数据小新手

Ransac regressor

Random sample consensus

核心思想：把数据分成inliers 和outliers，选用inliers的数据训练模型。是一种非确定性算法

算法细节

选择一部分随机样本从原始数据中，并检查数据是否有效。
使用随机选择的子集训练模型并检查模型是否有效。
根据模型结果残差按照residual_threashold分成inliers 和outliers
保存训练的模型如果inliers样本达到最大

其中1，2步是为了防止一些outliers来训练模型，也可以不要。

收敛条件：

1.达到最大试验次数
2.inliners 数量满足要求
3.所有样本的残差小于阈值
4.训练样本中至少有一次无异常值的样本被抽样
Reference:

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.RANSACRegressor.html#sklearn.linear_model.RANSACRegressor

你可能感兴趣的:(Ransac regressor)

open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面扶子 python 点云处理平面 python open3d 经验分享点云拟合平面
1、功能介绍：一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。它包括以下几个主要部分：生成符合某一平面方程的随机点云数据、使用RANSAC算法对这些点云进行平面拟合、可视化原始点云和平面拟合结果2、代码部分：importnumpyasnpimportopen3daso3d#生成随机点云np.random.seed(42)n_points=100#假设这些
python-拆解sklearn中决策树 weixin_41177022 scikit-learn 决策树 python 机器学习编程
获取树结构实体对scikit-learn中DecisionTreeClassifier/Regressor的实例调用.tree_属性可以得到树结构。参考sklearn的决策树的官方说明sklearn.tree.DecisionTreeClassifier（不过里面说的help(sklearn.tree._tree.Tree)似乎不管用）获取决策树基本信息node总数可以用model.tree_.n
Open3D(C++) Ransac拟合平面(详细过程版) 点云侠 Open3D学习 c++平面算法计算机视觉
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理见：PCL使用RANSAC拟合平面二、代码实现#include#include#include//RANSAC拟合平面Eigen::Vector4d
Open3D(C++) Ransac拟合球体(详细过程版) 点云侠 Open3D学习 c++算法开发语言计算机视觉 3d
目录一、算法原理1、计算流程2、参考文献二、代码实现三、结果展示一、算法原理1、计算流程空间球方程：(x−a)2+(y−b
全景图拼接和视频行人检测(Python + opencv) weixin-Vip1104z 程序员 opencv 音视频 python
3.根据关键点特征和描述符,对两张图像进行匹配,得到若干匹配点对,并移除错误匹配4.使用Ransac算法和匹配的特征来估计单应矩阵(homographymatrix)5.通过单应矩阵来对图像进行仿射变换6.两图像拼接,重叠部分融合7.裁剪以获得美观的最终图像本次实验通过拍摄多组不同的图片来实现图像的拼接.#参考自https://cloud.tencent.com/developer/article
OpenCV实战-全景图像拼接樱花的浪漫 opencv项目实战 opencv 人工智能计算机视觉
代码地址见文末实现效果1.项目背景随着计算机视觉技术的不断发展，图像拼接技术已被广泛应用于虚拟现实、地图生成、全景摄影等领域。图像拼接（ImageStitching）旨在将多张部分重叠的图像无缝拼接成一幅完整的全景图像。此任务要求图像处理系统能够从不同角度获取的图像中识别出匹配的特征点，并通过计算视角变换将它们对齐。本项目实现了一个基于OpenCV的图像拼接算法，使用SIFT特征提取和RANSAC
Open3D Ransac算法分割点云平面 MelaCandy 算法 python 计算机视觉图像处理 3d
目录一、概述1.1算法原理1.2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3.1原始点云3.2分割后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、概述1.1算法原理RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种迭代的参数估计算法，主要用于从包含大量噪声数据的样本中估计模型参数。其核心
PCL 点云拟合 Ranasc拟合平面点云侠' 点云学习平面人工智能算法计算机视觉 3d c++
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2加载点云数据2.3拟合平面2.4可视化三、完整代码三、结果一、概述在进行平面拟合时，RANSAC会随机选择三个点，然后计算这三个点确定的平面模型。然后，RANSAC会计算其他所有点到这个平面的距离，并根据一个预设的阈值来判断这些点是否符合这个平面模型。不停重复以上步骤，只到符合距离阈值或者达到迭代次数
FIT5221 Image stitching 后端
FIT5221-Assignment1Therearefourtasksinthisassignment:Harriscornerdetection(8marks)Homographyestimation(2marks)RANSAC(6marks)Imagestitching(4marks)Available:14-Mar-2025.Submissiondue:11.55PM,9-April-20
高精度并行2D圆弧拟合（C++) QUST-Learn3D C++点云 c++开发语言
依赖库Eigen3+GLM+Ceres-2.1.0+glog-0.6.0+gflag-2.2.2基本思路Step1：RANSAC找到圆弧，保留inliers点；Step2：使用ceres非线性优化的方法，拟合inliers点，得到圆心和半径；-------------------------------------------------PCL拟合3D圆弧的代码参见PCL拟合空间3D圆周fit3D
二维点拟合直线ransac c++ 是娜个二叉树！ SLAM基础 c++算法开发语言
需求：用C++实现一堆离散的二维点拟合出来一条直线理论直线公式：ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0随机选两个点，构造一般式直线：ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0方向向量：d=(x2−x1,y2−y1)d=(x2-x1,y2-y1)d=(x2−x1,y2−y1)法向量：n=(−dy,dx)n=(-d_y,d_x)n=(−dy,dx)在直线的“一般式方程”中：
ransac拟合多个平面点云学习 c++pcl点云处理平面算法 c++PCL 3D视觉点云处理
目录1理论讲解2详细步骤3示例代码1理论讲解RANSAC（随机抽样一致性算法）是一种用于从一组数据中拟合模型并识别内点和外点的算法。对于拟合3D平面而言，RANSAC的基本思想是随机选择三个点来定义一个平面，并通过计算所有其他点到该平面的距离来评估模型的质量。重复这一过程，直到找到最佳的平面模型。2详细步骤准备点云数据：准备或加载包含多个平面的点云数据。RANSAC算法流程：随机选择点：在点云数据
Open3D(C++) Ransac拟合多项式曲线点云侠 Open3D学习 c++开发语言矩阵计算机视觉算法
目录一、算法原理一、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，Open3D(C++)Ransac拟合多项式曲线，爬虫自重。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT生成的文章。一、算法原理 RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种用于拟合模型的迭代算法，它可以有效地从包含噪声和异常值的数据中估计出最佳的模型参数。在拟合多项式曲线时，RANS
RANSAC算法在点云中的平面拟合及Python实现心之澄澈算法平面 python
概述在计算机视觉和图像处理领域，点云是一种常见的数据表示形式，用于描述三维空间中的对象或场景。而平面拟合是点云处理中的重要任务之一，它可以帮助我们从复杂的环境中提取出平面结构的信息，用于分割、重建和分析等应用。RANSAC（RandomSampleConsensus）算法是一种经典的鲁棒估计方法，可用于拟合包含离群点的数据模型。在平面拟合问题中，RANSAC算法可以通过迭代随机采样和模型验证的方式
PCL RANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束心之飞跃算法平面人工智能 PCL
PCLRANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种经典的参数估计算法，用于从包含噪声或异常值的数据集中估计模型参数。在点云处理领域，PCL（PointCloudLibrary）库提供了对点云数据进行各种操作和分析的工具。本文将介绍如何使用PCL库中的RANSAC算法实现平面拟合，并添加方向向量约束的功能。平面拟合是点云处理中常用的任务之
PCL利用RANSAC算法实现平面拟合后端架构小白算法平面人工智能 PCL
PCL利用RANSAC算法实现平面拟合随着三维点云数据应用的日益广泛，点云库（PointCloudLibrary,PCL）成为了处理和分析点云数据的重要工具。在点云处理中，经常需要找到点云数据中的平面模型以进行后续操作，例如地面提取、物体分割等。而RANSAC（RandomSampleConsensus）算法是一种常用的平面拟合算法，能够有效地从包含噪声和异常值的点云数据中估计出平面模型参数。在P
ROS & ROS2 机器人深度相机激光雷达多传感器标定工具箱强化学习与机器人控制仿真机器人数码相机人工智能深度学习计算机视觉视觉检测自动驾驶
系列文章目录目录系列文章目录前言三、标定目标3.1使用自定义标定目标四、数据处理4.1相机数据中的标定目标检测4.2激光雷达数据中的标定目标检测输入过滤器：正常估算：区域增长：尺寸过滤器：RANSAC：4.3用于2D-3D姿态估计的透视点算法4.4用于3D-3D配准的GICP4.5误差计算和标定确定性估计五、工作区5.1机器人工作区5.1.1初始化新机器人工作区六、节点、可组合节点和小节点6.1节
pcl中ransac提取直线_PCL采样一致性算法（各种模型的分割） weixin_40009099 pcl中ransac提取直线
在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本，样本不同对应的应用不同，例如剔除错误的配准点对，分割出处在模型上的点集，PCL中以随机采样一致性算法（RANSAC）为核心，同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性算法（RANSAC）最大似然一致性算法（MLESAC），最小中值方差一致性算法（LMEDS）等，所有估计参数算法都符合一致
点云处理中阶 Sample Consensus（二）哦里哦里哦里给 PCL点云处理算法
目录一、深入理解RSNSAC二、RANSAC的缺点三、PCL中常用的SampleConsensus算法四、参考资料一、深入理解RSNSACRANSAC是“RANdomSAmpleConsensus”（随机抽样共识或采样一致性）的缩写，它是一种迭代方法，用于从包含异常值的一组数据中估计数学模型的参数。该算法由Fischler和Bolles于1981年发布。RANSAC算法假定我们要查看的所有数据均由
最小二乘法与RANSAC 啊波次得饿佛哥点云最小二乘法算法人工智能 ransac
对于点比较聚集，大部分在拟合的目标曲线周边的点，像下面这种，最小二乘法是比较适合的，但是一旦有一些离散点，哪怕数量很少，都会造成拟合变形。而RANSAC拟合直线时，可以忽略离群点的影响，不会被离群点带偏，更适合带噪点的点云的拟合。
PCL RANSAC探测多条空间直线（指定方向）大鱼BIGFISH C++PCL RANSAC 探测多条空间直线（指定方向）
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介这里提取多条空间直线的思路也比较简单：1、首先基于所有数据提取内点数量最多的空间直线（PCLRANSAC探测空间直线（指定方向）），将其进行保存并将这些内点从原始数据中移除。2、在剩余的点云中重复1中的过程，直至无法探测出空间直线，算法停止。二、实现代码//标准文件#include//PCL
PCL基础：pcl::SACSegmentation＜PointXYZRGBN＞函数全面说明，一遍文章精通平面分割算法多宝Kim #PCL点云库使用笔记 c++算法 windows visual studio
创作不易，如果本篇文章能够给你提供帮助，请点赞鼓励+收藏备查+关注获取最新技术动态，支持作者输出高质量干货！（一般在周末更新技术干货）`pcl::SACSegmentation`是PointCloudLibrary(PCL)中用于进行随机抽样一致性（RandomSampleConsensus，RANSAC）平面分割的类模板，模板参数`PointXYZRGBN`表示点云中点的类型，该类型包含三维坐标
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测格图素书目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积
PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱点云侠' 点云学习算法计算机视觉 3d c++开发语言
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、关键函数2.1头文件2.2加载点云数据2.3计算法线2.4拟合圆柱2.5可视化三、完整代码四、结果展示一、概述圆柱的Eigen::VectorXf参数为7个。分别是：圆柱轴上一点的x坐标；圆柱轴上一点的y坐标；圆柱轴上一点的z坐标；圆柱轴方向的x；圆柱轴方向的y；圆柱轴方向的z；圆柱半径r。1.1原理 RANSAC（RandomSampl
【三维点云数据处理】ISS3d+CSHOT+RANSAC+ICP 点云兔子三维点云处理 python pandas 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
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】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation） old_power PCL 计算机视觉 3D c++
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
Open3D 使用RANSAC分割平面今夕是何年，单目+双目计算机视觉
目录1，概述2，拟合平面3，实现过程4，主要函数：defsegment_plane(self,distance_threshold,ransac_n,num_iterations):'''5，代码实现6，结果展示1，概述随机抽样一致性算法QRANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法。RANSAC算法本质上由两步组成
Python计算机视觉编程第三章图像到图像的映射一只小小程序猿计算机视觉 python opencv
目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里，平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射，可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下：impo
第二章可通行栅格建立（PCA方法）喜欢躺着玩点云处理与导航 3d c++
系列文章目录这一篇主要讲怎么通过PCA建立栅格可通行栅格，这部分其实有非常多的方法，这也只是当时前期使用的一个简单demo文章目录系列文章目录前言一、栅格地图二、RTK定位1.更新位置2.将点云读入到栅格地图中3.对每个栅格进行PCA判断总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：对于做工程来说，一般地面分割使用PCA，生长算法以及RANSAC拟合平面较多，但是ransac的波动较为敏感，生长
HQL之投影查询归来朝歌 HQL Hibernate 查询语句投影查询
在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
Spring整合redis bylijinnan redis
pom.xml <dependencies>  <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redi
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 0624chenhong Hibernate
参考：http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736 org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 在项目中出现了org.hiber
android动画效果不懂事的小屁孩 android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。 Android 平台提供了两类动画。一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案换个号韩国红果果 JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露（其实还未删除）举例： var person={name:{firstname:'bob'}} var p=person.name delete person.name p.firstname -->'bob' // 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
Oracle将零干预分析加入网络即服务计划蓝儿唯美 oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
spring学习——springmvc（二） a-john springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。 1，配置Spring支持文件上传： DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
POJ-2828-Buy Tickets aijuans ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets http://poj.org/problem?id=2828 线段树，逆序插入 #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
Java Ant build.xml详解 asia007 build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
android按钮监听器的四种技术百合不是茶 android xml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方; 1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例使用add方法与java类似创建监听器的实例 myLis lis = new myLis(); 使用add方法给按钮添加监听器
软件架构师不等同于资深程序员 bijian1013 程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。如今很多的公司
TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center sunjing TeamForge How do Attachement Anchor Wiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/ How do I create a new Wiki page? A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
【Redis四】Redis数据类型 bit1129 redis
概述 Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。 Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
SSH2整合-附源码白糖_ eclipse spring tomcat Hibernate Google
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
[转]开源项目代码的学习方法 braveCS 学习方法
转自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html 1）阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2）思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3）下载并安装d
编程之美-子数组的最大和（二维） bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MaxSubArraySum2 { /** * 编程之美子数组之和的最大值（二维） */ private static final int ROW = 5; private stat
读书笔记-3 chengxuyuancsdn jquery笔记 resultMap配置 ibatis一对多配置
1、resultMap配置 2、ibatis一对多配置 3、jquery笔记 1、resultMap配置当<select resultMap="topic_data"> <resultMap id="topic_data">必须一一对应。 (1)<resultMap class="tblTopic&q
[物理与天文]物理学新进展 comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境怎么办呢?
Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository daizj oracle ADR
Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。 FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。这两份log文
简单排序:选择排序 dieslrae 选择排序
public void selectSort(int[] array){ int select; for(int i=0;i<array.length;i++){ select = i; for(int k=i+1;k<array.leng
C语言学习六指针的经典程序，互换两个数字 dcj3sjt126com c
示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了 # include <stdio.h> void swap_1(int, int); void swap_2(int *, int *); void swap_3(int *, int *); int main(void) { int a = 3; int b =
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令 dcj3sjt126com PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令: 查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php 查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm 查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem 重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart 在phpinfo()输出内容可以看到php
线程同步工具类 shuizhaosi888 同步工具类
同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）闭锁（CountDownLatch） public class RunMain { public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException { fin
bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。 In computer science, bleeding edge is a term that
c中实现utf8和gbk的互转 jimmee c iconv utf8&gbk编码
#include <iconv.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> int code_c
大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel android theme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西. 在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper 分布式共享锁
首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。官
两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他