- Cesium Cesium3DTile API 介绍
WebGISer_白茶乌龙桃
Cesium关键API学习3d前端vue.jswebgl前端框架javascript
在Cesium中,Cesium3DTile是与3DTiles数据集中的单个瓦片(tile)相关的类。3DTiles是用于展示大规模城市建模、点云数据等3D数据的标准格式。而Cesium3DTile类正是代表这些数据集中的每一个单独的瓦片。理解这个类对于处理大规模3D数据的加载和展示非常重要。Cesium3DTile是什么?Cesium3DTile是一个表示单个3DTiles瓦片的类。在3DTile
- 所有指标全面领先!图像-点云配准最新SOTA!CoFiI2P详细介绍!
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通SLAM自动驾驶3D视觉
作者:大森林|来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:3D点云,拉你入群。文末附行业细分群。1.笔者总结本文介绍了CoFiI2P,这是一种新颖的图像到点云(I2P)配准网络。传统的I2P配准方法通常在点到像素级别估计对应关系,但忽略了全局关系,这往往导致陷入局部最优解。为了解决这个问题,CoFiI2P采用分层的方式提取对
- mayavi实例
鄧寜
matlabpython开发语言
Mayavi是一个用于三维可视化的Python库。它可以用于绘制三维图形、曲面、等值线和点云数据。它使用VTK后端进行绘图,并提供了一个类似于MATLAB的界面,使用户能够轻松地创建复杂的三维图形。示例:frommayaviimportmlab#生成等值线数据x,y,z=mlab.test_plot3d()#使用mlab.contour3d绘制等值线mlab.contour3d(x,y,z)#显示
- 云计算技术深度解析与代码使用案例
我的运维人生
云计算运维开发技术共享
云计算技术深度解析与代码使用案例引言随着信息技术的飞速发展,云计算作为一种革命性的技术,正在逐步改变我们的生活和工作方式。云计算不仅提供了前所未有的计算能力和存储资源,还以其灵活性和可扩展性,成为现代企业数字化转型的重要支撑。本文将深入探讨云计算的核心技术、应用场景,并通过一个具体的代码使用案例,展示如何在云计算平台上实现一个基本的应用程序。云计算技术特点云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效
- 深度转点云 点云着色
AI算法网奇
3d渲染3D视觉opencvpython人工智能
目录depthanything生成深度图,转点云着色点云转深度图depthanything生成深度图,转点云着色importnumpyasnpimportcv2importopen3daso3ddefdepth_to_point_cloud(depth_image,rgb_image,camera_intrinsics,camera_extrinsics=np.eye(4),scale=1.0):
- 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
- pcl::transformPointCloud()用法及注意事项
NOAHCHAN1987
PCLc++PCL
函数用法#includepcl::transformPointCloud(constpcl::PointCloud&cloud_in,pcl::PointCloud&cloud_out,constEigen::Matrix4f&transform)其中cloud_in,cloud_out的类型为pcl::PointCloud::Ptr或pcl::PointCloud::Ptr等点云类型。trans
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取
格图素书
3d
目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分
- OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云
LpmShell
opencv人工智能计算机视觉点云
在计算机视觉和图像处理中,噪声是一种常见的现象,可以对图像和点云数据产生不良影响。高斯噪声是一种常见的噪声类型,它具有正态分布的特点。在本文中,我们将使用OpenCV库来添加高斯噪声到彩色图像和点云数据,并提供相应的源代码示例。添加高斯噪声到彩色图像首先,我们将介绍如何使用OpenCV库向彩色图像添加高斯噪声。以下是添加高斯噪声的步骤:步骤1:导入必要的库importnumpyasnpimport
- 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
- PointNet++改进策略 :模块改进 | PointCAT, 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度
我是瓦力
PointNet++改进策略3d深度学习人工智能计算机视觉transformer
论文题目:PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址:南京理工大学代码地址:https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构:PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络,专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支,利用交叉注意力机制来交换信息。通
- 清华大学提出Pointformer:基于Transformer的3D目标检测
Amusi(CVer)
计算机视觉论文速递Transformer3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错!Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer:用于3D点云的特征学习backbone,可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能,如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注:文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下:牛津大学等提出:PointTransformer清华大
- 重建大师倾斜高斯泼溅技术(OPGS)重建出来的模型是什么格式?
大势智慧
实景三维一问一答重建大师三维模型倾斜影像OPGS高斯泼溅
重建大师OPGS重建出来的模型是ply格式,三维高斯球体渲染的3D效果。重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产设计的集群并行处理软件,支持卫星影像、航空影像、倾斜影像和激光点云多源数据输入建模,可完成超大规模数据的空三解算、自动三维建模,输出高精度彩色网格模型。重建大师已更新7.0版本,如需请添加Das小助理获取,欢迎大家下载!
- QT 使用OpenGL显示并查看点云图
_DJ
Qt-demoqt开发语言
文章目录效果图概述功能点代码分析读取点云文件着色器图形绘制图形变换最小包围盒伪颜色效果图概述OpenglWidget继承自QOpenGLWidget,QOpenGLFunctions,它具有OpenGL的功能,并且可以绘制OpenGL图形MinimumBoundBox类用于计算点云的最小包围盒(轴对齐包围盒,AABB),可以帮助确定视图的缩放级别,或者在用户进行平移和旋转操作时保持点云在视图内这两
- PCL 点云按时间进行渲染赋色【2025最新版】
点云侠
PCL学习自动驾驶c++3d计算机视觉
目录一、可视化渲染二、代码实现三、结果展示四、保存渲染结果博客长期更新,本文最近更新时间为:2025年1月18日。一、可视化渲染 首先根据自定义的点类型从含有时间索引的las点云数据中提取时间,然后根据时间进行渲染。二、代码实现#include#include"MyPointCloud.h"
- PCL 基于法线微分(DoN)的点云分割【2025最新版】
点云侠
PCL学习算法可视化聚类c++开发语言计算机视觉3d
法线微分一、算法原理1、DoN定义2、DoN算法3、DoN分割步骤4、参考文献5、论文描述二、代码实现三、结果展示1、法线可视化结果2、对应曲率信息可视化3、利用曲率分类结果可视化4、欧式聚类分割结果本文由CSDN点云侠原创,原文链接,首发于:2020年07月27日。抄袭狗把自己当个狗加油抄,抄袭狗抄哪一篇进自己的付费专栏,我就哪一篇永久免费开放。博客长期更新,本文最新更新时间为:2025年1月1
- 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。
- cloud compare和 pcl读取点云因为viewpoint 配准不上
一个月可能改两次
c++base
pcd的默认viewpoint是0,0,0,1,0,0,0而在cloudcompare处理过后的iewpoint会改变,而每片点云的viewpoint都不一样所以会造成点云配准失败。针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云,在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题,本博客给出解决方案。PCL处理的pcd格式点云数据,默认视点为:VIEWPOINT
- 从点云中剔除遮挡点
AuSwift
点云
在三维计算机视觉和点云处理中,点云是由大量的三维点组成的数据集。然而,有时候点云中的某些点可能会被其他物体所遮挡,这可能会对进一步的分析和处理造成困扰。本文将介绍如何使用MATLAB从点云中移除这些遮挡点。在开始之前,请确保你已经安装了MATLAB和PointCloudProcessingToolbox。接下来,我们将按照以下步骤进行操作。步骤1:加载点云数据首先,我们需要加载点云数据。假设我们的
- PCL 部分点云视点问题【2025最新版】
点云侠
PCL学习3d算法计算机视觉c++开发语言
目录一、问题概述二、解决方案1、软件实现2、代码实现三、调整之后博客长期更新,本文最近更新时间为:2025年1月18日。一、问题概述 针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云,在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题,本博客给出解决方案。二、解决方案 PCL处理的pcd格式点云数据,默认视点为:VIEWPOINT0001000经CloudCo
- PCL 点云随机渲染颜色
MelaCandy
PCL点云算法与实战案例3d算法计算机视觉人工智能c++
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接:PCL点云算法与项目实战案例汇总(长期更新)一、概述本文将介绍如何使用PCL库为点云中的每个点随机渲染颜色,并在PCL的可视化窗口中显示。这种方法适用于需要对点云中的不同点进行颜色区分的场景,可以帮助更直观地观察和分析点云数据。1.1原理在点云处理中
- pcl系列-添加自定义点云类型
不会算法的阿召
c++自动驾驶计算机视觉3d
pcl库中附带了各种预定义的点类型,这些数据类型足以支持在pcl中所实现的所有算法和方法,但是在某些情况下,在使用pcl点类型时希望定义新的点类型,比如在LIO-SAM中定义的PointXYZIRPYT(包括点云基本的坐标(x,y,z)和强度I,以及三个旋转角RPY和时间T)。因此,pcl提供了创建自定义点云类型的方法。1.pcl常用点云类型pcl中定义了大量的常用点类型,在定义自己的点类型之前,
- PCL 生成空间圆点云【2025最新版】
点云侠
PCL学习算法c++3d计算机视觉开发语言
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接。博客长期更新,最近一次更新时间为:2025年1月17日。代码在PCL1.14.1中测试通过。一、算法原理 三维空间圆形式如下:三维空间圆的参数方程:{
- Open3D 手动裁剪点云【2025最新版】
点云侠
python点云处理几何学python3d计算机视觉算法
目录一、概述1、主要函数2、基础操作二、代码实现三、结果展示四、相关链接博客长期更新,本文最近更新时间为:2025年1月18日。一、概述 Open3d中的VisualizerWithEditing类提供了图形用户交互功能。draw_geometries_with_editing([pcd])函数提供了顶点选择和裁剪功能。1、主要函数defdraw_geometries_with_editing(
- PCL 点云按曲率大小渲染颜色【2025最新版】
点云侠
PCL学习可视化计算机视觉开发语言3dc++
目录一、表面曲率二、代码实现三、结果展示博客长期更新,本文最近更新时间为:2025年1月6日。一、表面曲率 本案例中,所使用的曲率是指根据点云的特征值计算出来的表面曲率。定义如下:任意一点PPP点的特征值满足
- PCL点云处理算法汇总(C++长期更新低价精品版)
点云侠'
点云学习算法c++开发语言计算机视觉
可笑,我当然知道是抄袭的啊,还用你提醒?要不是你们审核不作为,我能抄这么明目张胆???目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五、三维重建六、特征点与特征描述1、点云的属性2、关键点提取3、特征描述子七、基础函数1、common模块2、其他
- 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
- 云计算技术深度解析与代码实践
我的运维人生
云计算flaskpython运维开发技术共享
云计算技术深度解析与代码实践引言云计算作为近年来兴起的革命性IT服务模式,正在全球范围内迅速普及。它通过网络将软硬件资源整合成一个高效的分布式系统,实现了数据的可靠存储和高效处理。本文将深入探讨云计算的技术特点、应用场景,并通过具体的代码使用案例展示如何在云平台上实现一个基本的应用程序。云计算技术特点云计算技术融合了网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化以及负载均衡等多种先进技
- 【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割(Cylinder model segmentation)
old_power
PCL计算机视觉3Dc++
1、简介PCL(PointCloudLibrary)中的圆柱模型分割CylinderModelSegmentation是一种从点云数据中提取圆柱体模型的技术。它通过识别点云中符合圆柱体几何形状的部分,将圆柱体从其他几何形状中分离出来。1.1主要步骤预处理:对点云进行去噪、下采样等操作,以减少数据量并提升处理效率。法线估计:计算点云中每个点的法线,用于后续的模型拟合。模型拟合:使用RANSAC(随机
- PCL 点云视窗类CloudViewer
LeonDL168
PCL算法计算机视觉人工智能视觉检测图像处理
点云视窗类CloudViewer是简单显示点云的可视化工具类,可以让用户用尽可能少的代码查看点云。注意:点云视窗类不能应用于多线程应用程序中。简单点云可视化如果用户想用几行代码可视化程序中所对应的地物,可以使用下面的代码:#include//...voidfoo(){pcl::PointCloud::Ptrcloud;//...为cloud添加对应的场景pcl::visualization::Cl
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc