大鱼BIGFISH
大鱼BIGFISH

点云杂记 文章目录汇总（持续更新...）

文章目录

  • 一、点云聚类
  • 二、点云滤波
  • 三、点云配准
  • 四、点云分割
  • 五、点云IO篇
  • 六、点云几何图形
  • 七、点云特征描述子
  • 八、林业应用
  • 十、深度图像
  • 十一、点云采样
  • 十二、Kdtree与八叉树
  • 其他

一、点云聚类

  1. 点云K-Means聚类算法
  2. 点云DBSCAN聚类算法
  3. MATLAB 欧式聚类
  4. 点云聚类汇总（MATLAB）
  5. 一种改进的kmeans聚类方法
  6. Matlab 拐点法自适应k值（改进k均值聚类）
  7. 一种优化k均值初始种子点的方法
  8. 点云DBSCAN聚类（MATLAB，非内置函数）

二、点云滤波

  1. 点云滤波处理(使用CloudCompare软件)
  2. 基于数学形态学的点云滤波
  3. 基于坡度理论的点云滤波方法
  4. 基于数学形态学的点云滤波（改良版）
  5. 基于区域生长的点云滤波方法
  6. 基于平面拟合的点云滤波方法
  7. 一种高程滤波方法去除低矮地物及地面点
  8. matlab ROR半径滤波
  9. matlab SOR统计滤波
  10. 基于二次曲面拟合的点云滤波方法
  11. 点云双边滤波
  12. 偏度平衡滤波算法（SKF）
  13. 一种改进的简单形态学滤波器
  14. MATLAB SMRF点云滤波算法
  15. Matlab CSF地面点滤波（插件）
  16. Matlab 点云去噪

三、点云配准

  1. ICP算法实现(MATLAB)
  2. ICP算法实现(MATLAB改良版)
  3. MATLAB ICP点云精配准
  4. MATLAB CPD点云精配准
  5. MATLAB 正态分布点云配准（NDT）
  6. Matlab 快速全局配准（FGR）

四、点云分割

  1. 一种基于法向量的点云分割方法
  2. MATLAB RANSAC拟合圆（随机采样一致性）
  3. MATLAB RANSAC拟合球
  4. 点云最小二乘法拟合平面
  5. 点云RANSAC拟合平面（MATLAB）
  6. 点云最小二乘法拟合空间直线
  7. 点云最小二乘法拟合直线
  8. 点云最小二乘法拟合圆
  9. 点云最小二乘法拟合二次曲面
  10. 霍夫变换探测直线（HT最初版）
  11. 累加器分析方法（霍夫变换）
  12. 霍夫变换探测三维平面之一
  13. 霍夫变换探测三维平面之二
  14. 霍夫变换探测三维平面之三
  15. RANSAC提取平面（MATLAB内置函数）
  16. RANSAC提取圆柱（MATLAB内置函数）
  17. 平面合并（MATLAB）
  18. MATLAB RANSAC拟合空间直线

五、点云IO篇

  1. 点云IO篇之stl文件读写
  2. 点云IO篇之las文件读写
  3. 点云IO篇之xyz与txt文件读写操作

六、点云几何图形

  1. 基于点云凸包的凹包获取方法
  2. 树冠凸包体积与表面积计算（MATLAB ）
  3. 树冠体积计算之AlphaShape算法
  4. 点云最小包围盒（OOB）
  5. 点云最小外接椭圆（Khachiyan算法）
  6. 过滤三角网算法求取凹包
  7. Delaunay三角网之生长算法
  8. Delaunay三角网之逐点插入法
  9. 改进alpha shape算法求取点云切片面积
  10. 过滤三角网算法求取凹包（二）
  11. Matlab 边界提取

七、点云特征描述子

  1. CloudCompare&PCL特征估计之点特征直方图(PFH)
  2. 点云曲率计算（MATLAB）
  3. MATLAB FPFH特征提取
  4. 点云法曲率计算（MATLAB）
  5. 点云高斯曲率计算（MATLAB）

八、林业应用

  1. 树冠体积计算之体元累加法
  2. 树冠点云投影面积计算（凸包法）
  3. 树冠体积计算之台体-凸包算法
  4. 冠层分析法（VCP）提取叶面积指数
  5. 树冠凸包体积与表面积计算（MATLAB ）
  6. 切片法分割树冠与树干
  7. 树冠体积计算之AlphaShape算法
  8. 树冠点云投影面积计算（AlphaShape算法）
  9. 点云剔除高位误差与低位误差
  10. 点云孤立点提取
  11. 基于格网化的点云高程归一化
  12. 切片法分割树冠与树干（RANSAC改良版）
  13. 一种提取点云树干点的方法
  14. Matlab 一种获取树高的方法
  15. MATLAB 获取单木胸径大小

十、深度图像

  1. 深度图像转点云数据（激光雷达数据）
  2. 点云数据转深度图像（一）
  3. 点云数据转深度图像（二）

十一、点云采样

  1. 点云下采样（MATLAB）
  2. MATLAB 最远点采样（FPS）
  3. MATLAB 最远点采样（FPS改进版）
  4. Matlab 随机采样（固定点数）
  5. Matlab 点云下采样（内置函数）

十二、Kdtree与八叉树

  1. KD树应用汇总

其他

  1. 利用PCA方法旋转点云目标
  2. Qt Opengl可视化三角网
  3. 点云平均点间距评估
  4. 点云局部最大内切球拟合和提取
  5. 判断一个点是否在多边形内部
  6. 树冠自适应切片算法
  7. 体元可视化（体元累加法）
  8. 一个点在平面上的投影坐标
  9. 点云高程归一化处理
  10. MATLAB 点云粗糙度计算
  11. 点云最小二乘法拟合曲线
  12. 三维空间中两直线交点
  13. 点云八个方向极值点获取
  14. 点云随机添加噪声
  15. 基于体元的初始分割中心选择模型
  16. 点云基于高程进行颜色渲染
  17. 空间后方交会
  18. MATLAB 点云旋转
  19. 使用点云数据创建数字高程模型（DEM）
  20. MATLAB 自然样条函数（Spline，非MATLAB内置函数）
  21. MATLAB 自然样条函数（约束两端斜率）
  22. Matlab 点云合并
  23. Matlab 点到矩形的最小距离
  24. Matlab 点云可视化

你可能感兴趣的:(点云杂记,matlab,聚类,算法,点云配准,滤波)

  • 科技云报到：从大模型到云端，“AI+云计算”还能讲出什么新故事 科技云报道 云计算大模型云计算
    科技云报到原创。2024年的大模型产业，注定将是会被反复提起的一页。这一年，被按下加速键的市场刚刚过半，就已经显示出冰火两重天的格局。算法的单模态扩展到多模态，趋势如燎原之火，让全球陷入对世界模型畅想的狂欢中；一级市场逐渐走向冷静，投资人开始频频向企业要收入，百模齐发迅速被简化为几家独角兽之间的资本与技术持久战。云服务巨头则以一种标准制定者，以及顶级大模型团队背后力量的角色出现，成为市场中隐形的力
  • 深度学习下的图像分割 人工智能大讲堂 深度学习人工智能
    在之前写的文章[图像分割演进之路]中，讲述了图像分割的发展历程，从传统图像分割算法到人工智能，分割算法百花齐放，但最终的佼佼者当属人工智能，但即使是人工智能领域，图像分割也五花八门，今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性
  • 推荐系统Day2笔记 『₣λ¥√≈üĐ』 机器学习人工智能
    协同过滤（CollaborativeFiltering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。基本思想是：根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品。基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。一般是仅仅基于用户的行为数据（评价、购买、下载等）,而不依赖于项的任何附加信息（物品自身特征）或者用户的任何附加信息（年龄，性别等）。目前应用比较广泛
  • 《从入门到精通：蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》（十四）-地牢大师、全球变暖、大臣的旅费 程序猿零零漆 蓝桥杯蓝桥杯java算法
    前言在本文中，我们将探讨三道有趣的算法题，分别是《地牢大师》、《全球变暖》和《大臣的旅费》。每道题目都有独特的挑战，考验我们在图论、动态规划以及数据结构的运用。通过这些问题，我们不仅能提升算法能力，还能进一步理解如何将理论知识应用到实际问题中，解决复杂的编程任务。地牢大师你现在被困在一个三维地牢中，需要找到最快脱离的出路！地牢由若干个单位立方体组成，其中部分不含岩石障碍可以直接通过，部分包含岩石障
  • 使用OpenCV在Visual Studio上编译x86或x64平台的应用程序 程序世界航海 opencvvisualstudio人工智能编程
    OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。如果你想在VisualStudio上编译一个使用OpenCV的应用程序，并且需要针对特定的x86或x64平台进行优化，那么本文将为你提供一些指导。以下是在VisualStudio中编译x86或x64平台上的OpenCV应用程序的步骤：步骤1：安装VisualStudio和OpenCV首先，确保你已经安装了最新版本的V
  • 武圣破难上山之他要学习——《贪心》 曼珠沙华 算法学习算法
    一、贪心算法原理与实例剖析贪心算法作为一种独具特色且应用广泛的策略，占据着重要地位。其核心策略在于将复杂的整体问题，拆解为一系列紧密相连的步骤。每一个步骤都选取当前状态下的最优方案，通过这样的方式步步推进，直至完成所有步骤。从本质而言，贪心算法在处理问题时，着重于当下的抉择，全力聚焦于当下时刻的最优选择，而暂且搁置对最终结果的预先考量。然而，运用贪心算法时需格外留意一个关键前提：每一步所做出的选择
  • 评测系统的神经架构搜索优化 AI天才研究院 ChatGPT计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    评测系统的神经架构搜索优化关键词评测系统神经架构搜索优化强化学习人工智能摘要本文将探讨评测系统的神经架构搜索优化这一主题。首先，我们将介绍评测系统的基本概念和重要性，然后深入解析神经架构搜索优化的基本原理和算法。接下来，我们将探讨神经架构搜索优化的应用场景和实战案例分析，最后进行总结和展望。第1章：引言1.1评测系统的重要性评测系统在各个领域都有着广泛的应用，如教育、工业、金融等。它的主要作用是对
  • 杨辉三角的打印（C语言） kk\n c语言算法开发语言
    杨辉三角，是二项式系数在三角形中的一种几何排列，中国南宋数学家杨辉1261年所著的《详解九章算法》一书中出现。如图所示即杨辉三角，每一行的两端都是1，其余位置的每个数字等于其上方的两数之和，第n行一共有n个数。那么我们该如何用C语言在屏幕上打印杨辉三角呢？首先，很容易就想到要用到循环，接着，通过观察杨辉三角图，可以想到用二维数组来表示其某一行某一列的数，再结合每个数都等于其上方的两数之和（除了两端
  • LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现 机器学习之心 分类预测神经网络lstm支持向量机LSTM-SVM故障诊断
    LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现一、引言1.1、研究背景和意义在现代工业生产中，机械设备的高效稳定运行对保障生产安全和提高生产效率至关重要。因此，故障诊断技术作为预防和维护设备性能的关键手段，受到了广泛关注和
  • 算法——编辑距离 csdn950212 数据结构与算法
    思路见：https://blog.csdn.net/zhonglixianyun/article/details/82150621if__name__=='__main__':str1='ALGORITHM'str2='ALTRUISTIC'm=len(str1)n=len(str2)d=[[0forjinrange(n+1)]foriinrange(m+1)]foriinrange(m+1):d
  • Python实现前缀和 Syhaswm python前缀和python开发语言
    文章目录系列文章目录前言一、前缀和是什么？二、一维前缀和与二维前缀和三、前缀和应用场景四、实现前缀和的方法1.运用函数实现前缀和（包括求区间和）2.引入accumulate第三方库3.for循环总结前言在算法和数据结构的领域中，前缀和是一种极为实用且基础的算法思想。它能显著提升我们处理数组或矩阵相关问题的效率，将原本可能需要多次重复计算的过程优化为常数时间的操作。无论是在竞赛编程中，还是在实际的软
  • 标准型代码签名证书申请 william082012 ssl网络协议https网络安全服务器软件构建网络
    在数字化时代，软件安全已成为企业和个人用户不可忽视的重要议题。代码签名证书，作为保障软件完整性和真实性的关键工具，其重要性日益凸显。标准型代码签名证书，作为其中最为常见和基础的类型，为软件开发者提供了一种有效的手段来验证其身份，并确保软件在分发和安装过程中未被篡改。一、代码签名证书的重要性代码签名证书是一种数字证书，用于对软件或代码进行数字签名。数字签名通过加密算法将软件开发者的身份与软件代码绑定
  • 算法训练Day01 Leetcode704.二分查找 weixin_47284299 代码随想录训练营算法面试职场和发展python
    0.学习资料来源题目链接：力扣https://leetcode.cn/problems/binary-search/文章讲解：代码随想录代码随想录PDF，代码随想录百度网盘，代码随想录知识星球，代码随想录八股文PDF，代码随想录刷题路线，代码随想录知识星球八股文https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6%89%BE.
  • 用数组实现栈(java) JD_LONG 算法数据结构java栈
    数据结构与算法学习(java)-栈题目一:用数组实现栈要求:*用数组形式实栈的基本功能,入栈,出栈及显示栈元素功能思路:1.准备一个数组int[]stack;需要变量maxSize表示栈的大小2.入栈(push):需要一个变量(top)来表示栈顶,初始化为-1;当有数据入栈时,top增加,同时将数据传递给stack[top].3.出栈(pop):需要定义变量来接住stack[top],然后top减
  • 求职刷题力扣DAY34--贪心算法part05 云墨丹青 leetcode贪心算法算法
    Definitionforabinarytreenode.classTreeNode:definit(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightclassSolution:defminCameraCover(self,root:Optional[TreeNode])->int:#三种状态0：
  • 求职刷题力扣 DAY28---回溯算法 云墨丹青 算法leetcode职场和发展
    DAY281.491.非递减子序列给你一个整数数组nums，找出并返回所有该数组中不同的递增子序列，递增子序列中至少有两个元素。你可以按任意顺序返回答案。数组中可能含有重复元素，如出现两个整数相等，也可以视作递增序列的一种特殊情况。示例1：输入：nums=[4,6,7,7]输出：[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6,7,7],[7,7]]示
  • 线性代数导引：张量与张量空间 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础，为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量，作为一种高维数组的表示形式，成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发，深入探讨张量与张量空间的概念，并阐述其在深度学习和机器学习中的重
  • 基于Knative的无服务器引擎重构：实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮 桂月二二 云原生knativeserverless
    引言：从微服务到无状态的量子跃迁当容器启动时间仍困在900ms高位时，某视频直播平台采用Knative将突发流量处理时效提升40倍，弹性扩缩响应速度突破至120ms级。基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新，正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出，采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%，年度计算成本直降320万美元。一、传统FaaS模型的性能桎梏1.
  • 学习笔记分享-数据结构与算法-图-Dijkstra（算法描述、算法实现） 2301_81243975 算法学习笔记
    前言图片上面的personal表示只有图片上面的一行语句是解释图片内容的、local表示这个图片所在标题下的所有语句都是解释图片内容的、global表示有多个标题下的所有语句都是解释图片内容的我是一名大二的学生，学了差不多一年java技术栈了，想记录一下自己对知识点的心得，目前还是个小白，期望大佬们可以指出我笔记中的不足之处、对知识点的认知错误、笔记结构的混乱等这些图片内容都是在观看黑马课程时的视
  • Elasticsearch详解 久梦歌行 elasticsearchjenkins大数据
    Elasticsearch是什么Elasticsearch是使用Lucene为基础建立的开源可用全文搜索引擎，它可以快速地储存、搜索和分析海量数据Elasticsearch的特点和传统的关系数据库对比关系型数据库查询性能，数据量超过百万级千万级之后下降厉害，本质是索引的算法效率不行，B+树算法不如倒排索引算法高效。关系型数据库索引最左原则限制，查询条件字段不能任意组合，否则索引失效，相反Elast
  • matlab绘图相关技巧记录 猪猪虾的业余生活 matlab操作小技巧matlab
    1.matlabfo循环在一个figure上画图，实时清空上一次绘图fori=1:5:1800ione_view=prj(:,:,i);[judge,position]=JudgeView(one_view);figure(1);holdon;h1=plot(one_view);title(['view:',num2str(i)])xlabel("channelnumber");ylabel("p
  • 第十八篇 zch001104
    首页新闻博问专区闪存班级我的博客我的园子账号设置退出登录注册登录个人公众号交流：bigsaibigsai博客园首页新随笔联系订阅管理随笔-46文章-0评论-67八大排序算法—16张图搞懂基数排序原创公众号：bigsai转载需联系笔者前言在排序算法中，大家可能对桶排序、计数排序、基数排序不太了解，不太清楚其算法的思想和流程，也可能看过会过但是很快就忘记了，但是不要紧，幸运的是你看到了本篇文章。本文将
  • 可对画面进行平台传输，实时查看监控的智慧交通开源了 AI服务老曹 开源人工智能大数据物联网
    智慧交通视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上进行简单的操作，就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址项目开源地址：yihecode-server本项目基于ai场景而开发，提供算法模型管理、摄像头管理、告警管理、数
  • matlab中功率因数怎样测量,如何测量功率因数?功率因数测量方法 liubotian1995 matlab中功率因数怎样测量
    功率因数测量方法有：1、功率因数表法直接测量。用功率因数表直接测即可。这样测量到的瞬时功率因数值。2、功率法测量：测量负载的有功功率和无功功率(也有测视在功率的)，在用勾股定理或三角函数计算出功率因数，这是依据功率因数的定义得出的测量方法。数据也是瞬时功率因数值。3、电量法测量：供电局使用的方法，抄录当期用电的有功电量和无功电量数据，用三角函数计算出功率因数值。这是当期的平均功率因数值。我们都知道
  • 实现能源高效利用、优化能源结构、降低碳排放的智慧能源开源了。 ai产品老杨 音视频人工智能安全开源vue.js
    简介AI视频监控平台,是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。愿景在最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，减少企业级应用约95%的开发成本，用户仅需在界面上简单操作，即可实现全视频的接入及布控。基础项目搭建地址参考：yihecode-server:本项目基于ai场景而开发，提供算法模型管理、摄像头管理、告警管理、数据统计等功能。系统根
  • RTK负载（4K可见光+高分热成像+超广角+激光测距）四光AI智能识别跟踪吊舱技术详解 无人机技术圈 无人机技术人工智能
    无人机+光电吊舱的RTK负载（4K可见光+高分热成像+超广角+激光测距）AI智能识别跟踪吊舱技术是一种高度集成和先进的无人机观测系统。系统结合了无人机的飞行能力和光电吊舱的多功能传感器，通过集成RTK（实时动态差分定位）技术、4K可见光摄像头、高分热成像仪、超广角镜头和激光测距仪，以及AI智能识别跟踪算法，实现了对地面目标的精准观测、识别、跟踪和测量。以下是该技术的主要特点和功能详解：1.4K可见
  • 双光吊舱应用行业！！ 云卓SKYDROID 无人机云卓科技知识高科技双光吊舱
    1.军事领域侦察与监视：双光吊舱能够全天候、全气候地提供高清图像数据，支持军事侦察和监视任务。通过可见光相机和红外热成像仪的结合，吊舱可以在白天和夜晚、晴天和恶劣天气条件下，为无人机等空中平台提供清晰的战场图像，帮助指挥人员做出准确的决策。目标识别与跟踪：吊舱内置的目标识别算法能够实现对远距离目标的追踪、摄像和监控，特别是在夜间或恶劣天气条件下，红外热成像技术能够发挥重要作用。远程打击：无人机搭载
  • 实现能源高效利用、优化能源结构、降低碳排放的智慧能源开源了 AI服务老曹 能源开源人工智能大数据自动化云计算
    简介AI视频监控平台,是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。愿景在最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，减少企业级应用约95%的开发成本，用户仅需在界面上简单操作，即可实现全视频的接入及布控。基础项目搭建地址参考：yihecode-server:本项目基于ai场景而开发，提供算法模型管理、摄像头管理、告警管理、数据统计等功能。系统根
  • 【JVM系列】谈一谈JVM调优 goyeer（工蚁） #JVMJAVAjvm
    文章目录一、JVM调优概述二、JVM调优目标三、JVM定位瓶颈四、JVM内存调优1.调整堆内存大小2.调整新生代与老年代比例3.元空间（Metaspace）调优五、垃圾回收(GC)调优**1.选择合适的GC算法****2.优化GC参数**3.启用GC日志六、线程与锁优化七、调优后的验证八、注意事项一、JVM调优概述JVM调优是优化Java应用程序性能的关键环节，目的是通过调整JVM参数、优化垃圾回
  • DeepSeek对AI领域的变革性影响分析报告 芝士AI吃鱼 人工智能DeepSeekOpenAI
    一、引言近年来，人工智能（AI）技术加速演进，而中国开源大模型DeepSeek的崛起，标志着全球AI竞争进入新阶段。其凭借低成本、高性能、开源生态三大核心优势，迅速成为行业焦点。本报告从技术、产业、投资、就业及未来趋势等维度，全面解析DeepSeek对AI领域的深远影响，为集团战略布局提供参考。二、技术突破：算法效率与成本革命架构创新：MOE与MLA技术优化DeepSeek采用混合专家系统（MoE
  • JAVA基础 灵静志远 位运算加载Date字符串池覆盖
    一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器 同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。 二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
  • keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
    方案说明 两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
  • java文件操作大全 0624chenhong java
    最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息    &nbs
  • android学习任务 不懂事的小屁孩 工作
    任务 完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程，并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例 已完成 复习fragem
  • zoom.js 换个号韩国红果果 oom
    它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js  transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
  • 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2 蓝儿唯美 Solaris
    当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。 
  • spring学习——springmvc（一） a-john springMVC
    Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。   1，跟踪Spring MVC的请求 请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
  • hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
    水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
  • EJB和javabean的区别 asia007 beanejb
    EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了   1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
  • Struts的action和Result总结 百合不是茶 strutsAction配置Result配置
        一:Action的配置详解:      下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC &quo
  • 如何带好自已的团队 bijian1013 项目管理团队管理团队
    在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。 原文如下： 我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信         对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
  • Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
    Open Source Obfuscators ProGuard http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
  • 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
    在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。   什么是Sentine
  • 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务 白糖_ DAOspringAOP框架Hibernate
    都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好，但在只有hibernate这个框架情况下，我们开启session、管理事务就往往很麻烦。 public void save(Object obj){ Session session = this.getSession(); Transaction tran = session.beginTransaction(); try
  • maven3实战读书笔记 braveCS maven3
    Maven简介 是什么？ Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具 是基于POM概念(工程对象模型) [设计重复、编码重复、文档重复、构建重复，maven最大化消除了构建的重复] [与XP：简单、交流与反馈；测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]     功能：
  • 编程之美-子数组的最大乘积 bylijinnan 编程之美
    public class MaxProduct { /** * 编程之美 子数组的最大乘积 * 题目: 给定一个长度为N的整数数组，只允许使用乘法，不能用除法，计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组，并写出算法的时间复杂度。 * 以下程序对应书上两种方法，求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。 * 但按题目的意思，是要求得这个子数组，而不
  • 读书笔记-2 chengxuyuancsdn 读书笔记
    1、反射 2、oracle年-月-日 时-分-秒 3、oracle创建有参、无参函数 4、oracle行转列 5、Struts2拦截器 6、Filter过滤器(web.xml) 1、反射 (1)检查类的结构 在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。 2、oracle年月日时分秒 s
  • [求学与房地产]慎重选择IT培训学校 comsci it
          关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题       培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题       我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
  • RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 daizj oraclermanfilespersetPARALLELISM
    RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转 PARALLELISM --- 我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道： RMAN > configure device type disk parallelism 3 ; 表示启动三个通道，可以加快备份恢复的速度。
  • 简单排序:冒泡排序 dieslrae 冒泡排序
    public void bubbleSort(int[] array){ for(int i=1;i<array.length;i++){ for(int k=0;k<array.length-i;k++){ if(array[k] > array[k+1]){
  • 初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
    concert 音乐会 tonight 今晚 famous 有名的；著名的 song 歌曲 thousand 千 accident 事故；灾难 careless 粗心的，大意的 break 折断；断裂；破碎 heart 心（脏） happen  偶尔发生，碰巧 tourist 旅游者；观光者 science （自然）科学 marry 结婚 subject 题目；
  • I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码 dcj3sjt126com redis
    wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar xvzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make   前面3步应该没有问题，主要的问题是执行make的时候，出现了异常。 异常一： make[2]: cc: Command not found 异常原因：没有安装g
  • 并发容器 shuizhaosi888 并发容器
       通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。    并发容器ConcurrentHashMap       替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。   &nb
  • Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring SecurityRemember Me记住我
    Remember-Me功能   目录   1.1     概述 1.2     基于简单加密token的方法 1.3     基于持久化token的方法 1.4     Remember-Me相关接口和实现
  • 位运算 焦志广 位运算
    一、位运算符Ｃ语言提供了六种位运算符： & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 ~ 取反 << 左移 >> 右移 1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时，结果位才为1 ，否则为0。参与运算的数以补码方式出现。 例如：9&am
  • nodejs 数据库连接 mongodb mysql liguangsong mongodbmysqlnode数据库连接
    1.mysql 连接    package.json中dependencies加入     "mysql":"~2.7.0"    执行 npm install      在config 下创建文件 database.js    
  • java动态编译 olive6615 javaHotSpotjvm动态编译
        在HotSpot虚拟机中，有两个技术是至关重要的，即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。     HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢？Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器，即Profile Monitor,专门监视
  • Storm0.9.5的集群部署配置优化 roadrunners 优化storm.yaml
    nimbus结点配置（storm.yaml）信息： # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional inf
  • 101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
    　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。 　　3. 使用电池供电的RAM（注：RAM即随机存储器）。 　　4. 使用高级的RAID（注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列
  • zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
    题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。 解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他