- Ubuntu: 配置OpenCV环境
达柳斯·绍达华·宁
ubuntuopencvlinux
从从Ubuntu系统安装opencv_ubuntu安装opencv-CSDN博客文章浏览阅读2.3k次,点赞4次,收藏14次。开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。OpenCV的应用领域包括:2D和3D功能工具包、运动估计、面部识别系统、手势识别、人机交互、移动机器人、动作理解、物体识别、分割和识别、实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知、运动跟踪、增强现实等
- 计算机视觉领域顶级会议和顶级期刊汇总
AdaCoding
论文阅读与写作计算机视觉人工智能
计算机视觉领域顶级会议和顶级期刊汇总一、计算机视觉顶会一档二档二、计算机视觉顶刊一、计算机视觉顶会一档1、ICCV,全称:IEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision国际计算机视觉会议,是公认的三个会议中级别最高的,收录率一般在20%左右,由IEEE主办。收录论文的内容:底层视觉与感知,颜色、光照与纹理处理,分割与聚合,运动与跟踪,立体视觉与运动结
- 立体视觉几何 (三)
dc爱傲雪和技术
计算机视觉数码相机人工智能
立体视觉系统概述误差分析考虑对应于深度Z的视差d的匹配对。我们想要评估ΔZ,即视差误差引起的深度误差。将Z对d求导,得到:立体视觉中基线(baseline)、焦距(focallength)和立体重建的准确性之间的基本关系。“深度:立体重建的分辨率随着深度呈二次减小。这意味着立体视觉的适用性受到严重限制。”-这句话指出,随着物体距离相机的深度增加,立体重建的分辨率会二次减小。这意味着在较远的距离上,
- 双目视觉测宽仪系列 模拟人眼高精测量!
蓝鹏测控
其他制造
双目视觉测宽仪系列基于机器视觉原理,两个工业相机就像人的双眼,可以形成立体视觉,这样就可以得到足够的信息判断被测物的距离,修正和消除距离变化对测量的影响,在线检测生产线上产品的宽度值。可广泛应用于轧制材料(热轧、冷轧)、机械部件、钢板、铁板、金属板、厚板等板材类产品的在线检测。具有非接触、实时测量、精度高等优点。技术参数:测量范围:500-3000mm(定制)测量方式:双工业相机,自发光/光源补光
- 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】双目立体视觉
Patrick star`
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?
- [Python图像处理] 使用OpenCV创建深度图
AI technophile
Python图像处理实战python图像处理计算机视觉
使用OpenCV创建深度图双目视觉创建深度图相关链接双目视觉在传统的立体视觉中,两个摄像机彼此水平移动,用于获得场景上的两个不同视图(作为立体图像),就像人类的双目视觉系统:通过比较这两个图像,可以以视差的形式获得相对深度信息,该视差编码对应图像点的水平坐标的差异。两个立体图像中单个像素的位移量称为视差(disparity),像素的视差与其在场景中的深度成反比。可以用灰度值对每个像素的视差进行编码
- 11. 双目视觉之立体视觉基础
宛如新生
slam中的标定问题数码相机
目录1.深度恢复1.1单目相机缺少深度信息1.2如何恢复场景深度?1.3深度恢复的思路2.对极几何约束2.1直观感受2.2数学上的描述1.深度恢复1.1单目相机缺少深度信息之前学习过相机模型,最经典的就是小孔成像模型。我们知道相机通过小孔成像模型对世界点的观测是缺少深度信息的。我们得到的只是世界点在相机平面上的一个投影。如下图,世界点P只要是在那条红色线上,他在相机上的成像位置就是P‘,所以我们无
- 12. 双目视觉之极线矫正
宛如新生
slam中的标定问题数码相机
目录1.为何要进行极线矫正?2.极线矫正过程。1.为何要进行极线矫正?之前的文章立体视觉基础中介绍单目相机无法获得深度信息,我们可以通过多个相机来实现立体视觉。通过两个相机对某场景同时观测时,当我们知道了相机的内(外)参以及两者之间的基线,然后通过某种方式找到两相机对同一世界点的观测的关联关系(类似特征匹配),就可以计算出视差,最终通过下列公式计算出观测到的世界点的深度。我们假设双目相机已经标定完
- 第六篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:摄像头标定
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文opencv计算机视觉python
传奇开心果博文系列系列博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列博文目录一、前言二、OpenCV摄像头标定介绍三、摄像头内外参数标定示例代码和扩展四、立体视觉标定示例代码和扩展五、归纳总结系列博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列博文目录一、前言OpenCV摄像头标定:包括摄像头内外参数标定、立体视觉标定等功能。二、OpenCV摄像头标定介绍OpenCV是一个广泛使用的
- 双目立体视觉——视差图(stereo matching)三种相似度算法实现
7lingqi7
1024程序员节python笔记学习
目录双目立体视觉的理解:平行视图的极几何(第二种实现视差图的思路)图像校正(cameracalibration)实现——相似度匹配,视差计算重要影响参数实验报告讨论部分SGBM算法示例,这个效果更好,速度也更快。【双目视觉】SGBM算法应用(Python版)_落叶随峰的博客-CSDN博客任务:生成视差图关键词:视差原理(平行视图的极几何),图像校正,相似度匹配,视差计算和匹配图片数据集:visio
- 立体视觉几何 (二)
dc爱傲雪和技术
计算机视觉
1.视差2.立体匹配立体匹配的基本概念:匹配目标:在立体匹配中,主要目标是确定左图像中像素的右图像中的对应像素。这个对应像素通常位于相同的行。视差(Disparity):视差d是右图像中对应像素xr和左图像中像素xl之间的水平位置差。视差是深度信息的关键指标。匹配方法:方法涉及在左图像中以某个像素为中心取一个窗口W,然后将这个窗口沿水平方向平移视差d,并将其放置在右图像中。接着比较左图像中窗口W和
- 立体视觉几何(一)
dc爱傲雪和技术
计算机视觉
1.什么是立体视觉几何立体视觉=对应+重建:•对应:给定一幅图像中的点pl,找到另一幅图像中的对应点pr。•重建:给定对应关系(pl,pr),计算空间中相应点的3D坐标P。立体视觉:从图像中的投影恢复场景中点的三维位置的过程类型:基于窗口/局部的算法和全局算法三角测量:给定pl,我们知道点P位于连接pl和左光心Cl的直线Ll上。**假设我们确切地知道相机的参数,我们可以显式计算Ll和Lr的参数。*
- 重大突破!单向结构光系统校准方法,平面测量精度提高2.5倍,球面测量精度提高2倍
3DCV
学习计算机视觉人工智能算法深度学习平面
作者:小柠檬|来源:3DCV在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」获取论文本文提出了一种新颖的单向结构光系统标定方法,该方法利用白色平面作为标定目标,而不是具有圆点或方格方块等物理特征的传统目标。该方法通过采用具有投影随机图案和平面拟合的立体视觉来重建白色平面。为了促进校准过程,使用了辅助摄像机和辅助投影仪。实验结果表明,所提出的方法对于单向结构光系统具有较高的标定精度。原文链接:重大突破!单向
- vslam论文24:ESVIO: 基于事件相机的双目VIO(RAL 2023)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++人工智能学习笔记
摘要异步输出低延迟事件流的事件相机为具有挑战性的情况下的状态估计提供了很大的机会。尽管近年来基于事件的视觉里程测量技术得到了广泛的研究,但大多数都是基于单目的,而对立体事件视觉的研究很少。在本文中,我们介绍了ESVIO,这是第一个基于事件的立体视觉惯性里程计,它利用了事件流、标准图像和惯性测量的互补优势。我们建议的pipeline包括ESIO(纯基于事件的)和ESVIO(带有图像辅助的事件),它们
- OpenCV-Python(43):姿势估计
图灵追慕者
opencv-pythonopencvcalib3D模块姿势估计摄像机标定立体视觉3D重构
目标学习了解calib3D模块学习在图像中创建3D效果calib3D模块OpenCV-Python的calib3D模块是OpenCV库中的一个重要模块,用于摄像头标定和三维重建等计算机视觉任务。该模块提供了一些函数和类,用于摄像头标定、立体视觉和三维重建等方面的操作。下面是一些calib3D模块常用的函数和类的介绍:1.findChessboardCorners():用于在一张图片中查找棋盘格角点
- 工业相机相关概念词介绍:ISP算法、线阵相机、常用术语
明月醉窗台
应用工具使用介绍图像处理相关算法数码相机接口隔离原则算法计算机视觉图像处理
工业相机相关概念词介绍:ISP算法、线阵相机、常用术语ISP基本框架及算法介绍相机的常用设置50个常用术语关于立体视觉相关算法,可参考我的专栏:https://blog.csdn.net/yohnyang/category_11720857.html0.ISP基本框架及算法介绍ISP(ImageSignalProcessor),即图像处理,主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理,主要功能有
- 使用opencv做双目测距(相机标定+立体匹配+测距)
AAI机器之心
opencv数码相机人工智能pytorch机器学习计算机视觉
最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼。所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来。一、标定首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learningopencv中有详细的解释,这
- ZED使用指南(八)Depth Sensing
Happy_Cabbage
ZED2计算机视觉人工智能
ZED立体相机再现了人类双目视觉的工作方式。通过比较左眼和右眼看到的两种视图,不仅可以推断深度,还可以推断空间中的3D运动。ZED立体相机可以捕捉到场景的高分辨率3D视频,通过比较左右图像之间的像素位移可以估计深度和运动。深度感知深度感知是指确定物体之间的距离,以三维的角度看世界。到目前为止,深度传感器仅限于近距离和室内的深度感知,限制了其在手势控制和身体跟踪方面的应用。ZED是第一个使用立体视觉
- 双目立体视觉进入“上车”时代,这家厂商如何“领跑”全球
高工智能汽车
汽车
车载双目立体视觉正在迎来爆发式增长的窗口期。《高工智能汽车》了解到,继大众、丰田、零跑等越来越多主机厂开始从单目切换为双目方案之后,小鹏汽车也已经布局双目立体感知方案,以提高L2及以上智能驾驶的安全性和可靠性。现阶段,以NOA为代表的高阶智能驾驶系统,已经成为了车企决战智能化下半场竞争的关键。根据高工智能汽车研究院最新发布数据显示,2023年1-9月,中国市场(不含进出口)乘用车前装标配(软硬件)
- OpenCV 中 core, imgcodecs, imgproc, calib3d, highgui, dnn, features2d, flann, gapi, ml, objc等分别是什么?
型者无疆
opencv3ddnn
下面是关于这些OpenCV模块的简要说明:core:OpenCV核心功能模块,提供了基本的数据结构、图像处理函数和数学运算等常见功能。imgcodecs:图像编解码模块,用于读取、写入和编解码各种图像格式,如JPEG、PNG等。imgproc:图像处理模块,提供了图像处理和操作的函数,包括滤波、边缘检测、几何变换等。calib3d:相机标定和三维重建模块,用于相机标定、立体视觉、姿态估计和三维物体
- Active Stereo Without Pattern Projector论文精读
你不困我困
论文精读深度学习计算机视觉
1.背景补充主动立体相机和被动立体相机的主要区别在于它们获取立体视觉信息的方式主动立体相机12:主动立体视觉是指寻找最佳的视角去重建目标或者场景1。主动视觉的实现方式通常有:改变环境中的光照条件、改变相机的视角、移动相机自身位置等,其目的是提高感知结果的质量1。主动立体视觉还包括没有先验的场景信息去主动识别或是跟踪,存在与环境的交互1。结构光法采用主动投射已知图案的方法来实现匹配特征点,达到较高的
- RC-MVSNet:无监督的多视角立体视觉与神经渲染--论文笔记(2022年)
知识推荐号
MVS论文笔记论文阅读图像处理python三维重建
RC-MVSNet:无监督的多视角立体视觉与神经渲染--论文笔记(2022年)摘要1引言2相关工作2.1基于监督的MVS2.2无监督和自监督MVS2.3多视图神经渲染3实现方法3.1无监督的MVS网络3.2参考试图合成3.3深度渲染一致性Chang,D.etal.(2022).RC-MVSNet:UnsupervisedMulti-ViewStereowithNeuralRendering.In:
- PCL深度图像 RangeImage
Ivy_daisy
PCLPCLRangeImage
http://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6474699.html目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术,深度图像的边缘检测技术,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术,深
- 【2021集创赛】基于ARM-M3的双目立体视觉避障系统 SOC设计
极术社区
IC技术竞赛作品分享arm开发
本作品参与极术社区组织的有奖征集|秀出你的集创赛作品风采,免费电子产品等你拿~活动。团队介绍参赛单位:上海电力大学队伍名称:骇行队总决赛奖项:二等奖1.摘要随着信息技术的发展,AGV(AutomatedGuidedVehicle,AGV)无人自动导航小车已被广泛应用于智能制造、智慧物流等场景。AGV搬运车的导航系统主要利用视觉、激光雷达等传感器,其主控系统大多使用多个芯片及其复杂嵌入式系统实现,成
- 《视觉SLAM十四讲》-- 建图
算法导航
视觉SLAM十四讲SLAM算法计算机视觉
11建图11.1概述(1)地图的几类用处:定位:导航:机器人在地图中进行路径规划;避障重建交互:人与地图之间的互动(2)几类地图稀疏地图稠密地图语义地图11.2单目稠密重建11.2.1立体视觉(1)稠密重建中,我们需要知道每个像素(或大部分像素)的距离,对此有以下几种方案:使用单目相机,估计相机运动,并且三角化计算像素的距离;使用双目相机,利用左右目的视差计算像素的距离;使用RGB-D相机直接获取
- halcon——缺陷检测常用方法总结(光度立体)
明月清风_@
Halcon计算机视觉人工智能深度学习python机器学习
引言机器视觉中缺陷检测分为一下几种:blob分析+特征模板匹配(定位)+差分光度立体特征训练测量拟合频域+空间域结合:halcon——缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合)-唯有自己强大-博客园(cnblogs.com)深度学习前一篇总结了频域与空间域的结合使用,本篇就光度立体的缺陷检测做一个总结。光度立体在工业领域,表面检测是一个非常广泛的应用领域。在halcon中,使用增强的光度立体视觉方法,
- Deep Learning for Monocular Depth Estimation: A Review.基于深度学习的深度估计
qaaaaaaz
计算机视觉深度学习人工智能
传统的深度估计方法通常是使用双目相机,计算两个2D图像的视差,然后通过立体匹配和三角剖分得到深度图。然而,双目深度估计方法至少需要两个固定的摄像机,当场景的纹理较少或者没有纹理的时候,很难从图像中捕捉足够的特征来匹配。所以最近单目深度估计发展的越来越快,但是由于单目图像缺乏可靠的立体视觉关系,因此在三维空间中回归深度本质上是一种不适定问题。单目图像采用二维形式来重新反射三维世界,然而,有一维场景叫
- MVSNet论文笔记
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MVS论文笔记论文阅读图像处理多视图三维重建深度学习
MVSNet论文笔记摘要1引言2相关基础2.1多视图立体视觉重建(MVSReconstruction)2.2基于学习的立体视觉(LearnedStereo)2.3基于学习的多视图的立体视觉(LearnedMVS)Yao,Y.,Luo,Z.,Li,S.,Fang,T.,Quan,L.(2018).MVSNet:DepthInferenceforUnstructuredMulti-viewStereo
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s