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深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- **深度融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章**
余靖年Veronica
深度融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿,一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。由清华大学的JiahuiHuang、Shi-ShengHuang等人共同研发,这项创新成果已在CVPR2021上大放异彩,它的出现标志着在线隐式三维重构领域的重大突破。项目介绍重塑三维视觉新纪元DI-Fusion,又称为深度融合,是一项基于RGB-D流数据的新型在
- Unique3D:开启单张图片三维重建新篇章
余靖年Veronica
Unique3D:开启单张图片三维重建新篇章Unique3DOfficialimplementationofUnique3D:High-QualityandEfficient3DMeshGenerationfromaSingleImage项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unique3D在当今高速发展的科技领域中,三维重建技术正以惊人的速度改变着我们的视
- unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...
weixin_39947908
unity3d大地图接壤
本发明属于计算机视觉和图形学领域,具体讲,涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。背景技术:在计算机视觉和计算机图形学中,无标记人体运动捕捉已经成为一个热门并且具有挑战性的热点问题,其主要任务是通过跟踪视频中移动对象的运动来恢复动态时间一致的3D形状。最近十年以来单人运动捕捉方法取得了巨大的进步,然而当前的方法需要对相机进行设置或处于一个受控的工作室环境中,并且依赖于良好的图像分割技术。在
- 通俗易懂学nerf——初识nerf
四个字
通俗易懂学nerf人工智能自动驾驶python
nerf,听起来像是一个神秘的魔法词汇,但它其实是一种前沿且超酷的技术!它是能让你从二维世界“跃升”到三维空间的神奇技术。想象一下,你手里有一张平面的照片,上面的风景、建筑都是扁平的,仿佛缺少了生命力。但有了NERF三维重建,这一切都变得鲜活起来!它就像是个超级魔术师,轻轻一挥,那张平面的照片就变成了立体的三维模型,仿佛你可以走进去,感受那里的空气、触摸那里的物体。nerf是怎么做到的呢?其实它的
- NeRF——基于神经辐射场的三维场景重建和理解
知来者逆
数字人NeRF3D重建3d计算机视觉人工智能
概述三维重建是一种将物理世界中的实体转换为数字模型的计算机技术。其基本概念是通过对物理世界中的物体或场景进行扫描或拍摄,并使用计算机算法将其转换为三维数字模型。抽象意义上的三维模型指的是:形状和外观的组合,并且可以渲染成不同视角下真实感强烈的RGB图像。三维重建技术可以应用于许多领域,如建筑设计、游戏开发、虚拟现实等。通过三维重建技术,可以快速、准确地获取物体的几何形状、纹理、颜色等信息,从而实现
- 【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting
CS_Zero
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去模糊的3D高斯泼溅,看Demo比3D高斯更加精细,对场景物体细节的还原度更高,[官网](https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/)背景技术Volumetricrendering-basednerualfields:NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
- 如果对类似汽车这种单体进行建模,围绕一圈拍摄,普通的手机或者相机拍摄的照片有足够的重叠度就能建模吗?不需要专业的设备可以吗?
大势智慧
汽车3d一问一答实景三维三维建模三维重建
答:可以建模。提供了完备的单体照片,在不需专业设备的情况下也可实现建模。重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件,输入倾斜照片,激光点云,POS信息及像控点,输出高精度彩色网格模型,可一键完成空三、自动建模和LOD构建。下载地址:武汉大势智慧-实景三维-云端建模-新型基础设施#实景三维##三维重建##重建大师##三维模型##三维建模##一问一答#
- 草图三维模型生成论文阅读整理
fisherisfish
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论文终于接收啦!给草图研究做个收尾就去投实习!仅为个人整理,如有错误,欢迎指出!因为想给论文找创新点,所以需要大量阅读论文,部分论文会精读到实现的步骤,部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D,也就是文本控制转三维模型,一般使用语言模型提取文本的特征,然后去噪概率扩散模型生成多视角图像,最后再用NeRF进行三维重建,例如Dreamfusion、Ma
- 基于激光点云操作可视化界面
云杂项
python3d创业创新
基于激光点云操作可视化界面使用说明书第一章系统概述基于激光点云操作可视化界面是进行点云文件综合处理的GUI界面,包括计算点云文件中心点、点云文件体素化、点云文件的三维重建和点云文件网格化等模块。主要功能是快速的对点云文件进行读入,展示和处理,通过GUI界面对点云文件进行数据的提取和展示。该GUI界面可以对点云文件的加工和处理的各个环节进行快速计算、统一展示和有效保存,为之后对3D点云文件底层快速处
- PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割 三维重建 医学图像可视化系统 流程
恋恋西风
PythonpyqtpythonVTKITK
效果:重建流程:1.输入可以读取DICOM,niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列,并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
- 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用
恋恋西风
VTK毕业设计和论文qt三维重建VTKITK图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK,ITK实现分割和生不重建。窗口分为(横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制;效果:CT分割重建二、开发环境操作系统:Windows10:工具:Qt5.12.4+VisualStudio2017,使用开源库:VTK-8.1IT
- Depth Anything放入MVS中?
cashap27149
算法
这是DepthAnything的深度值depth,这个depth通过depth=depth_anything(image)求得。但想要把这个深度值depth嵌入到三维重建算法框架中,并不是一件容易得事情,拿OpenMVS举例,下图是OpenMVS输出深度图的函数。OpenMVS的深度值保存在depthMap中,我们来看看depthMap的具体结构,可以看到OpenMVS使用TImage模板类实例化
- 3DCaricShop: A Dataset and A Baseline Method for Single-view 3D Caricature Face Reconstruction
理想很丰满,现实很骨感
#单视图三维人脸重建计算机视觉深度学习神经网络
目录1.文章概述2.相关工作2.1关于数据集2.2关于单视图三维重建3.本文核心方法3.13DCaricShop数据集3.2提出的baseline方法进行三维重建3.2.1概述3.2.2流程1.参数化建模(PCA)2.隐式三维重建3.3D关键点预测4.关键点引导的模型匹配3.2.3VC-GCN(视图协同图卷积网络)1.初始化2.图卷积4.最终效果1.文章概述3DCaricShop指的是文章提出的一
- KinectFusion论文品读
自信侠
KinectFusion:Real-timedensesurfacemappingandtracking论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/6162880参考视频:KinectFusion和ElasticFusion三维重建方法-付兴银https://www.bilibili.com/video/av6060335/参考博文:https://www.
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Bartender_Jill
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文章目录前言一、基础知识了解1.13D场景to2D图像1.2矩阵运算表达1.3摄像机坐标系原点设置二、内参矩阵三、外参总结前言参考资料https://www.bilibili.com/video/BV1Ae41127Yf?p=2一、基础知识了解在日常生活中,光线与物体界面的交互,构成了我们眼里的图像。但是为什么只有眼睛有成像,而像墙壁/桌子等这些平面上不会成像呢?比如我举着一张纸在半空中,周围环境
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图像处理入门:OpenCV的基础用法解析引言OpenCV的初步了解深入理解OpenCV:计算机视觉的开源解决方案什么是OpenCV?OpenCV的主要功能1.图像处理2.图像分析3.结构分析和形状描述4.动态分析5.三维重建6.机器学习7.目标检测OpenCV的应用场景OpenCV的安装基本图像操作图像的读取与显示图像的基本信息图像的保存图像处理技巧图像转换边缘检测特征检测与匹配引言OpenCV(
- 计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结
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SLAM计算机视觉CV计算机视觉slam几何学
计算机视觉中的Homography(单应)矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用,本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解。文章目录计算机视觉中的Homography(单应)矩阵应用小结单应矩阵的推导单应矩阵的求解与分解位姿问题单应矩阵的推导一般地,单应模型出现的前提条件是空间点分布在同一个平面上,例外
- 三维重建衡量指标记录
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1、完整性比率CompletenessRati(CR)完整性比率完整性比率是用于评估三维重建质量的指标之一,它衡量了重建结果中包含的真实物体表面或点云的百分比。完整性比率通常是通过比较重建结果中的点云或三维模型与真实或标准点云或模型之间的重叠来计算的。具体计算步骤可能如下:定义真实模型和重建模型:首先,需要有一个真实的或标准的三维模型或点云,以及一个重建的三维模型或点云(由三维重建技术生成)。计算
- 第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例:三维重建
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Python库OpenCV技术点案例示例短博文python计算机视觉opencv
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM(BlockMatching)算法介绍和示例代码五、基于能量最小化的GC(GraphCut)算法介绍和示例代码六、相机标定介绍和示例代码七、特征提取与匹配介绍和示例代码八、三角测量介绍和示例代码九、通过特征匹配和RANSAC(Random
- OpenCV学习记录——特征匹配
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树莓派——OpenCVopencv学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术,用于在不同图像之间寻找相似的特征点,并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用,包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法,它遍历所有特征点的描述符,并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序,选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单,但在
- 科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具(七)
JANGHIGH
科普类无人驾驶自动驾驶
科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具(七)在立体视觉领域,有许多立体视觉软件和工具可以帮助工程师进行基线设计、系统测试和优化。以下是一些常用的立体视觉软件和工具:Meshroom:这是一个基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的免费开源三维重建软件。Meshroom可以处理大规模的图像数据集,进行立体视觉重建。OpenMVG(OpenMultipleViewGeom
- 三维重建开源函数库或者工具
冰清-小魔鱼
遥感GIS计算机视觉目标检测人工智能
三维重建使用摄影测量、计算机视觉技术,利用立体视觉恢复真实相机姿态,获取现实物体的三维信息,并进行虚拟三维场景重现。1、OpenDroneMapODM是一个基于航空影像的三维重建集成工具箱,利用多幅航空影像恢复相机姿态和3D场景,可以生产点云、三维贴图模型、正射影像、数字表面模型、数字高程模型等,提供Web接口,支持CUDA加速,基础函数库使用OpenSfM,OpenMVS,PDAL,Entwin
- 三维重建方法3D gaussian splatting与NeRF的区别和异同
Soumes
3d计算机视觉人工智能深度学习机器学习
最近学习了一些三维重建相关的内容,目前比较主要的重建流派就是3DGS以及NeRF,NeRF作为2020年发布的文章轰动一时,影响深远,有很多NeRFbased的相关工作在这些年涌现。3DGS作为2023年的newtalkofthetown,其在保证合成质量的情况下能够以数倍乃至数十倍的速度碾压许多NeRFbased的方法,因此得到了广泛关注。这篇文章从几个角度比较了NeRF(最初的版本)和3Dga
- 【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting
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图形渲染计算机视觉3d
文章目录引言:什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl)新的问题3DGS的渲染:快速可微光栅化3DGS的限制引言:什么是新视角合成任务定义新视角合成(NovelViewSynthesis),属于计算机视觉领域,
- 三维重建经典论文合集汇总
深蓝学院
人工智能三维重建视觉
三维重建涉及计算机视觉、图形学等多门知识,是一套非常复杂的系统。经典三维重建系统包括整个pipeline从相机标定、基础矩阵与本质矩阵估计、特征匹配到运动恢复结构(SFM),从SFM到稠密点云重建、表面重建、纹理贴图。其中,熟悉SFM的工程师已经是行业内的佼佼者,能掌握稠密点云重建与表面重建的工程师更是凤毛麟角。图1经典三维重建系统pipeline三维重建是当下计算机视觉的一个研究热点,虽然从业者
- 【三维重建】双目立体视觉
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人工智能
通过极几何可以求得极线,现在我们需要将左边的图变成右边的平行视图。所有的极线都经过极点(e/e'),如果极点位于无穷远处,那所有的极线都平行。(极几何的基础知识可以参考这篇文章:【三维重建】对极几何-CSDN博客)平行视图中,可以利用视差就得深度,视差越小深度越深。如何得到平行视图呢?
- 【三维重建】三角化
Patrick star`
数码相机
三角化要解决的问题是:已知两个相机的内参K、K'、相机之间的旋转平移矩阵R、t以及匹配点p、p',如何求得P点的三维坐标?线性解法C++代码实现:https://github.com/ldx-star/Triangulation.git
- 【三维重建】运动恢复结构(SfM)
Patrick star`
算法
运动恢复结构是通过三维场景的多张图像,恢复出该场景的三维结构信息以及每张图片对应的摄像机参数。欧式结构恢复(内参已知,外参未知)欧式结构恢复问题:已知:1、n个三维点在m张图像中的对应点的像素坐标2、相机内参求解:1、n个三维点坐标2、m个摄像机的外参数R、T通过极几何我们知道本质矩阵和基础矩阵【三维重建】对极几何-CSDN博客求得了基础矩阵F,知道相机内参,就能求得本质矩阵E核心问题就在于如何从
- 人体三维重建(六)——虚拟试衣方案
计算机视觉AI
获得准确的三维人体模型通常是虚拟试衣的第一步,随后还需要合身且具有真实感的三维服装模拟。其中涉及的是人体与服装之间的交互技术以及服装建模技术(暂不考虑真实感渲染)。如图1所示。图1虚拟试衣的相关技术本次将关注一个虚拟试衣领域的热点问题,即如何高效复用现有的三维服装进行自动化服装生成、编辑或者是将其试穿到不同的三维人体身上进行服装的个性化定制。将现有工作分为基于几何优化的方法与基于数据驱动的方法,并
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那