VRRainbow
VRRainbow

720度全景拍摄详细教程

针对VR全景制作新手而言，全景拍摄设备、全景拍摄步骤、全景拍摄关键点是不了解的，这种状况下就必须系统的全面的学习一下VR全景的拍摄操作，今日小编就教大家如何学好720度VR全景

如何制作VR全景

1、拍摄设备

中端以上单反

鱼眼镜头

三脚支架

全方位全景图云台摄像机720度全景拍摄详细教程_第1张图片720度全景拍摄详细教程_第2张图片

2、设备拼装和选址

挑选拍攝部位以拼装设备，调整三脚架高宽比，安裝全方位全景图头并将照相机根据全景图云台摄像机安裝在三脚架上。

在显示信息网格线中设定3*3+直线作用

云台摄像机管理中心有一条交叉式的一条线

将显示屏的直线交接点指向云台摄像机的乳白色交接点

必须寻找2个竖直圆柱体目标以明确水准基准线

上下转动时，您会注意到2个参照目标中间的间距发生了非常大转变。

前后左右调节云台摄像机，直至上下转动参照物件的间距不转变

提议应用初始文件格式来锁住色柔和焦距，便于之后开展照片调节。此次应用的是16毫米鱼眼镜头。摄像镜头越宽，将越省劲。

拍攝流程

720度全景图片是相对性技术专业的，必须超广角镜头才可以拍攝，一共必须拍攝4-6张相片，而全方位全景图片能够 在不用独特的设备的状况下进行，即便是应用手机上还可以。

最后，握紧照相机并将其维持在水平线。拍攝第一张照片后，请记牢取景框的右边。拍攝相片时，取景框的左边务必与前一张照片重合。重合一部分最好全部照片的1/4。随后转动全方位绕一圈。在全部全过程中，照相机维持在水平线。最终一张与第一张重合。

水准拍攝大概6-8张相片，竖直拍攝11-13张相片。最终，根据PS软件或是其他软件进行拼图。

九商VR云有更多VR资讯，欢迎了解！http://uc.jsvry.com/user/register/?code=INV7e2VnxUbT

 

你可能感兴趣的:(720度全景拍摄详细教程)

  • Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索 靠近彗星 python开发语言性能优化个人开发极限编程
    目录一、Python为何成为开发者首选？1.核心优势矩阵2.性能进化史二、Python核心应用领域1.数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.性能优化矩阵五、Python未来生态展望1.前沿技术融合2.性能革命六、学习路线图1.技能成长路径基础阶段（1-3月）专业方向（3-6月）深度进阶（6-12月
  • github如何为开源项目作出贡献 PXM的算法星球 github开源
    就在昨天，笔者取得了第一次开源项目贡献，虽然更新的内容很小，但是也算是迈出了第一步1.选择合适的开源项目（1）兴趣优先选择自己感兴趣的项目会更有动力参与，比如你喜欢前端开发，可以关注React、Vue相关的开源项目；如果喜欢后端，可以尝试贡献Django、SpringBoot等项目。（2）关注活跃度一个活跃的开源项目通常意味着更快的反馈和更友好的开发者社区。你可以通过以下方式判断：Issue更新频
  • Q&A: 设计数据备份方案时，所面临的需求痛点问题是共性问题还是个性问题 云祺vinchin 技术分享网络安全数据安全web安全容灾
    在设计数据备份方案时，企业所面临的需求痛点和挑战既包含了行业普遍存在的共性难题，也涵盖了企业自身独特的个性化需求。在我国信息化建设快速发展的背景下，灾备行业的整体发展水平相较于信息化程度仍显不足，尤其是在灾备覆盖率和技术成熟度方面存在较大提升空间。具体而言，以下几点是行业内普遍面临的挑战：1、技术兼容性问题：不同企业的IT架构差异较大，导致备份软件在兼容性上存在一定的局限性。例如，虚拟机、操作系统
  • LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！ AGI-杠哥 学习人工智能语言模型agi自然语言处理
    近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。如果你是一个LLM大模型的“技术小白”，我们建议的学习路径如下：技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~我们建了大模型技术与面试交流群
  • python实现接口自动化 一只小H呀の python自动化开发语言
    代码实现自动化相关理论代码编写脚本和工具实现脚本区别是啥?代码：优点：代码灵活方便缺点：学习成本高工具：优点：易上手缺点：灵活度低，有局限性。总结：功能脚本：工具自动化脚本：代码代码接口自动化怎么做的？第一步：python+request+unittest;具体描述？第二步：封装、调用、数据驱动、日志、报告;详细举例:第三步：api\scripts\data\log\report\until…脚本
  • 455. 分发饼干（贪心算法） 穿过漫长林径 LeetCode
    455.分发饼干题目描述：有一群孩子和一堆饼干，每个孩子有一个饥饿度，每个饼干都有一个大小。每个孩子只能吃一个饼干，且只有饼干的大小不小于孩子的饥饿度时，这个孩子才能吃饱。求解最多有多少孩子可以吃饱。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。所以
  • HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理 噗老师 华为认证人工智能笔记wpf数据处理AI华为认证
    统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
  • AWE大会来袭：家电圈上演“无限战争” 互联网江湖 人工智能大数据microsoft
    文：互联网江湖作者：刘致呈3月19日，一年一度的中国家电及消费电子博览会AWE如期而至。每次大会，大小品牌方都会携自己的新品亮相，是家电圈的“春晚”。这次的看点除了AI外，还有一个有意思的点，就是部分品牌开始向大家电进军。比如追觅科技，在高端扫地机器人市场上取得一番成绩之后，表示要开始做冰箱、空调、洗衣机了。无独有偶，主攻厨电赛道的方太，也开始进军冰箱板块；还有石头科技，也有洗烘一体的洗衣机。这些
  • 浅谈一家全球电商在Kubernetes环境上的CI/CD落地与实践 Docker_
    云原生技术生态近几年狂飙猛进，现已成为互联网公司的主流服务端技术栈。公司要快速响应市场变化和需求变更，就离不开自动化流水线进行编译、打包和部署，如何基于Kubernetes落地CI/CD就是DevOps团队需要解决的首要问题之一，同时也是衡量公司DevOps能力成熟度的重要指标之一。本文主要分享iHerb在Kubernetes技术栈中CI/CD落地的情况和实施过程中的一些经验总结。背景本人目前就职
  • Java 中 final 与 effectively final yaoxin521123 【原来如此】java开发语言
    Java中final与effectivelyfinal一、为什么我们需要final和effectivelyfinal？为什么这些关键字重要？在Java中，一些变量需要在初始化后不再变化，以确保程序的安全性和可读性。为什么你需要关心final和effectivelyfinal？防止变量进一步修改导致的不可控度问题。提高代码可读性和维护性。对于区别final和effectivelyfinal来说，懂得
  • 腾讯技术岗位笔试&面试题(一) TechPioneer_lp 互联网大厂技术面试c++面试数据结构个人开发算法
    说在前面本篇文章是腾讯技术面试题目汇总第一篇。后续将持续推出互联网大厂，如阿里，腾讯，百度，美团，头条等技术面试题目，以及答案和分析。欢迎大家点赞关注转发。1.map插入方式有几种？用insert函数插入pair数据，mapStudent.insert(pair(1,“student_one”));用insert函数插入value_type数据mapStudent.insert(map::valu
  • 单调栈详解【C/C++】 ん贤 算法单调栈算法c++数据结构贪心算法
    前言：了解过单调队列后，你会发现单调栈的思想其实挺简单...当然前提是要了解一下什么是栈(stack)。看待一个问题，从不同角度，也许能有不同的收获。在数学家眼中，单调栈本质上是一个严格或非严格维护的单调递增或单调递减的数学结构。其核心在于动态的维护动态递增或递减的有序关系。而对于算法工程师，他们首先关注单调栈的核心优势：O(n)的时间复杂度。在需要遍历序列，并纪录极值的情况下（如接雨水、每日温度
  • AR眼镜——软件技术栈的必经之路 Julian.zhou 人机交互未来思考人工智能ar人工智能交互空间计算语言模型
    AR眼镜软件技术栈的必经之路：从操作系统到生态构建的深度解析摘要AR眼镜作为下一代人机交互入口，其软件技术栈的成熟度直接决定了用户体验与市场渗透率。本文基于行业最新技术动态与头部企业布局，深度剖析AR眼镜软件行业必须突破的七大技术方向，揭示从底层框架到应用生态的全栈技术储备路径。一、操作系统与底层框架：实时性与轻量化的双重革命AR眼镜软件生态的根基在于操作系统的定制化与优化，需满足三大核心需求：实
  • Windows配置opencv详细教程 吃旺旺雪饼的小男孩 环境配置windowsopencv人工智能计算机视觉
    Windows配置opencv1.安装CMakeCMake安装步骤：2.安装VisualStudioVisualStudio安装步骤：3.下载OpenCV源码下载步骤：4.配置OpenCV使用CMake4.1.配置CMakeGUI4.2.配置选项5.使用VisualStudio编译OpenCV5.1.打开VisualStudio项目5.2.编译OpenCV6.配置开发环境（VisualStudio
  • 稳定运行的以Microsoft Azure SQL database数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤 weixin_30777913 etlazureetl云计算数据库
    在以MicrosoftAzureSQLDatabase为数据源和目标的ETL（Extract,Transform,Load）过程中，性能问题可能会随着数据量的增加、查询复杂度的提升或系统负载的加重而逐渐变差。提高以MicrosoftAzureSQLDatabase为数据源和目标的ETL性能需要综合考虑数据库查询优化、数据加载策略、并行处理、资源管理等方面。通过合适的索引、查询优化、批量处理、增量加
  • Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察 萧十一郎@ pythonpython数据分析宠物
    目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-宠物用品用户满意度分析3.4数据分析-宠物用品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2数据清
  • 不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！ 3Ｄ视觉工坊 3D视觉从入门到精通3D视觉
    来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信：dddvisiona，备注：三维点云，拉你入群。文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割（LPS）一般遵循自下而上的以分割为中心的范式，利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。但是最近CMU&Meta等大佬们重新思考了这种方法，并提出了一个简单而有效的检测中心网络，用于LPS和跟踪。这项工作也
  • 搜广推校招面经五十五 Y1nhl 搜广推面经深度学习机器学习python推荐算法搜索算法广告算法人工智能
    腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型（Two-TowerModel）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。1.1.特征交互受限问题：双塔模型将用户特征和物品特征分别编码为两个独立的向量（用户塔和物品塔），然后在顶层通过简单的点积或余弦相似度计算得分。这种设计限制了用户特征和物品特征之间的细粒度交互。影响：无法捕捉复杂的特征交叉信息，可能导致模型性能
  • 普通大众航拍、娱乐、户外、创作等情况对无人机的筛选推荐 yychen_java 无人机
    一、价格区间与机型推荐1.入门级（1000元以下）推荐机型：HolyStoneHS170、HubsanX4特点：价格低廉：适合预算有限或初次体验用户续航短：约5-10分钟功能简化：无专业摄像头，主打基础飞行乐趣适合场景：儿童娱乐、新手练习操控2.中端级（1000-3000元）推荐机型：大疆DJIMini2SE、RyzeTello特点：性价比高：支持1080P~4K拍摄，重量轻（<249g，部分国家
  • Spring Boot 与 Couchbase 整合教程 嘵奇 提升自己springboot后端java
    精心整理了最新的面试资料和简历模板，有需要的可以自行获取点击前往百度网盘获取点击前往夸克网盘获取SpringBoot与Couchbase整合教程环境要求JDK8+SpringBoot2.7.xCouchbaseServer7.xMaven/Gradle步骤1：创建SpringBoot项目使用start.spring.io创建项目，添加以下依赖：SpringWeb（可选，用于RESTAPI）Spri
  • RFM案例(简要版) 郜太素 数据处理和统计分析NumpypandasRFM案例mysql学习方法sql
    一、会员价值度模型1、RFM模型介绍会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFMRFM模型是根据会员最近一次购买时间R（Recency）购买频率F（Frequency）购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分通过这3个维度来评估客户的订单活跃价
  • 如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发 dgay_hua 百度云人工智能云计算python
    技术背景介绍百度云Qianfan是由百度公司提供的云服务，包含了云存储、文件管理、资源共享、以及第三方集成等功能。作为开发者，Qianfan支持多种AI应用开发组件，包括大语言模型（LLMs）、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。核心原理解析百度云Qianfan通过其丰富的API接口和云计算能力，为开发者提供了易于集成的AI开发环境。核心组件如Qi
  • 向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案 快撑死的鱼 算法工程师宝典（面试学习最新技术必备）语言模型系统架构面试
    1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核
  • 清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器 吕曦耘George
    清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/react-with-clean-architecture在软件开发的浩瀚宇宙中，找到一个既能维持代码的清晰度又能确保
  • 使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性 帅小柏 声音的未来：语音识别文献解读深度学习人工智能分类
    使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性原文：AutomaticAssessmentofSentence-LevelDysarthriaIntelligibilityUsingBLSTM引言构音障碍简介构音障碍的定义与特征构音障碍是一种由神经原因引起的运动性言语障碍表现为肌肉无力、瘫痪或协调不良，导致言语清晰度下降可理解性的重要性可理解性是衡量言语障碍严重程度的重要指标自动评估可帮助语言病理
  • AIX5.3、AIX6.0 AIX操作系统安全加固 乐大厨串串店 安全服务器网络
    安全加固指导安全计算环境身份鉴别检查是否设置口令失效提示加固要求设置口令失效提示加固方法编辑/etc/security/user设置default项下的pwdwarntime=阀值。检查方法使用命令：cat/etc/security/user结果中default项下的pwdwarntime值在15-7之间即为符合。AIX5.3：AIX6.1：2.检查是否设置口令复杂度策略加固要求所有的系统账户，口
  • Spring Boot与Hazelcast整合教程 嘵奇 提升自己springboot后端java
    精心整理了最新的面试资料和简历模板，有需要的可以自行获取点击前往百度网盘获取点击前往夸克网盘获取SpringBoot与Hazelcast整合教程简介Hazelcast是一个开源的内存数据网格（IMDG），提供分布式缓存、计算和数据结构功能。与SpringBoot整合后，可以快速实现分布式缓存、会话共享等功能。本教程将演示如何将Hazelcast嵌入SpringBoot应用。环境准备JDK17+Sp
  • 【PTA-数据库】《数据库原理与应用B》第二章 选择题 .Phoenix. 《数据库原理与应用B》第二章数据库
    1.关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——____C____。A.元组B.属性C.关系D.分量2____A____是一组具有相同数据类型的值的集合。A.域B.属性C.分量D.元组3.一个域允许的不同取值个数称为这个域的___D_____。A.分量B.目C.度D.基数4.若D1域的基数为2，D2域的基数为3，D3域的基数为4，则D1、D2、D3的笛卡尔积的基数为___C_____。A.
  • 深度学习模型性能全景评估与优化指南 niuTaylor 深度学习人工智能
    深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
  • 【图像预处理】 瞬间记忆 深度学习python
    (4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括：调整图像大小和分辨率，以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充，以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作，以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化，以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高
  • HQL之投影查询 归来朝歌 HQLHibernate查询语句投影查询
            在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？ 针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
  • Spring整合redis bylijinnan redis
    pom.xml <dependencies> <!-- Spring Data - Redis Library --> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redi
  • org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 0624chenhong Hibernate
    参考：http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736 org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2         在项目中出现了org.hiber
  • android动画效果 不懂事的小屁孩 android动画
    前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。 Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。 第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
  • js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案 换个号韩国红果果 JavaScript
    delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露  （其实还未删除） 举例： var person={name:{firstname:'bob'}} var p=person.name delete person.name p.firstname -->'bob' // 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
  • Oracle将零干预分析加入网络即服务计划 蓝儿唯美 oracle
    由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
  • spring学习——springmvc（二） a-john springMVC
    Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。 1，配置Spring支持文件上传： DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
  • POJ-2828-Buy Tickets aijuans ACM_POJ
    POJ-2828-Buy Tickets http://poj.org/problem?id=2828 线段树，逆序插入 #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
  • Java Ant build.xml详解 asia007 build.xml
    1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台   --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
  • android按钮监听器的四种技术 百合不是茶 androidxml配置监听器实现接口
    android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;    1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例  使用add方法  与java类似   创建监听器的实例 myLis lis = new myLis();   使用add方法给按钮添加监听器  
  • 软件架构师不等同于资深程序员 bijian1013 程序员架构师架构设计
            本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。         如今很多的公司
  • TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center sunjing TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
    the CollabNet user information center http://help.collab.net/   How do I create a new Wiki page? A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
  • 【Redis四】Redis数据类型 bit1129 redis
    概述 Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。 Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
  • SSH2整合-附源码 白糖_ eclipsespringtomcatHibernateGoogle
    今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。 我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。     补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
  • [转]开源项目代码的学习方法 braveCS 学习方法
    转自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html   1）阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2）思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3）下载并安装d
  • 编程之美-子数组的最大和（二维） bylijinnan 编程之美
    package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MaxSubArraySum2 { /** * 编程之美 子数组之和的最大值（二维） */ private static final int ROW = 5; private stat
  • 读书笔记-3 chengxuyuancsdn jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
    1、resultMap配置 2、ibatis一对多配置 3、jquery笔记 1、resultMap配置 当<select resultMap="topic_data"> <resultMap id="topic_data">必须一一对应。 (1)<resultMap class="tblTopic&q
  • [物理与天文]物理学新进展 comsci
          如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境       怎么办呢?  
  • Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository daizj oracleADR
    Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。 FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。 在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。 这两份log文
  • 简单排序:选择排序 dieslrae 选择排序
    public void selectSort(int[] array){ int select; for(int i=0;i<array.length;i++){ select = i; for(int k=i+1;k<array.leng
  • C语言学习六指针的经典程序，互换两个数字 dcj3sjt126com c
    示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了 # include <stdio.h> void swap_1(int, int); void swap_2(int *, int *); void swap_3(int *, int *); int main(void) { int a = 3; int b =
  • php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令 dcj3sjt126com PHP
    php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令: 查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php 查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm 查看运行内存/usr/bin/php  -i|grep mem 重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart 在phpinfo()输出内容可以看到php
  • 线程同步工具类 shuizhaosi888 同步工具类
    同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）   闭锁（CountDownLatch） public class RunMain { public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException { fin
  • bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
    不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。  我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。   In computer science, bleeding edge is a term that
  • c中实现utf8和gbk的互转 jimmee ciconvutf8&gbk编码
    #include <iconv.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> int code_c
  • 大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
    1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。 应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
  • 在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel androidtheme
    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
  • 基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper分布式共享锁
    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他