- 基于OpenCV和ROS节点的智能家居服务机器人设计流程
极客小张
opencv智能家居机器人物联网人工智能计算机视觉单片机
一、项目概述1.1项目目标和用途智能家居助手项目旨在开发一款高效、智能的服务机器人,能够在家庭环境中执行多种任务,如送餐、清洁和监控。该机器人将通过自主导航、任务调度和环境感知能力,提升家庭生活的便利性和安全性。项目的最终目标是为用户提供一个智能、可靠的家居助手,改善用户的生活质量。1.2技术栈关键词硬件:激光雷达(LiDAR)或超声波传感器(用于避障和地图构建)摄像头(用于视觉识别和监控)IMU
- 【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言激光点云数据点云数据处理
1Open3D库介绍Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高度优化,还通过PythonPybinding提供了前端PythonAPI。Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法,内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用,包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
- DETR3D
zzzzz忠杰
笔记3d自动驾驶计算机视觉
引言从视觉信息中检测3D对象是低成本自动驾驶系统的长期挑战。虽然使用LiDAR等模式收集的点云中的对象检测受益于有关可见对象的3D结构的信息,但基于相机的设置更加不适定,因为我们必须仅根据RGB中包含的2D信息生成3D边界框预测图片。现有方法[1,2]通常完全从2D计算构建检测管道。也就是说,他们使用为2D任务设计的对象检测管道(例如,CenterNet[1]、FCOS[3])来预测3D信息,如对
- 萝卜快跑(Apollo Go)的 无人驾驶底层原理是什么,烧萝卜武汉实现了7*24小时的全天候运营,估计2025年实现盈利,2024年全国大部分城市部署萝卜快跑
九张算数
数字化转型自动驾驶
萝卜快跑(ApolloGo)是百度推出的无人驾驶出租车服务。它的底层技术原理基于百度的Apollo开放平台,该平台集成了多种先进的技术来实现无人驾驶。以下是一些关键的技术和原理:1.感知系统无人驾驶汽车需要感知周围环境,这主要依赖于多种传感器,包括:激光雷达(LiDAR):通过发射激光束并测量反射回来的时间,生成高精度的三维地图。摄像头:用于捕捉道路标识、交通信号、行人和其他车辆。雷达(Radar
- 惯导系统静止初始化方法与代码实现并在gazebo中测试
古月居GYH
cocos2d游戏引擎
前言在进行GPS加IMU的组合导航或者Lidar加IMU的组合导航时,用EKF或者ESKF的滤波方法时,需要提前知道惯导的测量噪声、初始零偏、重力方向等信息。此时就需要对惯导进行一个初始化,来获取以上信息,常见的初始化方法为静止初始化法。例如无人机在上电后要进行自检,此时需要无人机静止一段时间,通过指示灯来提示自检是否完毕,在静止的过程中,则对惯导进行了初始化的方法。静止初始化方法在传统组合导航系
- 【Lidar】基于Python的Open3D库、Laspy库保存点云文件/点云格式转换
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言点云数据处理点云数据分析lidar
因为最近在做点云相关的项目,过程中用到了Python中的Open3D库和Laspy库,所以今天给大家分享一下如何使用Open3D和Laspy这两个库对点云数据进行保存和格式的转换。1Open3D库介绍Laspy库我到时候会单独介绍,所以这里就不多说了!!!Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高
- 003:高精地图数据采集
qq_31762031
019-自动驾驶技术整理高精地图高精地图数据采集
摘要:高精度地图数据采集涉及多个环节和技术,需要严谨的规划和执行,以确保采集到的地理信息质量可靠、精准,并能够支持各种智能交通和导航应用的需求。一、设备准备高精地图数据采集需要高精度的设备,如Lidar(激光雷达)、高清相机、惯性测量单元(IMU)、GNSS(全球导航卫星系统)等。1、Lidar(激光雷达):工作原理:Lidar利用激光束扫描周围环境,通过测量激光发射和反射回来的时间差来确定目标物
- ROS篇——一个简单的ros package的编译规则CMakeLists.txt文件的编写示例
易Yi
ROS篇Ubuntu篇机器人linuxc++
package的文件结构如下:如上图的文件结构src中lidar.cpp是一个工具类,lidar_ros_node.cpp是最终要运行的可执行程序的代码。include中是lidar.cpp要用到的一些头文件。launch文件夹中是要运行的launch文件。则CMakeLists.txt文件可如下编写。cmake_minimum_required(VERSION3.0.2)project(lida
- 【Chrono Engine学习总结】5-sensor-5.1-sensor基础并创建一个lidar
larry_dongy
ChronoEngine学习
由于Chrono的官方教程在一些细节方面解释的并不清楚,自己做了一些尝试,做学习总结。1、Sensor模块Sensor模块是附加模块,需要单独安装。参考:【ChronoEngine学习总结】1-安装配置与程序运行SensorModuleTutorialSensorOverviewSensor模块包括的内容如下:其中:Sensors模块是核心,包括各种传感器(IMU、GPS、相机、Lidar、Rad
- ICRA2023 | 通用、自动和无标定目标的Lidar-Camera外参标定工具箱
自动驾驶之心
数码相机人工智能
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2302.05094.pdf本文介绍了一种开源的激光雷达相机标定工具箱,该工具箱适用于激光雷达和相机投影模型,只需要一对激光雷达和相机数据,而无需标定目标,并且是全自动的。对于自动初始猜测估计,本文使用SuperGlue图像匹配pipeline来查找LiDAR和相机数据之间的2D-3D对应关系,并通过RANSAC估计LiDAR相机变换。给定初始
- Carla自学整理——Sensor模块
小新奕
自动驾驶人工智能
Carla内的Sensor总览Camera类:RGB、深度、分割雷达类:激光雷达(LIDAR)、声波雷达(Radar)、语义雷达(SemanticLIDAR)外部环境传感器:Collision、Laneinvasion(汽车变道时启动,将LaneID与汽车ID记录下来)、Obstacle汽车内部检测器:GNSS(地理位置)、IMU(轴加速度与角加速度)Python构建代码Camera构建#在蓝图库
- Pyramid Stereo Matching Network
Songger
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_scene_flow.zipThisrepositorycontainsthecode(inPyTorch)for"PyramidStereoMatchingNetwork"paper(CVPR2018)byJia-RenChangandYong-ShengChen.Citation@inpr
- PSM-Net根据Stereo图像生成depth图像
振华OPPO
ORB-SLAM2深度学习人工智能slampsm-net深度图像
一、新建文件夹在KITTI数据集下新建depth_0目录二、激活anaconda环境condaactivatept14py37三、修改submission.py文件3.1KITTI数据集路径parser.add_argument('--datapath',default='/home/njust/KITTI_DataSet/00/',help='selectmodel')3.2深度图像输出路径sa
- Ubuntu20.04更新Cmake版本详解
loveCC_orange
Linux自动驾驶c++驱动开发ubuntulinux
最近在跑一个融合惯导定位的slam框架ins_eskf_kitti,在框架的安装过程中,需要对从GitHub上克隆下来的glog进行编译。其命令如下:glog:gitclonehttps://github.com/google/glog.gitcdglogmkdirbuildcdbuildcmake..make其中在执行到cmake的时候出现了报错。提醒说是cmake版本较低,需要cmake-3.
- 使用 KITTI数据集训练YOLOX
a flying bird
计算机视觉计算机视觉
1.现在KITTI集后,首先将数据集转换为COCO数据集格式。kitti_vis.pyimportosfrompathlibimportPathimportnumpyasnpimportcv2defanno_vis(img,anno_list):forannoinanno_list:points=np.array(anno[4:8],dtype=np.float32)cv2.rectangle(i
- 电动汽车雷达技术概述 —— FMCW干扰问题
初心不忘产学研
自动驾驶汽车嵌入式硬件电动汽车传感器雷达FMCW毫米波雷达雷达技术
一、电动汽车上有多少种传感器?智能电动汽车(包括自动驾驶汽车)集成了大量的传感器来实现高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶功能以及车辆状态监测等功能。以下是一份相对全面的智能电动汽车中可能使用到的传感器列表:环境感知传感器:激光雷达(LiDAR):提供高精度三维点云数据,用于构建周围环境模型。毫米波雷达(MMWRadar):长距离和短距离雷达,检测与前方、后方及侧面物体的距离、速度和角度信息。视
- [笔记]Udacity 无人驾驶第一课:从Apollo起步
知奇者也
本笔记出处:Apollo:https://github.com/ApolloAuto/apollo高精度地图HDmap1、高精度地图相比较于普通地图需要更精准知道,车辆的具体位置,精度达到厘米级。高精度地图需要具备更多的信息,包括红绿灯、交通标示、车道线、城市建筑的三维模型等。三维模型可以通过图像、Lidar扫描融合完成,技术步骤包括图像和信号预处理、转换至同一坐标系、最后融合。2、如何精确定位?
- 高级自动驾驶LiDAR反射白板
JYGD686868
自动驾驶人工智能机器学习
随着自动驾驶技术的不断发展,激光雷达作为其核心传感器之一,正逐渐成为业界关注的焦点。激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间来获取周围环境的三维信息。为了确保激光雷达能够准确、稳定地工作,对其进行标定是必不可少的环节。本文将介绍激光雷达标定板在自动驾驶领域中的应用,以及其对提高自动驾驶系统性能的重要意义。一、激光雷达标定板概述激光雷达标定板是一种用于标定激光雷达设备的专用板材,通常由高反射率材料
- Ubuntu22.04安装OpenPcDet训练kitti数据集(nuscenes-mini数据集)
RickySam
pythonubuntu
0.前言因为想要接触KITTI数据集和Nuscenes数据集,有相关项目需要配置OpenPcDet,而原服务器因系统重装为Ubuntu22.04版本,该版本较高故重新配置环境是需要参考各种渠道,在此将这些参考汇总,也方便自己以后再配置可以清晰一点。本文综合了多篇文章。1.环境配置默认已安装好NVIDIA驱动1.1安装cuda和cudnn1.1.1前置工作首先查看自己的显卡信息nvidia-smi+
- 自动驾驶中的传感器
huangyi_200502
自动驾驶
目录摄像头激光雷达毫米波雷达惯性传感器(IMU)超声波雷达声明摄像头对比Radar、Lidar、Sonar来讲,Camera最接近人眼识别原理,在自动驾驶传感器中担任重要角色。摄像头可以拥有较广的视场角、较大的分辨率,还可以提供颜色和纹理等信息。这些信息对于实现自动驾驶功能是存在很大帮助的。摄像头是将光学组件获得的光信号,投射到图像传感器上,完成由光信号到电信号的转换,然后再转换为数字图像信号,最
- LidarView工程搭建指南
IOT那些事儿
LidarViewLidarViewLiDAR上位机开源软件
前言笔者做过一段时间的车载LiDAR开发,对LidarView开源项目进行过深度定制,摸索了一套LidarView软件的开发和调试方法1软件安装1.1安装准备以Windows10系统平台为例,依次下载以下工具软件,软件(VS、Qt、cdb)的版本很重要!以下版本经过验证是没有问题的序号工具版本备注1git—拉取开源仓库代码2cmake—代码工程管理工具3tortoiseGit—代码对比分析工具4V
- 【论文解读】Collaboration Helps Camera Overtake LiDAR in 3D Detection
我叫两万块
自动驾驶目标检测
CoCa3D摘要引言CollaborativeCamera-Only3DDetectionCollaborativedepthestimationCollaborativedetectionfeaturelearning实验结论和局限摘要与基于LiDAR的检测系统相比,仅相机3D检测提供了一种经济的解决方案,具有简单的配置来定位3D空间中的对象。然而,一个主要的挑战在于精确的深度估计,因为输入中缺
- 科普类——百度Apollo无人驾驶汽车使用的传感器配置(六)
JANGHIGH
科普类无人驾驶汽车科技
百度Apollo无人驾驶汽车使用的传感器配置可能会根据不同的车型、测试阶段和项目需求有所变化。以下是一些常见的传感器类型及其可能的安装位置,但请注意,具体的型号和数量可能会有所不同:激光雷达(LIDAR):型号:VelodyneVLP-16、VelodynePuck、Livox等。数量:通常至少1个(车顶)。安装位置:车顶,用于360度环境感知。摄像头(Camera):型号:包括多种工业级摄像头,
- 【PMF代码复现及可视化】ICCV 2021 基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割
努力弹琴的大风天
融合语义分割算法PMF人工智能计算机视觉
前言本文在Ubuntu18.04下,使用python3.6pytorch1.8.2+torchvision0.9.2环境运行。电脑配置:NVIDIAGeForceRTX3060。显卡不是特别好,运行训练代码花费4天11个小时。数据集非常大,原始数据集按照数据集格式和架构配置完成165.2GB左右,生成semantic-kitti-fov数据集28.1G。如果没有足够的空间,不建议跑这个论文项目。考
- 【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+第三步)-----CityscapesScripts生成自己的标签
努力弹琴的大风天
Deeplabv3+复现pytorch人工智能python深度学习
本文是在前面两篇文章的基础上,讲解如何更改训练数据集颜色,需要与前面两篇文章连起来看。本文用于修改cityscapes数据集的标签颜色与Semankitti数据集的标签一致,对修改后的数据集进行训练。需要下载两个开发工具包和一个数据集,分别是cityscapesScripts-master、semantic-kitti-api-master和cityscapes数据集:cityscapesScri
- TrackR-CNN测试结果感觉不对劲啊
朱朱呀
笔记MOTS#tensorflowtensorflow深度学习神经网络
pythonmain.pyconfigs/conv3d_sep2"{\"task\":\"forward_tracking\",\"dataset\":\"KITTI_segtrack_feed\",\"load_epoch_no\":5,\"batch_size\":5,\"export_detections\":true,\"do_tracking\":false,\"video_tags_t
- 《LIO-SAM阅读笔记》IMU作用总结
Jiqiang_z
LOAM系列阅读笔记SLAM学习笔记机器人linux算法人工智能笔记
LIO-SAM作为一个Lidar和IMU为主的紧耦合框架,两者缺一不可,这里总结一下LIO-SAM中IMU起到的作用:1.利用当前帧Lidar里程计作为起点,结合IMU预积分,得到IMU里程计信息。此处IMU里程计是以IMU的频率向外发送位姿估计,提高了SLAM系统里程计的发送频率。2.利用IMU预积分对Lidar每帧点云进行运动去畸变。3.利用IMU里程计信息对Lidar每帧点云的位姿作初始化(
- cd /content/drive/MyDrive
fayetdd
深度学习pytorch
cd/content/drive/MyDrive/GD-MAEpythonsetup.pydevelop--usercdpcdet/ops/dcnrm-rfbuild/pythonsetup.pydevelop--userpythontrain.py--cfg_file./cfgs/kitti_models/pointpillar.yamlWaymoDataset—MMDetection3D1.3
- 2018-07-12 实现当今汽车LiDARs完全商用的四个挑战
CMOS_ISC
为了使LiDARs广泛应用到汽车市场,DesignNews列出以下四个挑战:低价格“每一项技术在某个节点都会被商用。对于LiDARs来说,同样如此。”AngusPacala,CEOofLiDARstartupOuster说,“汽车雷达起初的售价在15,000美元。现在,发展了15年之后,售价降低到50美元。在使用寿命为15年的LiDAR方面,Ouster有5年的研发经验。所以成本将不会成为问题。”
- 论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理
鸿_H
论文阅读论文阅读
前言:该论文介绍多线激光lidar的标定内参的原理,有兴趣的,可研读原论文。1、标定参数rotCorrection:旋转修正角,每束激光的方位角偏移(与当前旋转角度的偏移,正值表示激光束逆时针旋转),如图1avertCorrection:垂直校正角,每束激光的仰角(正值使激光束朝扫描仪顶部旋转),如图1bdistCorrection:距离校正偏移,应用于单个激光束的飞行时间距离vertOffset
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "xxx@xx.com"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(