- matlab ICP配准高阶用法——统计每次迭代的配准误差并可视化
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言计算机视觉线性代数算法
目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果3、配准误差本文由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。一、概述 在进行论文写作时,需要做对比实验,来分析改进算法的性能,期间用到了迭代误差分布统计的比较分析,为直观表示配准误差,需要进行可视化
- 【Lidar】基于Python的Open3D库、Laspy库保存点云文件/点云格式转换
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言点云数据处理点云数据分析lidar
因为最近在做点云相关的项目,过程中用到了Python中的Open3D库和Laspy库,所以今天给大家分享一下如何使用Open3D和Laspy这两个库对点云数据进行保存和格式的转换。1Open3D库介绍Laspy库我到时候会单独介绍,所以这里就不多说了!!!Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高
- 【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结
CS_Zero
自动驾驶人工智能
自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法(组合导航,视觉、激光SLAM等),融合多种传感器数据,构建高精度、高分辨率的三维语义地图,将要素矢量化,构建要素间的关联关系,通过质检确保质量可靠,形成地图引擎(服务、API)以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法,点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备,采用高线束激光雷达,硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
- Rhino 犀牛 7 Mac(3D建模软件)7.21.22206
maczhen22
3d
Rhino犀牛7Mac是一款不受限制的自由形式三维建模工具。可以创建,编辑,分析,文档,渲染,动画和翻译NURBS曲线,曲面和实体,点云以及多边形网格。Rhinoceros7forMac软件亮点特征1、可以创建,编辑,分析,记录,渲染,动画和翻译NURBS曲线,曲面和实体,点云和多边形网格。对硬件的复杂程度,程度或大小没有任何限制2、不受限制的自由形式的3D建模工具,只有在产品成本高出20到50倍
- 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#
- CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis
结构化文摘
人工智能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.表示类型连续场景表示(NeRF类):将场景隐式定义为一个连续场,允许在任意点查询。离散场景表示:使用显式3D结构,例如体素或点云。混合表示:结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码:直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码:分层结构允许在不同细节级别进行表示,有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解:将特征组织成结构化张量,而不是简单的
- 如何实现基于图像与激光雷达的 3d 场景重建?
大势智慧
3d人工智能计算机视觉三维建模激光点云
智影S100是一款基于图像和激光点云融合建模技术的高精度轻巧手持SLAM三维激光扫描仪。设备机身小巧、手持轻便,可快速采集点云数据;支持实时解算、实时预览点云成果,大幅提高内外业工作效率;同时支持一键生成实景三维Mesh模型,实现城市建筑、堆体、室内空间等场景的高逼真3d重建。以下是智影S100在国家游泳中心“水立方”进行实地采集的点云与模型成果展示:智影S100:水立方立面点云与模型成果分享,实
- 空间数据存储常用数据库
业余敲代码
postgressql数据库GIS数据库空间数据地理数据库postgis
空间数据在现代数据库中的应用越来越重要。下列是一些适合存储和查询空间数据的常见数据库:一.Esri地理数据库:Esri是GIS领域的行业领导者,其地理数据库提供了企业级的存储解决方案。地理数据库支持各种地理数据集,包括矢量、栅格、点云和3D数据。Esri地理数据库构建在多个企业级数据库管理系统之上,如Oracle、MicrosoftSQLServer、IBMDB2和PostgreSQL。如果您经常
- Springboot医院信息管理系统源码 带电子病历和LIS Saas应用+前后端分离+B/S架构
源码技术栈
云HIS系统源码springboot后端云HIS医院信息管理HIS系统区域his源代码
目录系统特点技术架构系统功能1、标准数据维护2、收费(门诊/住院)系统3、药剂管理系统4、医生工作站系统5、护士工作站系统6、电子病历系统系统优点云HIS系统简介云HIS系统功能模块门急诊挂号管理门诊收费管理门诊医生工作站药房管理系统药库管理系统住院管理系统住院医生工作站住院护士工作站系统解决方案云HIS系统是一款满足基层医院各类业务需要的健康云产品。该产品能帮助基层医院完成日常各类业务,提供病患
- TRS 2024 论文阅读 | 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别
R.X. NLOS
#无线感知/雷达成像论文速递论文阅读transformer深度学习毫米波雷达点云
注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,NSDI,SenSys,Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:文章DOI:10.1109/TRS.2023.3341230。基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连
- 基于聚类的点云背景分离算法python代码
love6a6
算法聚类python
点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务,它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法,可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例,使用的是scikit-learn库:importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi
- PointMixer论文阅读笔记
ZHANG8023ZHEN
论文阅读笔记
MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构,比起Transformer和CNN的节构笨重,MLP-mixer不仅节构简单,而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳,PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时,还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
- SHOT特征描述符、对应关系可视化以及ICP配准
jjm2002
点云配准C++关键点提取c++点云配准SHOT
一、SHOT特征描述符可视化C++#include#include#include#include#include//使用OMP需要添加的头文件#include#include#include//直方图的可视化#include#includeusingnamespacestd;intmain(){//------------------加载点云数据-----------------pcl::Poi
- iss关键点检测以及SAC-IA粗配准
jjm2002
点云配准C++算法c++关键点提取点云配准
一、iss关键点检测C++#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(int,char**argv){pcl::PointCloud::Ptrcloud(newpcl::PointCloud);//要配准变化的点云pcl::PointCloud::
- Spin Image自旋图像描述符可视化以及ICP配准
jjm2002
点云配准C++c++点云配准SpinImage
一、SpinImage自旋图像描述符可视化C++#include#include#include#include#include//使用OMP需要添加的头文件#include#include#include#include//直方图的可视化usingnamespacestd;intmain(){//------------------加载点云数据-----------------pcl::Poin
- FPFH特征描述符、对应关系可视化以及ICP配准
jjm2002
c++点云配准FPFH
一、FPFH特征描述符可视化C++#include#include#include#include#include//使用OMP需要添加的头文件#include#include#include//直方图的可视化#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){//------------------加载点云数据-----------------
- 3DSC特征描述符、对应关系可视化以及ICP配准
jjm2002
点云配准C++3dc++点云配准3DSC
一、3DSC特征描述符可视化C++#include#include#include#include#include//使用OMP需要添加的头文件#include#include#include#include//直方图的可视化#include#includeusingnamespacestd;intmain(){//------------------加载点云数据-----------------
- c++下使用Open3D进行DBSCAN聚类
Patient patient.
聚类c++DBSCANOpen3d
c++下使用Open3D进行DBSCAN聚类#include#include#includeusingnamespaceopen3d;usingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){//读取点云std::shared_ptrcloud(newgeometry::PointCloud);open3d::io::ReadPointCloud("C:/Use
- open3d k-means 聚类
云杂项
open3d持续更新kmeans聚类算法计算机视觉python机器学习
k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小
- open3d 平面分割(Ransac算法)
云杂项
open3d持续更新算法平面计算机视觉python3dnumpy
open3d平面分割(Ransac算法)一、算法原理1、`Ransac`介绍2、主要函数二、代码三、效果1、原点云数据2、平面分割四、相关数据一、算法原理1、Ransac介绍RANSAC(RAndomSAmpleConsensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。“外点”一般指的是数据中的噪声,比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群
- 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
- numpy中的点云操作
云杂项
open3d持续更新numpy3dpython计算机视觉
numpy中的点云操作一、点云数据转换为`numpy`数组1.1使用`np.asarray`将点云转换为`ndarray`(推荐)1.2使用`np.array`将点云转换为`ndarray`二、点云数组切片三、点云数据与`np.where()`使用(重点)3.1`np.where`获得点云圆柱3.2`np.where()`获得正方形3.3`np.where()`获得长方形3.4`np.where`
- 球形领域搜索
云杂项
python计算机视觉3dnumpy
圆柱形领域搜索一、KD-Tree球形领域搜索二、`np.where`球形领域搜索(推荐)三、为什么推荐`np.where()`而不是`kd-Tree`四、相关链接一、KD-Tree球形领域搜索#KD树处理#---------------------------------------读取点云--------------------------------------pcd=o3d.io.read_
- open3d 点云、图像、网格的读取、保存、显示
云杂项
open3d持续更新python计算机视觉3d
open3d点云、图像、网格的读取、保存、显示一、读取1.1点云读取**1.2图像读取**1.3网格读取二、保存2.1点云保存**2.2图像保存**2.3mesh保存三、显示3.1点云显示3.2图像显示3.3mesh显示四、结果展示五、点云数据获取一、读取1.1点云读取pcd=o3d.io.read_point_cloud('点云文件路径',format='auto',remove_nan_poi
- open3d点云滤波,直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波
云杂项
open3d持续更新python计算机视觉3d
open3d点云滤波,直通滤波、体素下采样、均匀下采样、统计滤波、半径滤波一、直通滤波二、体素下采样三、均匀下采样四、统计滤波五、半径滤波六、点云数据集获得一、直通滤波importopen3daso3dimportnumpyasnpdefpass_through(pcd,pass_min,pass_max,pass_axis='x'):"""Args:pcd:点云数据pass_min:下限pass
- open3d 计算点云密度
云杂项
open3d持续更新python算法3d计算机视觉
open3d计算点云密度一、计算点云密度(一)二、计算点云密度(二)三、相关数据一、计算点云密度(一)importopen3daso3dimportnumpyasnpif__name__=='__main__':print("->正在加载点云...")point_cloud=o3d.io.read_point_cloud("res/bunny.pcd")#对于每个点,都计算了离他最近的点的距离,由
- open3d 点云聚类dbscan
Mr.Q
open3d聚类python
关键代码:labels=np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.02,min_points=10,print_progress=True))point_cloud_dbscan_clustering.pyimportopen3daso3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltif__name__=="__main__":#
- 那一场雪
我就是我你是谁
那一场雪在房间里。爱人站在窗前,望着外边。突然,“我眼前怎么一个劲儿冒金星!”她说。我便有些担心,也望向窗外,眼前居然真的有无数星星闪烁着,从天而降。“下雪了!”我说。“可是太阳这么好,连一点云也没有!她说。我急忙跑出门外。是雪,的确在下雪。但,是从哪里来的呢?难道雪也会生于无形?难道是神差来的?雪,稀稀落落的飘着,晶晶莹莹,似在无形之中,采了太阳的精华,洒向人间的善音;似在神差之后,携着天地的灵
- 《见雪》
大魔魔
图片发自App南泥,南泥一捧红色森林土,看浮草间鱼儿跃起冬季在梦里支起另一场梦,恋歌吻鱼蜻蜓在春季醒来之前苏醒,扑朔迷离飞向云层,南泥之上云层之上,薄雾迭迭蜻蜓点云,茫然见雪北雪,北雪一念白色草原想,想茉莉间百合回泥秋时于南地遇见另一南地,如今归去北雁于春季醒来之前往北,何见南泥飞去云层,思愁南泥云层之上,众雁不迭白云绕雁,何以见雪图片发自App————2018/02/03拾玖
- Nuscenes数据集点云数据如何转换到图像上
端木的AI探索屋
自动驾驶算法人工智能矩阵
零、概要注意:该文章是手写ai自动驾驶,Nuscenes数据集的笔记。首先,学习需要使用到nuScenes数据集。python工具需要使用到nuscenes-devkit、pyquaternionfromnuscenes.nuscenesimportNuScenesfrompyquaternionimportQuaternion#四元数操作的包https://github.com/nutonomy
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分