tony2278
tony2278

三维计算机视觉

斯坦福大学在读博士生祁芮中台：点云上的深度学习及其在三维场景理解中的应用

 

 

《三维计算机视觉技术和算法导论》陆军，董晓瑞 译.zip

 

三维计算机视觉--点云分割

　　点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。

　　点云分割的目的提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点，单独处理的目的。而在现实点云数据中，往往对场景中的物体有一定先验知识。比如：桌面墙面多半是大平面，桌上的罐子应该是圆柱体，长方体的盒子可能是牛奶盒......对于复杂场景中的物体，其几何外形可以归结于简单的几何形状。这为分割带来了巨大的便利，因为简单几何形状是可以用方程来描述的，或者说，可以用有限的参数来描述复杂的物体。而方程则代表的物体的拓扑抽象。于是，RanSaC算法可以很好的将此类物体分割出来。

 

三维计算机视觉 局部特征 Spin Image

Spin image是基于

你可能感兴趣的:(点云)

  • ZED相机与Foxglove集成：加速机器人视觉调试效率的实用方案
    随着机器人技术的发展，实时视觉数据流的高效传输和可视化成为提升系统性能的重要因素。通过ZED相机（包括ZED2i和ZEDX）与FoxgloveStudio平台的结合，开发者能够轻松访问高质量的2D图像、深度图和点云数据，从而显著提高感知系统的调试效率。实时可视化价值数据监控ZED相机与Foxglove的集成使得开发者可以在Foxglove平台上查看高分辨率的2D图像、深度图和点云数据。这种能力让团
  • 【第三章】摄影测量学 啊有礼貌 测绘学概论数码相机摄影测量倾斜测量空中三角测量
    概述摄影测量概念：通过摄影的手段获得对物体可靠量测的科学与技术利用立体像对影像之间的移位构建立体模型，进行测量由二维影像到三维实体的科学技术重要方法：利用立体像对与一对浮动测标进行立体观测，测定同名点点云表示三维空间中点的集合的数据结构，包含三维坐标、有时还包含颜色信息、强度信息、法线向量等具有高密度、无序性、多维度、灵活性左右视差较/横视差较：在立体像对上，某点的左右视差相对于作为基准点像点的左
  • ROS：三维激光点云转二维激光pointcloud-to-laserscan Xian-HHappy 机器人-Robot机器人laserscanros三维激光点云转二维激光
    环境ubuntu20.04ros-noetic一、安装库sudoapt-getinstallros-noetic-pointcloud-to-laserscan二、构建ros-package#创建并初始化工作空间mkdir-p~/catkin_ws/srccd~/catkin_ws/src#创建ROS包catkin_create_pkgmy_pointcloud2laserroscpprospys
  • Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法 Deepoch 无人机人工智能科技语言模型ai
    在无人机行业中，Deepoc大模型的潜力，提升其应用效果，可从以下多个关键方面着手：优化数据收集与处理多源数据采集扩充收集涵盖激光雷达点云、高精度地图、气象数据、无人机飞行传感器数据、拍摄的图像与视频等多源数据。例如，在城市环境应用里，除了获取建筑物的视觉图像数据，还收集周边交通流量、信号状态等数据，为Deepoc大模型提供丰富且全面的信息，助力其更精准地理解复杂环境。构建高质量数据集建立严格的数
  • 将PLY点云文件转换为Unreal Engine兼容格式：从原理到实践 random_2011 UE虚幻游戏引擎
    将PLY点云文件转换为UnrealEngine兼容格式：从原理到实践在三维场景开发中，点云数据的处理与渲染是一个常见需求。当我们需要在UnrealEngine中使用自定义几何着色器(GS)渲染大规模点云时，数据格式的兼容性往往是第一个需要解决的问题。本文将详细介绍如何通过Python脚本将标准PLY点云文件转换为UnrealEngine特定格式，为点云渲染开发铺平道路。一、为什么需要格式转换？Un
  • OpenCASCADE学习|点云可视化深度优化指南 老歌老听老掉牙 OpenCASCADE学习c++opencascade点云
    在三维可视化领域，点云数据的渲染效果直接影响用户对数据的理解和分析。OpenCASCADE作为强大的几何内核，其点云可视化能力常因默认参数设置导致点尺寸过小、颜色单调、层次不清等问题。本文将深入探讨点云渲染的优化策略，通过理论分析与实践案例结合，全面提升点云可视化效果。点云渲染核心问题分析点云可视化效果不佳的根本原因在于默认参数与实际需求不匹配。当使用基础代码创建点云时：Handle(AIS_Po
  • 什么是端到端自动驾驶 未来创世纪 自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
    一、与传统架构的核心差异工作流程传统模块化架构是分模块串联，比如感知模块先识别出前方有交通信号灯变红，然后将此信息传递给决策模块，决策模块决定要停车，接着规划模块规划出减速的路径和方式，最后控制模块执行停车操作。而端到端架构是直接将传感器的原始数据（如摄像头拍摄的视频、激光雷达的点云数据等）输入给一个单一深度学习模型，模型直接输出控制指令，如控制车辆的转向角度、油门开度或刹车力度。以自动驾驶汽车在
  • 【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】十七、航空级精度！涡轮叶片三维型面检测：激光扫描与CAD模型比对技术 AI_DL_CODE c#halcon三维检测涡轮叶片点云配准型面偏差激光扫描
    摘要：涡轮叶片是航空发动机的核心部件，其型面精度直接影响发动机效率与安全性。传统三坐标测量存在效率低（单叶片需40分钟）、覆盖率不足（仅检测关键截面）等问题。本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11，构建三维型面检测系统：通过激光线扫描（每秒2000线）获取百万级点云，经MLS滤波降噪（保留0.03mm细节）与快速采样（0.1mm间隔）优化数据；采用ICP算法实现点云与CAD模型配准
  • 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
  • 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
  • 口扫系统软件的架构设计流程 老猿的春天 三维c++口扫三维重建
    [结构光图像流]↓解码结构光图案↓三角测量计算深度↓点云生成并去噪滤波↓实时配准/拼接(可选ICP/Odometry)↓网格重建（如MarchingCubes或BallPivoting）↓GPU显示（OpenGL/Open3D/VTK）
  • 【点云压缩】Haar小波变换与RAHT自适应区域层级变换 丶契阔 算法
    Haar小波小波变换由一堆小波基和其系数组成，小波基又分为母小波（低频的）和父小波（高频的）。常用于二维图形处理的小波变换是Haar小波变换，Haar小波变换具有压缩比、抗干扰、速度快的特点，经过小波变换后的系数数据会变得具有规律性，方便后续处理算法进行压缩，同时一些值较小的分量置0不影响图片整体观感。截取了PCL-AVS-PCC一段小波变换点云压缩的代码voidWaveletCoreTransf
  • 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
  • 数据标注工具详解 Sally璐璐 ai大数据
    数据标注工具是构建高质量AI训练数据集的核心基础设施，其功能覆盖图像、文本、视频、音频、3D点云等多模态数据的标注与管理。以下从工具类型、核心功能、行业应用及技术趋势等方面进行系统介绍：一、主流数据标注工具分类与特性1.通用型标注平台LabelStudio由Heartex开发的开源工具，支持文本、图像、视频、音频及时间序列数据标注，可通过YAML自定义标注界面19。其内置质量控制机制（如标注审核、
  • open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面 扶子 python点云处理平面pythonopen3d经验分享点云拟合平面
    1、功能介绍：一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。它包括以下几个主要部分：生成符合某一平面方程的随机点云数据、使用RANSAC算法对这些点云进行平面拟合、可视化原始点云和平面拟合结果2、代码部分：importnumpyasnpimportopen3daso3d#生成随机点云np.random.seed(42)n_points=100#假设这些
  • 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
  • 目标跟踪存在问题以及解决方案 选与握 #目标跟踪目标跟踪人工智能计算机视觉
    3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现：激光雷达点云密度随距离平方衰减（如100米外车辆点云数不足近距离的1/10），导致远距离目标几何特征（如车轮、车顶轮廓）不完整，跟踪时易因特征匹配失败导致ID丢失。典型案例：在高速公路场景中，200米外的卡车因点云稀疏（仅约50个点），跟踪算法难以区分其与大型货车的形状差异，导致轨迹跳跃或ID切换。技术方案：稀疏点云增强与特
  • open3d 点云拟合圆 mesh 扶子 python点云处理numpypythonopen3d经验分享点云拟合圆mesh
    1、功能介绍：使用numpy和open3d进行二维圆拟合与三维可视化的完整示例。主要功能是对带有噪声的二维点云数据进行最小二乘法圆拟合，并使用open3d创建三角网格来可视化拟合出的圆形区域。2、代码部分：importnumpyasnpimportopen3daso3d#参数设置radius=5.0#圆的半径center=[0,0]#圆心num_points=200#点的数量noise_level
  • FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation justtoomuchforyou 智驾
    NVidia，CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper：https://arxiv.org/pdf/2307.1492code：https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H，1B外部数据集预训练：object365nuscenes：有点云label，强化网络
  • PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection justtoomuchforyou 目标检测人工智能计算机视觉智驾
    ECCV2022paper：[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode：https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于pillar3D检测模型网络比较SECOND基于voxel，one-stage，基于sparse3Dc
  • CUDA加速cloud compare高度渲染算法 小充 图像加速OpenCVCUDAopencv算法计算机视觉
    一、CPU版本算法为一个for循环内，将高度信息，映射到彩色空间，比较耗时的是正弦运算，还执行了多次乘除法，当图像大小为2038*4000时，处理耗时为170ms。原算法是处理点云，这里是输入一张深度图像，数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){   cv::TickMeterst;   s
  • PCL 稀疏点云上采样——最近邻插值与K近邻插值（C++详细过程版） 点云侠 PCL算法实现与优化c++开发语言算法3d
    点云插值一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示算法原理参考自论文，代码由CSDN点云侠原创，首发于：2025年6月23日。一、算法原理1、原理概述  点云是一系列离散点的集合，点云密度越大，密集程度就越高，反之越低。实物目标上的点并不完全在点云上显示。在多次测量获取的点云数据中，实物目标上的一个固定点有可能在每一次测量数据上，也可能在某一次测量数据上，更可能在任何一次测量数据
  • 云零售新中枢：定制化“开源AI智能名片+S2B2C商城小程序”驱动的沉浸式触点进化论 说私域 零售开源人工智能小程序
    摘要：新零售的终极形态正加速向“全域云化”演进：前端零售终端（B）将不再局限于交易场所，而是进化为沉浸式体验中心、人机交互界面与高价值数据采集触点的三维复合体。消费者在此空间中完成“体验-嬉戏-交易”的全流程数字化生存，零售商则通过实时数据流重构供需关系。本文提出，基于定制开发的开源AI智能名片与S2B2C商城小程序深度融合所构建的“智能触点云”，正是实现该进化的核心引擎。这一架构通过开源技术降低
  • 群核科技空间理解模型SpatialLM技术报告发布，3D空间识别精度达全球领先水平 CSDN资讯 科技3d
    近日，空间理解模型SpatialLM发布首份技术报告，该模型来自于空间智能公司群核科技。据悉，该模型于今年3月正式开源，并在开源后迅速与DeepSeek-V3、Qwen2.5-Omni一起登上全球最大的开源社区HuggingFace全球趋势榜前三。图说：来自杭州的三个大模型共同登榜HuggingFace全球趋势榜前三作为一款将大语言模型扩展到3D空间理解任务中的模型，SpatialLM能从3D点云
  • 点云从入门到精通技术详解100篇-基于参数平面拉伸的点云流形攻击(续) 格图素书 平面
    目录3.3.4重构分析3.3.5消融实验4基于参数平面拉伸的点云流形攻击4.1点云流形攻击算法设计4.2点云流形攻击网络4.2.1基于TPS的参数平面拉伸4.2.2点云流形攻击对抗样本生成4.2.3训练损失4.3实验与分析4.3.1实验设置4.3.2攻击表现4.3.3攻击扰动幅度分析4.3.4可视化4.3.5消融实验4.3.6流形攻击的特殊效果5点云对抗攻击评测与分析系统5.1系统需求分析5.1.
  • 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 格图素书 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
  • 道路点云分割+边界提取+中心线方法总结 asdbhkasgb 相关论文深度学习计算机视觉人工智能算法3d
    1.FastLIDAR-basedRoadDetectionUsingFullyConvolutionalNeuralNetworks2017流程点云数据转换为俯视图图像从激光雷达获取的点云数据是无结构的，因此需要先将其转换为适合全卷积神经网络（FCN）处理的格式。具体来说，作者在激光雷达的XY平面上创建一个网格，并将点云中的每个点分配到相应的网格单元。对每个网格单元计算一些基础统计数据，例如：平
  • 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
  • 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
  • 继之前的线程循环加到窗口中运行 3213213333332132 javathreadJFrameJPanel
    之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。 package thread; import java.awt.Graphics; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util
  • linux 常用命令 BlueSkator linux命令
    1.grep 相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。 但之前总是习惯于使用 （grep -n 关键字 文件名 ）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用 （sed -n  '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。 但其实还有更简便的办法，就是用（grep  -B n、-A n、-C n 关键
  • php heredoc原文档和nowdoc语法 dcj3sjt126com PHPheredocnowdoc
    <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body> <?
  • overflow的属性 周华华 JavaScript
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
  • 《我所了解的Java》——总体目录 g21121 java
            准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。         在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。    &n
  • [简单]docx4j常用方法小结 53873039oycg docx
            本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下:         import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import ja
  • Spring配置学习 云端月影 spring配置
    首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&q
  • Java新手入门的30个基本概念三 aijuans java新手java 入门
    17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。　　18.object类中的equal和toString方法。　　equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。　　toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法)　　 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。　
  • 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记 antonyup_2006 软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
    我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵! 其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下. 参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
  • PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块 百合不是茶 PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
    PL/SQL;    过程; 符号; 变量; PL/SQL块; 输出; 异常;     PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
  • Mockito(三)--完整功能介绍 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。 一.使用mockito验证行为 //首先要import Mockito import static org.mockito.Mockito.*; //mo
  • 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用复合数据类型 */ --PL/SQL记录 --定义PL/SQL记录 --自定义PL/SQL记录 DECLARE TYPE emp_record_type IS RECORD( name emp.ename%TYPE, salary emp.sal%TYPE, dno emp.deptno%TYPE ); emp_
  • 【Linux常用命令一】grep命令 bit1129 Linux常用命令
    grep命令格式   grep [option] pattern [file-list]     grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。   pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
  • mybatis3入门学习笔记 白糖_ sqlibatisqqjdbc配置管理
    MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。  MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。   以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。
  • Linux 命令神器：lsof 入门 ronin47 lsof
           lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。 有趣的是，lsof也是有着最多
  • java实现两个大数相加，可能存在溢出。 bylijinnan java实现
    import java.math.BigInteger; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class BigIntegerAddition { /** * 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。 * 如123456789 + 987654321
  • Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法 Kai_Ge Kettle
    Kettle学习资料分享   Kettle 3.2 使用说明书 目录 概述..........................................................................................................................................7 1.Kettle 资源库管
  • [货币与金融]钢之炼金术士 comsci 金融
           自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的        那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......        炼金术这个古老
  • Toast原来也可以多样化 dai_lm androidtoast
    Style 1： 默认 Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT); def.show(); Style 2： 顶部显示 Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT); t
  • java数据计算的几种解决方法3 datamachine javahadoopibatisr-languer
    4、iBatis     简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。     复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据
  • 向网页中插入透明Flash的方法和技巧 dcj3sjt126com htmlWebFlash
    将 Flash 作品插入网页的时候，我们有时候会需要将它设为透明，有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片，搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。 　　一、Swf透明、无坐标控制　　首先教大家最简单的插入Flash的代码，透明，无坐标控制： 　　注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
  • ios UICollectionView的使用 dcj3sjt126com
    UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。 个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。 1.UIViewController实现委托，代码如
  • Eos平台java公共逻辑 蕃薯耀 Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
     Eos平台java公共逻辑 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
  • SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】 hanqunfeng springmvc4
    与SpringSecurity的配置类似，spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。   applicationContext-MvcConfig.xml <!-- 启用注解，并定义组件查找规则 ，mvc层只负责扫描@Controller --> <
  • 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码 jackyrong Excel
       使用poi,做传统的excel导出，然后想在浏览器中，让用户选择另存为，保存用户下载的xls文件，这个时候，可能的是在ie下出现乱码（ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码， 因此必须综合判断，编写一个工具类：      /** * * @Title: pro
  • 挥洒泪水的青春 lampcy 编程生活程序员
    2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！ 这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到
  • 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空，建立涨跌停版停牌重组机制 nannan408
       对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？    笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。    我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在
  • 动态设置iframe高度(iframe高度自适应) Rainbow702 JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
    如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。 但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。 对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构： <div id="content"> <div id=&quo
  • 用Rapael做图表 tntxia rap
    function drawReport(paper,attr,data){          var width = attr.width;     var height = attr.height;          var max = 0;   &nbs
  • HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下） xiaoluode html5bootstrap
    <!DOCTYPE html> <html> <head lang="zh-CN"> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他