- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 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
- PCL 怎样可视化深度图像
LeonDL168
PCL计算机视觉人工智能视觉检测图像处理算法
本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法,在3D视窗中以点云形式进行可视化(深度图像来源于点云),另一种是,将深度值映射为颜色,从而以彩色图像方式可视化深度图像。代码首先,在PCL(PointCloudLearning)中国协助发行的书提供光盘的第7章例2文件夹中,打开名为range_image_visualization.cpp的代码文件,同文件夹下可以找到相关的测试点云文件room_scan1.
- Open3D 实现CSF布料模拟算法
今夕是何年,
单目+双目Open3d计算机视觉
目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- Livox_Mid360+IMU仿真搭建
夜雨拾年
无人机
前言本文是对在gazebo里搭建一个livoxmid360+惯导仿真平台测试FAST-LIO2的实现,此博文中存在部分需要修改代码的地方,因此在本文中做出更详细的说明。资源包安装注:由于livox点云的格式是CustomMsg,而rviz中主要使用PointCloud和PointCloud2,转换不太方便,因此不使用官方提供的软件包,使用他人修改后的软件包。但此软件包开发时间较早,缺少mid360
- X Error of failed request: BadWindow (invalid Window parameter)
自动驾驶实战(AIFighting)
环境配置
加载显示点云时出现error.XErroroffailedrequest:BadWindow(invalidWindowparameter)Majoropcodeoffailedrequest:10(X_UnmapWindow)Resourceidinfailedrequest:0x1a00001Serialnumberoffailedrequest:204Currentserialnumberi
- 景联文科技:专业数据标注公司,推动AI技术革新
景联文科技
人工智能
数据标注作为AI技术发展的重要支撑,对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。景联文科技作为专业的数据标注公司,致力于提供专业的数据标注服务,帮助客户解决AI链条中的数据处理难题,共同推动人工智能技术的进步与发展。一站式数据标注服务景联文科技提供一站式的数据标注服务,涵盖从图像、视频、音频到文本等多种数据类型。•图像标注:对象检测、语义分割、关键点标注、多边形标注等。•
- 点云数据集可视化
业余小程序猿
python点云数据可视化
ModelNet40数据集可视化:importopen3daso3dimportnumpyasnpfromplyfileimportPlyDatafromPILimportImage#读取PLY文件内容defread_ply_file(file_path):try:ply_data=PlyData.read(file_path)print("PLY文件内容成功读取")returnply_datae
- Python | 获取PCD点云数据强度等信息
拟墨画扇_
Pythonpython开发语言
最近工作需要,需要获取PCD点云数据的强度等信息,给出open3d和pypcd两种方法获取强度信息。读取的PCD数据头格式如下:VERSION0.7FIELDSxyzintensitylaseridtimeoffsetyawangleSIZE4441284TYPEFFFUUFFCOUNT1111111WIDTH230400HEIGHT1VIEWPOINT0001000POINTS230400DAT
- Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
亚图跨际
交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中,空间信息减少,而特征信
- 论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor
入门打工人
笔记slam定位算法
论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中,自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求,并且是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分(即闭环检测)。本文提出了一种名为NDT-Transf
- Pointnet++改进即插即用系列:全网首发DilatedReparamBlock |即插即用,提升特征提取模块性能
AICurator
Pointnet++改进专栏python深度学习pytorch
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入DilatedReparamBlock,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍近年来,大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注,但有两个尚未解决的关键问
- CloudCompare操作(某一指定要素按照PointSourceID分类)
喵喵不爱吃鱼
工具使用
CloudCompare操作(指定强度值点云按照PointSourceID分类)以实标线为例:强度值31、首先将点云按照Intensity显示Properties->Active:IntensityCurrent:Blue->Green…2、截取实标线菜单栏:Edit->Scalarfields->FilterByValue:3-43、截取的实标线点云按照PointSourceID显示,再使用Po
- 探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章
尤琦珺Bess
探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中,3D点云处理是一个至关重要的环节,因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。POSTECH-CVLab开源的PointTransformer项目,为这一领域的研究与应用开辟了新的道路。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用场景及其独特优势,引导更多用户了解并使用PointTran
- 『点云处理任务 』用PCL库 还是 深度学习模型?
爱钓鱼的歪猴
点云深度学习人工智能pcl库
深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务,但是二者侧重点有所不同。1、PCL库(点云库)是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库,常用于以下任务:1、点云滤波:用于去除噪音、下采样和平滑等操作,入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。2、特征提取和描述:用于捕获地点云数据的表面特征,入法线估计、曲率计算、局部特征描述子(如FPFH、SHOT)等。3、点云配准:,用于将不同视角或不同时间的点云数据
- 点云从入门到精通技术详解100篇-点云特征学习模型及其在配准中的应用
格图素书
学习
目录前言应用前景国内外研究现状点云特征提取算法研究现状点云配准算法研究现状相关理论基础2.1深度学习2.1.1深度学习概述2.1.2自编码器2.1.3稀疏编码2.1.4受限玻尔兹曼机2.2多层感知机2.2.1多层感知机概述2.2.2感知器与多层感知机2.2.3多层感知机的训练2.3点云配准方法2.3.1无点对应关系的点云配准方法2.3.2基于对应关系的点云配准方法2.4评价指标2.4.1点云配准评
- 如何在3D无序抓取中应用深度学习算法?
道亦无名
人工智能3d深度学习算法
在3D无序抓取中,深度学习算法的应用极大地提升了系统的识别精度和效率。以下是深度学习算法在3D无序抓取中的具体应用方式:一、物体识别图像预处理:首先,通过3D相机获取的点云数据或深度图像需要进行预处理,包括去噪、滤波、分割等步骤,以提高后续处理的准确性。特征提取:利用深度学习算法(如卷积神经网络CNN)对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等,有助于区分不同的物体。分类
- 2022-03-31 跟随王纪琼导师学习收获
湘颖心理讲师心理咨询师
湘颖每日一省D282021年7月上了王纪琼导师的第25期高级心理讲师班,五天三夜的课程+一晚的酒会,听课的时候觉得哪里都讲的很好,学完之后感觉有点云里雾里,回来之后我非常认真的整理了笔记,整理了两大笔记本。整理的过程慢慢有点思路。2021年十一期间我又参加了第26期高级讲师班的复训,这次才对课程内容有了进一步的认识,才明白导师讲的大部分内容。了解到导师除了心理讲师课程之外,还有家庭系统教育。因为当
- 9 自研rgbd相机基于rk3566之qt框架开发rgbd融合线程
三十度角阳光的问候
qtqt-creator双目rgbd点云融合tof瑞芯微
qt框架开发rgbd融合线程rgbd线程功能及处理流程1rgbd线程分为如下几个功能:2rgbd线程的处理流程如下:rgbd线程qt程序详解1接收界面启动停止信号。2qt线程运行点云与颜色帧对齐rgbd线程程序示例1线程头文件:pthread_tof.h2线程源文件:pthread_tof.cpprgbd线程功能及处理流程1rgbd线程分为如下几个功能:1创建与声明rgbtof的共享内存。2同时接
- 9 自研rgbd相机基于rk3566之qt框架开发主线程与opengl_widget点云显示
三十度角阳光的问候
qt管线渲染着色器rk3566/rk3588qt-creatorgpuopengl
qt框架开发opengl_widget点云显示mainwindow主线程代码详解1主线程功能:2主线程代码示例:Qopenglwidget点云显示类代码详解1qtopenglwidget框架介绍:2qtopenglwidget渲染流程:3qtopenglwidget顶点与片段着色器配置示例:4qtopenglwidget主线程更新点云函数:5qtopenglwidget类头文件示例:6qtopen
- 学习记录——语义分割和实例分割的标签结构
落叶击球
学习笔记学习人工智能
语义分割:一张样本,生成一张掩码图像标签。灰度图像,背景亮度为0,每个目标根据分类赋予不同亮度——1,2,3......实现像素级的类别区分,但无法区分个体。实例分割:原理:一张样本,生成一个多通道的Mat矩阵,也就是多张掩码图像叠在一起。每张掩码图负责存储一个类别的目标,亮度只有0和1,通过通道号区分每个类别。同时,每张掩码图内,每个目标拥有ID号(通过增加一个维度实现),负责区分一个类别中的每
- 【小白深度教程 1.5】手把手教你用立体匹配进行双目深度估计,以及 3D 点云生成(含 Python 代码解读)
小寒学姐学AI
从零开始的深度补全和深度估计3dpython人工智能计算机视觉自动驾驶深度学习笔记
【小白深度教程1.5】手把手教你用立体匹配进行双目深度估计,以及3D点云生成(含Python代码解读)1.立体匹配的原理2.块匹配算法(BlockMatchingAlgorithm)2.1代码中的立体匹配过程概述2.2代码原理及公式2.2.1.窗口匹配和代价函数(SAD)2.2.2.匹配过程2.2.3.视差图生成2.3代码的整体算法流程2.4性能与优化3.加载双目图像计算视差4.读取相机参数并计算
- 【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言激光点云数据点云数据处理
1Open3D库介绍Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高度优化,还通过PythonPybinding提供了前端PythonAPI。Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法,内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用,包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
- 语义分割训练精度计算
南太湖小蚂蚁
人工智能深度学习人工智能
语义分割训练的output结果一般是[batch_size,num_classes,width,height]这样的形式,而label的结果一般是[batch_size,width,height],类似如下形状,outputs:[4,6,480,320],而真值label:[4,480,320]。由于维度不同,无法直接比较,所以这两者要比较就要采取一点方法。output里面每个类型都有一个值,要取
- 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3dc++
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
- 语义分割笔记
Wils0nEdwards
笔记深度学习计算机视觉
在语义分割任务中,提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比(mIoU)和平均精度(mAcc)的难度取决于多个因素。以下是一些关键因素及其对难度的影响:数据集质量:标注质量:高质量的标注对于训练有效的模型至关重要。如果标注存在错误或不一致,模型的性能会受到影响。样本数量:较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力,但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性:如果数据集包含多样化的
- Ego-planner:三维建图 grid_map.cpp解析
dueen1123
算法无人机
ego避障里面比较重要的功能是对环境进行栅格地图进行避障其实是通过深度图像或者点云数据来进行转换填充的,(没错,ego也可以利用点云来建图,也就是无需d435i进行输入,可以替换为激光雷达)下面我们分别对这两个方式的建图方法进行解析首先我们需要明确几个十分重要的变量:buffer_size:三维栅格地图的体积,是地图尺寸/分辨率获得的md_.occupancy_buffer_:初始的栅格地图占据状
- DETR3D
zzzzz忠杰
笔记3d自动驾驶计算机视觉
引言从视觉信息中检测3D对象是低成本自动驾驶系统的长期挑战。虽然使用LiDAR等模式收集的点云中的对象检测受益于有关可见对象的3D结构的信息,但基于相机的设置更加不适定,因为我们必须仅根据RGB中包含的2D信息生成3D边界框预测图片。现有方法[1,2]通常完全从2D计算构建检测管道。也就是说,他们使用为2D任务设计的对象检测管道(例如,CenterNet[1]、FCOS[3])来预测3D信息,如对
- NeRF学习——NeRF初步认识
PLUS_WAVE
CVcvpython计算机视觉NeRFAI机器学习神经网络
NeRFNeRF,全名为NeuralRadianceFields,是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示。这种表示方式与传统的使用体素、网格或点云的显式表示不同,NeRF将整个场景看作一个连续的函数,即RadianceFieldsF(x,d)=(σ,c)F(\bfx,d)=(\sigm
- SLAM中常用的库
wq_151
人工智能SLAM计算机视觉人工智能机器学习slam
SLAM中常用的库关于库关于库Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级、快速开发库,下面是Pangolin的Github网址:githubEigen是一个高层次的C++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。pagenanoflann是一个c++11标准库,用于构建具有不同拓扑(R2,R3(点云),SO(2)和SO(3)(2D和3D旋转组))的
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro