装逼一板砖
装逼一板砖

人工智能3d建模算法_从2D到3D的跨越，康云全球首创“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”...

2fc7d303aefc141825f0e50946c7c961.gif

康云

人工智能AI+3D自动化建模与展示技术

第八届中国创新创业大赛(广东赛区)

暨第七届“珠江天使杯”科技创新创业大赛

获奖项目巡礼系列报道八

你还在使用传统的3D建模技术？

传统3D建模

 人工智能3d建模算法_从2D到3D的跨越，康云全球首创“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”..._第1张图片

模型制作成本高耗时耗力

模型体积大不方便传输/传播

工期长劳动密集制作成本高

还在为大型空间的3D建模感到头疼？

人工智能3d建模算法_从2D到3D的跨越，康云全球首创“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”..._第2张图片

半自动化3D建模

只覆盖室内小空间扫描

大批量人工修复

模型大、上百兆
09f8b2ba90bb27456fc869a193d04055.png

那么今天小编给大家介绍的

由广东康云多维视觉智能科技有限公司带来的

第八届中国创新创业大赛

先进制造行业成长组一等奖获奖项目

——“人工智能三维自动化建模与展示技术”

应该可以为大家带来很大的启发与帮助

“人工智能三维自动化建模与展示技术”

人工智能3d建模算法_从2D到3D的跨越，康云全球首创“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”..._第3张图片

该项目针对传统建模模型制作成本高、耗时耗力等痛点，自主研发超大面积Al+3D空间室内外扫描设备，实现AI全自动化建模，无需人工修复，具有高保真、无扭曲、模型体积小且方便展示传播的特点。

通过图像处理、计算机视觉算法，提供基于软件、智能硬件、云计算的互联网三维数字化建模展示平台，大幅降低三维模型建模时间，制作超高精度的裸眼三维模型，赋予人类视觉从2D走向人工智能3D的全面升级，进入视觉智能3.0时代。

09f8b2ba90bb27456fc869a193d04055.png

广东康云多维视觉智能科技有限公司

人工智能3d建模算法_从2D到3D的跨越，康云全球首创“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”..._第4张图片 人工智能3d建模算法_从2D到3D的跨越，康云全球首创“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”..._第5张图片

康云科技以自主研发的智能扫描设备(物体、空间、航拍)作为三维数据的采集工具，用户“傻瓜式”扫描并同步上传至公司云端服务器，即可快速自动生成三维模型，模型可用于生成增强现实、虚拟现实、三维打印、三维交互等，并可全面兼容广告展示屏、电脑、平板、手机、VR&AR等设备终端，实现固定和移动、线上和线下不同场景的三维展示和网页浏览。

09f8b2ba90bb27456fc869a193d04055.png 人工智能3d建模算法_从2D到3D的跨越，康云全球首创“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”..._第6张图片

康云科技还运用独有的算法和技术，将图像数据在保真保质不损害图片质量的情况下将图片存储空间压缩至最低。压缩后的图片可以快速打开，无损还原。同时，展示成果可以基于网址链接打开，可跨平台(Mac OSX, Windows, iOS, Android)展示，智能适应各种设备屏幕分辨率。

af62c1310dbe5a95d7593df7af375712.png

“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”项目视频

人工智能3d建模算法_从2D到3D的跨越，康云全球首创“人工智能AI+3D自动化建模与展示技术”..._第7张图片

你可能感兴趣的:(人工智能3d建模算法)

  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • 1985-2024年地级市人工智能专利数据 经管数据库 人工智能
    《地级市人工智能专利数据（1985-2024）》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市，时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中，参照《关键数字技术专利分类体系（2023）》，依据其中“人工智能”类技术的专利分类号，结合国家知识产权局所提供的信息，对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上，从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利，并进行数量统计，数据涵
  • YOLOv12模型详解及代码复现 清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
    算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题，在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程，还显著提高了处理
  • 算力网络技术创新驱动生态协同发展 智能计算研究中心 其他
    内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施，正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度：在架构层面，通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合，突破传统芯片制程限制；在调度层面，依托分布式计算与流批处理技术，实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排；在生态层面，围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力，支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
  • 金融风控可解释性算法安全优化实践 智能计算研究中心 其他
    内容概要在金融风险控制领域，算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发，系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架，通过超参数优化与动态模型评估机制，构建透明化决策链路。在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部
  • 生成对抗网络优化医疗影像分析方法 智能计算研究中心 其他
    内容概要生成对抗网络（GAN）在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术，构建了跨机构医疗影像协同分析框架，在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是，算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明，将联邦学习
  • python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程 快撑死的鱼 Python算法精解算法
    随着人工智能和机器学习的快速发展，图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言，结合KNN（K-最近邻）算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理，还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文，可以全面掌握手写数字
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》 小亦工作室 人工智能
    1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型，开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称，首款通用型AI智能体Manus已问世，能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链，并在虚拟环境中灵活调用工具，标志着AI从“Reasoner”走向“Agent”阶段。Manus的成功引发了开源复现潮，DeepSeek模型已被整合到OWL项目中，并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
  • 1章5节：大模型术语解读与从生成到推理的演进 DAT｜R科学与人工智能 人工智能
    在人工智能的浩瀚宇宙中，大模型正以前所未有的速度演进，推动着科技变革的新浪潮。从多模态到通用模型，再到行业模型，人工智能的边界不断拓展，为各行各业带来了全新的机遇与挑战。本篇文章将深入剖析大模型相关的核心术语，探讨其内涵、应用及发展趋势，并回顾大模型从生成到推理的演进历程，解析全球科技巨头与国内前沿企业在这一领域的竞争与创新。让我们一同探索大模型的演进脉络，把握智能时代的发展脉搏。一、剖析大模型相
  • OA协同办公软件为守护企业数据安全出的这套方案 oa协同软件即时通讯数据安全
    在信息化时代，安全性是每个企业都绕不开的话题。企业酷信通过多重安全防护，让你在处理日常业务时无需为信息安全担忧。这里没有复杂的技术术语，只有实实在在的保护。登录安全：给每次登录加把“锁”企业酷信不仅提供传统的用户名和密码保护，还结合多因子认证和图形校验码，给每一次登录都加了几把“锁”。更重要的是，采用了先进的RSA和MD5算法加密，确保即使密码泄露，数据依然安全。业务安全：小细节，大保障日常的业务
  • Microsoft Fabric 功能更新！更多智能优化，数据平台更强大
    近期，微软MicrosoftFabric又更新了，大大增强了AI方面的功能。迅易科技作为微软13年来紧密的生态合作伙伴，为300+行业头部客户实施1000+项目。今天，我们带大家来看下，MicrosoftFabric有什么新玩法？一年前，微软正式推出了一款端到端数据平台，MicrosoftFabric（国际版）是一个集成一体化的平台，提供支持各种数据项目的人工智能驱动服务，帮助所有数据团队能够更快
  • 前端笔试高频算法题及JavaScript实现 GISer_Jinger 前端算法javascript
    以下是前端笔试常见的编程算法题及JavaScript代码现，结合最新面试题整理：一、数组/字符串处理两数之和找出数组中两数之和等于目标值的索引consttwoSum=(nums,target)=>{constmap=newMap();for(leti=0;i{letmap=newMap(),max=0,left=0;for(letright=0;right[...newSet(arr.flat(I
  • 回溯算法入门（排列树问题 + 子集树问题） 啊龙阿 算法
    #include#include//排列数问题/*如[1,2,3]的所有全排列结果为[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]总的排列数量为3!个*///法一：交换位置法voidswap(int*a,int*b){inttemp=*a;*a=*b;*b=temp;}voidprintArr(int*arr,intn){inti;for(i=0;i
  • ⭐算法OJ⭐汉明距离【位操作】（C++ 实现）Total Hamming Distance Vitalia 算法OJ算法c++开发语言
    HammingDistance（汉明距离）是用于衡量两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数的度量。它通常用于比较两个二进制字符串或编码序列的差异。定义给定两个长度相同的字符串AAA和BBB，它们的汉明距离D(A,B)D(A,B)D(A,B)是在相同位置上字符不同的位置的数量。示例二进制字符串：A=1011101B=1001001汉明距离D(A,B)=2D(A,B)=2D(A,B)=2（第3位和第
  • 为什么程序员需要学习数字电路 Vitalia 理论基础程序人生学习开发语言数字电路
    在编程的世界里，我们通常关注的是算法、数据结构、框架和设计模式等软件层面的知识。然而，数字电路作为计算机硬件的核心基础，对程序员来说同样重要。掌握数字电路不仅能帮助我们更好地理解计算机的底层原理，还能在实际开发中解决一些棘手的问题。本文将通过理论和实例，探讨程序员学习数字电路的必要性。1.数字电路与计算机的关系计算机的核心是中央处理器（CPU），而CPU的本质是由大量的数字电路组成的。数字电路通过
  • 数据分析及人工智能框架汇总 xihuanyuye 机器学习
    一、数据分析二、人工智能1、Tensorflow1、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tenso
  • 「QT」布局类 之 QHBoxLayout 水平布局类 何曾参静谧 「QT」QT5程序设计qt开发语言
    ✨博客主页何曾参静谧的博客（✅关注、点赞、⭐收藏、转发）文章专栏「QT」QT5程序设计全部专栏（专栏会有变化，以最新发布为准）「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「UG/NX」BlockUI集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」NX定制开发「Py」Python程序设计「Ma
  • PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
  • 嵌入式人工智能应用- 第七章 人脸识别 数贾电子科技 嵌入式人工智能应用人工智能
    嵌入式人工智能应用`文章目录嵌入式人工智能应用1人脸识别1.1dlib介绍1.2dlib特点1.3dlib的安装与编译2人脸识别原理2.1ResNet3代码部署3.1安装[CUDAToolkit12.8](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubunt
  • 2025 年最值得收听的 AI 播客推荐！助你轻松掌握人工智能前沿动态！ 真智AI 人工智能开发语言机器学习
    如今，几乎每个人都被告知需要提升技能，而当前许多组织最看重的技能之一就是人工智能（AI）。学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习，但除此之外，你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而，学习并不意味着时刻都要埋头苦读！有时候，你需要给大脑一个喘息的机会，同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客，就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客！1.Th
  • 人工智能概念 zhangpeng455547940 计算机人工智能
    机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
  • 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯 机器学习算法k近邻算法
    文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
  • 笔记:代码随想录算法训练营day39:LeetCode 198.打家劫舍,213.打家劫舍II,337.打家劫舍III jingjingjing1111 笔记leetcode算法数据结构动态规划
    学习资料:代码随想录198.打家劫舍力扣题目链接思路：有点像贪心，是一个不断比较取最大路径的思路定义：偷到下标为i的这家，能偷到的最大值递推公式：选当前这家偷能得到的钱和不偷当前这家的钱作比较，选能偷到的最大金额。因为这个金额是逐一递推过来的，所以是能够代表最大值的。初始化：把第一家和第二家初始化，简单来说，因为递推公式需要i-1和i-2遍历顺序：顺着偷打印：//五部曲//定义:dp[i]为偷到第
  • （十一） 人工智能 - Python 教程 - Python元组 星星学霸 人工智能-Python系列教程python搜索引擎开发语言
    更多系列教程，每天更新更多教程关注：xxxueba.com星星学霸1元组（Tuple）元组是有序且不可更改的集合。在Python中，元组是用圆括号编写的。实例创建元组：thistuple=("apple","banana","cherry")print(thistuple)("apple","banana","cherry")2访问元组元素可以通过引用方括号内的索引号来访问元组元素：实例打印元组中
  • CES Asia2025新机制引关注，科技创新奖申报火热 赛逸展张胜 科技
    随着2025第七届亚洲消费电子技术贸易展（赛逸展）“展位即门票”机制的推出，科技创新奖的申报工作也正式拉开帷幕。截至目前，已有数十家企业提交了申报材料，涵盖人工智能、物联网、智能硬件等多个热门领域。据了解，CESAsia2025科技创新奖旨在表彰在科技研发和产品创新方面取得卓越成就的企业。此次申报面向所有预订展位的参展企业，评审过程将由行业专家、院士，协会，学者和媒体代表共同参与，确保评选结果的公
  • 再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖 移远通信 算力人工智能工业智能
    12月24日，2024中国物联网产业大会暨第21届慧聪品牌盛会在深圳圆满落幕。会上，移远通信凭借其工业智能品牌宝维塔™在推动AI技术落地与应用创新方面的卓越贡献，获颁“AI创新应用奖”。作为科技发展的前沿力量，AI技术正深刻改变着各行各业的生产模式和效率，尤其在工业领域，展现出了巨大潜力。宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技
  • 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一) 木有鱼丸223 手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
    代码仓库(数字空间项目，GN可上)不想看的话，我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组，以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别，而是通过算法自动进行分组。在实际应用中，我们常见的
  • 策略模式与责任链模式 CV明 学习策略模式责任链模式
    策略模式策略模式(StrategyPattern)又叫政策模式(PolicyPattern)它是将定义的算法家族，分别分装起来，让它们之间可以互相替换，从而让算法的变化不会影响到使用算法的用户。可以避免多重分支的if。。。else。。。和switch语句属于行为型模式适用场景假如系统中有很多类，而他们的区别仅仅在于他们的行为不同。一个系统需要动态地在几种算法中选择一种。需要屏蔽算法规则。Compa
  • 可视化图解算法：合并k个已排序（升序）的链表
    1.题目描述合并k个升序的链表并将结果作为一个升序的链表返回其头节点。数据范围：节点总数满足0≤n≤10^5^，链表个数满足1≤k≤10^5^，每个链表的长度满足1≤len≤200，每个节点的值满足∣val∣ListNode:#writecodehere#1.定义（引用）小顶堆heap=PriorityQueue()#2.每个链表的第一个节点放入堆中foriinrange(len(lists)):
  • .net 插件式开发——实现web框架中大数据算法嵌入(BP算法逼近) weixin_34219944 json人工智能
    关于算法的引入：插件式架构设计，可移植性强，利于算法的升级。【插件式开发相关资料】https://www.cnblogs.com/lenic/p/4129096.html以BP算法为例：1、首先定义一个接口规范////////插件的统一入口///publicinterfaceIPluginPerfrom{//////统一算法插件入口//////输出参数的个数///输出参数///输入参数///str
  • java类加载顺序 3213213333332132 java
    package com.demo; /** * @Description 类加载顺序 * @author FuJianyong * 2015-2-6上午11:21:37 */ public class ClassLoaderSequence { String s1 = "成员属性"; static String s2 = "
  • Hibernate与mybitas的比较 BlueSkator sqlHibernate框架ibatisorm
    第一章     Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
  • php多维数组排序以及实际工作中的应用 dcj3sjt126com PHPusortuasort
    自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8&q
  • DOM改变字体大小 周华华 前端
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
  • c3p0的配置 g21121 c3p0
    c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。 以在spring中配置dataSource为例： <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="prope
  • Java获取工程路径的几种方法 510888780 java
    第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
  • 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器 Harry642 免密ssh
    1.客户机     (1)执行ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"生成公钥，xxx为自定义大email地址     (2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上，xxx为服务器地址     (3)执行cat
  • Java新手入门的30个基本概念一 aijuans javajava 入门新手
    在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
  • Memcached for windows 简单介绍 antlove javaWebwindowscachememcached
    1. 安装memcached server a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip b. 解压缩，dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录，运行memcached.exe -d install c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
  • 数据库对象的视图和索引 百合不是茶 索引oeacle数据库视图
      视图     视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图       为什么oracle需要视图;    &
  • Mockito(一) --入门篇 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            Mockito是一个针对Java的mocking框架，它与EasyMock和jMock很相似，但是通过在执行后校验什么已经被调用，它消除了对期望 行为（expectations）的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为（expectations），而这导致了丑陋的初始化代码。  &nb
  • 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * SQL函数 */ --数字函数 --ABS(n):返回数字n的绝对值 declare v_abs number(6,2); begin v_abs:=abs(&no); dbms_output.put_line('绝对值：'||v_abs); end; --ACOS(n):返回数字n的反余弦值，输入值的范围是-1~1，输出值的单位为弧度
  • 【Log4j一】Log4j总体介绍 bit1129 log4j
    Log4j组件：Logger、Appender、Layout   Log4j核心包含三个组件：logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能： 日志的输出目标 日志的输出格式 日志的输出级别(是否抑制日志的输出)  logger继承特性 A logger is said to be an ancestor of anothe
  • Java IO笔记 白糖_ java
    public static void main(String[] args) throws IOException { //输入流 InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test"); InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in); Bu
  • Docker 监控 ronin47 docker监控
             目前项目内部署了docker，于是涉及到关于监控的事情，参考一些经典实例以及一些自己的想法，总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身 监控宿主机本身还是比较简单的，同其他服务器监控类似，对cpu、network、io、disk等做通用的检查，这里不再细说。 额外的，因为是docker的
  • java-顺时针打印图形 bylijinnan java
    一个画图程序 要求打印出： 1.int i=5; 2.1 2 3 4 5 3.16 17 18 19 6 4.15 24 25 20 7 5.14 23 22 21 8 6.13 12 11 10 9 7. 8.int i=6 9.1 2 3 4 5 6 10.20 21 22 23 24 7 11.19
  • 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法 Kai_Ge iReport汉化英文版
    对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下： 在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。   # ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
  • [并行计算]论宇宙的可计算性 comsci 并行计算
          现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......       那么,这种概念让我们推论出一个结论     &nb
  • 用OpenGL实现无限循环的coverflow dai_lm androidcoverflow
    网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能 源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
  • JAVA数据计算的几个解决方案1 datamachine javaHibernate计算
    老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线-------------------------------------     数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J  &nbs
  • 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
    怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统 通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。 本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库 首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类 在配置文件(一般为 protecte
  • 未选之路 dcj3sjt126com 诗
    作者:罗伯特*费罗斯特   黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处.   但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹.   那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
  • Java处理15位身份证变18位 蕃薯耀 18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
      15位身份证变18位，18位身份证变15位 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
  • SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】 hanqunfeng springmvc4
    从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。   Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml   <!-- 激活自动代理功能 参看：
  • Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScripthtmlandroid脚本
      在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序    要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
  • 8个最佳Web开发资源推荐 lampcy 编程Web程序员
    Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。 这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
  • 架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
    1.前言。   如题。 2.详述。   (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
  • html禁止清除input文本输入缓存 Rainbow702 html缓存input输入框change
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。 如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";  <input type="text" autocomplete="off" n
  • POJO和JavaBean的区别和联系 tjmljw POJOjava beans
    POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
  • java中单例的五种写法 liuxiaoling java单例
    /** * 单例模式的五种写法： * 1、懒汉 * 2、恶汉 * 3、静态内部类 * 4、枚举 * 5、双重校验锁 */ /** * 五、 双重校验锁，在当前的内存模型中无效 */ class LockSingleton { private volatile static LockSingleton singleton; pri
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他