colmap实现三维重建步骤

【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting CS_Zero 论文阅读
去模糊的3D高斯泼溅，看Demo比3D高斯更加精细，对场景物体细节的还原度更高，[官网]（https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/）背景技术Volumetricrendering-basednerualfields：NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
如果对类似汽车这种单体进行建模，围绕一圈拍摄，普通的手机或者相机拍摄的照片有足够的重叠度就能建模吗？不需要专业的设备可以吗？大势智慧汽车 3d 一问一答实景三维三维建模三维重建
答：可以建模。提供了完备的单体照片，在不需专业设备的情况下也可实现建模。重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。下载地址：武汉大势智慧-实景三维-云端建模-新型基础设施#实景三维##三维重建##重建大师##三维模型##三维建模##一问一答#
草图三维模型生成论文阅读整理 fisherisfish 论文阅读
论文终于接收啦！给草图研究做个收尾就去投实习！仅为个人整理，如有错误，欢迎指出！因为想给论文找创新点，所以需要大量阅读论文，部分论文会精读到实现的步骤，部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion、Ma
基于激光点云操作可视化界面云杂项 python 3d 创业创新
基于激光点云操作可视化界面使用说明书第一章系统概述基于激光点云操作可视化界面是进行点云文件综合处理的GUI界面，包括计算点云文件中心点、点云文件体素化、点云文件的三维重建和点云文件网格化等模块。主要功能是快速的对点云文件进行读入，展示和处理，通过GUI界面对点云文件进行数据的提取和展示。该GUI界面可以对点云文件的加工和处理的各个环节进行快速计算、统一展示和有效保存，为之后对3D点云文件底层快速处
PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割三维重建医学图像可视化系统流程恋恋西风 Python pyqt python VTK ITK
效果：重建流程：1.输入可以读取DICOM，niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列，并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
三维重建阈值分割 3D可视化医学图像分割 CT图像分割及重建系统可视化编程技术及应用恋恋西风 VTK 毕业设计和论文 qt 三维重建 VTK ITK 图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图，实现了很好的CT图像分割，可以用于骨骼，头部，肺部，脂肪等分割，，并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK，ITK实现分割和生不重建。窗口分为（横断面）、冠状面、矢状面，和3D窗口；包含了体绘制和面绘制；效果：CT分割重建二、开发环境操作系统：Windows10:工具：Qt5.12.4+VisualStudio2017，使用开源库：VTK-8.1IT
Depth Anything放入MVS中？ cashap27149 算法
这是DepthAnything的深度值depth，这个depth通过depth=depth_anything(image)求得。但想要把这个深度值depth嵌入到三维重建算法框架中，并不是一件容易得事情，拿OpenMVS举例，下图是OpenMVS输出深度图的函数。OpenMVS的深度值保存在depthMap中，我们来看看depthMap的具体结构，可以看到OpenMVS使用TImage模板类实例化
3DCaricShop: A Dataset and A Baseline Method for Single-view 3D Caricature Face Reconstruction 理想很丰满，现实很骨感 #单视图三维人脸重建计算机视觉深度学习神经网络
目录1.文章概述2.相关工作2.1关于数据集2.2关于单视图三维重建3.本文核心方法3.13DCaricShop数据集3.2提出的baseline方法进行三维重建3.2.1概述3.2.2流程1.参数化建模（PCA）2.隐式三维重建3.3D关键点预测4.关键点引导的模型匹配3.2.3VC-GCN（视图协同图卷积网络）1.初始化2.图卷积4.最终效果1.文章概述3DCaricShop指的是文章提出的一
KinectFusion论文品读自信侠
KinectFusion:Real-timedensesurfacemappingandtracking论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/6162880参考视频：KinectFusion和ElasticFusion三维重建方法-付兴银https://www.bilibili.com/video/av6060335/参考博文：https://www.
[图形学/三维重建]大白话推导-摄像机内参(Intrinsic)、外参、3D物体坐标变换成2D Bartender_Jill Graphics图形学笔记 3d 图形渲染算法游戏引擎 ue5 动画
文章目录前言一、基础知识了解1.13D场景to2D图像1.2矩阵运算表达1.3摄像机坐标系原点设置二、内参矩阵三、外参总结前言参考资料https://www.bilibili.com/video/BV1Ae41127Yf?p=2一、基础知识了解在日常生活中，光线与物体界面的交互，构成了我们眼里的图像。但是为什么只有眼睛有成像，而像墙壁/桌子等这些平面上不会成像呢？比如我举着一张纸在半空中，周围环境
图像处理入门：OpenCV的基础用法解析 kadog By GPT 图像处理 opencv 人工智能计算机视觉
图像处理入门：OpenCV的基础用法解析引言OpenCV的初步了解深入理解OpenCV：计算机视觉的开源解决方案什么是OpenCV？OpenCV的主要功能1.图像处理2.图像分析3.结构分析和形状描述4.动态分析5.三维重建6.机器学习7.目标检测OpenCV的应用场景OpenCV的安装基本图像操作图像的读取与显示图像的基本信息图像的保存图像处理技巧图像转换边缘检测特征检测与匹配引言OpenCV（
计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结 CS_Zero SLAM 计算机视觉CV 计算机视觉 slam 几何学
计算机视觉中的Homography（单应）矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用，本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解。文章目录计算机视觉中的Homography（单应）矩阵应用小结单应矩阵的推导单应矩阵的求解与分解位姿问题单应矩阵的推导一般地，单应模型出现的前提条件是空间点分布在同一个平面上，例外
三维重建衡量指标记录我宿孤栈人工智能 #视觉相关深度学习目标检测计算机视觉
1、完整性比率CompletenessRati(CR)完整性比率完整性比率是用于评估三维重建质量的指标之一，它衡量了重建结果中包含的真实物体表面或点云的百分比。完整性比率通常是通过比较重建结果中的点云或三维模型与真实或标准点云或模型之间的重叠来计算的。具体计算步骤可能如下：定义真实模型和重建模型：首先，需要有一个真实的或标准的三维模型或点云，以及一个重建的三维模型或点云（由三维重建技术生成）。计算
第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例：三维重建传奇开心果编程 Python库OpenCV 技术点案例示例短博文 python 计算机视觉 opencv
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM（BlockMatching）算法介绍和示例代码五、基于能量最小化的GC（GraphCut）算法介绍和示例代码六、相机标定介绍和示例代码七、特征提取与匹配介绍和示例代码八、三角测量介绍和示例代码九、通过特征匹配和RANSAC（Random
OpenCV学习记录——特征匹配 KAIs32 树莓派——OpenCV opencv 学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法，它遍历所有特征点的描述符，并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序，选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单，但在
科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具（七） JANGHIGH 科普类无人驾驶自动驾驶
科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具（七）在立体视觉领域，有许多立体视觉软件和工具可以帮助工程师进行基线设计、系统测试和优化。以下是一些常用的立体视觉软件和工具：Meshroom：这是一个基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的免费开源三维重建软件。Meshroom可以处理大规模的图像数据集，进行立体视觉重建。OpenMVG(OpenMultipleViewGeom
三维重建开源函数库或者工具冰清-小魔鱼遥感 GIS 计算机视觉目标检测人工智能
三维重建使用摄影测量、计算机视觉技术，利用立体视觉恢复真实相机姿态，获取现实物体的三维信息，并进行虚拟三维场景重现。1、OpenDroneMapODM是一个基于航空影像的三维重建集成工具箱，利用多幅航空影像恢复相机姿态和3D场景，可以生产点云、三维贴图模型、正射影像、数字表面模型、数字高程模型等，提供Web接口，支持CUDA加速，基础函数库使用OpenSfM,OpenMVS,PDAL,Entwin
三维重建方法3D gaussian splatting与NeRF的区别和异同 Soumes 3d 计算机视觉人工智能深度学习机器学习
最近学习了一些三维重建相关的内容，目前比较主要的重建流派就是3DGS以及NeRF，NeRF作为2020年发布的文章轰动一时，影响深远，有很多NeRFbased的相关工作在这些年涌现。3DGS作为2023年的newtalkofthetown，其在保证合成质量的情况下能够以数倍乃至数十倍的速度碾压许多NeRFbased的方法，因此得到了广泛关注。这篇文章从几个角度比较了NeRF（最初的版本）和3Dga
【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting UnderTurrets 图形渲染计算机视觉 3d
文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl)新的问题3DGS的渲染：快速可微光栅化3DGS的限制引言：什么是新视角合成任务定义新视角合成(NovelViewSynthesis)，属于计算机视觉领域，
三维重建经典论文合集汇总深蓝学院人工智能三维重建视觉
三维重建涉及计算机视觉、图形学等多门知识，是一套非常复杂的系统。经典三维重建系统包括整个pipeline从相机标定、基础矩阵与本质矩阵估计、特征匹配到运动恢复结构（SFM），从SFM到稠密点云重建、表面重建、纹理贴图。其中，熟悉SFM的工程师已经是行业内的佼佼者，能掌握稠密点云重建与表面重建的工程师更是凤毛麟角。图1经典三维重建系统pipeline三维重建是当下计算机视觉的一个研究热点，虽然从业者
【三维重建】双目立体视觉 Patrick star` 人工智能
通过极几何可以求得极线，现在我们需要将左边的图变成右边的平行视图。所有的极线都经过极点(e/e')，如果极点位于无穷远处，那所有的极线都平行。(极几何的基础知识可以参考这篇文章：【三维重建】对极几何-CSDN博客)平行视图中，可以利用视差就得深度，视差越小深度越深。如何得到平行视图呢？
【三维重建】三角化 Patrick star` 数码相机
三角化要解决的问题是：已知两个相机的内参K、K'、相机之间的旋转平移矩阵R、t以及匹配点p、p'，如何求得P点的三维坐标？线性解法C++代码实现:https://github.com/ldx-star/Triangulation.git
【三维重建】运动恢复结构（SfM） Patrick star` 算法
运动恢复结构是通过三维场景的多张图像，恢复出该场景的三维结构信息以及每张图片对应的摄像机参数。欧式结构恢复(内参已知，外参未知)欧式结构恢复问题：已知：1、n个三维点在m张图像中的对应点的像素坐标2、相机内参求解：1、n个三维点坐标2、m个摄像机的外参数R、T通过极几何我们知道本质矩阵和基础矩阵【三维重建】对极几何-CSDN博客求得了基础矩阵F，知道相机内参，就能求得本质矩阵E核心问题就在于如何从
人体三维重建（六）——虚拟试衣方案计算机视觉AI
获得准确的三维人体模型通常是虚拟试衣的第一步，随后还需要合身且具有真实感的三维服装模拟。其中涉及的是人体与服装之间的交互技术以及服装建模技术（暂不考虑真实感渲染）。如图1所示。图1虚拟试衣的相关技术本次将关注一个虚拟试衣领域的热点问题，即如何高效复用现有的三维服装进行自动化服装生成、编辑或者是将其试穿到不同的三维人体身上进行服装的个性化定制。将现有工作分为基于几何优化的方法与基于数据驱动的方法，并
Structure-from-Motion Revisited(COLMAP) 流程介绍泠山三维重建算法自动驾驶三维重建 SLAM
Structure-from-MotionRevisited（COLMAP）流程介绍主要贡献1场景图增强2下一最佳视图选择3稳健高效的三角化4BA5冗余视图挖掘运行流程1.GUI运行Reference：Structure-from-MotionRevisited原文COLMAP使用教程Colmap论文——《Structure-from-MotionRevisited》论文阅读笔记笔记：三维重建系列
opencv学习-几种角点检测方法 wyw0000 opencv opencv 学习计算机视觉
角点基本概念角点通常被定义为两条边的交点，或者说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中获取图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维重建和目标识别等，也可称为特征点检测。目前，角点检测算法还不是十分完善，许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标准
三维重建（6）--多视图几何 Struart_R 三维重建人工智能三维重建计算机视觉
目录一、运动恢复问题（SfM）二、欧式结构恢复问题1、概述2、算法流程3、本质矩阵分解4、欧式结构恢复歧义三、仿射结构恢复问题1、概述2、因式分解法3、仿射结构恢复歧义四、透视结构恢复问题1、概述2、透视结构恢复歧义3、代数方法4、捆绑调整五、P3P问题六、随机采样一致性（RANSAC）一、运动恢复问题（SfM）运动恢复问题：通过三维场景的多张图像，恢复出该场景的三维结构信息以及每张图片对应的摄像
【三维重建】运动恢复结构SfM理解记录：初始化与参数估计小白不懂就多问多学三维重建
目录一、SfM的认识二、SfM的初始化三、SfM的实现1、投影变换矩阵2、投影过程3、参数初始估计4、最小化重投影误差注意参考文献一、SfM的认识三维重建=图像序列+SfM+MVS+…图像序列：拍摄多视图照片集SfM：能求出每个图像的参数（包括内参和外参），还有稀疏三维结构MVS：是基于SfM的输出下，进行稠密化。还有后续的曲面重建等等。三维重建：综述链接1，链接2；项目链接开源的sfm可以参考c
三维重建（7）--运动恢复结构SfM系统解析 Struart_R 三维重建人工智能计算机视觉三维重建三维建模
目录一、SfM系统（两视图）1、特征提取2、特征匹配3、RANSAC求解基础矩阵F4、完整的欧式结构恢复算法流程二、基于增量法的SfM系统（以OpenMVG为例）1、预处理2、图像特征点提取与匹配3、两视图重构点云4、增加新视图，多视图重构一、SfM系统（两视图）对于欧式结构恢复的两视图问题，需要获得三维场景的m张图像的像坐标作为已知条件，求解三维场景结构（即三维点坐标），m个摄像机的外参数R和T
为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？神笔馬良学习
问题描述：为什么在缺陷检测之后进行缺陷重建（重现）？最近读论文时，发现作者用目标检测算法检测到锻件上缺陷之后，然后使用2D卷积层和LSTM(长短期记忆)的组合实现对缺陷的重现，缺陷轮廓的重现出现在PVC塑料板子上面。论文出自下图。问题猜想：（想不通，先记录一下这个问题）盲猜意义类似于三维重建方向。通过对缺陷的重现，研究者可以深入了解缺陷的特性、形状、大小等信息。这对于进一步研究缺陷的成因、影响和解
算法单链的创建与删除换个号韩国红果果 c 算法
先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感白糖_ java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。看完整章内容，
zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 java DAO spring jdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试 package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
Rss 订阅开发周凡杨 html xml 订阅 rss 规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。 RSS
分页查询实现 g21121 分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。按实现形式分前台分页和服务器分页：前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
spring jms异步消息处理 510888780 jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
highCharts柱状图布衣凌宇 hightCharts 柱图
第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
我的spring学习笔记2-IoC（反向控制依赖注入） aijuans spring mvc Spring 教程 spring3 教程 Spring 入门
IoC（反向控制依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明：如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
TLS java简单实现 antlove java ssl keystore tls secure
1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
Zip解压压缩文件百合不是茶 Zip格式解压 Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName)); &n
underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScript underscore
工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。学
java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 java jvm jstatd
1.介绍 jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。 jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义： /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
nginx lua开发经验总结 ronin47
使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers Swap: 6127608k total,&nb
[JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
自定义类的equals函数 dai_lm equals
仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
命令如下：sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了方法一：进入MYSQL安装目录打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
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单一功能原则[ 编辑] SOLID 原则单一功能原则开闭原则 Liskov代换原则接口隔离原则依赖反转原则查论编在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VO POJO javabean
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 / Plain 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，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。将配置文件中的如下部分删除：
mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
抽象工厂模式：工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
评"高中女生军训期跳楼” nannan408
首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 java jvm scala
直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c 算法
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