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余靖年Veronica
深度融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿,一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。由清华大学的JiahuiHuang、Shi-ShengHuang等人共同研发,这项创新成果已在CVPR2021上大放异彩,它的出现标志着在线隐式三维重构领域的重大突破。项目介绍重塑三维视觉新纪元DI-Fusion,又称为深度融合,是一项基于RGB-D流数据的新型在
- Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程
白葵新
python计算机视觉算法图像处理windows3d
目录一、Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总(长期更新)-CSDN博客一、Open3D简介Open3D是一个强大的开源库,专门用于处理和可视化3D数据,如点云、网格和RGB-D图像。它提供了丰富的功能和工具,广泛
- 相机—特点及区别
Dirschs
摄像头数码相机
1.相机种类RGB,RGB-D,单目,双目,sterro相机,实例相机2.相机特点2.1单目只使用一个摄像头进行SLAM,结构简单,成本低三维空间的二维投影必须移动相机,才能估计场景中物体的远近和大小单目SLAM估计的轨迹和地图与真实的相差一个因子2.2双目由两个单目相机组成,两个相机之间的距离(基线)是已知的根据基线估计每个像素的空间位置,距离估计:比较左右眼的图像室内+室外缺点:配置与标定较为
- 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
- Open3D 深度图像与彩色图像生成RGBD/点云(用法总结)
点云侠
python点云处理可视化计算机视觉python
目录一、算法原理1、实现流程2、主要函数二、代码实现1、实验数据2、主要参数3、完整代码三、结果展示四、相关链接一、算法原理1、实现流程 RGB-D相机能够测量每个像素的深度,在测量深度之后RGB-D相机通常按照生产时各个相机的摆放位置,自己完成深
- ORBSLAM3 运行流程 以rgbd_tum.cc函数为例进行分析
水理璇浮
ORBSLAM3数码相机
一、运行使用的是D435i相机自己录制的数据。运行命令:./Examples/RGB-D/rgbd_tum'/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Vocabulary/ORBvoc.txt''/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Examples/RGB-D/TU
- ORB-SLAM2论文总结
Mr.Qin_
SLAMslamorbORB-SLAM2
ORB-SLAM2学文学习总结1系统概述2加速特征点匹配策略2.1词袋模型加速匹配2.2恒速运动模型加速匹配3系统原理详解3.1初始化3.2跟踪线程3.3局部建图线程3.4回环检测线程4一些总结4.1单目、双目、RGBD的差别4.2系统所用到的优化1系统概述 ORB-SLAM2支持单目、双目、RGB-D相机的输入,整个系统包含三个线程跟踪线程、局部建图线程、回环检测线程(当检测到回环时,回环融合
- CVPR 2023: Instant Volumetric Head Avatars
结构化文摘
人工智能深度学习机器学习计算机视觉
我们使用以下六个特征来刻画本文的研究主题:1.输入数据单图像与视频序列单图像方法捕获速度更快,但可能在细节和运动模糊方面存在困难。视频序列提供更多信息,并能够重建动态方面,如表情,但需要更长的时间捕获和处理。数据类型仅RGB提供基本颜色信息,限制了准确性和照明或材料的重建。RGB-D包括深度信息,提高了重建准确性并允许3D对象操作。多视图从各种角度捕获对象,增强细节并解决歧义。2.神经网络架构神经
- 第十三周周报
Joy_moon
深度学习图像处理
文章目录摘要计算机视觉相机成像模型相机成像模型文献阅读在RGB-D数据上使用3D图像结构的关节临床医生检测贡献简介数据集方法实验结论总结摘要本周下载human3.6M数据集时,发现有相机外参和内参的概念不懂,于是去补习了下相机成像模型的原理,然后根据上周学习的综述,在实现3dhpe的方法中,作者在经典实现方法中,又分了基于图形结构解决方法和以位姿结构为基础的时空解决方法。这是不同现在主流的基于各个
- 论文笔记(十九)RGB-D Object Tracking: A Particle Filter Approach on GPU
墨绿色的摆渡人
文章粒子滤波
RGB-DObjectTracking:AParticleFilterApproachonGPU文章概括摘要1.介绍2.贡献3.粒子滤波器4.可能性评估5.实施细节6.实验A.物体模型B.合成序列C.真实序列7.结论8.鸣谢文章概括作者:ChanghyunChoiandHenrikI.Christensen来源:CenterforRobotics&IntelligentMachines,Colle
- 论文笔记(十四):PoseRBPF: A Rao–Blackwellized Particle Filter for 6-D Object Pose Tracking
墨绿色的摆渡人
文章粒子滤波
PoseRBPF:ARao–BlackwellizedParticleFilterfor6-DObjectPoseTracking文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.用PoseRBPF进行六维物体姿势跟踪A.问题定式化B.PoseRBPF概述C.Rao–Blackwellized粒子滤波器的公式D.观察似然E.运动先验F.6维对象姿态跟踪框架G.PoseRBPF的RGB-D扩展H.快速PoseRB
- 论文笔记(二):DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion
墨绿色的摆渡人
文章
DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作3.1来自RGB图像的姿势:3.2来自深度/点云的姿势:3.3来自RGB-D数据的姿势:4.模型4.1结构概括4.2语义分割4.3Dense特征提取4.3.1密集的3D点云特征嵌入4.3.2密集的彩色图象特征嵌入4.4Pixel-wise密集融合4.4
- vslam论文25: 结构约束的RGB-D SLAM(ICRA 2021)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读c++平面学习计算机视觉笔记
摘要本文提出了一种专门为结构化环境设计的RGB-DSLAM系统,旨在通过从周围提取的几何特征来提高跟踪和制图精度。除了点之外,结构化环境还提供了大量的几何特征,如线和平面,我们利用这些特征来设计SLAM系统的跟踪和映射组件。对于跟踪部分,我们基于曼哈顿世界(MW)的假设探索这些特征之间的几何关系。我们提出了一种基于点、线和面的解耦优化方法,以及在附加的姿态优化模块中使用曼哈顿关系。在建图部分,以较
- vslam论文23:VIP-SLAM: 一种高效、紧耦合的RGB-D视觉惯性平面SLAM(ICRA 2022)
xsyaoxuexi
视觉SLAM论文阅读平面人工智能算法笔记c++学习
摘要本文提出了一种融合RGB、Depth、IMU和结构化平面信息的紧密耦合SLAM系统。传统的基于稀疏点的SLAM系统总是保持大量的地图点来建模环境。大量的地图点给我们带来了很高的计算复杂度,使其难以部署在移动设备上。另一方面,平面是人造环境尤其是室内环境中常见的结构形式。我们通常可以使用少量的平面来表示一个大的场景。因此,本文的主要目的是降低基于稀疏点的SLAM的高复杂性。我们构建了一个轻量级的
- 慕尼黑工业大学最新提出!单目实时密集建图的混合隐式场方法
3DCV
人工智能计算机视觉算法学习深度学习
作者:小柠檬|来源:3DCV在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」可获取论文pdf我们提出了一种新颖的方法,它将基于深度学习的密集SLAM与神经隐式场相结合,实时生成密集地图,而无需像以前的方法那样依赖RGB-D或姿势输入。我们的方法充分利用了深度学习的表征能力和神经隐式场的适应性,为实时单目密集SLAM提供了鲁棒、高效和准确的解决方案。原文链接:慕尼黑工业大学最新提出!单目实时密集建图的混合隐
- 【论文阅读笔记】MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection
咔叽布吉
论文阅读笔记目标检测
1.介绍MobileSal:ExtremelyEfficientRGB-DSalientObjectDetectionMobileSal:极其高效的RGB-D显著对象检测2021年发表在IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence。PaperCode2.摘要神经网络的高计算成本阻碍了RGB-D显着对象检测(SOD)的最新成功,使其无
- PV-RAFT:用于点云场景流估计的点体素相关场(CVPR2021)
Tom Hardy
python计算机视觉人工智能深度学习机器学习
在2019和2020年的CVPR上均有关于点云场景流的相关工作,今天介绍的是2021年CVPR上最新的关于点云场景流的工作。机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益,这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云,点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场,这为场景提供了重要的动态信息。以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入,很少有直接从点云估计场景流的
- RGB,RGB-D,单目,双目,sterro相机,实例相机介绍
DWQY
一些感兴趣的概念相机
相机—特点及区别1.相机种类RGB,RGB-D,单目,双目,sterro相机,实例相机2.相机特点2.1单目只使用一个摄像头进行SLAM,结构简单,成本低三维空间的二维投影必须移动相机,才能估计场景中物体的远近和大小单目SLAM估计的轨迹和地图与真实的相差一个因子2.2双目由两个单目相机组成,两个相机之间的距离(基线)是已知的根据基线估计每个像素的空间位置,距离估计:比较左右眼的图像室内+室外缺点
- PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation学习笔记
路&客
论文笔记点云计算机视觉3d深度学习
摘要在这项工作中,我们提出了一种新的数据驱动的鲁棒的6DoF目标姿态估计方法,从单个RGB-D图像。与以前直接回归姿势参数的方法不同,我们使用基于关键点的方法来处理这一具有挑战性的任务。具体地说,我们提出了一种深度霍夫投票网络来检测物体的3D关键点,然后以最小二乘拟合的方式估计出6D姿态参数。我们的方法是成功地在基于RGB的6DoF估计上工作的2DKeypoint方法的自然扩展。该算法充分利用了刚
- 机器学习笔记 - 从2D数据合成3D数据
坐望云起
深度学习从入门到精通深度学习3D点云人工智能Transformer语义特征3D合成
一、3D数据简介人们一致认为,从单一角度合成3D数据是人类视觉的一项基本功能,这对计算机视觉算法来说极具挑战性。但随着LiDAR、RGB-D相机(RealSense、Kinect)和3D扫描仪等3D传感器的可用性和价格的提高,3D采集技术的最新进展取得了巨大飞跃。与广泛使用的2D数据不同,3D数据具有丰富的尺度和几何信息,从而为机器更好地理解环境提供了机会。然而,与2D数据相比,3D数据的可用性相
- 【源码汇总】基于RGB-D相机的三维重建总览 包括静态与动态三维重建
AI杰克王
计算机图形学计算机视觉计算机视觉人工智能算法深度学习
注:在公众号【三维匠心】阅读体验更佳~https://mp.weixin.qq.com/s/u3CSKys2CxvfvGzlXgnnXw大家好,我是三维匠。今天想和各位伙伴分享一些有趣的三维重建方面的工作,同时,本篇文章也是三维匠一路走来接触的相关工作的总览,后续三维匠会继续分享AI与三维重建方面的工作,希望各位伙伴能持续关注~近年来,随着AR,VR,虚拟试衣,自动驾驶等领域的兴起,三维重建技术得
- SLAM后端建图常用地图分类
稻壳特筑
稠密建图SLAMcomputervisionSLAM
1.点云地图(PointCloudMap):利用RGB-D进行稠密建图,最直观、最简单的方法是根据估算的相机位姿,将RGB-D数据转化为点云,然后进行拼接,最后得到一个由离散的点组成的点云地图。希望估计物体的表面,可是使用三角网格(Mesh)、面片(Surfel)进行建图。希望知道地图障碍物信息并在地图上导航,可以通过体素(Voxel)建立占据网格地图。https://pointclouds.or
- ObjectDatasetTools--->readme翻译
童鸢
ROS6自由度位姿估计6DoF人工智能图像处理计算机视觉
##先说结论,ObjectDatasetTools不好用,有效的方法见我另外一个博客,连接如下:有效的方法:https://blog.csdn.net/weixin_41837701/article/details/122799717?spm=1001.2014.3001.5502--------------分割线---------------1.介绍该库为纯Python脚本,用于为使用RGB-D
- ORB-SLAM2:一个支持单目、双目和RGB-D摄像头(相机)的开源SLAM系统(翻译)
语符律
书读百遍其义自见,为了日后能方便快速回顾ORB-SLAM2的原理和思想,这里本人将论文翻译成中文母语,网上也有其他的翻译版本,诸君也可参照。本文不求诸君全信,但求无误导之嫌疑。小经验:研究源码以及修改源码之前一定要先仔细看论文(反复多看几遍,之后互为验证),不看论文容易误判,坑很大(自己想)。摘要我们提出的ORB-SLAM2是一个完整的SLAM系统,它支持单目、双目和RGB-D相机。它包括地图重用
- 《视觉SLAM十四讲》-- 建图
算法导航
视觉SLAM十四讲SLAM算法计算机视觉
11建图11.1概述(1)地图的几类用处:定位:导航:机器人在地图中进行路径规划;避障重建交互:人与地图之间的互动(2)几类地图稀疏地图稠密地图语义地图11.2单目稠密重建11.2.1立体视觉(1)稠密重建中,我们需要知道每个像素(或大部分像素)的距离,对此有以下几种方案:使用单目相机,估计相机运动,并且三角化计算像素的距离;使用双目相机,利用左右目的视差计算像素的距离;使用RGB-D相机直接获取
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲相机与图像
派大星不憨
视觉SLAM十四讲学习笔记算法机器学习计算机视觉
文章目录前言一、相机模型针孔相机模型畸变模型双目相机模型RGB-D相机模型二、图像三、代码复现总结前言研0学生,放假宅家,本科期间对其感兴趣,故开始学习。一个人学有点无聊,可以一起来学呀!参考书:高翔《slam十四讲》第二版我会在我的笔记中,结合自己的理解复述内容,并对代码部分完成复现。有问题的可以留言或者私信噢!开发环境:虚拟机Ubuntu22.04+Vscode。一、相机模型针孔相机模型设O−
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】三维重建
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录前言几个高频面试题目“基于RGB-D相机的三维重建"和传统的SFM和SLAM算法有什么区别?
- 深度相机Kinect2.0三维点云拼接实验(四)
24K纯学渣
经验分享opencv计算机视觉人工智能
文章目录前言Kinect2.0相机可视化测试总结前言 Kinect2.0是微软推出的一款RGB-D相机,它即支持普通相机的拍摄,也支持脉冲测量深度信息。本系列文章基于该传感器给出基本的环境搭建、原理讲解、点云数据捕捉、三维点云拼接等开发源码,当然也会总结经验帮大家排雷避坑。本小节介绍点云图像的捕获。本文测试代码依赖Kinect2.0驱动程序、OpenCV开发环境等(环境搭建与配置见实验二),可通
- 6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints学习笔记
路&客
点云论文笔记计算机视觉人工智能3d
摘要提出了一种基于RGB-D数据的类别级6D物体姿态跟踪的深度学习方法–6-PACK(6-Pack)。我们的方法实时跟踪已知对象类别(如碗、笔记本电脑和杯子)的新颖对象实例。6-pack学习通过几个3D关键点紧凑地表示对象,基于这些关键点,可以通过关键点匹配来估计对象实例的帧间运动。这些关键点是端到端学习的,无需人工监督,以便最有效地进行跟踪。RGB-D(深度图像)深度图像=普通的RGB三通道彩色
- 深度图(Depth Map)
KingsMan666
技术积累pythonopencvcnn计算机视觉图像处理
文章目录深度图深度图是什么深度图的获取方式激光雷达或结构光等传感器的方法激光雷达RGB-D相机双目或多目相机的视差信息计算深度采用深度学习模型估计深度深度图的应用场景扩展阅读深度图深度图是什么深度图(depthmap)是一种灰度图像,其中每个像素点距离相机的距离信息。它是计算机视觉中常用的一种图像表示方式,用于描述场景的三维结构。用张图简单直白的表示就是,越红的地方,代表距离观察者(即屏幕)的距离
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在