给定值则剔除该点。此算法运行速度快,依序迭代留下的点一定是最密集的,但是圆的半径和圆内点的数目都需要人工指定;统计滤波过滤:第一次扫描:对每个点,我们计算它到它的所有临近N个点的平均距离。计算出这些距离的均值和标准差第二次扫描:平均距离在M个标准差范
- c++实现Dbscan、Gaussian、Grubbs、Ransac滤波算法
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Dbscan:聚类滤波,通过聚类区分内点与外点进行滤波。/***@briefMy_Dbscan*@paramdata_ori待滤波数据,最终滤波后数据*@paramEps核心点搜索半径*@paramMinPts核心点半径内点数阈值*@return*/boolMy_Dbscan(vector&data_ori,floatEps,intMinPts){data_Dbscandata_Dbscan_te
- 超详细讲解无迹卡尔曼(UKF)滤波(个人整理结合代码分析)
『蒋小''`花』
卡尔曼滤波c语言c++1024程序员节
目录1.用来做什么?2.线性卡尔曼滤波3.扩展卡尔曼滤波4.无迹卡尔曼滤波1.用来做什么?——针对系统的不确定性:1.不存在完美的数学模型2.系统的扰动不可控、也很难建模3.测量传感器存在误差例1:通过系统的状态方程得出的电流值i1,和传感器测得的电流值i2,由于不确定性的存在,两个值都不准确,所以i1和i2通过卡尔曼滤波算法算出其最接近真实值的值。例2:如小红同学说今天老师穿的是红色的衣服(根据
- 【MATLAB源码-第106期】基于matlab的SAR雷达系统仿真,实现雷达目标跟踪功能,使用卡尔曼滤波算法。
Matlab程序猿
通信原理MATLAB雷达matlab开发语言信息与通信
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述1.雷达系统参数设定:-工作频率:选择一个适合的工作频率,例如X波段(8-12GHz)。-脉冲重复频率(PRF):设定一个适当的PRF,确保雷达覆盖所需的范围。-天线增益和波束宽度:根据目标探测的需求确定天线的增益和波束宽度。2.目标和环境模拟:-目标建模:在感兴趣的区域内放置多个目标,这些目标可以是不同大小和反射特性的点目标。-环境因素:考虑环境因素,
- 通用软件滤波算法-限幅滤波法
JYU_hsy
#滤波算法AD滤波
一、处理思想设置前后两次数据可允许的最大偏差VARIATION_RANGE,每当有新数据到来时和上一个数据进行比较,若在允许偏差范围内,则本次数据有效,反之则无效,使用上一次数据值代替本次数据。函数设计输入参数:上一个数据,当前采集数据函数输出:当前有效数据二、C语言实现/**文件名:Filtering_algorithm.c*作者:JYU_hsy*描述:前10种为常见滤波算法,较为基础;11为论
- 技术分享 | 吊舱目标追踪---deepsort原理讲解
阿木实验室
file一、多目标追踪的主要步骤获取原始视频帧利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测将检测到的目标的框中的特征提取出来,该特征包括表观特征(方便特征对比避免IDswitch)和运动特征(运动特征方便卡尔曼滤波对其进行预测)计算前后两帧目标之前的匹配程度(利用匈牙利算法和级联匹配),为每个追踪到的目标分配ID。二、sort流程Deepsort的前身是sort算法,sort算法的核心是卡尔曼滤波算法和
- 简单的平均值滤波算法作业
LinariOne
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平均值滤波原理在c++上的实现。只是一个cpp萌新的简单的代码作业。在各位大佬的帮助下,终于写完了,芜湖。——2023.4.7.23:26在尝试的时候还是充分领悟到new方法的危险。代码中所有数组都是用new方法创建的,然后过程中发生了很多诸如0xc(不知道多少个0)5;堆损坏;访问冲突之类的问题。查阅了很多书籍,所幸是明白了其中原理,在这里不详细阐述。在这里没有用普通的rand而是用梅森旋转算法
- 03定位简介
renhj1001
#Apollo学习笔记笔记
定位车辆将传感器识别的地标与高经地图对比GNSSRTK三角测量30多个卫星;gps接受器至少4颗测量信号飞行时间;从卫星传播到gps接受器;为降低误差,使用RTK,计算误差给接收器GPS更新;频率低,10HZ惯性导航IMU三轴加速计测量值转换坐标系三轴陀螺仪1000HZ误差随时间增加激光雷达点云匹配(需要高精地图)迭代最近点ICP直方滤波算法传感器扫描的点云划过地图的每个位置,计算与高精地图上对应
- 120基于matlab的LMS自适应滤波算法
顶呱呱程序
matlab工程应用算法matlab人工智能变换域LMS算法LMS自适应滤波算法
基于matlab的LMS自适应滤波算法,如、解相关LMS算法,滤波型LMS算法,变换域LMS算法,输出滤波前后及学习曲线图。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。120自适应滤波算法变换域LMS算法(xiaohongshu.com)
- MOSFET管驱动设计细节,波形分析
宁静致远2021
物联网嵌入式硬件
MOSFET管驱动设计细节,波形分析Chapter1MOSFET管驱动设计细节,波形分析MOSFET驱动芯片的内部结构MOS驱动电路设计需要注意的地方MOS管驱动电路参考MOS管驱动电路的布线设计常见的MOS管驱动波形高频振铃严重的毁容方波又胖又圆的肥猪波打肿脸充正弦的生于方波他们家的三角波大众脸型,人见人爱的方波方方正正的帅哥波Chapter2单片机常用的ADC数据滤波算法Chapter1MOS
- 超维空间S2无人机使用说明书——54、代码详解:递推+滤波算法——过滤无效值
ROS机器人学习与交流
无人机算法YOLOROSc++
引言:在实际工程应用中,不会是仿真一样的理想情况,通常会存在各种干扰,为了降低干扰的影响,一般采用软件滤波的方式进行,条件允许的话,也可以直接采用硬件滤波的方式。需要指出的是,不同的干扰类型,一般采用不同的滤波算法,或者采用叠加的滤波算法进行抗干扰,以此提高系统的稳定性。本次实验的背景是在进行图像识别的时候,较高的图像发布帧率会导致返回的目标位置数据出现丢失的情况。基于此,本文汉主要采取了递推滤波
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio