- cKDTree中的query_ball_point()函数用法
一位不愿暴露自己的小可爱
python
1.用法x可以是一个点也可以是一堆点,要找x邻域内的点。r是搜索的半径。eps是一个非负的float型小数,如果最近邻的点距离比r/(1+eps)还大,则不再进行搜索。返回找到的点的索引。fromscipy.spatialimportcKDTree#pointclouddata->kdtreepcl_kdtree=cKDTree(pcd_reconstruction_points)indices=
- 解决PCL报错: Assertion `point_representation_->isValid (point) && “Invalid (NaN, Inf) point coordinates
这道题太难了!
PCL
参考资料:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/kdtree/include/pcl/kdtree/impl/kdtree_flann.hpphttps://blog.csdn.net/AileenNut/article/details/80170146先说结论:如果在使用PCL库时遇到了上述报错,很有可能是程序中调用neares
- 在用robosense的rslidar(16线)运行lego-loam遇到的问题总结
这道题太难了!
在将rslidar通过github上开源的工具包转换成velodyne的点云格式后,运行测试lego-loam时遇到了关于kdtree的报错问提:[pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud]CannotcreateaKDTreewithanemptyinputcloud!然后在lego-loam的github主页上找到了最相关的issue,原因是Lego-loam可以处理VL
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一、原理基于合力的三维点云边缘提取,其根据点的近邻点分布规律来识别边缘点。对于边缘点,其近邻点分布在其一侧,使用近邻点构成的向量合成理论上不为零(图a);对于非边缘点,近邻点均匀分布在其周边,向量合成理论上为零(图b)。二、算法步骤依据合理的边缘点提取,其过程如下:(1)对于每个点,使用kdtree搜索其近邻点(2)使用近邻点构成向量,并对向量进行单位化(3)对向量进行叠加,得到合力指标F(P0)
- 基于Kdtree加速的DBSCAN点云聚类
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激光点云数据处理聚类数据挖掘机器学习
目录一、相关介绍二、实现原理三、实现代码四、运行结果一、相关介绍在点云数据分析中,我们经常需要对点云数据进行分割,提取感兴趣的部分。聚类是点云分割中的一类方法(其他方法有模型拟合、区域增长、基于图的方法、深度学习方法等)
- SLAM中的KDTree是什么,如何构建KDTree
稻壳特筑
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- 激光SLAM:Faster-Lio 算法编译与测试
月照银海似蛟龙
SLAM算法
激光SLAM:Faster-Lio算法编译与测试前言编译测试离线测试在线测试前言Faster-LIO是基于FastLIO2开发的。FastLIO2是开源LIO中比较优秀的一个,前端用了增量的kdtree(ikd-tree),后端用了迭代ESKF(IEKF),流程短,计算快。Faster-LIO则把ikd-tree替换成了iVox,顺带优化了一些代码逻辑,实现了更快的LIO。在典型的32线激光雷达中
- 点云欧式聚类快速了解
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激光雷达SLSM聚类python机器学习
点云处理算法快速了解专栏------------点云欧式聚类文章目录一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、欧式聚类核心简介一种基于欧氏距离度量的聚类算法基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法二、KDTree核心简介KD-Tree是由二分搜索树演变而来的用于大规模高维度数据查找场景当中的索引结构,主要用于最近邻查找和近似最近邻查找。将整个空间划
- ubuntu20.04 编译pcl1.8 bug有用的解决方案
庄王
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1、https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/pull/2299/files2、pcl安装报错undefinedreferenceto`LZ4_compress_HC_continue‘_一只小菜鸟的博客-CSDN博客只要涉及到lz4的问题都可以用以下类似方法解决办法:/pcl/build/kdtree/CMakeFiles/pcl_kdtree.dir/下
- 10分钟了解向量数据库
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目录1什么是向量数据库2向量数据库工作原理2.1数据向量化2.2相似度计算2.3向量检索3向量检索算法3.1基于树的方法3.1.1KDTree3.1.2Annoy3.2基于图的方法3.2.1NSW3.2.2HNSW3.3基于量化的方法3.4基于哈希的方法3.5基于倒排索引的方法3.6向量检索发展趋势4主要开源向量数据库4.1Faiss4.2Elasticsearch4.3Milvus4.4PGVe
- sklearn学习笔记(二)——最近邻分类
ahora_wzy
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一、概述最近邻可以分为无监督和有监督,有监督可以分为分类和回归。最近邻的思想是测试样本距离训练样本的距离。最近邻是非归纳型方法,是基于实例的方法。它只是记住了训练样本,并按高级索引结构进行转换,比如BallTree或者KDTree。在sklearn.neighbors中可以处理Numpy数组。scikit-learn中最近邻有两种方法:K近邻(限定个数)和R近邻(限定距离半径)(会遭遇维度灾难)权
- Python 统计学习方法——kdTree实现K近邻搜索
Retrospector
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效果说明:Input:输入Num个Dim维点的坐标,Points.size=(Num,Dim),输入一个目标点坐标Target、查找最近邻点数量K。Output:求出距离Target最近的K个点的索引和距离。(具体坐标可由索引和Points列表获取)环境要求:Python3withnumpyandmatplotlib当Dim=2、Num=30、K=4时,绘制图如下:输出:candidate_ind
- 【Python】KDtree的调用
RockWang.
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前言查询点集中与目标点最近的k个点fromscipy.spatialimportcKDTreeimportnumpyasnpdata=np.array([[1,2],[1,3],[4,5]])#生成100个三维数据tree=cKDTree(data)#创建K-DTreeresult=tree.query(np.array([5,5]),k=2)#查询与[0.5,0.5,0.5]最近的三个数据pri
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普通kd树的创建算法逻辑我们采用面向对象编程的方法。通过关键字class创建一个名为kdTree的类,在类kdTree中定义一些属性与方法(可以理解成c语言中的函数)。#面向对象编程classkdTree:def__init__(self,parent_code):"""把我们认为对象self必须有的属性通过__init__方法绑定到self上"""self.nodedata=None#当前结点的
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拓扑结构点云是一种三维数据,有几种方法可以描述其空间结构,以利于展开搜索https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/131317939KD树头文件:pcl/kdtree/kdtree_flann.h函数:pcl::KdTreeFLANN作用:用于范围搜索:比如搜索给定点指定半径内存在的点用于最近邻居搜索:比如搜索距离指定点最近的点用于
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三维视觉点云存储kdtreeoctree近邻搜索
机器人三维视觉pcl点云库点云存储KDtreeOCtree近邻搜索半径搜索博文末尾支持二维码赞赏哦_点云数据管理点云压缩,点云索引(KDtree、Octree),点云LOD(金字塔),海量点云的渲染KDTree一种递归的邻近搜索策略kd树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。其实KDTree就是二叉搜
- KDtree&OcTree
钟爱白米饭
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1.谁是我邻居–kdTree&OcTree由于分割工作需要对点云的邻近点进行操作,不断对比和访问某个点的邻居,所以决定点云的相邻关系是非常重要的。对于Scan来说,邻居关系是天然的。但对于很多杂乱点云,或者滤波,分割后的点云来说,邻居关系就已经被破坏了。确定一个点云之间的相邻关系可以通过“树”来完成,目前比较主流的方法包括:kdTree和OcTree,这两种方法各有特点。1.1.kdTree—一种
- 机器学习之k近邻法
飞虹舞毓
机器学习机器学习
声明:1、本文仅为学习笔记,不得商用2、文中所引文献,已在参考资料中说明,但部分来源于网络,出处无可考究,如果文中引用了您的原创,请您私信我3、如果内容有错误或者不准确的地方请大家指正k近邻算法简述k近邻模型模型距离度量k值的选择分类决策规则kdtree构建kdtreek近邻算法简述k近邻算法是一种基本的分类与回归的方法,k近邻法假设给定一个训练集,其中的实例类别已定,分类时,对新的实例,根据其k
- kD-tree 的C语言实现 带有史上最全的注释和解释
萧甬学者
算法机器学习语言cstructtreefloatinsert
kdtree的原理就是基于二叉树的形式,将高维空间用超矩形进行划分.其主要用途是用来求解高维空间中最近邻的值.下面是kdtree.h文件,是kdtree数据结构的头文件#ifndef_KDTREE_H_#define_KDTREE_H_#ifdef__cplusplusextern"C"{#endifstructkdtree;structkdres;/*createakd-treefor"k"-d
- kdtree最简单易懂的介绍
开土拓疆
算法
1.K-DTREE1.1.kd-tree定义基于分区idea的二叉树型数据结构,树中每个节点都是k-dimensional数据。能够用于搜索查询(邻居)和构建点云。1.2.kd-tree如何分区树中除了叶子节点以外,其他的节点都通过找到一个超平面将其切割为左子树和右子树。如何找到超平面进行划分,对于k维数据,我们只选择其中的一个维度,然后设定一个值,大于这个值的是一半,小于这个值的也是一半。超平面
- 31、机器学习k近邻
mssssssssss2
机器学习
在特征空间中与样本最相似(距离最近)的k个样本中大多数样本归属的类别为该样本归属的类别。常用的距离为欧式距离。需要做标准化处理。k值取很小:容易受异常点影响k值取很大:容易受最近数据太多导致比例变化性能问题优点:易于理解、实现,无须参数估计和训练模型缺点:测试集预测时计算的计算量大、k值一定要确定取值不当会影响模型效果适用几千到几万的小样本数据加快搜索速度——基于算法的改进KDTree,API接口
- 【Open3D】第一篇:点云的基本操作
坚果仙人
open3dpython点云处理
文章目录参考网址读取点云创建和保存点云kdtree搜索绘制绘制三角片绘制两个物体参考网址网址1读取点云cloud=o3d.io.read_point_cloud(args.ipath)#读取点云cloud_xyz=np.asarray(cloud.points)#获取点云坐标数据num_of_pts=len(cloud_xyz)#获取点个数创建和保存点云pcd=o3d.geometry.Point
- 【PCL-13】圆柱型分割
WXG1011
PCL
背景:有一料仓点云数据,需祛除料仓壁,提取料仓面。思路:1、点云法线估计typedefpcl::PointXYZPointT;pcl::NormalEstimationne;//法线估算对象pcl::search::KdTree::Ptrtree(newpcl::search::KdTree());pcl::PointCloud::Ptrcloud_normals(newpcl::PointClo
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目录1.八叉树(Octree)2.简单使用参考博客《三维点云数据的两种结构Kdtree和Octree》和《八叉树》1.八叉树(Octree)只需要考虑三维情况下的八叉树的情况,如下设置最大的递归深度;找出场景的最大尺寸,并据此创建第一个立方体若未到达最大递归深度,判断当前立方体是否完全空白,或者完全为目标包含,若满足,则该立方体停止分裂;若不满足,则将立方体进一步分割为8个子立方体;对于每一个子立
- 用模板元编程的方式判断一个结构体是否含有某成员函数
1037号森林里一段干木头
C++c++模板元编程
最近在看kdtree的东西找到一个只包含头文件的实现版,看到里面有这样一段代码一脸懵templatestructhas_resize:std::false_type{};查了一下才知道这个语句是一个用于进行模板元编程的定义。它定义了一个模板结构体has_resize,该结构体用于判断类型T是否拥有resize成员函数。让我们逐步解释这个语句:templatestructhas_resize:std
- PCL入门(四):kdtree简单介绍和使用
wangxinRS
pcl点云处理pcl
目录1.kd树的意义2.kd树的使用参考博客《欧式聚类(KD-Tree)详解,保姆级教程》和《(三分钟)学会kd-tree激光SLAM点云搜索常见》1.kd树的意义kd树是什么?kd树是一种空间划分的数据结构,对于多个维度的数据,按照某种规则选定某个维度,在该维度下进行排序,选择中间的数据作为划分节点,然后分别对划分节点左边和右边的数据进行上面的划分步骤。为什么需要kd树?三维点云的数据量较大,使
- PCL知识点汇总
树和猫
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文章目录1.点云常用处理1.1点云读写1.1.1点云存储格式1.1.2点的类型1.1.3读写显示1.1.4点云拼接1.2搜索方式1.2.1KDTree1.2.2Octree1.3点云滤波1.3.1直通滤波1.3.2VoxelGrid滤波1.3.3均匀采样滤波(下采样)1.3.4statisticalOutlierRemoval统计滤波1.3.5RadiusOutlinerRemoval半径滤波1.
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机器学习之心
聚类分析DBSCAD密度聚类算法聚类算法可视化
聚类分析|MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化目录聚类分析|MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于DBSCAD密度聚类算法可视化,MATLAB程序。使用带有KD树加速的dbscan_with_kdtree函数进行密度聚类。然后,我们根据每个簇的编号使用hsv色彩映射为每个簇分配不同的颜色,并用散点图进行可视化展示。同时,我们
- 8_分类算法-k近邻算法(KNN)
少云清
机器学习分类近邻算法数据挖掘
文章目录1KNN算法1.1KNN算法原理1.2KNN过程1.3KNN三要素1.4KNN分类预测规则1.5KNN回归预测规则1.6KNN算法实现方式(重点)1.7k近邻算法优缺点2KD-Tree2.1KDTree构建方式2.2KDTree查找最近邻2.3KNN参数说明1KNN算法定义:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。来
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
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- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S