- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection
justtoomuchforyou
目标检测人工智能计算机视觉智驾
ECCV2022paper:[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode:https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于pillar3D检测模型网络比较SECOND基于voxel,one-stage,基于sparse3Dc
- CUDA加速cloud compare高度渲染算法
小充
图像加速OpenCVCUDAopencv算法计算机视觉
一、CPU版本算法为一个for循环内,将高度信息,映射到彩色空间,比较耗时的是正弦运算,还执行了多次乘除法,当图像大小为2038*4000时,处理耗时为170ms。原算法是处理点云,这里是输入一张深度图像,数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){ cv::TickMeterst; s
- PCL 稀疏点云上采样——最近邻插值与K近邻插值(C++详细过程版)
点云侠
PCL算法实现与优化c++开发语言算法3d
点云插值一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示算法原理参考自论文,代码由CSDN点云侠原创,首发于:2025年6月23日。一、算法原理1、原理概述 点云是一系列离散点的集合,点云密度越大,密集程度就越高,反之越低。实物目标上的点并不完全在点云上显示。在多次测量获取的点云数据中,实物目标上的一个固定点有可能在每一次测量数据上,也可能在某一次测量数据上,更可能在任何一次测量数据
- 云零售新中枢:定制化“开源AI智能名片+S2B2C商城小程序”驱动的沉浸式触点进化论
说私域
零售开源人工智能小程序
摘要:新零售的终极形态正加速向“全域云化”演进:前端零售终端(B)将不再局限于交易场所,而是进化为沉浸式体验中心、人机交互界面与高价值数据采集触点的三维复合体。消费者在此空间中完成“体验-嬉戏-交易”的全流程数字化生存,零售商则通过实时数据流重构供需关系。本文提出,基于定制开发的开源AI智能名片与S2B2C商城小程序深度融合所构建的“智能触点云”,正是实现该进化的核心引擎。这一架构通过开源技术降低
- 群核科技空间理解模型SpatialLM技术报告发布,3D空间识别精度达全球领先水平
CSDN资讯
科技3d
近日,空间理解模型SpatialLM发布首份技术报告,该模型来自于空间智能公司群核科技。据悉,该模型于今年3月正式开源,并在开源后迅速与DeepSeek-V3、Qwen2.5-Omni一起登上全球最大的开源社区HuggingFace全球趋势榜前三。图说:来自杭州的三个大模型共同登榜HuggingFace全球趋势榜前三作为一款将大语言模型扩展到3D空间理解任务中的模型,SpatialLM能从3D点云
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于参数平面拉伸的点云流形攻击(续)
格图素书
平面
目录3.3.4重构分析3.3.5消融实验4基于参数平面拉伸的点云流形攻击4.1点云流形攻击算法设计4.2点云流形攻击网络4.2.1基于TPS的参数平面拉伸4.2.2点云流形攻击对抗样本生成4.2.3训练损失4.3实验与分析4.3.1实验设置4.3.2攻击表现4.3.3攻击扰动幅度分析4.3.4可视化4.3.5消融实验4.3.6流形攻击的特殊效果5点云对抗攻击评测与分析系统5.1系统需求分析5.1.
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建
格图素书
网络
目录前言国内外研究现状隧道监测研究现状表面重建研究现状2二维激光雷达三维扫描系统设计与实现2.1引言2.2系统设计2.2.1需求分析2.2.2方案设计2.3传感器方案选型2.3.1激光雷达测量技术介绍2.3.2激光雷达系统结构2.3.3激光雷达选型2.3.4IMU硬件选择2.42DLidar-IMU坐标系定义与变换2.4.1坐标系定义2.4.2激光雷达与IMU坐标变换2.5系统平台2.6系统扫描实
- 道路点云分割+边界提取+中心线方法总结
asdbhkasgb
相关论文深度学习计算机视觉人工智能算法3d
1.FastLIDAR-basedRoadDetectionUsingFullyConvolutionalNeuralNetworks2017流程点云数据转换为俯视图图像从激光雷达获取的点云数据是无结构的,因此需要先将其转换为适合全卷积神经网络(FCN)处理的格式。具体来说,作者在激光雷达的XY平面上创建一个网格,并将点云中的每个点分配到相应的网格单元。对每个网格单元计算一些基础统计数据,例如:平
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- Matlab普通克里金插值及点云处理
心之澄澈
matlab开发语言点云
克里金插值是一种常用的地理空间插值方法,用于估计未知位置的属性值。在本文中,我们将介绍如何在Matlab中使用普通克里金插值方法进行点云处理。克里金插值的基本原理是根据已知点的属性值和它们之间的空间关系,估计未知点的属性值。普通克里金插值方法假设属性值是平稳的,并使用半变异函数来描述属性值的空间变异性。首先,我们需要准备一些数据。假设我们有一组点云数据,其中每个点都有一个属性值。以下是一个简单的示
- 使用MATLAB进行点云的圆形点定
EvktJava
matlab开发语言点云
MATLAB是一种功能强大的数值计算和科学编程工具,可以用于处理和分析各种数据类型,包括点云数据。在这篇文章中,我们将使用MATLAB来实现点云上的圆形点定。圆形点定是指在给定的点云数据中找到最佳拟合的圆形形状。首先,我们需要准备一个点云数据集。我们可以使用MATLAB的PointCloud对象来表示点云数据。假设我们有一个名为"pointCloud"的PointCloud对象,其中包含了一些二维
- Matlab 点云粗配准
CodeWG
matlab算法开发语言Matlab
Matlab点云粗配准点云配准是计算机视觉和机器人领域中的一个重要任务,它用于将两个或多个点云数据集对齐以实现对其的比较和融合。在本文中,我们将使用Matlab来实现点云的粗配准。粗配准是指在初始对齐阶段,通过一些初始的估计来近似地对齐点云数据。首先,我们需要加载点云数据。假设我们有两个点云数据集,分别为sourcePointCloud和targetPointCloud。这些点云数据可以通过Mat
- LM算法与TRF算法(含有在ICP配准情境下的两种算法对应代码)
小远披荆斩棘
三维点云工程算法实现算法
在ICP配准中,使用LM算法通常会遇到找到的对应点对数量不足的问题因为使用Levenberg-Marquardt(LM)算法进行最小二乘优化时,残差的数量小于变量的数量。实际应用:ICP配准过程:针对两个三维点云数据,两个点云上均有相互对应的3D关键点。我需要在每个点云上的每个关键点附近找到许多三维点(可以设置阈值范围),构成一个局部整体。对每个局部整体进行ICP配准。下面包含使用LM算法的ICP
- 逆向工程完全指南:从入门到精通的核心路径与应用全景
xMathematics
大数据人工智能逆向工程
逆向工程完全指南:从入门到精通的核心路径与应用全景逆向工程基础认知与价值解析逆向工程定义与技术原理逆向工程本质上是一种“从物理实体到数字模型”的技术转化过程。其核心在于通过对已有实物的测量和分析,构建出对应的数字模型。具体实现路径主要依赖于三维扫描与点云处理流程。三维扫描技术能够快速、准确地获取实物的表面形状和尺寸信息,生成大量的点云数据。这些点云数据就像是数字模型的“原材料”,后续需要进行点云处
- mmdetection3d系列--(1)安装步骤(无坑版)
h i i l
mmdetection3d目标检测计算机视觉自动驾驶深度学习pytorch
最近在看一些基于点云3d目标检测的文章,需要复现甚至修改一些算法,就找到了mmlab开源的mmdetection3d目标检测框架,方便后续学习。在安装的时候遇到一点坑,比如环境问题,安装完能跑demo但是不能跑训练测试问题等。在解决问题后还是完成了安装。在这里记录一下正确的安装流程,已备再次查阅,也给大家提供一点参考。首先建环境,最好是新建一个环境condacreate-ndetpython=3.
- 激光雷达与视频融合(DeepFusion)的多模态高精度目标定位
moonsims
人工智能
激光雷达与视频融合(DeepFusion)的多模态高精度目标定位激光雷达与视频融合的多模态高精度目标定位技术结合了激光雷达的高精度三维测距能力和视频传感器的丰富纹理信息,能够在复杂环境中实现更精准的目标检测、识别与定位。以下是该技术的主要应用场景:1.自动驾驶与智能交通高精度环境建模激光雷达提供厘米级精度的三维点云数据,结合视频的RGB信息,可构建带有色彩和纹理的高精度3D地图,用于自动驾驶车辆的
- 2025云服务器618-阿里云,腾讯云38一年,京东云28一年
java知多少
服务器服务器阿里云腾讯云京东云云服务器搭建教程
云服务器(ECS)和轻量应用服务器是云计算中的两种不同服务,它们各自具有独特的特点和适用场景。定位和特点云服务器(ECS)是一种提供计算能力的虚拟化服务,允许用户在云端运行各种应用程序。它具有高度的可扩展性和灵活性,可以根据需求进行配置和调整。ECS适用于需要高度定制化和灵活性的场景,用户可以根据实际需求进行资源配置和调整。轻量应用服务器则是一种更轻量级的计算服务,主要针对一些特定的应用场景,如小
- 自动驾驶---感知模型之BEVFormer
智能汽车人
聊聊自动驾驶技术自动驾驶人工智能机器学习
1前言在自动驾驶领域,传统的感知方法通常基于图像或点云的局部视角,这会导致信息的遮挡和理解的局限性。而鸟瞰图(BEV)视角可以提供全局的场景信息,更适合于自动驾驶中的目标检测、轨迹预测等任务。然而,将不同视角的传感器数据转换到BEV空间并进行有效融合是一个挑战。BEVFormer的提出旨在解决这一问题,通过Transformer架构实现高效的多传感器数据融合和BEV特征表示学习。BEVFormer
- Matlab 点云加权最小二乘法优化
完美代码
matlab最小二乘法开发语言点云
Matlab点云加权最小二乘法优化随着计算机视觉和三维图形学的发展,点云数据的处理和分析变得越来越重要。点云是三维空间中由大量的点组成的数据集合,常用于描述物体的形状和表面几何信息。在点云处理中,经常需要使用迭代加权最小二乘法对点云数据进行拟合优化。本文将介绍使用Matlab实现点云迭代加权最小二乘法优化的方法,并提供相应的源代码。点云表达首先,我们需要将点云数据以合适的方式表示在Matlab中。
- 什么是三维重建?如何从二维图像获取三维信息?——从原理到实战的深度解析
唐宇迪(学习规划+技术答疑)
人工智能深度学习神经网络计算机视觉三维重建机器学习pytorch
大家好,我是唐宇迪。这几年带学员做计算机视觉项目时,发现三维重建是绕不开的核心技术——有人用单目摄像头重建物体模型,有人用多视图构建建筑BIM模型,还有人在医疗领域通过CT图像重建器官三维结构。但新手常被相机标定、对极几何、点云配准等概念困扰,甚至混淆三维重建与三维建模的区别。作为计算机视觉的重要分支,三维重建让二维图像拥有了深度信息,在工业检测、医疗诊断、元宇宙等领域发挥关键作用。今天这篇600
- las 点云可视化
目录点云灰色可视化las点云彩色可视化点云灰色可视化importlaspyimportnumpyasnpimportopen3daso3ddefread_las_to_o3d(filename):#读取las文件las=laspy.read(filename)#提取坐标数据points=np.vstack((las.x,las.y,las.z)).transpose()#创建Open3D点云对象p
- PCL 点云按百分比添加高斯随机噪声(C++详细过程版)
点云侠
PCL算法实现与优化c++开发语言算法计算机视觉3d
目录一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,首发于:2025年6月12日。在研究中,为了验证算法的鲁棒性往往需要添加噪声点,目前:PCL点云添加高斯噪声并保存一文中的方法,严格意义上来说是添加高斯挠动,而不是噪声点,全网所有的添加高斯噪声的代码也都是实现的这一功能(90%都是抄这篇的)。本文给出在点云配准研究中,标准的高斯随机噪声添加方法。一、算法原理
- PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法
点云侠'
点云学习算法c++开发语言计算机视觉人工智能
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、结果内容抄自CSDN点云侠:【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)。质量无忧,永久免费,可放
- VINS-Fusion-Vehicle 项目使用教程
段琳惟
VINS-Fusion-Vehicle项目使用教程VINS-Fusion-Vehicle对VINS-Fusion的修改,以适配地面小车进行定位建图及导航,可实时采集生成半稠密点云地图和栅格地图。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-Fusion-Vehicle1.项目介绍VINS-Fusion-Vehicle是基于VINS-Fusion的一个修改版
- 点云从入门到精通技术详解100篇-车载激光雷达路面检测
格图素书
计算机视觉YOLO点云
目录前言国内外研究现状车载激光雷达系统研究现状道路检测研究现状车载激光雷达测量系统集成2.1车载激光雷达测量系统原理2.1.1车载激光雷达测量系统硬件组成模块2.1.1.1车载激光雷达数据采集模块2.1.1.2车载激光雷达定位定姿模块2.1.2车载软件处理系统2.1.2.1车载激光雷达测量系统轨迹解算2.1.2.2车载激光雷达测量系统点云解算2.2双模车载激光雷达系统设计2.2.1轨迹误差分析本文
- 【Vulkan项目实战笔记】3D Tiles渲染器1-脚手架搭建
程序员Xu
笔记3d图形渲染
一、项目简介项目技术栈CesiumNative+DearImGui+Vulkan1.3三维地理可视化系统详细项目功能说明1.3DTiles渲染功能实现完整的3DTiles格式解析与加载引擎支持LOD(LevelofDetail)分层细节渲染可加载建筑模型、点云等3DTiles资产示例:加载城市级建筑3DTiles数据,实现流畅的缩放浏览2.WGS84椭球体渲染精确呈现地球椭球体模型支持WGS84坐
- 最新Lidar激光点云数据处理及可视化软件汇总
刘一哥GIS
《点云处理与建模应用》arcgis刘一哥点云pix4d点云分类
《点云数据处理与应用专栏》介绍:讲述目前最先进点云数据采集手段(三维激光扫描仪、无人机倾斜摄影测量、激光雷达Lidar等)、点云数据后处理软件(CloudCompare、Pix4D、Lidar360、PCL库、Globalmapper等)的实验操作教程,适用于在校学生、老师及三维建模从业者。严重声明:本文由CSDN博主[刘一哥GIS]原创,原文地址:https://geostorm.blog.cs
- 【云计算系统】云计算中的计算几何
flyair_China
云计算
一、云计算系统中的几何算法云计算系统在资源调度、空间数据处理、安全加密及大规模优化等场景中广泛运用几何算法以提升效率与精度。空间数据处理与索引算法空间索引算法(R树、四叉树)作用:高效管理地理空间数据(如地图坐标、三维点云),支持快速范围查询与邻近搜索。应用:云GIS平台中实时查询地理信息(如道路、建筑位置);物流路径规划中缩短计算时间50%以上。三维重建算法(三角剖分、曲面重建)作用:将点云数据
- Deep Lake 简介
DeepLake简介DeepLake是由Activeloop开发的一款开源深度学习数据湖(DeepLearningDataLake),专为人工智能时代设计,旨在解决深度学习项目中数据管理的复杂性与低效问题。核心特点特性说明多模态数据支持支持图像、视频、音频、文本、点云等多种数据类型,适用于各类AI场景。张量存储数据以张量格式存储,兼容主流深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)。数据
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_