- LiDAR360 5.2.2:如梦令般的体验与感悟
VXHAruanjian888
航测软件信息可视化数据分析数据挖掘arcgis
初识LiDAR360忆昔年,初识LiDAR360,心中波澜起伏,恰如陆游笔下的江南春色,绚丽多姿。那时,我怀着满腔热情,踏入了这片未知的领域。LiDAR3605.2.2,如同一位睿智的导师,引领我在点云数据的海洋中遨游。功能强大,细节精致LiDAR3605.2.2的功能之强大,令人叹为观止。它不仅支持多种点云数据格式,还能进行高效的点云处理与分析。每当我使用它进行地形建模、植被分析或是城市三维建模
- 雷达mid360 和 Fast Lio
AugustInSopton
人工智能
1.实时激光里程计+建图(SLAM)FAST‑LIO(及FAST‑LIO2)通过融合LiDAR点云与IMU数据,提供高频(可达~100 Hz)的位姿估计(实时里程计)与增量建图功能https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360支持Mid‑360这种全向固态LiDAR,默认r
- 主流 3D 感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达
moonsims
数码相机
主流3D感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达四类主流3D感知技术对比表对比维度iToF相机dToF相机固态LiDAR+可见光融合结构光相机测距原理连续调制光→相位差计算激光脉冲→飞行时间测距激光扫描点云+图像纹理融合投射编码光图案+视差三角测量代表设备IntelD435i,AzureKinectSTVL53L5CX,SonyIMX611L3CAM,RoboSenseM1+RGBRea
- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
- KITTI数据集可视化实用教程及源码解析
国营窝窝乡蛮大人
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍如何使用源码实现KITTI数据集的可视化,强调数据集可视化在计算机视觉领域的关键作用。重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据,并通过可视化手段分析结果,包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。读者将通过学习源码深入理解数据结构、文件格式,并定制化工具以满足特定项目需求。1.计算机视觉数据集可视化的重要性在计算机视觉领
- 多模态融合相机L3CAM
moonsims
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多模态融合相机L3CAML3CAM是Beamagine公司推出的多模态传感器融合技术,结合了激光雷达(LiDAR)和可见光摄像头,旨在为自动驾驶、工业机器人和其他需要精确环境感知的应用场景提供高效、安全的解决方案。L3CAM技术参数L3CAM结合了LiDAR和可见光摄像头,使其能够提供三维空间感知及图像级别的环境识别能力激光雷达部分(LiDAR)探测范围:大约200米(具体范围根据不同环境和反射面
- Open3D 进阶(31)渐进三角网(PTD)地面滤波
点云侠
点云进阶线性代数算法计算机视觉python
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、参数指南四、结果展示。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 PTD的核心思想是迭代加密三角网,逐步逼近真实地形:实现流程主要包括以
- 点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取
格图素书
人工智能
目录知识储备点云滤波算法及单木信息提取点云条件滤波单木信息提取1.点云预处理2.点云密度计算3.密度阈值筛选4.骨架提取5.骨架细化优化方向前言国内外研究现状激光雷达研究现状点云数据的滤波算法研究现状单木分割应用现状LiDAR工作原理与点云数据的组成2.1LiDAR系统的内部结构2.1.1激光测距单元2.1.2光学机械扫描单元2.1.3惯性导航系统INS2.1.4动态差分GPS2.2定位原理2.3
- 革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器
moonsims
人工智能
革命性的检测:京瓷推出全球首款具有完美光学对准的摄像头-激光雷达融合传感器激光雷达(LIDAR)能够即时获取远距离、高精度的3D信息,从而能够在复杂环境和高速运动中以无与伦比的精度检测障碍物。它具有卓越的空间识别能力,能够根据激光束在广阔区域内反射回来的光的时间和角度,识别物体的距离及其大小。通常,激光雷达与摄像头配合使用,可以更准确地识别物体,但不同单元数据中的视差常常导致传感器之间校准延迟。京
- 以numpy或Torch的格式存储的公开数据集
以科技求富强
多模态聚类学习数据库python大数据database
现有的以numpy或Torch的格式存储的公开数据集1.**MNIST**2.**CIFAR-10/CIFAR-100**3.**ImageNet**4.**COCO(CommonObjectsinContext)**5.**PascalVOC**6.**Fashion-MNIST**7.**BostonHousing**8.**Iris**9.**KITTI**10.**CelebA**11.*
- 【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器
见合八方-专业国产SOA供应商
平面人工智能性能优化网络信息与通信科技
摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔(PLANEX)激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽,散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值,更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器(ECL和光纤激光器)相比,PLANEX腔坚固耐用且本质稳定,激光器的可靠性已通过Telcordia认证,集成模块设计用于在恶劣的环境条件和振动下运行。PL
- 无人机数据处理系统设计与难点
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无人机高科技人工智能科普云卓科技
一、系统设计要点1.数据采集层多源传感器集成支持RGB相机、多光谱/高光谱相机、LiDAR、热成像仪、RTK/PPK定位模块等。自适应采集策略动态调整飞行高度、航速、重叠率,适应地形与任务需求。元数据绑定时间戳、GPS位置、IMU姿态角、传感器参数同步存储。2.数据传输与存储边缘端预处理实时压缩:使用H.265或JPEG2000降低传输带宽。数据分块:将大文件拆分为时空分块。混合存储架构plain
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
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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
- 深度学习多模态融合_3D目标检测多模态融合综述
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深度学习多模态融合
0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述,主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中,笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中,目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中,笔者介绍到了目前主要的几种融合方法,即early-fusion,deep-fusion和l
- PyTorch深度强化学习路径规划, SAC-Auto路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch,激光雷达Lidar避障,激光雷达仿真模拟,Adaptive-SAC附
Matlab大师兄
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✅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。内容介绍在日益复杂的自主系统领域,路径规划作为核心功能,其重要性不言而喻。尤其在动态且不确定的环境中,如何为移动平台(如自动驾驶车辆、无人机或机器人)生成安全、高效且最优的路径,是一
- 激光雷达 + 视觉相机:高精度位姿测量方案详解
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航天器交会对接位姿测量
激光雷达+视觉相机:高精度位姿测量方案详解引言在航天器交会对接、自动驾驶、机器人导航等领域,位姿(位置+姿态)测量的精度和鲁棒性至关重要。单一的传感器(如激光雷达或视觉相机)往往难以满足复杂场景的需求,而激光雷达(Lidar)+视觉相机的融合方案凭借各自的优势互补,成为高精度位姿测量的主流方案。本文将详细解析该方案的核心特点、实现要点及关键技术,并结合实际应用案例进行说明。1.方案特点(1)优势互
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Python搞定自动驾驶实时数据分析,这套方案你值得拥有!今天咱们聊聊如何用Python构建一个自动驾驶实时数据分析系统,这不仅是技术活儿,更是保证车辆安全与性能的中枢神经。整个系统如何设计?如何实时处理和分析多源数据?还有关键的代码示例给你,帮你理清思路,看到整个技术栈的全貌。一、为什么自动驾驶离不开实时数据分析?自动驾驶汽车配备了成百上千个传感器,比如:摄像头捕获环境图像激光雷达(LiDAR)
- 最新Lidar激光点云数据处理及可视化软件汇总
刘一哥GIS
《点云处理与建模应用》arcgis刘一哥点云pix4d点云分类
《点云数据处理与应用专栏》介绍:讲述目前最先进点云数据采集手段(三维激光扫描仪、无人机倾斜摄影测量、激光雷达Lidar等)、点云数据后处理软件(CloudCompare、Pix4D、Lidar360、PCL库、Globalmapper等)的实验操作教程,适用于在校学生、老师及三维建模从业者。严重声明:本文由CSDN博主[刘一哥GIS]原创,原文地址:https://geostorm.blog.cs
- SUDS复现
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数码相机
1、环境配置根据下述要求:选择如下配置:记得切换安装源:运行下述代码克隆代码库: gitclonehttps://github.com/hturki/suds.git配置环境: condaenvcreate-fenvironment.yml激活环境: condaenvcreate-fenvironment.ym编译环境: pythonsetup.pyinstall2、数据准备(针对于KITTI数据
- 【平面波导外腔激光器专题系列】用于光纤传感的低噪声PLC外腔窄线宽激光器
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----翻译自MazinAlalusi等人的文章摘要高性价比的1550nmDWDM平面外腔(PLANEX)激光器是干涉测量、布里渊、LIDAR和其他光传感应用的最佳选择。其线宽,散粒噪声限制为>500kHz。不存在光纤激光器典型的RIN峰值,更适合声学和地震传感干涉测量。与基于FBG的激光器(ECL和光纤激光器)相比,PLANEX腔坚固耐用且本质稳定,激光器的可靠性已通过Telcordia认证,集
- 常用表示三维点云数据的文本格式——obj、ply、xyz...
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三维点云建模计算机视觉
1.xyz文件.xyz文件格式是一种常用于表示三维点云数据的简单文本格式,通常用于存储3D坐标(x,y,z)信息。它在领域如地理信息系统(GIS)、计算机图形学、3D扫描、激光雷达(LiDAR)等领域非常常见,尤其适合表示点云或散列的3D数据集。.xyz文件格式非常简单,只存储每个点的坐标信息,因此不具备颜色、法线或其他属性的描述。1.1格式结构.xyz文件通常是纯文本文件,每一行表示一个三维点的
- ADAS感知系统硬件和解决方案供应商国外厂家介绍
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ADAS自动驾驶人工智能自动驾驶机器学习
随着智能驾驶技术的不断进步,自动驾驶与高级驾驶辅助系统(ADAS)已经成为现代汽车发展的关键趋势。为了实现对周围环境的精准感知,ADAS系统依赖于各类硬件传感器,包括摄像头、雷达、激光雷达(LiDAR)、超声波传感器等。此外,ADAS的核心功能还依赖于多传感器数据融合、感知算法与高效的计算平台。因此,ADAS硬件与解决方案的供应商在整个智能驾驶生态系统中扮演着重要的角色。本文将深入探讨主要ADAS
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华为Cangjie编程技术深度解析(续篇)第六章分布式运行时深度剖析6.1设备虚拟化引擎Cangjie设备抽象层(DAL)原理//设备能力声明式描述@DeviceProfile(id="AGV-0023",capabilities={mobility:{speed:1.5m/s,payload:50kg},sensors:[lidar,thermal]},constraints=@PowerPol
- 无人机精准降落与避障模块技术解析
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一、运行方式1.多模态感知融合模块通过多传感器协同工作,实时采集下方环境数据:视觉摄像头:捕捉地面特征或预设标记(如二维码、AR标签)实现厘米级定位。超声波/ToF(飞行时间)传感器**:短距离(0.1~5米)障碍物探测,抗光照干扰。激光雷达(LiDAR):高精度地形建模,适用于无标记场景。IMU(惯性测量单元):补偿无人机动态晃动,确保数据稳定性。2.避障与降落的动态切换避障模式:无人机悬停或飞
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Python在自动驾驶数据清洗中的应用在自动驾驶领域,数据是算法的燃料。高质量的数据意味着更精准的模型,更稳定的驾驶体验。然而,原始数据通常充满噪声、缺失值、不一致格式,甚至有异常点,这些都会严重影响自动驾驶系统的可靠性。因此,数据清洗是一道绕不开的关卡。一、自动驾驶数据的特点自动驾驶涉及多种传感器数据,例如:LiDAR点云数据(三维空间信息)摄像头图像数据(视觉感知)IMU惯性传感器数据(车辆动
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1、kitti数据集(参考博客:https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/65634482https://blog.csdn.net/baolinq/article/details/78939192)(1)下载数据集和标签,下载第1个图片集Downloadleftcolorimagesofobjectdataset(12GB)和标注文件Downl
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前言R3live是香港大学Mars实验室提出的一种实时的、激光雷达-惯性-视觉融合的SLAM系统,这篇博客主要记录本人配置R3live环境、编译、运行的过程。R3liveGithub页面:GitHub-hku-mars/r3live:ARobust,Real-time,RGB-colored,LiDAR-Inertial-Visualtightly-coupledstateEstimationan
- 使用KITTI跑LIOSAM并完成EVO评价
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一、kitti转ROSbag1.1下载kitti数据集其中kitti中的十个序列对应的rawdata关系如下:00:2011_10_03_drive_002701:2011_10_03_drive_004202:2011_10_03_drive_003403:2011_09_26_drive_006704:2011_09_30_drive_001605:2011_09_30_drive_00180
- 跑通华科开源激光雷达-视觉-惯性SLAM:SR-LIVO
半熟芝士味
LIVOSLAMSLAMROSslamubuntu
跑通华科开源激光雷达-视觉-惯性SLAM:SR-LIVO1.介绍SR-LIVO(LiDAR-Inertial-VisualOdometryandMappingSystemwithSweepReconstruction)是基于R3Live框架设计的。我们采用扫描重建方法将重建的扫描与图像时间戳对齐。这使得LIO模块能够准确地确定所有成像时刻的状态,从而提高姿态精度和处理效率。在SR-LIVO中,ES
- 数字孪生市场格局生变:中国2025年规模214亿,工业制造领域占比超40%
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数字孪生技术瓶颈数据治理安全漏洞区块链
一、技术深度解析:数字孪生的核心技术栈与演进1.从镜像到自治:数字孪生技术架构跃迁三维重建突破:LiDAR点云精度达±2cm,无人机测深刷新频率5Hz,支撑杭州城市大脑内涝预警模型提前6小时预测。AI算法融合:LSTM时序预测误差率<3%,强化学习使西门子工厂能源流模拟优化能耗下降18%。边缘计算赋能:特斯拉虚拟电厂响应速度达秒级,5G+边缘AI实现设备故障预警响应时间缩短。2.开发者必知:数字孪
- 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 "
[email protected]"
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(