- 不搞花里胡哨!CMU最新开源:极简风格的LiDAR全景分割+跟踪!
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通3D视觉
来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信:dddvisiona,备注:三维点云,拉你入群。文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割(LPS)一般遵循自下而上的以分割为中心的范式,利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。但是最近CMU&Meta等大佬们重新思考了这种方法,并提出了一个简单而有效的检测中心网络,用于LPS和跟踪。这项工作也
- GraphQL Schema Registry:企业级GraphQL架构的利器
宣连璐Maura
GraphQLSchemaRegistry:企业级GraphQL架构的利器graphql-schema-registryGraphQLschemaregistry项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphql-schema-registry项目介绍graphql-schema-registry是一个专为GraphQL联邦网关设计的企业级Schema存储
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 什么是机器视觉3D引导大模型
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案,旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析:一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入,通过深度学习算法(如卷积神经网络、Transformer)进行特征提取与融合。例如,油田机
- Graphene Federation指南:实现 GraphQL 联邦架构
邴联微
GrapheneFederation指南:实现GraphQL联邦架构graphene-federationFederationsupportforgraphene项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphene-federation项目介绍Graphene-Federation是由CSDN公司开发的InsCodeAI大模型推荐的一个用于Graphene
- GraphQL 是一种现代化的 API 查询语言和运行时
getapi
graphqlmicrosoft后端
GraphQL是一种现代化的API查询语言和运行时,由Facebook开发并于2015年开源。它提供了一种更高效、灵活的方式来获取数据,解决了传统RESTfulAPI中的一些痛点(如过度获取或不足获取数据)。GraphQL在全栈开发中越来越受欢迎,特别是在需要复杂数据交互的应用中。以下是关于GraphQL的详细介绍以及如何在项目中使用它的指南。1.GraphQL的核心特点GraphQL的主要优势在
- GraphQL 联邦架构:构建可扩展的分布式 API 生态系统
全栈探索者chen
知识分享graphql架构分布式开发语言缓存后端性能优化
GraphQL联邦架构:构建可扩展的分布式API生态系统前言随着微服务架构在企业级应用中的广泛应用,各个服务需要独立演进与部署,API层的设计逐渐成为开发者面临的重要挑战。GraphQL作为一种灵活的数据查询语言,已经在许多项目中取代了传统RESTfulAPI。然而,当业务不断增长、服务拆分越来越细粒度时,单一GraphQL服务往往难以满足扩展性和独立部署的需求。为了解决这一问题,GraphQL联
- PCL 点云OBB包围盒(二)
大鱼BIGFISH
点云进阶C++PCL点云OBB包围盒
文章目录一、简介二、实现步骤二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法,基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体(称为包围盒)来近似地代替复杂的几何对象。(来源于百度)常用的求解包围盒的算法主要有AABB和OOB算法,但AABB算法容易受到物体朝向的影响,产生较大的空隙,因此本文将以OOB算法思想实现最小包围盒的求取。包围盒的应用有很多,如机械上的碰撞测试、物
- 点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
激光雷达点云c++为主神经网络人工智能深度学习点云python
代码是一个Python程序,用于处理3D点云数据,特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**:-`numpy`:用于数学运算。-`open3d`:用于处理3D数据和可视化。-`torch`:PyTorch库,用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`:PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
- 点云边缘提取及可视化
Alan Lan
PCL
点云素材:bunny.txt#include#include#includevoidCreateCloudFromTxt(conststd::string&file_path,pcl::PointCloud::Ptrcloud){std::ifstreamfin(file_path.c_str());std::stringline;pcl::PointXYZpoint;while(getline(
- Deep Lake:人工智能时代的数据湖
开源项目精选
人工智能
DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖,旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似Git的版本控制、强大的查询和可视化功能,并与MLOps生态系统无缝集成,助你轻松驾驭海量数据,加速模型训练!Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持:支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储:以深度学习框架友好的张量格式存储数
- C++ 实现 ROS 2 点云欧几里得聚类
c++
C++实现ROS2点云欧几里得聚类在LivoxMid-360采集的sensor_msgs::msg::PointCloud2点云数据上进行欧几里得聚类(EuclideanClusterExtraction),具体流程如下:✅1.订阅PointCloud2并转换为pcl::PointCloud解释:sensor_msgs::msg::PointCloud2是ROS2点云消息格式,PCL不能直接处理。
- 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
- Chebykan wx 文章阅读
やっはろ
深度学习
文献筛选[1]神经网络:全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习:一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习[11]Z.Liu,Y.Wang,S.Vaidya,F
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
大鱼BIGFISH
点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab点云最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点,双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性,并拟合出合适的平面,具体过程如下所示:1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
我是瓦力
PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
- 点云网络的论文理解(三)-点云网络的优化 PointNet++的总体说明
CUHK-SZ-relu
PointNet深度学习
总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性,理解一下这个,PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小,因为除了pooling之外使用的就只有mlp,之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数,每个的参数可能不同,有正
- 仿射变换矩阵应用
点云学习
c++pcl点云处理算法pcl点云处理3D视觉
目录1原理介绍2数学公式推导3计算流程4示例代码仿射变换是计算机视觉、图像处理和点云处理中常用的几何变换之一。它不仅包括旋转和平移,还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。1原理介绍仿射变换在三维空间中通常由一个3×3的线性变换矩阵和一个3×1的平移向量组成。通过使用齐次坐标,我们可以将仿射变换表示为一个4×4矩阵:其中:A是一个3×3的线性变换矩阵(包含旋转、缩放、剪切
- PointPillars:数据预处理
壹十壹
激光雷达感知深度学习人工智能神经网络pythonc++
在PointPillars算法中,将点云划分为点柱(Pillars)是核心步骤之一,用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示,方便后续2D卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤:1.点云划分为网格将3D空间划分为规则的网格,形成柱状区域(Pillars)。操作步骤:定义网格范围和分辨率:确定点云的空间范围,例如:Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,ZmaxX_{\text{
- Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束(ring)是如何分布的
壹十壹
激光雷达编辑器
将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束(ring)是从下往上进行递增排序。在下图中线束0为深蓝色,线束1是红色,线束2为淡蓝色,线束3为橘黄色,线束4为绿色,线束6为黄色。(一帧激光雷达点云的强度值在RVIZ中显示的颜色与该帧点云数据中激光雷达强度值的最大值有关)
- 四种主要的 API 架构风格:RPC、SOAP、REST、GRAPHQL
小马不敲代码
系统设计架构rpcgraphql
讨论四种主要的API架构风格,比较它们的优缺点,并重点介绍每种情况下最适合的API架构风格。RPCSOAPRESTGRAPHQL两个单独的应用程序需要中介程序才能相互通信,因此,开发人员经常需要搭建桥梁——也就是应用程序编程接口(API),来允许一个系统访问另一个系统的信息或功能。为了快速、大规模地集成不同的应用程序,API使用协议或规范来定义那些通过网络传输的消息的语义和信息。这些规范构成了AP
- 什么是SaaS化部署
LCY133
阿里云
SaaS化部署是将传统软件转变为“软件即服务”(SoftwareasaService,SaaS)模式的过程。其核心是通过云端托管、多租户架构和按需订阅的方式,让用户通过互联网直接使用软件功能,无需自行安装和维护本地服务器。以下是详细解析:核心特点云端托管•软件部署在云端服务器(如AWS、阿里云),用户通过浏览器或API访问。•优势:无需本地硬件投入,降低运维成本。多租户架构(Multi-tenan
- 点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练
完美代码
3dneo4j点云
点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法,可用于处理点云数据,并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中,我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练,并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
- PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割
一颗小树x
人工智能感知算法自动驾驶深度学习机器学习3D点云PointNet
前言PointNet是直接对点云进行处理的,它对输入点云中的每一个点,学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务,但局部特征提取能力较差,这使得它很难对复杂场景进行分析。PointNet++核心是提出了多层次特征提取结构,有效提取局部特征提取,和全局特征。目录一、PointNet1.1PointNet思路流程1.2Poi
- 计算机视觉|3D 点云处理黑科技:PointNet++ 原理剖析与实战指南
紫雾凌寒
AI炼金厂#深度学习#计算机视觉深度学习计算机视觉3dcnnPointNet++3d云3d云数据
一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代,3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域,这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例,车辆需要实时感知周围复杂的环境信息,包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息,使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体,从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上,自动驾驶车辆通过3D点
- 点云数据处理--splat转3dtiles
gaohualan
3dpython数据结构算法
文章目录处理流程简介核心功能实现数据读取与格式转换定义Point类数据读取splat转gltf点云数据分割定义四叉树递归生成3dtiles瓦片生成tileset.json递归生成tileset.json计算box主函数调用渲染下一步工作性能优化渲染效果调优其他源码地址:github处理流程简介基本流程:读取点云数据。制作tile构建四叉树分割点云将点云转换为glTF格式。生成配置文件tileset
- 机器视觉3D上下料技术上的分析
视觉人机器视觉
杂说3dc#人工智能AI编程opencv开发语言
机器视觉3D上下料是工业自动化领域的重要应用,通过3D视觉技术引导机器人完成物料的精准抓取、定位和放置,尤其适用于复杂、无序或高精度的场景。以下是其核心内容梳理:核心组成3D视觉系统:硬件:常用3D相机(结构光、ToF、双目视觉等),如Kinect、IntelRealSense、工业级品牌(Keyence、康耐视,苏州大视通智能科技有限公司)。软件:点云处理(如PCL库)、三维匹配算法(ICP、深
- Python库 - Mayavi
司南锤
PYTHON库python开发语言
Mayavi是一个用于科学数据可视化的Python库,特别适用于三维数据的可视化。基于VTK(VisualizationToolkit)库,提供了简单易用的接口来创建复杂的三维图形。Mayavi可以用于绘制各种类型的三维图形,如点云、曲面、体积数据等,并且支持交互式操作。文章目录安装Mayavi基本概念基本用法1.创建一个简单的三维图形2.绘制点云3.绘制等值面4.交互式操作高级用法1.使用模块和
- REST 和 GraphQL
开发者每周简报
graphql后端
我有两个同事——为了保护他们的隐私,我们称他们为“R”和“G”。R非常健谈。他会把自己知道的一切都告诉你,不管你是否需要。而G则比较内敛,只会分享必要的信息,但如果你有额外的需求,他也愿意提供更多。这正是REST和GraphQL的工作方式。REST(R)会给你所有的信息,即使你不需要,而GraphQL(G)则允许你只获取自己想要的数据,且不会多给。API:沟通的桥梁要更好地理解REST和Graph
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement