- PCL LCCP点云分割
大鱼BIGFISH
c++PCLLCCP点云分割
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介与CPC点云分割算法类似,LCCP(LocallyConvexConnectedPatches)也是一种基于超体素的点云分割算法。它结合了几何特征和拓扑关系,用于在三维点云数据中提取具有语义意义的区域或对象。1.超体素生成:首先,点云通过SupervoxelClustering被划分成多个超体素。每个超体素代表一个局部区域,具有类似的颜色、空
- 【目标解算】相机内外参数详细解读+坐标系转换
王尼莫啊
目标解算计算机视觉视觉检测
一、相机参数介绍1.1相机内参矩阵概念:内参矩阵用于描述相机的内部参数,它包含了相机的焦距、主点坐标和图像的畸变等信息。内参矩阵的形式通常为一个3x3的矩阵,常用表示为K。内参矩阵可以将相机坐标系中的三维点映射到图像平面上的二维像素坐标。通过内参矩阵,我们可以进行相机标定、图像校正和三维点云到图像的投影等操作。标定后的相机内参矩阵为3x3矩阵:相机标定参照:【鱼眼+普通相机】相机标定。1.2相机畸
- Python三维体素化网格和点云计算
亚图跨际
Python计算python点云三维数据
要点Python三维点云自动生成3D网格和表面重建,创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格,创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云,点云地面检测算法,过滤点云以便下采样和去除异常值,scikit-learn聚类点云数据Python点云和网格计算更多示例:使用泊松盘采样在网格上生成蓝噪声样本,对体素网格上的点云进行下采样,从点云估计法线,计算每个顶点的网格法线三维点云点云
- 传统方法分割三维点云——几何分割
山野万里__
open3d点云处理专栏python几何学3d
基于几何特征的分割方法基于几何特征的分割方法是最早被提出和广泛应用的方法之一。它通过计算点云中的几何属性,如法向量、曲率等,来进行分割。其中,最常用的方法包括:1.1基干法向量的分割方法该方法假设同一区域的法向量相似,通过计算点云中每个点的法向量,将相似法向量的点划分为同一区域。优点是简单易实现,但对于复杂场景或存在噪声的点云效果较差。1.2基于曲率的分割方法该方法通过计算点云中每个点的曲率,将曲
- 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
- 基于合力的点云边缘提取
LiDAR点云
PCL点云数据处理(C++)人工智能python
一、原理基于合力的三维点云边缘提取,其根据点的近邻点分布规律来识别边缘点。对于边缘点,其近邻点分布在其一侧,使用近邻点构成的向量合成理论上不为零(图a);对于非边缘点,近邻点均匀分布在其周边,向量合成理论上为零(图b)。二、算法步骤依据合理的边缘点提取,其过程如下:(1)对于每个点,使用kdtree搜索其近邻点(2)使用近邻点构成向量,并对向量进行单位化(3)对向量进行叠加,得到合力指标F(P0)
- Point Transformer
fish小余儿
3D实例分割transformer深度学习人工智能
Abstract自注意力网络已经在自然语言处理领域取得了革命性的进展,并在图像分析任务(如图像分类和目标检测)中取得了令人瞩目的成就。受到这一成功的启发,我们研究了将自注意力网络应用于三维点云处理的可能性。我们设计了针对点云的自注意力层,并利用这些层构建了用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自注意力网络。我们的PointTransformer设计在不同领域和任务上都取得了改进。例如,在
- Ubuntu20.04安装PCL
Time_zh
Ubuntu20.04ubuntuc++开发语言
Ubuntu20.04安装PCL简介安装依赖第一种方法-源码安装下载PCL源码编译并安装PCL库第二种方法-直接安装安装配置环境变量简介PCL(PointCloudLibrary)是一个开放源代码的库,用于处理三维点云数据。它提供了许多算法和工具,用于点云的滤波、特征提取、分割、配准、表面重建、目标识别等任务。点云是由大量的三维点组成的数据集,通常是通过激光扫描仪、摄像头或深度传感器(如Kinec
- 基于传统的三维点云补全方法
深蓝学院
人工智能计算机视觉深度学习
目前,三维视觉受到了学术界和工业界的广泛关注,在目标检测、语义分割、三维重建等领域都取得了突破性的进展。然而,一个固有的问题是由于物体遮挡、镜面反射、物体自遮挡、视角变换和传感器分辨率的限制,传感器在真实场景下所获取的数据并不完整,阻碍了下游任务的研究进展。同时,在点云后续一系列的处理中,比如点云去噪、平滑、配准和融合等操作中,也会大大加剧点云的缺失,直接影响了点云重构、模型重建、局部空间信息提取
- 自动驾驶二维激光雷达标定板
JYGD686868
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶是人类智慧的结晶,它融合了多种高科技技术,包括传感器技术、计算机视觉、人工智能等,它让汽车具备了自主感知和决策的能力,可以在复杂多变的道路环境中自如应对。这种技术带给我们的不仅仅是出行的便利,更是对未来生活的美好憧憬。在自动驾驶汽车中二维激光雷达通过获取周围环境的三维点云数据,并通过对这些数据的处理和识别,实现了障碍物的检测。这种方法的精度较高,抗干扰能力强,因此在无人驾驶、机器人等领域得
- 基于随机抽样或最小二乘法 c++实现三维点云平面检测
Joemt
最小二乘法c++平面
随机抽样std::vectorrandom(intn,intN){std::vectorrets;for(inti=0;i&cloud,std::vector&cloudPlane){intnPlane=xxx;floatthred=xxx;floatP=xxx;intIter=xxx;intS=Iter;intN=xxx;intn=cloud.size();if(ninliersBest;whi
- 刚性配准与非刚性配准
瓴龍
学习笔记CV配准图形学
前言“配准”这个词其实应用的场景很多,例如在AR设备上进行定位需要用到的图像配准,需要提前存储图像的特征信息,然后用AR设备的摄像头实时计算图像特征并进行匹配,配准成功后进行跟踪。本文所说的“配准”,是应用于三维点云或者mesh之中的,在我看过的文献中,“配准”(registration)和“对齐”(alignment)这两个词都用于描述这个意思。根据物体本身是否发生形变,可以分为刚性配准和非刚性
- 【CesiumJS入门】(11)加载LAS点云数据
ReBeX
【CesiumJS入门】前端CesiumJSjavascript
前言最近有两次投递简历以及面试都被问到了是否有三维点云数据处理相关的经验。然而我的岗位都没有和点云相关的工作任务,所以还是得自己加把劲呀。本篇将从数据获取到加载来简易地介绍一个LAS点云数据的加载。加载数据首先,你得有一份LAS格式的点云数据。可参考:免费的激光雷达数据的下载方法_opentopography-CSDN博客我上传了一份到CSDN【免费】LAS点云数据:IllinoisHeightM
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的室内场景三维点云语义分割(续)
格图素书
深度学习人工智能
目录CSegNet语义分割模型构建3.1引言3.2偏移注意机制3.3网络主干3.4边缘卷积模块
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于改进的三维点云实例分割的地铁隧道结构检测(续)
格图素书
目标跟踪人工智能计算机视觉
目录三维点云实例分割模型3.13D-BoNet网络模型3.2改进后的三维点云实例分割网络模型
- ICP算法概述以及使用SVD进行算法推导
码农的快乐生活
算法人工智能矩阵计算机视觉
本文转载于B站UP主摆烂世家的视频ICP算法概述及使用SVD推导(组会录像)作者:苏浩田(注:如有侵权,私信我下立马删咯)1ICP算法 三维点云拼接技术在不同场合亦被称为重定位、配准或拼合技术,其实质是把不同的坐标系下测得的数据点云进行坐标变换,问题的关键是坐标变换参数(旋转矩阵)和(平移矢量)的求取。目前国内外的拼接技术一般分两步:粗拼接和精确拼接。 粗拼接大致将不同坐标系下点云对准到同一坐
- ds图—最小生成树_MST (minimum spanning tree)最小生成树算法在三维点云的分割的应用...
weixin_39629989
ds图—最小生成树最小生成树算法matlab
一、概念准备MST最小生成树算法是一种图论的算法。连通图:无向图中,任意两个顶点都有路径相通。强连通图:有向图中,任意两个顶点都有路径相通。连通网:在连通图中,若图的边有权值;权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网。生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则
- 影像像素值三维点云分布
风花树迷迭香
%matplotlibinlineimportosdefget_fileNames(rootdir):fs=[]forroot,dirs,filesinos.walk(rootdir,topdown=True):fornameinfiles:_,ending=os.path.splitext(name)ifending=='.tif':fs.append(os.path.join(root,nam
- 使用 Jupyter 分析 ROS 消息时间间隔抖动数据
阿基米东
ROS机器人操作系统jupyteridepythonROS
ROS是一个分布式机器人操作系统软件框架,节点之间通过松耦合的方式进行组合,包括使用Topic、RPC服务和参数服务器等方式进行通信。其中,Topic是最常见的一种通信方式,例如一个雷达传感器节点实时采集三维点云数据,通过Topic发布到ROS系统,而ROS系统中的其他节点(如Rviz)可以订阅这个Topic,接收来自雷达的点云数据,将其显示出来。案例背景在使用Rviz显示雷达点云数据的过程中,我
- 基于包围盒算法的三维点云数据压缩和曲面重建matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#三维重建matlab包围盒三维点云曲面重建
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1包围盒构建4.2点云压缩4.3曲面重建5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序............................................................................%包围盒中心坐标XYZc=
- C#处理Gauss光斑图像[通过OpenGL和MathNet]
微小冷
本科生实验.NetC#SharpGLMathNetOxyPlotGauss函数
C#处理高斯光束的光斑图像1基础操作2图片截取3转灰度图4SharpGL画三维点云图5MathNet拟合,OxyPlot作图1基础操作.Net平台必备VS,新建WinForm项目,项目名称Gauss,位置任选。然后就会进入窗口编辑页面,我们开始拖控件。考虑到我们的需求无非是读取图片图片转灰度展示图像灰度高斯拟合所以先排上四个按钮,分别用于这四种需求,如下图所示然后我们首先想办法满足第一个功能,即打
- 基于三维点云包围盒平面的圆柱体拟合方法
点云处理
激光点云数据处理平面
目录一、算法原理二、实现代码三、计算结果一、算法原理(1)三维点云数据集能够找到一个最大外包围盒将其包裹,具体步骤如下,首先找到坐标的极大值和极小值点,然后得到最大包围盒,极大值和极小值点构成外包围盒的对角点,其他点可以推算得到;(2)找到包围盒的一个面,将其包裹在一个圆内(即圆将是圆柱体面)&
- Matlab中的最小二乘法拟合点云至空间直线
EvktJava
matlab最小二乘法算法点云
最小二乘法是一种常用的数学方法,可以用于拟合曲线或平面到给定的数据点集。在三维点云数据中,我们有时需要拟合一个直线来描述数据的趋势或者进行进一步的分析。在Matlab中,我们可以使用最小二乘法来拟合点云至空间直线。首先,我们需要准备点云数据。假设我们有一组三维点云数据,存储在Nx3的矩阵中,其中每一行代表一个点的坐标,分别表示为X、Y和Z轴的值。我们可以通过以下代码生成一个随机的点云数据:%生成随
- 机电类铸铁件三维扫描测量产品质检全尺寸测量-CASAIM
CASAIM
3d
随着机械制造行业的不断发展,铸铁件在各个领域的应用越来越广泛。为了确保产品的质量和性能,对铸铁件进行精确的三维扫描测量和全尺寸测量显得尤为重要。CASAIM手持式三维扫描仪设备,精度达到0.01mm,能够快速地获取机电类铸铁件表面的三维点云数据,利用相关软件进行数据处理,进而构建出机电类铸铁件的三维模型,再配合检测平台组成的三维偏差检测方案,就可以对铸铁件进行扫描检测。CASAIM三维扫描测量流程
- PCL基础介绍
酱香拿钢
PCL点云算法
PCL基础_PCL&cloud,Eigen::Matrix¢roid)计算给定一群点的3D中心点,并且返回一个三维向量pcl::computeCovarianceMatrix(constpcl::PointCloud&cloud,constEigen::Matrix¢roid,Eigen::Matrix&covariance_matrix)计算给定的三维点云的协方差矩阵。pcl::
- 随机采样一致性(RANSAC)三维点云的平面拟合算法(含C++代码)
RobotsRuning
平面算法
背景随机采样一致性(Randomsampleconsensus,RANSAC):RANSAC是一种鲁棒的模型拟合方法,它可以处理存在大量噪声和异常值的数据。在进行平面拟合时,RANSAC会随机选择三个点,然后计算这三个点确定的平面模型。然后,RANSAC会计算其他所有点到这个平面的距离,并根据一个预设的阈值来判断这些点是否符合这个平面模型。这个过程会重复多次,最后选择符合点最多的平面模型作为最终的
- Python点云处理(十)点云三维直线拟合
Auto工程师
Python点云处理python开发语言3d算法
目录0简述1RANSAC2Hough变换3PCA主成分分析4结语0简述点云直线拟合是一种在三维点云数据中提取直线特征的算法。在许多计算机视觉和机器人应用中,点云直线拟合被广泛应用于场景理解、物体识别、导航规划等任务。通过对点云数据进行直线拟合,我们可以从复杂的点云中提取出直线特征,为后续的分析和处理提供基础。1RANSACRANSAC算法(RandomSampleConsensus)是一种基于概率
- MATLAB 计算两片点云间的最小距离(2种方法) (39)
点云学徒
MATLAB点云处理学习matlab开发语言点云块距离最小欧式距离点云处理
MATLAB计算两片点云间的最小距离(39)一、算法介绍二、算法实现1.常规计算方法2.基于KD树的快速计算一、算法介绍假设我们现在有两片点云1和2,需要计算二者之间的最小距离,这里提供两种计算方法,分别是常规计算和基于KD树近邻搜索的快速计算方法,使用的测试数据如下:二、算法实现1.常规计算方法代码如下(示例):%两组三维点云数据ptCloud1=pcread("近1.ply"
- 论文阅读:PointCLIP V2: Prompting CLIP and GPT for Powerful3D Open-world Learning
shiyueyueya
论文阅读gpt
https://arxiv.org/abs/2211.116820Abstract大规模的预训练模型在视觉和语言任务的开放世界中都表现出了良好的表现。然而,它们在三维点云上的传输能力仍然有限,仅局限于分类任务。在本文中,我们首先协作CLIP和GPT成为一个统一的3D开放世界学习器,命名为PointCLIPV2,它充分释放了它们在零弹3D分类、分割和检测方面的潜力。为了更好地将3D数据与预先训练的语
- 【Lidar】基于Python格网法计算点云体积(eg.树木体积)
RS迷途小书童
激光雷达点云数据点云数据处理激光点云数据python
这两天一直不在状态,不是特别想分享文章,所以也没怎么更新。但是代码放在文件里始终不是它的归宿,只有被不断使用它才能进步,才能诠释它的意义。所以今天抽空给大家分享一下如何基于Python利用格网法计算点云的体积,我这里是做林业的点云,所以是按照树木体积编写的代码。1代码逻辑逻辑部分其实很简单,就是将三维点云数据投影至二维平面,再通过格网将二维平面切割成无数个小块,统计位于该格网中点云的最高点和最低点
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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