- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- halcon三维点云数据处理(九)create_shape_model_3d_ignore_part_polarity
mm_exploration
Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码二、代码理解一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码这个示例程序展示了如何使用基于形状3D匹配来计算瓷砖垫片的3DPose。因为背景是强纹理的,设置’ignore_part_polarity’可以加快查找速度。下面是create_shape_m
- halcon三维点云数据处理(二十八)reconstruct_3d_object_model_for_matching
mm_exploration
Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第一部分二、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第二部分三、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第三部分四、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第四部分五、reco
- Did you forget to `#include <pybind11/stl.h>`? Or <pybind11/complex.h>,<pybind11/functional.h>
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉深度学习pythonpytorch
项目场景:基于深度学习的三维点云可视化问题描述:Traceback(mostrecentcalllast):File".\draw_npy.py",line25,ino3d.visualization.draw_geometries([pcd.points])TypeError:draw_geometries():incompatiblefunctionarguments.Thefollowing
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航(续)
格图素书
人工智能算法
目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§3.3.2基于ICP的配准定位算法§3.3.3基于NDT的配准定位算法§3.4基于LM法优化的NDT配准定位算法§3.4.1列文伯格-马夸尔特法原理§3.4.2LM-NDT算法配准原理及流程§3.5
- 点云基础介绍(一)——三维点云
夜幕龙
3D视觉计算机视觉
目录1.绪论1.1什么是三维点云1.2主要特点:1.3主要获取方式1.4应用场景:1.5处理方法(持续更新ing):1.6主要挑战:1.7总结2.开源工具及库2.1介绍分析2.2PCL和Open3D区别3.开源资料3.1PCL3.2Open3D1.绪论1.1什么是三维点云三维点云(3DPointCloud)是一种用于表示三维空间中对象或场景的数据结构。在最基础的形式中,它是一个包含多个三维坐标点(
- halcon三维点云数据处理(十三)reduce_object_model_3d_by_view
mm_exploration
Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、reduce_object_model_3d_by_view函数二、reduce_object_model_3d_by_view函数调用过程首先说明一下这部分代码在find_box_3d这个例程中,非常好用的一个坐标系生成函数。一、reduce_object_model_3d_by_view函数通过将3D对象模型投影到虚拟视图并删除给定区域外的所有点来删除3D对象模型中的点。reduce_
- halcon三维点云数据处理(十五)xyz_attrib_to_object_model_3d
mm_exploration
Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、xyz_attrib_to_object_model_3d函数二、xyz_attrib_to_object_model_3d例程代码一、xyz_attrib_to_object_model_3d函数将三维点从图像转换为三维对象模型,并为对象模型中的点云添加扩展属性。xyz_attrib_to_object_model_3d(X,Y,Z,AttribImage::AttribName:Obj
- 三维点云数据处理软件供技术原理说明_精心整理的三维激光扫描分类及工作规范【5000字哟】...
汪丁丁
摘要:随着科技的进步,三维激光扫描技术已经在民用领域得到了迅速普及和发展,三维激光扫描设备在国土、地质、水利、电力、石化、制造等各个行业都有着广泛的应用。那么三维激光扫描技术到底有哪些呢?今天小编为您精心整理了三种常见的三维激光扫描技术的介绍,分别是:地面激光扫描系统、车载激光扫描系统和机载三维激光扫描系统。一、地面激光扫描系统1、概述地面激光扫描仪系统类似于传统测量中的全站仪,它由一个激光扫描仪
- 【三维点云数据处理】ISS3d+CSHOT+RANSAC+ICP
点云兔子
三维点云处理pythonpandas机器学习
系列文章目录【三维点云数据处理】ISS特征点提取算法【三维点云数据处理】SHOT三维特征描述子【三维点云数据处理】RANSAC实现点云粗配准文章目录目录系列文章目录文章目录前言二、代码实现1.头文件2.源文件三、实现结果前言利用ISS3d+CSHOT+RANSAC+ICP来实现点云的配准。前面已经将ISS3D、SHOT三位特征描述子、RANSAC粗配准都进行了讲解,接下来将这些结合起来实现点云的粗
- 深度图转点云——从图像到三维场景
MrybHtml
点云
在计算机视觉领域中,深度图转点云是一项重要的任务,它能够将二维深度图像转换为三维点云表示。点云是一种由点构成的数据结构,可以直观地表示三维场景中的物体形状和空间布局。本文将介绍一种常见的方法,并提供相应的源代码,以实现深度图转点云。深度图是一种灰度图像,其中每个像素值代表了该点距离相机的距离。深度图通常使用激光雷达或者结构光等传感器捕捉得到。而点云则是由一系列的三维点组成,每个点都有其在空间中的坐
- 激光线扫相机无2D图像的标定方案
hylreg
数码相机
方案一:基于运动控制平台的标定适用场景:若激光线扫相机安装在可控运动平台(如机械臂、平移台、旋转台)上,且平台的运动精度已知(例如通过编码器或高精度步进电机控制)。步骤:标定物选择:使用具有明确几何特征的三维标定物(如平面、棱柱、球体等),表面需反射激光线。运动轨迹规划:控制平台沿已知方向(如X/Y/Z轴)平移或旋转,记录激光线在标定物上的位置变化。每个运动步长后,获取激光线的三维点云数据。参数优
- PCL 计算点云的VFH特征
点云侠'
点云学习c++visualstudio开发语言算法3d
目录一、概述二、代码三、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,可放心复制粘贴。一、概述 VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子,它结合了点云的局部几何信息和视点信息,以提高物体识别和分类的精度。VFH特征通过计算每个点云的法向量分布,生成一个308维的特征直方图,用于表示该点云的形状特征。
- PCL LCCP点云分割
大鱼BIGFISH
c++PCLLCCP点云分割
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介与CPC点云分割算法类似,LCCP(LocallyConvexConnectedPatches)也是一种基于超体素的点云分割算法。它结合了几何特征和拓扑关系,用于在三维点云数据中提取具有语义意义的区域或对象。1.超体素生成:首先,点云通过SupervoxelClustering被划分成多个超体素。每个超体素代表一个局部区域,具有类似的颜色、空
- 【目标解算】相机内外参数详细解读+坐标系转换
王尼莫啊
目标解算计算机视觉视觉检测
一、相机参数介绍1.1相机内参矩阵概念:内参矩阵用于描述相机的内部参数,它包含了相机的焦距、主点坐标和图像的畸变等信息。内参矩阵的形式通常为一个3x3的矩阵,常用表示为K。内参矩阵可以将相机坐标系中的三维点映射到图像平面上的二维像素坐标。通过内参矩阵,我们可以进行相机标定、图像校正和三维点云到图像的投影等操作。标定后的相机内参矩阵为3x3矩阵:相机标定参照:【鱼眼+普通相机】相机标定。1.2相机畸
- Python三维体素化网格和点云计算
亚图跨际
Python计算python点云三维数据
要点Python三维点云自动生成3D网格和表面重建,创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格,创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云,点云地面检测算法,过滤点云以便下采样和去除异常值,scikit-learn聚类点云数据Python点云和网格计算更多示例:使用泊松盘采样在网格上生成蓝噪声样本,对体素网格上的点云进行下采样,从点云估计法线,计算每个顶点的网格法线三维点云点云
- 传统方法分割三维点云——几何分割
山野万里__
open3d点云处理专栏python几何学3d
基于几何特征的分割方法基于几何特征的分割方法是最早被提出和广泛应用的方法之一。它通过计算点云中的几何属性,如法向量、曲率等,来进行分割。其中,最常用的方法包括:1.1基干法向量的分割方法该方法假设同一区域的法向量相似,通过计算点云中每个点的法向量,将相似法向量的点划分为同一区域。优点是简单易实现,但对于复杂场景或存在噪声的点云效果较差。1.2基于曲率的分割方法该方法通过计算点云中每个点的曲率,将曲
- 电动汽车雷达技术概述 —— FMCW干扰问题
初心不忘产学研
自动驾驶汽车嵌入式硬件电动汽车传感器雷达FMCW毫米波雷达雷达技术
一、电动汽车上有多少种传感器?智能电动汽车(包括自动驾驶汽车)集成了大量的传感器来实现高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶功能以及车辆状态监测等功能。以下是一份相对全面的智能电动汽车中可能使用到的传感器列表:环境感知传感器:激光雷达(LiDAR):提供高精度三维点云数据,用于构建周围环境模型。毫米波雷达(MMWRadar):长距离和短距离雷达,检测与前方、后方及侧面物体的距离、速度和角度信息。视
- 基于合力的点云边缘提取
LiDAR点云
PCL点云数据处理(C++)人工智能python
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)
- Point Transformer
fish小余儿
3D实例分割transformer深度学习人工智能
Abstract自注意力网络已经在自然语言处理领域取得了革命性的进展,并在图像分析任务(如图像分类和目标检测)中取得了令人瞩目的成就。受到这一成功的启发,我们研究了将自注意力网络应用于三维点云处理的可能性。我们设计了针对点云的自注意力层,并利用这些层构建了用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自注意力网络。我们的PointTransformer设计在不同领域和任务上都取得了改进。例如,在
- Ubuntu20.04安装PCL
Time_zh
Ubuntu20.04ubuntuc++开发语言
Ubuntu20.04安装PCL简介安装依赖第一种方法-源码安装下载PCL源码编译并安装PCL库第二种方法-直接安装安装配置环境变量简介PCL(PointCloudLibrary)是一个开放源代码的库,用于处理三维点云数据。它提供了许多算法和工具,用于点云的滤波、特征提取、分割、配准、表面重建、目标识别等任务。点云是由大量的三维点组成的数据集,通常是通过激光扫描仪、摄像头或深度传感器(如Kinec
- 基于传统的三维点云补全方法
深蓝学院
人工智能计算机视觉深度学习
目前,三维视觉受到了学术界和工业界的广泛关注,在目标检测、语义分割、三维重建等领域都取得了突破性的进展。然而,一个固有的问题是由于物体遮挡、镜面反射、物体自遮挡、视角变换和传感器分辨率的限制,传感器在真实场景下所获取的数据并不完整,阻碍了下游任务的研究进展。同时,在点云后续一系列的处理中,比如点云去噪、平滑、配准和融合等操作中,也会大大加剧点云的缺失,直接影响了点云重构、模型重建、局部空间信息提取
- 自动驾驶二维激光雷达标定板
JYGD686868
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶是人类智慧的结晶,它融合了多种高科技技术,包括传感器技术、计算机视觉、人工智能等,它让汽车具备了自主感知和决策的能力,可以在复杂多变的道路环境中自如应对。这种技术带给我们的不仅仅是出行的便利,更是对未来生活的美好憧憬。在自动驾驶汽车中二维激光雷达通过获取周围环境的三维点云数据,并通过对这些数据的处理和识别,实现了障碍物的检测。这种方法的精度较高,抗干扰能力强,因此在无人驾驶、机器人等领域得
- 基于随机抽样或最小二乘法 c++实现三维点云平面检测
Joemt
最小二乘法c++平面
随机抽样std::vectorrandom(intn,intN){std::vectorrets;for(inti=0;i&cloud,std::vector&cloudPlane){intnPlane=xxx;floatthred=xxx;floatP=xxx;intIter=xxx;intS=Iter;intN=xxx;intn=cloud.size();if(ninliersBest;whi
- 刚性配准与非刚性配准
瓴龍
学习笔记CV配准图形学
前言“配准”这个词其实应用的场景很多,例如在AR设备上进行定位需要用到的图像配准,需要提前存储图像的特征信息,然后用AR设备的摄像头实时计算图像特征并进行匹配,配准成功后进行跟踪。本文所说的“配准”,是应用于三维点云或者mesh之中的,在我看过的文献中,“配准”(registration)和“对齐”(alignment)这两个词都用于描述这个意思。根据物体本身是否发生形变,可以分为刚性配准和非刚性
- 【CesiumJS入门】(11)加载LAS点云数据
ReBeX
【CesiumJS入门】前端CesiumJSjavascript
前言最近有两次投递简历以及面试都被问到了是否有三维点云数据处理相关的经验。然而我的岗位都没有和点云相关的工作任务,所以还是得自己加把劲呀。本篇将从数据获取到加载来简易地介绍一个LAS点云数据的加载。加载数据首先,你得有一份LAS格式的点云数据。可参考:免费的激光雷达数据的下载方法_opentopography-CSDN博客我上传了一份到CSDN【免费】LAS点云数据:IllinoisHeightM
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的室内场景三维点云语义分割(续)
格图素书
深度学习人工智能
目录CSegNet语义分割模型构建3.1引言3.2偏移注意机制3.3网络主干3.4边缘卷积模块
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于改进的三维点云实例分割的地铁隧道结构检测(续)
格图素书
目标跟踪人工智能计算机视觉
目录三维点云实例分割模型3.13D-BoNet网络模型3.2改进后的三维点云实例分割网络模型
- ICP算法概述以及使用SVD进行算法推导
码农的快乐生活
算法人工智能矩阵计算机视觉
本文转载于B站UP主摆烂世家的视频ICP算法概述及使用SVD推导(组会录像)作者:苏浩田(注:如有侵权,私信我下立马删咯)1ICP算法 三维点云拼接技术在不同场合亦被称为重定位、配准或拼合技术,其实质是把不同的坐标系下测得的数据点云进行坐标变换,问题的关键是坐标变换参数(旋转矩阵)和(平移矢量)的求取。目前国内外的拼接技术一般分两步:粗拼接和精确拼接。 粗拼接大致将不同坐标系下点云对准到同一坐
- ds图—最小生成树_MST (minimum spanning tree)最小生成树算法在三维点云的分割的应用...
weixin_39629989
ds图—最小生成树最小生成树算法matlab
一、概念准备MST最小生成树算法是一种图论的算法。连通图:无向图中,任意两个顶点都有路径相通。强连通图:有向图中,任意两个顶点都有路径相通。连通网:在连通图中,若图的边有权值;权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网。生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号