3D-Vision
3D-Vision

A self-calibrated photo-geometric depth camera

Liang Xie, Yuhua Xu, Xiaohu Zhang, Wei Bao, Chenpeng Tong, Boxin Shi.

A self-calibrated photo-geometric depth camera. The Visual Computer. 2018.

[pdf]

与基于三角测量原理的立体视觉相比，光度立体方法在恢复目标表面细节方面具有显著优势。在本文中，我们设计了一个实用的三维成像系统，它结合近距离光度立体视觉和基于散斑点的立体匹配方法。该系统结构紧凑，适用于多反射率目标。光源的参数（包括位置和强度）可以自动校准。为了实现自动标定，首先利用远距离光度模型估计初始反射率图，然后利用估计的反射率图和固定的法向场，对近光源模型的参数进行优化。其次，利用优化的光度模型，利用近光源光度立体视觉重新计算表面法线，并将其与立体视觉的初始深度图融合，实现高质量的深度图。实验结果表明，该系统能够在一般室内环境下实现高质量的重建。

A self-calibrated photo-geometric depth camera_第1张图片A self-calibrated photo-geometric depth camera_第2张图片

David点云优化

A self-calibrated photo-geometric depth camera_第3张图片A self-calibrated photo-geometric depth camera_第4张图片

鞋子点云优化

A self-calibrated photo-geometric depth camera_第5张图片

与KinectFusion相比

你可能感兴趣的:(视觉)

  • PCL 点云高程渲染：实现点云高程信息的颜色渲染 技术征服冒险 PCL
    PCL点云高程渲染：实现点云高程信息的颜色渲染点云渲染在计算机视觉和图形学中具有重要的应用价值。在处理点云数据时，一种常见的需求是通过将高程信息映射到颜色空间，以实现对点云的可视化。本文将介绍如何使用PCL（PointCloudLibrary）库实现点云的高程渲染，并提供相应的源代码。引言在开始之前，我们首先需要了解点云的基本概念。点云是由大量的三维点组成的数据集合，每个点都具有X、Y和Z坐标。点
  • 【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】 KeyPan 视觉惯性SLAM计算机视觉视觉检测
    15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合（Visual-InertialTightCoupling）在ORB-SLAM3中的作用不可替代，是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术。单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图，这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果，但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如，昏暗场景或快速运动可能
  • 【视觉算法—视频目标跟踪】基于camshift实现视频目标实时追踪 明月下 视觉算法opencvpython音视频
    本文代码功能：1.获取摄像头，实时显示2.鼠标获取第一帧中的目标roi区域3.在视频中实时对目标进行追踪。4.两种目标追踪的方式：‘meanshift’，‘camshift’5.保存视频代码准备新建test.py，复制以下代码：importcv2ascvimportnumpyasnpglobalmin_y,height,min_x,width#1代表打开外置摄像头,外置多个摄像头可依此枚举0，1，
  • 全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？ 扫地的小何尚 人工智能
    Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型（例如asBERT和GPT-3）的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发，但因其通用性，现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时，模型大小不断呈指数级增长，现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大，
  • iOS系统的用户体验 ios
    简洁与高效的融合iOS系统在全球拥有庞大的用户群体，其备受青睐的重要原因之一，便是为用户带来了简洁与高效相融合的卓越体验。这种体验贯穿于用户使用设备的每一个环节，从开机的那一刻起，便深深吸引着用户。iOS系统的简洁性首先体现在其界面设计上。主屏幕布局简洁大方，图标设计精美且具有高度的辨识度。系统默认的壁纸和主题色调搭配和谐，营造出一种清新、舒适的视觉氛围。与一些安卓系统复杂多样的界面相比，iOS系
  • MATLAB语言的计算机基础 疯狂小小小码农 包罗万象golang开发语言后端
    MATLAB语言的计算机基础引言在当今信息技术飞速发展的时代，编程能力已成为当代人士必备的一项基本技能。MATLAB（矩阵实验室）作为一种高级编程语言和环境，广泛应用于数据分析、算法开发、模型创建、数字图像处理和计算机视觉等多个领域。MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化能力，成为了科研人员和工程师的重要工具，尤其在数学、物理、工程等学科中，它的应用不可或缺。本文将从MATLAB的基本概念、环境搭
  • 【认识油管头部频道】ep5 “5-Minute Crafts”——DIY 和生活技巧 keira674 生活
    5-MinuteCrafts是一个非常受欢迎的DIY和生活技巧频道，它的火爆有多方面的原因：1.简单实用的内容视频主要以解决日常生活中遇到的小问题为主，提供简单易学的技巧，吸引了想快速获取实用知识的观众。2.短视频形式每个视频都非常简短，抓住了现代人快节奏生活中注意力集中的特点。3.视觉化展示5-MinuteCrafts几乎没有语言描述，完全依赖画面讲解。这种视觉化的表达降低了语言和文化的门槛，适
  • LargeAD：用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练 硅谷秋水 自动驾驶计算机视觉机器学习自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉
    25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving”。视觉基础模型(VFM)的最新进展彻底改变2D视觉感知，但它们在3D场景理解方面的潜力，特别是在自动驾驶应用中的潜力仍未得到充分探索。Lar
  • 微软Edge浏览器的辅助功能设置：提升用户体验的指南 2402_85758936 microsoftedgeux
    引言微软Edge浏览器不仅提供了现代化的浏览体验，还特别关注了不同用户群体的访问需求，包括残障人士。Edge浏览器内置了一系列辅助功能，旨在帮助所有用户更便捷地访问网络内容。本文将详细介绍如何在Edge浏览器中启用和配置辅助功能。辅助功能的重要性辅助功能对于确保残障用户能够无障碍使用网络资源至关重要。这些功能可能包括屏幕阅读器支持、高对比度模式、文字放大等，以适应不同用户的视觉、听觉和操作需求。E
  • 10 个免费的 AI 图片生成工具分享 程序员
    原文：https://openaigptguide.com/ai-picture-generator/在人工智能（AI）图像生成技术的推动下，各类AI图片生成网站如雨后春笋般涌现，为我们的日常生活提供了丰富多彩的视觉体验。AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜
  • GitHub每日最火火火项目（1.17） FutureUniant github日推github人工智能计算机视觉音视频ai
    OpenBMB/MiniCPM-o项目名称：OpenBMB/MiniCPM-o用途：MiniCPM-o2.6是一个适用于手机的视觉、语音和多模态直播的GPT-4o级别大语言模型（LLM）。它能够在手机上处理多种模态的数据，如视频、语音等，可用于直播场景中的实时字幕生成、语音交互问答等，为用户提供更智能的直播体验。使用场景：主要应用于手机直播领域，包括游戏直播、电商直播、娱乐直播等。主播可借助该模型
  • 音频可视化工具：audiovisualization 使用指南 章雍宇
    音频可视化工具：audiovisualization使用指南audiovisualizationWebAudioVisualization项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audiovisualization项目介绍音频可视化工具（audiovisualization）是一个基于开源原则构建的项目，它允许开发者在任何网站上实现炫酷的音频视觉效果。该项目灵
  • 推荐一款创新的音频可视化工具：AudioRecordView 谢璋声Shirley
    推荐一款创新的音频可视化工具：AudioRecordView项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AudioRecordView在移动应用开发中，为用户提供直观的录音体验是至关重要的，而这就是AudioRecordView能为你带来的。这是一款专为Android平台设计的音频可视化库，它使你在录音过程中可以实时显示声音波形，让用户的操作更具视觉反馈。项目介绍
  • YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度 程序员杨弋 YOLO目标检测人工智能
    随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。作为目标检测领域的佼佼者，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其出色的性能和实时性受到了广泛关注。而最近提出的YOLOv8更是在前代版本的基础上进行了多项优化，进一步提升了检测精度和速度。然而，尽管YOLOv8已经取得了显著的进步，但在处理复杂场景和遮挡问题时，仍然存在一定的挑战。为
  • 【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！ YOLO大师 YOLO网络cnn目标检测论文阅读yolov8
    YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型。然而，普通的ViT在应用于诸
  • 基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集 2025年数学建模美赛 深度学习YOLOui分类人工智能
    引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
  • 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统 2025年数学建模美赛 YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
    引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
  • 《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》 人工智能深度学习
    在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统与人工智能技术的深度融合为应用开发带来了前所未有的机遇和挑战。如何让鸿蒙系统中的人工智能服务与第三方应用实现更好的集成，成为了开发者们关注的焦点。利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务，如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务，无需从头开始研发。例如，在开发一款阅读类应用时，可以调用自然语言处理服务实现智能朗读功能，
  • 《解锁鸿蒙系统AI能力，开启智能应用开发新时代》 人工智能深度学习
    在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统以其独特的分布式架构和强大的AI能力，为开发者们带来了前所未有的机遇。本文将深入探讨开发者如何利用鸿蒙系统的AI能力开发更智能的应用，开启智能应用开发的新时代。鸿蒙系统构筑了15+系统级的AI能力，并开放了14+AI控件，覆盖图像、语音、智能推荐等领域。这意味着开发者无需从头搭建复杂的AI模型和算法，只需通过低至“一行代码”调用系统级原生AI能力，如文本识别、视觉
  • 视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法 肝帝永垂不朽 #SLAM计算机视觉opencvc++
    本节直接法与上节特征点法，为视觉里程计估计位姿的两大主流方法。而在引出直接法前，先介绍光流法（二者均对灰度值I做文章）。至此，前端VO总算结束了。学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要，尤其是构建最小二乘的非线性优化（BA），几乎每种方法都有其一席之地。视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法（1）前提（实际中较难满足）（2）理论推导（3）附：超定方程求解二、直接法（1）理论
  • TikTok绿幕特效无法使用的原因及解决方法 IPdodo全球网络服务 TikTok绿幕
    TikTok作为全球最受欢迎的短视频平台之一，凭借其丰富的特效和滤镜为用户提供了无限的创作空间。在众多特效中，绿幕特效（ChromaKey）无疑是最具创意和吸引力的一项，它能够让用户将自己与不同的背景无缝融合，打造出专业的视觉效果。然而，许多用户在使用绿幕特效时，常常遇到无法使用或出现问题的情况。本文将深入分析TikTok绿幕特效无法使用的可能原因，并提供详细的解决方案。一、硬件和系统要求不足绿幕
  • 注意力池化层：从概念到实现及应用 专业发呆业余科研 深度模型底层原理python人工智能transformer深度学习自然语言处理图像处理
    引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。多头注意力机制（MultiheadAttention）是Transformer模型的核心，它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。然而，在多模态模型中，如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层（AttentionPoolingLayer）提供了一种有效的解决方案，通
  • 10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
    医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如，在疾病诊断领域，像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用；而在中医药领域，神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此，本文整理了医学领域的1
  • 全类别机器人传感器模块推荐 极梦网络无忧 杂谈机器人
    视觉感知双目视觉模块：常见分辨率1280×720，帧率30fps-60fps，水平视场角60°-90°，垂直视场角40°-60°，通过USB接口传数据。用于机器人导航、避障等，基于三角测量原理获取三维信息，定位更精准。单目摄像头模块：分辨率640×480至2592×1944可选，帧率15fps-60fps，工作电压3.3V-5V。适用于简单图像识别任务，成本低、体积小，结合算法可实现目标检测等功能
  • 火山引擎上线鸿蒙原生智能美化解决方案 轻松提升图形视频美化体验 前端
    随着移动互联网的快速发展，用户对图像和视频的美化需求日益增长，尤其是在拍照、直播、短视频等场景中，图像和视频的视觉质量、美颜效果以及内容创意性成为应用吸引用户的关键。而传统视觉美化处理技术往往面临算法精度不足、适配复杂、开发周期长等问题，难以满足应用开发者向用户提供极致体验的需要。为了帮助鸿蒙应用开发者更高效地实现智能美化效果，华为携手火山引擎共建创新，联合打造了一款智能美化特效场景化解决方案。该
  • 安装指南：LLaMA Factory、AutoGPTQ 和 vllm 从零开始学习人工智能 人工智能算法深度学习python
    安装指南：LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm在本文中，我们将详细介绍如何安装LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm，这些工具在大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的微调和量化中非常有用。我们将逐步指导你完成整个安装过程，确保你能够顺利开始使用这些强大的工具。1.安装LLaMAFactoryLLaMAFactory是一个统一高效的微调框架，支持100多种
  • AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元 池央 深度学习人工智能
    一、引言在深度学习的璀璨星空中，AlexNet无疑是一颗极为耀眼的明星。它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮。二、AlexNet网络架构详解（一）输入层AlexNet的输入图像通常为224x224x3的彩色图像。这一尺寸的确定是
  • Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测 old_power 计算机视觉YOLOopencv计算机视觉python
    使用YOLOv8（YouOnlyLookOnce）和OpenCV实现车道线和车辆检测，目标是创建一个可以检测道路上的车道并识别车辆的系统，并估计它们与摄像头的距离。该项目结合了计算机视觉技术和深度学习物体检测。1、系统主要功能车道检测：使用边缘检测和霍夫线变换检测道路车道。汽车检测：使用YOLOv8模型识别汽车并在汽车周围绘制边界框。距离估计：使用边界框大小计算检测到的汽车与摄像头的距离。2、环境
  • 卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型 任义礼智信 深度学习cnn人工智能
    引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制，已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络（FeedforwardNeura
  • 开源多模态推理模型QVQ：视觉推理能力的突破与未来展望 前端
    近年来，AI代码生成器等人工智能技术飞速发展，多模态推理模型作为其中一个重要分支，正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据，例如图像、文本、音频等，并进行复杂的推理和决策。阿里云通义千问团队近日发布的QVQ-72B-Preview模型，就是一个极具代表性的例子。该模型开源且在视觉推理方面表现突出，为多模态模型的发展树立了新的里程碑。QVQ模型的核心能力与突破QVQ-72B-Prev
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他