- 三维重建(6)--多视图几何
Struart_R
三维重建人工智能三维重建计算机视觉
目录一、运动恢复问题(SfM)二、欧式结构恢复问题1、概述2、算法流程3、本质矩阵分解4、欧式结构恢复歧义三、仿射结构恢复问题1、概述2、因式分解法3、仿射结构恢复歧义四、透视结构恢复问题1、概述2、透视结构恢复歧义3、代数方法4、捆绑调整五、P3P问题六、随机采样一致性(RANSAC)一、运动恢复问题(SfM)运动恢复问题: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
- 【计算机视觉中的多视图几何系列】深入浅出理解针孔相机模型
花花少年
计算机视觉计算机视觉多视图几何
温故而知新,可以为师矣!一、参考资料《计算机视觉中的多视图几何-第五章》-RichardHartley,AndrewZisserman.二、针孔模型相关介绍1.重要概念1.1投影中心/摄像机中心/光心投影中心称为摄像机中心,也称为光心。投影中心位于一个欧式坐标系的原点。1.2图像平面/聚焦平面平面Z=fZ=fZ=f被称为图像平面或聚焦平面。1.3主轴/主射线摄像机中心到图像平面的垂线称为摄像机的主
- CVPR 2023 三维重建相关必读论文和代码合集
深度之眼
深度学习干货人工智能干货三维重建CVPR论文
三维重建涉及将二维图像或视频转换为三维模型的过程,这个过程需要应用到多门学科的知识,比如数学、计算机图形学和多视图几何等,学习门槛较高。但尽管如此,三维重建仍然是CV领域的一个热门方向。目前三维重建技术已经有了广泛应用,比如影像娱乐、自动驾驶、虚拟现实、数字孪生和智慧城市等领域。基于深度学习的三维重建算法也逐渐成为了越来越多人关注的新兴研究方向...所以我建议想发paper的同学也可以多多关注。这
- 平面几何参数表示
Jumping润
c++算法计算机视觉
平面几何ref:slam中线和面特征的参数化表示方法https://blog.csdn.net/qq_35102059/article/details/122437847SLAM中面特征的参数化https://zhuanlan.zhihu.com/p/71924149计算机世界中的多视图几何平面方程描述面的参数化表示Hesse形式3D空间中,平面方程为ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(14)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
14AffineEpipolarGeometry本章主要是在仿射摄像机的情况下重新考虑对极几何,也就是仿射对极几何。仿射摄像机的优点是它是线性的,所以很多最优化算法可以用线性代数的知识解决。如果是一般的投影摄像机,很多算法就不是线性的了(比如三角化)。文章目录14AffineEpipolarGeometry14.1Affineepipolargeometry14.2Theaffinefundame
- 三维匹配_多视图几何三维重建实战系列之COLMAP
weixin_39964819
三维匹配三角测量计算三维坐标的代码
Date:2020-8-15作者:浩南原文链接:多视图几何三维重建实战系列之COLMAP欢迎加入国内最大的3D视觉交流社区,1700+的领域从业者正在一起学习~为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术,更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程,进而对整个流程更为熟悉,本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline,并详细介绍从多视图影像
- 双目视觉实战---三维重建基础与极几何
陈子迩
双目视觉数码相机opencv视觉检测计算机视觉人工智能目标检测
目录一,简介二.双视图与三角化1.三角化模型2.多视图几何的关键问题3、极几何三、本质矩阵四、基础矩阵3.基础矩阵的作用及小结五、基础矩阵估计一,简介三维重建是指通过一系列的图像或传感器数据,推导出物体或场景的三维模型的过程。而极几何(EpipolarGeometry)是三维重建中的一个重要概念和技术。基础概念:图像平面:表示我们观察到的二维图像,由像素组成。世界坐标系:表示真实世界中的三维坐标系
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(13)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
13Sceneplanesandhomographies本章主要讲述两个摄像机和一个世界平面之间的射影几何关系。我们假设空间有一平面π\piπ,平面上的一点为xπx_{\pi}xπ。xπx_{\pi}xπ分别在两幅图像P,P′P,P'P,P′上形成了x,x′x,x'x,x′。那么我们可以从两个方面来讨论:首先,从对极几何的角度来说,xxx在P′P'P′上决定了一条直线,也就是极线。极线是由xxx出
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(12)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
12StructureComputation本章讲述如何在已知基本矩阵FFF和两幅图像中若干对对应点x↔x′x\leftrightarrowx'x↔x′的情况下计算三维空间点XXX的位置。文章目录12StructureComputation12.1Problemstatement12.2Lineartriangulationmethods12.3Geometricerrorcostfunction
- vcpkgC++开源项目3
fqbqrr
c++cppc++开源开发语言
名字描述01531,"openmvg",开放多视图几何库.3D计算机视觉的基础和运动结构.01532,"openmvs","https://cdcseacave.github.io/openMVS"OpenMVS:开放多视图立体重建库01533,"openni2","https://github.com/OpenNI/OpenNI2"OpenNI是来访问自然交互(NI)设备(如RGB-D相机)的开
- 多视图几何三维重建实战系列之COLMAP
Tom Hardy
大数据python计算机视觉机器学习人工智能
点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术,更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程,进而对整个流程更为熟悉,本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline,并详细介绍从多视图影像到深度图估计,再到恢复三维点云的整个过程。因为三维重建原理复杂,且各种软件或代码之间接口变化多样,无法一
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(10)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
103DReconstructionofCamerasandStructure本章主要描述了如何利用2张图片来恢复相机的参数以及物体在三维空间中的形状。文章目录103DReconstructionofCamerasandStructure10.1Outlineofreconstructionmethod10.2Reconstructionambiguity10.3Theprojectivereco
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(11)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
11ComputationoftheFundamentalMatrixFFF本章讲述如何用数值方法在已知若干对应点的情况下求解基本矩阵FFF。文章目录11ComputationoftheFundamentalMatrixFFF11.1Basicequations11.1.1Thesingularityconstraint11.1.2Theminimumcase–sevenpointcorrespo
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(8)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
8MoreSingleViewGeometry本章主要讲述除了点以外的几何体,在投影变换下的性质。这些几何体包括:平面,线,圆锥曲线,二次曲线。讲到这里就明白了,为什么投影几何这么重要,因为摄像机就是一个投影几何模型。为什么无穷远平面π∞\pi_{\infty}π∞重要?因为它在投影变换下保持不变,它只和摄像机内参有关系。同时,π∞\pi_{\infty}π∞上的点、线、面也很重要。π∞\pi_{
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(7)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
7ComputationoftheCameraMatrixPPP这章讲的是摄像机参数估计。摄像机标定,本质上就是求摄像机矩阵PPP,当我们知道足够多的X↔xX\leftrightarrowxX↔x,我们该如何计算PPP?如果知道3D和2D点的对应,那么内参和外参可以由基本的线性方程求解问题算出。遇到超定解时的解决办法也跟前面讲的第4章射影变换的情况非常类似。值得注意的是,第4章求的是3×33\ti
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(9)
YuhsiHu
计算机视觉笔记数码相机
现在进入本书的part2了,标题是Two-ViewGeometry。第9-14章都隶属于part2,这一部分涵盖了两个透视图的几何形状知识,这些视图可以像在立体设备中同时获取,或者例如通过相对于场景移动的相机顺序获取。这两种情况在几何上是等价的,这里不再区分。每个视图都有一个关联的相机矩阵PPP,P′P'P′,其中′'′表示与第二个视图关联的实体,3D点XXX在第一个视图中成像为x=PXx=PXx
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(6)
YuhsiHu
计算机视觉笔记数码相机人工智能
前面的1-5章在序号上被标为Part0,标题是TheBackground:ProjectiveGeometry,TransformationsandEstimation,讲述了一些背景知识,包括投影几何、变换和估计。接下来的部分进入到Part1,标题是CameraGeometryandSingleViewGeometry,这一部分集中在单个视角相机的几何形状上,它包含3章。第6章介绍了3D场景空间
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(4)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
4Estimation–2DProjectiveTransformations本章主要估计这么几种2D投影矩阵:2D齐次矩阵,就是从一个图像中的点到另外一个图像中的点的转换,由于点的表示都是齐次的,所以叫齐次矩阵3D到2D的摄像机矩阵基本矩阵三视图之间的转换矩阵形式化的表示,我们已知xi↔xi′x_i\leftrightarrowx'_ixi↔xi′,我们需要计算一个3×33\times33×3的
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(5)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
5AlgorithmEvaluationandErrorAnalysis本章主要讲述对算法的验证和误差分析。概述了两种计算这种不确定性(协方差)的方法。第一个基于线性近似值,涉及串联各种雅各布表达式,第二个是更容易实施蒙特卡洛方法。文章目录5AlgorithmEvaluationandErrorAnalysis5.1Boundsonperformance5.1.1Errorinoneimage5.
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(3)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
3ProjectiveGeometryandTransformationsof3D这章主要讲的是3D的射影几何,与2D的射影几何差不多。主要区别是:3D射影几何对偶的是点和平面,直线是自对偶的。3D空间中直线有4个自由度,这一现象并不是那么容易直接得出。一种方法是把直线用正交平面两个交点表示。文章目录3ProjectiveGeometryandTransformationsof3D3.1Point
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(2)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
ProjectiveGeometryandTransformationsof2D本章主要介绍本书必要的几何知识与符号。文章目录ProjectiveGeometryandTransformationsof2D2.1Planargeometry2.2The2Dprojectiveplane2.2.1Pointsandlines2.2.2Idealpointsandthelineatinfinity2.
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(1)
YuhsiHu
计算机视觉笔记人工智能
1Introduction–aTourofMultipleViewGeometry本章介绍了本书的主要思想。1.1Introduction–theubiquitousprojectivegeometry为了了解为什么我们需要射影几何,我们从熟悉的欧几里得几何开始。欧几里得几何在二维中认为平行线是不会相交的,解决这个问题的一种常见手段是说平行线“在无穷远”相交。然而,这并不完全令人信服,并且与另一个
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(0)
YuhsiHu
计算机视觉笔记多视图几何
为什么要做这个专栏计算机视觉的一大研究目标是使计算机具有通过2D图像认知3D环境信息的能力。近年来,随着SLAM、SfM+MVS、NeRF等技术的爆火和相关产业的蓬勃发展,越来越多的人加入到三维重建的领域当中。然而,如何入门3D视觉是一件难事。在我和身边同学交流、在公司实习、在网上社区分享的过程中,我了解到,有相当多的人是在“赶鸭子上架”的情况下开始干活的:作为学生,想把横向赶紧结题、想赶紧发文章
- DOT slam论文翻译
SCH0
论文翻译目标跟踪slam人工智能
DOT:视觉SLAM的动态目标跟踪摘要-在本文中,我们提出了DOT(动态目标跟踪),这是一个添加到现有SLAM系统中的前端,可以显着提高其在高动态环境中的鲁棒性和准确性。DOT结合实例分割和多视图几何来生成动态对象的掩模,以允许基于刚性场景模型的SLAM系统在优化时避免此类图像区域。为了确定哪些对象实际上在移动,DOT首先分割潜在动态对象的实例,然后,随着估计的相机运动,通过最小化照片度量重投影误
- 《计算机视觉中的多视图几何》笔记(一)有限射影摄像机
黑化咸鱼
机器视觉学习笔记计算机视觉
目录前言1.二维射影几何与变换1.1数学基础1.2射影变换2.有限射影摄像机2.1有限摄像机模型2.2射影摄像机的几何含义2.3射影摄像机对点的作用2.3.1点对射线的反向投影2.3.2点的深度前言学习资料来源为《计算机视觉中的多视图几何(原书第二版)》,本节主要学习基本射影几何和射影摄像机的几何知识1.二维射影几何与变换1.1数学基础1.平面几何与代数的关系:向量就是点,对称矩阵就是二次曲线2.
- 多视图几何学(Multiple View Geometry)读书笔记目录
炽霜
几何基础读书笔记索引
关于这个系列《计算机视觉中的多视图几何》是计算机视觉、三维重建的基础,但是由于它涉及的内容较多,英语术语也很多,初学者看起来往往感到吃力,我也是第二次看这本书才搞清楚其中的一些东西。于是整理阅读过程中的一些笔记,加深自己的理解。但是由于笔者整理过程中有时思路上的偏差,导致一开始成文顺序不是特别明朗,而CSDN貌似又没有博文的排序功能,故在此进行索引,标注出正确的顺序。欢迎指正。阅读以下博文最好有一
- 《计算机视觉》集大网课学习笔记【4】
海鸥丸拉面
计算机视觉学习人工智能
多视图几何与三维重建对极几何与基础矩阵对极点=基线(baseline)与像平面相交点=光心在另一幅图像中的投影设X在C,C'坐标系中的相对坐标分别为p,p',则有p=Rp'+T其中R、T表示两个坐标系之间的旋转和位移关系。空间中某一点在一个坐标系中的相对坐标:空间中某一点在另一个坐标系中的相对坐标:根据三线共面,有叉积秩为2本质矩阵(essentialmatrix)根据前述,K和K'分别为两个相机
- 《计算机视觉中的多视图几何》学习笔记
Philtell
计算机视觉学习笔记
困惑与解答:问题:射影变换与仿射变换的区别解答:射影变换和仿射变换都是在平面几何中常用的变换。它们的区别在于是否保持直线的性质。射影变换将一条直线映射为一条直线,但不保持线段的长度和角度大小。一个简单的例子是透视投影变换,即将三维空间中的物体投影到二维平面上。而仿射变换则不仅保持直线的性质,还保持线段长度和角度大小。因此,它可以被视为是射影变换的一个特殊情况。例如,缩放、旋转、平移和剪切等都是仿射
- SLAM | 视觉SLAM中的后端:后端优化算法与建图模板
AI算法修炼营
点击上方“AI算法修炼营”,选择加星标或“置顶”标题以下,全是干货前面的话前面系列一中我们介绍了,VSLAM是利用多视图几何理论,根据相机拍摄的图像信息对相机进行定位并同时构建周围环境地图。按照相机的分类,有单目、双目、RGBD、鱼眼、全景等。同时,VSLAM主要包括视觉里程计(visualodometry,VO)、后端优化、回环检测、建图。VSLAM前端为视觉里程计和回环检测,相当于是对图像数据
- 三维重建算法综述|传统+深度学习
Tom Hardy
3D视觉
作者:CJBDate:2020-2-21来源:基于深度学习的三维重建算法综述00前言01基于传统多视图几何的三维重建算法1.1主动式(1)结构光(2)TOF激光飞行时间法(3)三角测距法1.2被动式(1)单目视觉(2)双目/多目视觉1.3基于消费级RGB-D相机02基于深度学习的三维重建算法2.1在传统三维重建算法中引入深度学习方法进行改进2.2深度学习重建算法和传统三维重建算法进行融合,优势互补
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/