- 三维模型点云化工具V1.0使用介绍:将三维模型进行点云化生成
是刃小木啦~
pythonpyqt工业软件软件工程
三维软件绘制的三维模型导入之后,可以生成点云,用于替代实际的激光扫描过程,当然,主要是用于点云算法的测试和验证,没法真正模拟扫描的效果,因为太过于理想化了。功能介绍将三维软件绘制的三维模型变成点云,并且支持不同的点云密度。支持添加不同的噪声,高斯噪声比较柔和,随机噪声比较明显。功能视频介绍三维模型点云化工具V1.0使用介绍:将三维模型进行点云化生成,支持不同的分辨率,支持添加噪声下载地址三维模型点
- PCL 最小二乘拟合空间曲线
点云侠
点云进阶算法c++计算机视觉3d开发语言
目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- Camera相关配置
wynn1123
时间同步自动驾驶
一、Purpose目的通常,感知模块使用雷达点云和相机图像来对物体进行检测和分类,感知数据分别来自雷达和相机,就传感器数据融合准确性,我们需要雷达和相机同一时间捕捉到同一物体(时间间隔尽可能短),否则一个真实的物体可能被感知处理成两个,尤其是移动的物体。二、Measurementtimestamp所有雷达相机都以10fps工作,因此我们在每100ms循环中为每个相机/雷达设定一个触发时间.雷达me
- 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
- PCL点云系列之 如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据?自动驾驶汽车如何感知周围环境
知识大胖
PCL点云PointCloud系列教程python自动驾驶汽车
介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境,或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的?答案就在于点云的魔力。这些密集的数据点集合通常由LiDAR或深度相机等传感器捕获,构成了机器人、3D建模和自动驾驶汽车等各种应用的支柱。但是,如果您不仅需要捕获几何形状,还需要保留这些点的颜色信息,该怎么办?在本文中,我们将深入研究一个Python脚本,该脚本从ROS(机器人操作系统)包中提取点云数据,同时
- 安装Python_PCL点云库
FqLibrary
python开发语言点云
Python_PCL是Python语言的一个点云库,它提供了一组用于处理和分析点云数据的工具和函数。本文将介绍如何安装和配置Python_PCL点云库,并提供相应的源代码示例。Python_PCL的安装步骤如下:步骤1:安装依赖库在安装Python_PCL之前,我们需要先安装一些依赖库。打开终端或命令提示符,运行以下命令来安装依赖库:pipinstallnumpypipinstallctypesp
- halcon三维点云数据处理(九)create_shape_model_3d_ignore_part_polarity
mm_exploration
Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码二、代码理解一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码这个示例程序展示了如何使用基于形状3D匹配来计算瓷砖垫片的3DPose。因为背景是强纹理的,设置’ignore_part_polarity’可以加快查找速度。下面是create_shape_m
- halcon三维点云数据处理(二十八)reconstruct_3d_object_model_for_matching
mm_exploration
Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第一部分二、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第二部分三、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第三部分四、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第四部分五、reco
- GitHub开源数字人项目汇总(2025版)
xinxiyinhe
人工智能虚拟数字人开源github
大家好,今日分享以下是的"GitHub开源数字人项目",涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能,按技术方向分类整理的关键信息:一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能:单张图像生成全身动态数字人,支持3D高斯点云与SMPL-X模型结合,实现高精度表情与姿势动画。适用场景:虚拟主持、AI客服。GitHub地址:https://xiangjun-xj.github.io/On
- 3DGS(三维高斯散射)与SLAM技术结合的应用
点云SLAM
SLAM3d3DGSSLAM技术深度学习计算机视觉定位和建图渲染
3DGS(三维高斯散射)与SLAM(即时定位与地图构建)技术的结合,为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析:一、核心融合原理1.3DGS在SLAM中的角色场景表示:替代传统点云或体素地图,通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。动态建模:通过时间参数化高斯(如位置、协方差随时间变化),实时跟踪运动物体。可微渲染:支持端到端优
- ALOAM代码解析laserMapping(二)
大山同学
代码解析SLAM感知定位
文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6.判断是否为线特征2.7.添加残差函数3.点到平面拟合与残差计算(LidarPlaneNormFactor)3.1.变换点云坐标系3.2.寻找最近邻点3.3.最小二乘法拟合平面3.4.归一化法向量3
- 点云配准技术的演进与前沿探索:从传统算法到深度学习融合(1)
点云SLAM
点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中,点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看,点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构,每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息,这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如,在对古建筑进行三维建模时,通过点云数据
- 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
- BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解
点云SLAM
点云数据处理技术算法BCPD++非刚性拼接点云数据处理贝叶斯模型
BCPD++算法原理详解一、算法概述BCPD++(BayesianCoherentPointDrift++)是BCPD(BayesianCoherentPointDrift)的增强版本,专为非刚性点云配准设计。它基于贝叶斯概率框架,结合变分推断与高效优化策略,显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于:分层贝叶斯模型:自适应学习超参数,减少人工调参需求。变分贝叶斯推断:替代传
- 点云配准(点云拼接)论文综述
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- CPD(Coherent Point Drift)非刚性点云配准算法
点云SLAM
点云数据处理技术算法概率论机器学习非刚性配准CPD配准算法EM算法非刚性拼接
CPD(CoherentPointDrift)非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD(CoherentPointDrift)是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法,由AndriyMyronenko等人在2009年提出。它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题,结合高斯混合模型(GMM)与正则化形变场,能够有效处理复杂形变(如人体运动、器官形变)的点云对齐任务。核心特点:非刚性对齐:支持大范围、
- kitti数据集【图片、点云、IMU、GPS】话题发布(kitti2bag方式+python源码方式)
liiiuzy
ROS学习python
kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六、发布IMU七、发布GPS一、前期准备工作kitti数据集转bag如果只是想把kitti数据集转成bag,直接用kiiti2bag指令就可以完成,教程在下面链接中。后文是详细的代
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的 道路识别(续)
格图素书
计算机视觉人工智能
目录3.1.2图像滤波去噪3.2道路纹理特征提取3.3基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择3.4.2生长准则3.4.3道路区域后处理3.5实验结果分析4基于激光雷达点云的道路识别4.1点云预处理4.1.1点云数据解析4.1.2点云数据筛选4.1.3点云坐标转换4.2基于雷达图像的
- Did you forget to `#include <pybind11/stl.h>`? Or <pybind11/complex.h>,<pybind11/functional.h>
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉深度学习pythonpytorch
项目场景:基于深度学习的三维点云可视化问题描述:Traceback(mostrecentcalllast):File".\draw_npy.py",line25,ino3d.visualization.draw_geometries([pcd.points])TypeError:draw_geometries():incompatiblefunctionarguments.Thefollowing
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航(续)
格图素书
人工智能算法
目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§3.3.2基于ICP的配准定位算法§3.3.3基于NDT的配准定位算法§3.4基于LM法优化的NDT配准定位算法§3.4.1列文伯格-马夸尔特法原理§3.4.2LM-NDT算法配准原理及流程§3.5
- [自动驾驶-传感器融合] 激光雷达的运动补偿
simba丶小小程序猿
自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言相关原理及代码示例IMU运动补偿的基本原理代码示例参考文献引言由于激光雷达成像原理是利用接发器与时间计算来获取光点的位置,所以在传感器的空间运动时,会出现雷达拖影现象(点云畸变),因此需要采用运动补偿来校准激光雷达的点云,本文及介绍下激光雷达的运动补偿原理及实现代码。相关原理及代码示例激光雷达(LiDAR)在运动过程中会产生运动畸变,影响点云的精度。运动补偿的基本原理是通过测量激光在发
- Open3d处理点云数据-改进的欧式聚类分割算法(六)
点云客户
算法聚类机器学习
1.概述1.1传统欧式聚类分割算法欧式聚类算法(EuclideanClustering)是一种将点云数据分割成不同聚类(簇)的算法。它是点云分割中的一种常用方法,旨在将距离比较近的点分为同一簇,从而识别出不同的物体或结构。这个算法主要适用于包含较小噪音和具有一定距离差异的点云数据。基本思想:(1)选择一个种子点(SeedPoint)作为当前簇的起始点。(2)遍历所有未分类的点,计算它们与种子点的距
- 点云重建—凹包
小修勾
PCLOpen3DEasy3DVTK等点云库QT开发qt3d算法
点云重建—凹包效果展示核心代码效果展示核心代码#include#includepcl::ConcaveHullc
- 冠军算法变体合集再上新!具有新的变异策略和外部归档机制的改进LSHADE-SPACMA算法
群智能算法小狂人
算法
1简介算法提出了一种用于数值优化和点云配准的LSHADE-SPACMA(mLSHADE-SPACMA)的修改版本。首先,提出了一种精确的消除和生成机制,以增强算法的局部开发能力。其次,引入了一种基于改进的半参数自适应策略和基于秩的选择压力的变异策略,改进了算法的进化方向。第三,提出了一种基于精英的外部归档机制,保证了外部种群的多样性,可以加速算法的收敛进度。2.7LSHADE-SPACMA2.7.
- ARCore:ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex
chenjj4003
游戏开发1024程序员节substancepainter贴图android数据库
ARCore:ARCore的点云与深度API应用ARCore简介ARCore的基本概念ARCore是Google开发的一个增强现实(AR)平台,旨在为移动设备提供高精度的AR体验。它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术,能够在没有外部标记的情况下,实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备,允许开发者创建沉浸式的AR应用,无需额外硬件支持。ARCore的核心功能包
- 《Qt+PCL》1.1、点云读取显示
钟某某人
Qt+PCLqt开发语言c++
文章目录@[TOC](文章目录)前言一、主要流程二、使用步骤1.Qt设置-添加pcl依赖库2.ui界面布局3.添加Qt基本头文件4.添加pcl相关头文件+定义ui界面的元素5.初始化控件6.主函数增加菜单栏7.菜单栏信号与槽设置.8.添加函数功能9.建立信号与槽连接,在初始化函数中添加槽函数链接总结前言在Qt中实现PCL点云数据读取,Qt小白,仅做学习记录,欢迎学习交流指导。一、主要流程1.Qt设
- Matlab 点云移动最小二乘法(MLS)
大鱼BIGFISH
点云数据处理matlab最小二乘法点云移动最小二乘法(MLS)
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介我们要明白MLS是想用一组基函数来局部近似我们的目标函数,它非常类似于我们所学的泰勒公式,只不过它是基于局部的。这里我们以一维的MLS为例,其具体的原理如下所述:假设Ω为范数向量空间,而u为Ω内场变量的标量。为了形成一个近似函数uau^au
- 基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练
Xian-HHappy
技术知识点kitti三维点云无人驾驶MMDetection3D人工智能计算机视觉目标检测
DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式,会员享有百种数据集,持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案,知识星球:“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持!-----------------------------------------------------------------------------------------------MMDetection3D环境安
- mid-360|环境配置及传感器特定方向点云数据提取
yangjh542426
px4rosubuntuubuntu无人机
本文将使用mid360实现简单的识别前方有障碍物时无人机悬停功能环境配置新建文件夹用于存储SDK以及ROS包gitclonehttps://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK2.gitcdLivox-SDK2mkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall完成sdk的安装根目录下gitclonehttps://github.com/L
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
index.html
<!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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开