- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建?
小米玄戒Andrew
图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入,同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作:一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构,涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域,需先掌握以下基础:数学基础线性代数:矩阵运算、特征值分解(用于相机姿态估计)、奇异值分解(SVD,用于基础矩阵求解)
- 计算机视觉算法实战——关键点检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言关键点检测(KeypointDetection)是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征,例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中
- 【稀疏三维重建】Flash3D:单张图像重建场景的GaussianSplatting
杀生丸学AI
计算机视觉人工智能大模型稀疏三维重建立体几何单目深度估计
项目主页:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/flash3d/来源:牛津、澳大利亚国立文章目录摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1背景:从单个图像中重建场景3.2单目前向的多个高斯4.实验4.14.2跨域新视角合成4.3域内新视图合成摘要 Flash3D,一种通用的单一图像场景重建。模型从一个单目深度估计的“基础”模型开始,扩展到一个完整的三维形
- 纹理贴图算法研究论文综述
点云SLAM
算法图形图像处理算法纹理贴图计算机图形学计算机视觉人工智能虚拟现实(VR)纹理贴图算法综述
纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
格图素书
算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- NeRF-Pytorch:NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版!!!】
那就举个栗子!
三维重建计算机视觉人工智能
一、引言在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中,视图合成(ViewSynthesis)一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程,而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年,来自UCBerkeley的研究团队提出了NeuralRadianceFields(NeRF),这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。NeRF的核心思想是将三维场
- OpenCV 三维重建实战:从工业检测到自动驾驶,3 大场景代码全解析
从零开始学习人工智能
opencv自动驾驶数码相机
:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- OpenCV实现相机标定的棋盘格制作与应用
BIG-HO
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在计算机视觉领域,棋盘格标定板用于获取相机参数,实现图像校正和三维重建。OpenCV库提供了绘制棋盘格和相机标定的功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV制作棋盘格标定板,包括设计、绘制、保存、相机标定过程和应用。通过实际案例,如畸变矫正、三维重建、AR应用和机器人导航,展示棋盘格标定板在视觉技术中的关键作用。1.棋盘格设计与绘制1.1棋盘格的基本概念与应用棋
- OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算
OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算【下载地址】OpenCV双目视觉棋盘格标定特征匹配及三维坐标计算OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算本资源库提供了基于OpenCV的双目视觉系统标定和三维重建基础教程,专注于利用棋盘格作为特征目标进行相机校准,特征点匹配以及随后的三维坐标计算项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolki
- 产教融合3.0时代:数字影像产业园‘人才+产业+创新’生态闭环构建
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产教融合3.0时代,数字影像产业园构建“人才+产业+创新”生态闭环,需要从以下几个关键环节入手:一、人才培养:以产业需求为导向校企深度合作:打破传统“单向输送”模式,构建双向互动机制。高校与企业共同制定人才培养方案,课程设置紧贴产业前沿技术和岗位需求。实战化教学:建设实训基地,引入真实项目,让学生在实践中掌握技能。例如,可以参照“雅职·海信人工智能医学影像三维重建生产性实训基地”模式,打造高仿真的
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建
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网络
目录前言国内外研究现状隧道监测研究现状表面重建研究现状2二维激光雷达三维扫描系统设计与实现2.1引言2.2系统设计2.2.1需求分析2.2.2方案设计2.3传感器方案选型2.3.1激光雷达测量技术介绍2.3.2激光雷达系统结构2.3.3激光雷达选型2.3.4IMU硬件选择2.42DLidar-IMU坐标系定义与变换2.4.1坐标系定义2.4.2激光雷达与IMU坐标变换2.5系统平台2.6系统扫描实
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子。由于其具有尺度不变性、旋转不变性和对光照变化、仿射变换和噪声的鲁棒性,SIFT在图像匹配、物体识别、三维重建等领域
- AIGC虚拟人物VS传统3D建模:技术对比与优劣势分析
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGC3dai
AIGC虚拟人物VS传统3D建模:技术对比与优劣势分析关键词:AIGC虚拟人物、传统3D建模、生成对抗网络、三维重建、数字孪生、自动化生成、手工建模摘要:本文从技术原理、实现流程、应用场景等维度,深入对比AIGC(人工智能生成内容)虚拟人物与传统3D建模技术。通过剖析核心算法、数学模型和工程实践案例,揭示两者在生产效率、成本控制、艺术表现力等方面的差异。结合具体代码实现和行业应用场景,分析各自的优
- nerf-slam论文复现
搬砖者(视觉算法工程师)
gitpython深度学习
nerf-slam实现三维重建详细的在我文档里面(有图片步骤)TableofContentsInstallDownloadDatasetsRunCitationLicenseAcknowledgmentsContactInstallClonerepowithsubmodules:gitclonehttps://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git--recurse-sub
- 什么是三维重建?如何从二维图像获取三维信息?——从原理到实战的深度解析
唐宇迪(学习规划+技术答疑)
人工智能深度学习神经网络计算机视觉三维重建机器学习pytorch
大家好,我是唐宇迪。这几年带学员做计算机视觉项目时,发现三维重建是绕不开的核心技术——有人用单目摄像头重建物体模型,有人用多视图构建建筑BIM模型,还有人在医疗领域通过CT图像重建器官三维结构。但新手常被相机标定、对极几何、点云配准等概念困扰,甚至混淆三维重建与三维建模的区别。作为计算机视觉的重要分支,三维重建让二维图像拥有了深度信息,在工业检测、医疗诊断、元宇宙等领域发挥关键作用。今天这篇600
- 【OpenCV】双相机结构光成像与图像交叉融合实现【python篇】
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双相机结构光成像与图像交叉融合实现下面我将详细介绍如何使用Python实现双相机结构光成像系统及其图像交叉融合技术。这个系统通常用于三维重建、工业检测等领域。系统架构概述双相机结构光系统通常包含以下组件:两个同步的工业相机结构光投影仪(DLP或LCD)计算机处理系统标定装置实现步骤1.硬件设置与相机同步importcv2importnumpyasnpimporttimeclassDualCamer
- 【云计算系统】云计算中的计算几何
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一、云计算系统中的几何算法云计算系统在资源调度、空间数据处理、安全加密及大规模优化等场景中广泛运用几何算法以提升效率与精度。空间数据处理与索引算法空间索引算法(R树、四叉树)作用:高效管理地理空间数据(如地图坐标、三维点云),支持快速范围查询与邻近搜索。应用:云GIS平台中实时查询地理信息(如道路、建筑位置);物流路径规划中缩短计算时间50%以上。三维重建算法(三角剖分、曲面重建)作用:将点云数据
- 散斑结构光测试图像资源介绍:为三维重建提供高质量图像资源
散斑结构光测试图像资源介绍:为三维重建提供高质量图像资源【下载地址】散斑结构光测试图像资源介绍本项目提供了一套高质量的散斑结构光测试图像资源,专为散斑结构光研究与实验设计。这些图像不仅适用于三维重建和特征提取等高级研究,还配有详细的处理说明,帮助研究人员快速上手并深入探索。通过使用本资源,您可以轻松开展散斑结构光相关的实验,提升研究效率与精度。所有资源均可在合法合规的前提下自由使用,助力您的科研创
- Neus复现(DTU数据集)
ashore_xsl
python3d算法linux
复现参考链接:1、Ubuntu复现NeuS(用体绘制学习神经隐式曲面用于多视图重建)——NeRF应用:表面重建_neus复现-CSDN博客2、Ubuntu18.04复现NeuS(Pytorch)_neus复现-CSDN博客3、GitHub-Totoro97/NeuS:CodereleaseforNeuS4、【三维重建】【深度学习】【数据集】基于COLMAP制作自己的NeuS(DTU格式)数据集_d
- 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验,以下是系统的学习路径和建议:一、基础知识储备1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征分解(用于相机矩阵、变换矩阵推导)。几何基础:三维几何(点、线、面的表示)、射影几何(单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵)、李群与李代数(SLAM中的位姿优化)。概率与统计:贝叶斯估计、概率图模型(SLAM中的状态估计)、随机过程(滤波算法如
- 基于 SIFT 对图像进行局部特征匹配附Matlab代码
Matlab科研工作室
matlab计算机视觉开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍图像匹配是计算机视觉领域的一项基础且关键的技术,它旨在寻找不同图像之间的对应关系,进而为物体识别、三维重建、图像拼接等高级应用提供坚实的基础。在众多的图像匹配方法中,局部特征
- 千亿医疗AI市场爆发:三甲医院如何靠大模型实现90%诊断准确率?
摆烂大大王
llamadeepseek人工智能llamadeepseekAIGC健康医疗
凌晨三点的北京协和医院放射科,最后一份胸部CT影像被输入AI系统。屏幕瞬间标记出5处微小结节,三维重建图精准勾勒血管绕行路径,并弹出历史对比数据:“3号结节体积半年增长15%,边缘毛刺征阳性,建议穿刺活检”。主治医师轻点审核键,结构化报告自动生成——这是2025年中国顶级三甲医院的日常一幕,也是AI大模型重构医疗诊断链的缩影。一、技术突破:从单点试用到临床刚需影像诊断进入“秒级时代”肺结节检测:A
- 相机成像原理_键盘摄影(一)——相机成像基本元件
weixin_39620273
相机成像原理
写在前面笔者在就读本科期间,开始接触计算机视觉领域,主要包括传统的图像处理,研究生期间开始了解深度学习,三维重建和SLAM(同时定位和建图)。可是对于其中使用到的最重要的传感器,相机,它的成像原理知之甚少,照片是怎么成像的?有幸在工作之余玩起了胶片相机,学习了一些摄影知识,在此和大家分享相关知识,欢迎友好地指正和勘误,轻喷。随着器件的发展,目前的相机类型丰富,我们可以从基本的元件讲起,主要涉及到胶
- 科研论文术语全解析:彻底搞懂什么是Baseline、Pipeline..........等内容【2025最新版!!!】
那就举个栗子!
计算机视觉解决方案人工智能
引言在撰写科研论文的过程中,尤其是在计算机视觉、机器人、SLAM以及三维重建等领域,准确理解并使用核心术语对于展示研究的科学性、系统性具有至关重要的作用。术语不仅是论文结构的骨架,也是向同行传达研究设计与创新思路的重要桥梁。本文旨在从实际科研写作的角度,系统性分析高频科研术语的定义与应用,帮助初学者准确理解其含义,掌握其写作位置与逻辑,最后以SLAM与3D高斯泼溅(3DGaussianSplatt
- 智能光学计算成像技术与应用前沿会议通知
m0_75133639
光电光学成像全息成像光学光电光子学光电工程师生物医学工程
会议背景智能光学计算成像是人工智能与光学成像深度融合的前沿领域,通过深度学习、光学神经网络、超表面光学及量子光学等技术,显著推动成像技术的革新。当前研究热点包括:-深度学习赋能的成像技术:如高速多模光纤成像、神经渲染全息三维重建、超分辨率成像-先进光谱与计算成像:基于超表面和衍射光栅的高光谱信息获取、压缩感知成像、无透镜成像-端到端联合设计:融合可微光学模型与深度学习算法,实现硬件-软件协同优化会
- 人工智能在医疗影像诊断上的最新成果:更精准地识别疾病
广州正荣
人工智能科技大数据
摘要:本论文深入探讨人工智能在医疗影像诊断领域的最新突破,聚焦于其在精准识别疾病方面的显著成果。通过分析深度学习、多模态影像融合、三维重建与可视化以及智能辅助诊断系统等关键技术的应用,阐述人工智能如何提高医疗影像诊断的准确性和效率,为临床诊断和治疗提供有力支持。同时,讨论当前面临的挑战和未来发展趋势,旨在推动人工智能在医疗领域的更广泛应用和深入发展。一、医疗影像诊断在现代医学中占据着核心地位,其准
- OpenCV4与OpenCV-Contrib模块介绍
weixin_43162015
计算机视觉人工智能opencv
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档OpenCV4与OpenCV-Contrib模块介绍一、OpenCV常用模块二、扩展模块一、OpenCV常用模块位于:D:\OpenCV\4.5.5\build\modules各模块的功能如下:calib3d:该模块由相机校准(calibration)和三维重建(3d)两个部分组成,主要用于相机标定与三维视觉等;core:OpenCV
- 【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
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http