- Matlab普通克里金插值及点云处理
心之澄澈
matlab开发语言点云
克里金插值是一种常用的地理空间插值方法,用于估计未知位置的属性值。在本文中,我们将介绍如何在Matlab中使用普通克里金插值方法进行点云处理。克里金插值的基本原理是根据已知点的属性值和它们之间的空间关系,估计未知点的属性值。普通克里金插值方法假设属性值是平稳的,并使用半变异函数来描述属性值的空间变异性。首先,我们需要准备一些数据。假设我们有一组点云数据,其中每个点都有一个属性值。以下是一个简单的示
- 逆向工程完全指南:从入门到精通的核心路径与应用全景
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大数据人工智能逆向工程
逆向工程完全指南:从入门到精通的核心路径与应用全景逆向工程基础认知与价值解析逆向工程定义与技术原理逆向工程本质上是一种“从物理实体到数字模型”的技术转化过程。其核心在于通过对已有实物的测量和分析,构建出对应的数字模型。具体实现路径主要依赖于三维扫描与点云处理流程。三维扫描技术能够快速、准确地获取实物的表面形状和尺寸信息,生成大量的点云数据。这些点云数据就像是数字模型的“原材料”,后续需要进行点云处
- Matlab 点云加权最小二乘法优化
完美代码
matlab最小二乘法开发语言点云
Matlab点云加权最小二乘法优化随着计算机视觉和三维图形学的发展,点云数据的处理和分析变得越来越重要。点云是三维空间中由大量的点组成的数据集合,常用于描述物体的形状和表面几何信息。在点云处理中,经常需要使用迭代加权最小二乘法对点云数据进行拟合优化。本文将介绍使用Matlab实现点云迭代加权最小二乘法优化的方法,并提供相应的源代码。点云表达首先,我们需要将点云数据以合适的方式表示在Matlab中。
- PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法
点云侠'
点云学习算法c++开发语言计算机视觉人工智能
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、结果内容抄自CSDN点云侠:【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)。质量无忧,永久免费,可放
- 用Python实现AIGC驱动的3D模型生成:完整教程
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶pythonAIGC3dai
用Python实现AIGC驱动的3D模型生成:完整教程关键词:AIGC、3D模型生成、Python、深度学习、计算机图形学、生成对抗网络、点云处理摘要:本文详细介绍了如何使用Python实现AIGC(人工智能生成内容)驱动的3D模型生成技术。我们将从基础概念出发,逐步深入讲解3D模型生成的原理、算法实现和实际应用。内容包括3D数据表示方法、生成模型架构设计、训练策略优化以及完整的Python实现代
- halcon 点云处理_Halcon三维模型预处理(1):调平的三大手法
weixin_39944074
halcon点云处理
面结构光拍摄生成的点云模型,往往相对系统坐标系是有角度的。首先讲一下调平的目的:1.为接下来的预处理切除背景面做准备3.不做调平,后续处理会很麻烦,因为不清楚坐标系在平台的为位置2.对于无序抓取项目,平台相对相机可能是有角度的,将抓取平台调整到与相机平行,可以以Z轴方向,从高到低获取抓取物点云。处理速度更快,且干扰更少。常见的调平手法有三种。一.拟合平面方式该方法适合平面点云模型的调平处理回顾一下
- 4:点云处理—去噪、剪切、调平
Echo``
三维点云处理图像处理计算机视觉机器学习人工智能c++算法
1.点云去噪dev_clear_window()dev_open_window(0,0,560,560,'black',WindowHandle)GenParamNames:=['lut','intensity','light_position','disp_pose','alpha']GenParamValues:=['color1','coord_z','0.00.0-0.31.0','tru
- 11:点云处理—三维显示公共类(另一个版本)
Echo``
三维点云处理c++人工智能计算机视觉图像处理
halconAlg.h#ifndef__KD_HALCON_ALG_H__#define__KD_HALCON_ALG_H__#include"HalconCpp.h"#include"HDevThread.h"#includeusingnamespaceHalconCpp;voidaction(longwin,intwidth,intheight,HTupleObjectModel3D);voi
- 【SLAM中的点云处理:从基础到实战】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法自动驾驶ubuntuc++笔记
最近一直在学SLAM算法,发现点云处理是非常非常重要的,我就再认真学了一遍关于点云处理的内容(看了高翔老师的一本书——《自动驾驶与机器人中的SLAM技术:从理论到实践》,写得非常好,还有配套的代码),这篇博客就作为我的点云处理学习笔记,分享给大家!1.引言点云在SLAM中的核心作用:激光雷达SLAM(如LOAM)、三维重建、自动驾驶感知。四大基础任务:最近邻搜索(数据关联、特征匹配)。几何拟合(平
- 10:点云处理—QT显示点云
Echo``
三维点云处理qt开发语言人工智能计算机视觉视觉检测算法
#include#include#include#include////main.cpp//#include//#include//#include//#include//#include//usingnamespaceQtDataVisualization;//classSurfaceViewer:publicQWidget{//Q_OBJECT//public://explicitSurfac
- CloudCompare中CCCoreLib模块内容
点云SLAM
点云数据处理技术人工智能算法
在CloudCompare的代码结构中,CCCoreLib(CloudCompareCoreLibrary)是核心计算库,主要用于几何计算、点云处理、网格操作等底层算法实现。该模块提供了数学工具、点云处理、最近邻搜索、网格算法、配准、分割、特征计算等核心功能,并且可以独立于CloudCompare主程序使用。1.CCCoreLib模块的主要内容CCCoreLib主要包含以下几个核心部分:类别功能描
- 大疆精灵4A无人机航空摄影测量外业数据采集完整操作流程 - 点云处理
AuSwift
无人机点云
无人机在航空摄影测量领域中发挥着重要的作用,能够高效地获取大范围地理信息数据。本文将介绍大疆精灵4A无人机的航空摄影测量外业数据采集的完整操作流程,并重点讨论点云处理的相关内容。以下是详细的操作步骤和源代码示例。准备工作在开始操作之前,需要完成以下准备工作:确保大疆精灵4A无人机已经组装好并装载了相机设备。确保电池充足并安装在无人机上。启动无人机遥控器并连接至手机或平板电脑。飞行计划制定在开始飞行
- RANSAC算法在点云中的平面拟合及Python实现
心之澄澈
算法平面python
概述在计算机视觉和图像处理领域,点云是一种常见的数据表示形式,用于描述三维空间中的对象或场景。而平面拟合是点云处理中的重要任务之一,它可以帮助我们从复杂的环境中提取出平面结构的信息,用于分割、重建和分析等应用。RANSAC(RandomSampleConsensus)算法是一种经典的鲁棒估计方法,可用于拟合包含离群点的数据模型。在平面拟合问题中,RANSAC算法可以通过迭代随机采样和模型验证的方式
- PCL RANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束
心之飞跃
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PCLRANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束RANSAC(RandomSampleConsensus)是一种经典的参数估计算法,用于从包含噪声或异常值的数据集中估计模型参数。在点云处理领域,PCL(PointCloudLibrary)库提供了对点云数据进行各种操作和分析的工具。本文将介绍如何使用PCL库中的RANSAC算法实现平面拟合,并添加方向向量约束的功能。平面拟合是点云处理中常用的任务之
- PCL利用RANSAC算法实现平面拟合
后端架构小白
算法平面人工智能PCL
PCL利用RANSAC算法实现平面拟合随着三维点云数据应用的日益广泛,点云库(PointCloudLibrary,PCL)成为了处理和分析点云数据的重要工具。在点云处理中,经常需要找到点云数据中的平面模型以进行后续操作,例如地面提取、物体分割等。而RANSAC(RandomSampleConsensus)算法是一种常用的平面拟合算法,能够有效地从包含噪声和异常值的点云数据中估计出平面模型参数。在P
- 用python将csv文件转换为pcd文件
随心Lc
pythoncsv
在做点云处理时,我们有时用激光雷达收集数据时,很可能默认为csv文件或者其他类型,但处理时可能会用pcd类型,二者用python转换如下:importosimportnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv("Data/1.csv",encoding='utf-8')#读取csv文件data_234=data.iloc[:,1:4]#这里做的是切割,因为我
- PointCloudLib SAC-IA算法实现点云粗配准 C++版本
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络点云处理PCL库Open3D库Point++模型使用算法c++人工智能PCL计算机视觉点云处理
测试效果简介采样一致性SAC_IA(SampleConsensusInitialAlignment)初始配准算法是一种在点云处理中广泛使用的技术,尤其在PCL(PointCloudLibrary)库中得到了实现。以下是对SAC_IA初始配准算法在PCL中的详细解析:一、算法概述SAC_IA算法是一种基于采样一致性的点云配准方法,主要用于解决点云数据之间的初始对齐问题。它通过随机采样两个点云中的点对
- 点云处理中阶 Sample Consensus(二)
哦里 哦里哦里给
PCL点云处理算法
目录一、深入理解RSNSAC二、RANSAC的缺点三、PCL中常用的SampleConsensus算法四、参考资料一、深入理解RSNSACRANSAC是“RANdomSAmpleConsensus”(随机抽样共识或采样一致性)的缩写,它是一种迭代方法,用于从包含异常值的一组数据中估计数学模型的参数。该算法由Fischler和Bolles于1981年发布。RANSAC算法假定我们要查看的所有数据均由
- PCL点云处理之自定义点云类型(四十四)
点云学徒
点云算法合集PCL点云处理学习c++开发语言后端聚类分类
PCL点云处理之自定义点云类型(四十四)前言一、自定义点云类型?二、代码前言一、自定义点云类型?PCL中有很多点云类型,比如pointxyzpointxyzi等,但有时候还是需要根据自己需要定义自己的点云类型,并能参与PCL模块功能的计算。二、代码#include//这头文件直接全垒上来算了,省的麻烦#include//标准C++库中的输入输出
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 仿射变换矩阵应用
点云学习
c++pcl点云处理算法pcl点云处理3D视觉
目录1原理介绍2数学公式推导3计算流程4示例代码仿射变换是计算机视觉、图像处理和点云处理中常用的几何变换之一。它不仅包括旋转和平移,还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。1原理介绍仿射变换在三维空间中通常由一个3×3的线性变换矩阵和一个3×1的平移向量组成。通过使用齐次坐标,我们可以将仿射变换表示为一个4×4矩阵:其中:A是一个3×3的线性变换矩阵(包含旋转、缩放、剪切
- 计算机视觉|3D 点云处理黑科技:PointNet++ 原理剖析与实战指南
紫雾凌寒
AI炼金厂#深度学习#计算机视觉深度学习计算机视觉3dcnnPointNet++3d云3d云数据
一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代,3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域,这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例,车辆需要实时感知周围复杂的环境信息,包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息,使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体,从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上,自动驾驶车辆通过3D点
- 机器视觉3D上下料技术上的分析
视觉人机器视觉
杂说3dc#人工智能AI编程opencv开发语言
机器视觉3D上下料是工业自动化领域的重要应用,通过3D视觉技术引导机器人完成物料的精准抓取、定位和放置,尤其适用于复杂、无序或高精度的场景。以下是其核心内容梳理:核心组成3D视觉系统:硬件:常用3D相机(结构光、ToF、双目视觉等),如Kinect、IntelRealSense、工业级品牌(Keyence、康耐视,苏州大视通智能科技有限公司)。软件:点云处理(如PCL库)、三维匹配算法(ICP、深
- 点云处理库
妄想出头的工业炼药师
人工智能
https://github.com/mmolero/awesome-point-cloud-processing
- 利用 Open3D 保存并载入相机视角的简单示例
微凉的衣柜
点云处理python点云处理open3d
1.前言在使用Open3D进行三维可视化和点云处理时,有时需要将当前的视角(CameraViewpoint)保存下来,以便下次再次打开时能够还原到同样的视角。本文将演示如何在最新的Open3DGUI界面(o3d.visualization.gui/o3d.visualization.O3DVisualizer)中实现这一功能,并展示完整示例代码及运行效果。2.环境准备Python版本:3.xOpe
- 3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络3d
对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点:去除噪声和异常值:由于设备本身的误差或环境因素的影响,采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。这些噪声和异常值会影响后续的点云处理和分析,因此需要通过滤波处理加以去除。提高数据质量:滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度,使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。局部计算与调整:点云滤波主要通过局部计算的方式,获得一个
- 计算多边形面积的PCL库
ZyqfCss
PCL
在计算机图形学和计算几何中,计算多边形的面积是一个常见的问题。PointCloudLibrary(PCL)是一个强大的开源库,提供了许多用于点云处理的功能。在PCL中,我们可以使用一些函数来计算二维多边形的面积。本文将介绍如何使用PCL库来计算多边形的面积,并提供相应的源代码示例。要计算多边形的面积,我们需要知道多边形的顶点坐标。假设我们已经有了一个二维平面上的多边形,其顶点坐标存储在一个PCL的
- PCL 计算点云的VFH特征
点云侠'
点云学习c++visualstudio开发语言算法3d
目录一、概述二、代码三、结果内容抄自CSDN点云侠:【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)。质量无忧,可放心复制粘贴。一、概述 VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子,它结合了点云的局部几何信息和视点信息,以提高物体识别和分类的精度。VFH特征通过计算每个点云的法向量分布,生成一个308维的特征直方图,用于表示该点云的形状特征。
- 从点云中剔除遮挡点
AuSwift
点云
在三维计算机视觉和点云处理中,点云是由大量的三维点组成的数据集。然而,有时候点云中的某些点可能会被其他物体所遮挡,这可能会对进一步的分析和处理造成困扰。本文将介绍如何使用MATLAB从点云中移除这些遮挡点。在开始之前,请确保你已经安装了MATLAB和PointCloudProcessingToolbox。接下来,我们将按照以下步骤进行操作。步骤1:加载点云数据首先,我们需要加载点云数据。假设我们的
- PCL 点云随机渲染颜色
MelaCandy
PCL点云算法与实战案例3d算法计算机视觉人工智能c++
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接:PCL点云算法与项目实战案例汇总(长期更新)一、概述本文将介绍如何使用PCL库为点云中的每个点随机渲染颜色,并在PCL的可视化窗口中显示。这种方法适用于需要对点云中的不同点进行颜色区分的场景,可以帮助更直观地观察和分析点云数据。1.1原理在点云处理中
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。