double立li
double立li

实验数据分析

目录

  • 原算法
      • 场景一
          • 原图
          • 原算法提取法线图
          • 原算法提取的平面
          • 积分图提取的法线图
      • 场景二
          • 原始图
          • 原算法提取的平面
          • 原算法提取的法线图
          • 积分图提取的法线图
          • 积分提取的平面
      • 场景三
          • 原图
          • 原算法提取的法线图
          • 原算法提取的平面
          • 积分图提取的法线图
          • 积分图提取的平面图

原算法

场景一

原图

实验数据分析_第1张图片

原算法提取法线图

实验数据分析_第2张图片

原算法提取的平面

实验数据分析_第3张图片

实验数据分析_第4张图片

积分图提取的法线图

实验数据分析_第5张图片

场景二

原始图

实验数据分析_第6张图片

实验数据分析_第7张图片

原算法提取的平面

实验数据分析_第8张图片

实验数据分析_第9张图片

原算法提取的法线图

实验数据分析_第10张图片

积分图提取的法线图

积分提取的平面

实验数据分析_第11张图片

场景三

原图

实验数据分析_第12张图片

原算法提取的法线图

原算法提取的平面

实验数据分析_第13张图片

积分图提取的法线图

积分图提取的平面图

实验数据分析_第14张图片
实验数据分析_第15张图片

你可能感兴趣的:(算法)

  • 「C/C++」C++关键字 之 mutable 可变变量关键字 何曾参静谧 c语言c++java
    ✨博客主页何曾参静谧的博客（✅关注、点赞、⭐收藏、转发）全部专栏（专栏会有变化，以最新发布为准）「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「定制」定制开发集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」BlockUI集合「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Paras
  • 试题转excel；word转excel；大风车excel(1.1更新) 流形填表 excelword
    更新了大风车excel1.1版本主要优化在算法层面：1.0版本试题解析的成功率为95%，现在1.1版本已经优化到解析成功率为99%一、问题描述一名教师朋友，偶尔会需要整理一些高质量的题目到excel中以往都是手动复制搬运，几百道题几乎需要一个下午的时间关键这些事，枯燥无聊费眼睛，实在是看起来就很蠢的工作就想着做一个工具，可以自动处理这个工作，自动将word试题按照要求写入excel中，自动整理试题
  • 行为识别的方法 人工智能专属驿站 深度学习
    行为识别主要有以下几大类方法，每类方法各有特点及典型算法：传统方法特点：利用手工设计特征对行为进行表征，再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征，耗费人力物力，对复杂场景、遮挡等适应性差，但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法：时空关键点（Space-TimeInterestPoints）：基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征，但可能忽略视频细节，泛化能力较弱
  • 《深入浅出HTTPS》读书笔记（29）：TLS/SSL协议 earthzhang2021 网络协议算法开发语言httpsssl
    《深入浅出HTTPS》读书笔记（29）：TLS/SSL协议TLS/SSL协议是一系列算法的组合，相比密码学算法来说，TLS/SSL协议的复杂性就更大了，主要体现在以下方面。◎协议设计的复杂性：一个完整的解决方案考虑的问题非常多，需要考虑扩展性、适用性、性能等方面，一旦方案设计不充分，攻击者不用攻击特定的密码学算法，而会基于协议进行攻击。◎协议实现的严谨性：即使协议设计是完美的，在实现协议的时候，也
  • 自动驾驶中的混合决策架构 AI天才研究院 ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    自动驾驶中的混合决策架构关键词：自动驾驶、混合决策架构、决策模型、算法、数学模型、项目实战摘要：本文将深入探讨自动驾驶中的混合决策架构，从基础理论到实际应用，全面解析这一领域的核心概念、算法原理及其在自动驾驶中的具体应用。通过详细的项目实战案例，本文旨在为读者提供全面的技术指导和深刻的思考。第一部分：自动驾驶基础理论第1章：自动驾驶概述自动驾驶技术的发展背景源于人类对便捷、安全和高效的交通出行的需
  • Rabbitmq源码分析，重复消费问题的redis或数据库代码实现 xweiran rabbitmq分布式java架构jvm数据结构后端
    目录底层源码解析自定义唯一id算法MessageProperties类的相关实现自定义消息ID生成器配置和使用Rabbitmq是怎么判断是不是重复消息的呢？通过Redis的幂等性处理消息消费者实现分布式锁实现的重复检测完整的消息处理流程基于数据库实现Mapper接口消息处理服务RabbitMQ消息消费者底层源码解析RabbitMQ判断重复消息主要通过消息的唯一标识（MessageId）和幂等性处理
  • Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法 潜洋 人工智能Python中级支持向量机算法机器学习python
    支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效，因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面，从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中，我们将探讨支持向量机(SVM)
  • ACwing算法备战蓝桥杯——刷题 切勿踌躇不前 算法学习笔记算法蓝桥杯
    BFS：全球变暖：你有一张某海域N×N像素的照片，”.”表示海洋、”#”表示陆地，如下所示：........##.....##........##...####....###........其中”上下左右”四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿，例如上图就有2座岛屿。由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右
  • Cortex-M3(转) oldbalck 嵌入式操作系统系统架构
    原来一直在Cortex-A8上做相关算法的开发和移植，最近要在Cortex-M3上实现一小功能，所以要了解一下Cortex-M3架构，在网上看到这篇blog不错，特转载一下。http://blog.mcuol.com/User/share_119/Article/39534_1.htm首先，在学习Cortex-M3时，我们必须要知道必要的缩略语。整理如下：AMBA:先进单片机总线架构ADK:AMB
  • 算法第十六期——动态规划(DP)之线性DP 小叶pyか 算法动态规划
    【概述】线性动态规划，是较常见的一类动态规划问题，其是在线性结构上进行状态转移，这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数，约束是这些变量的线性不等式或等式，目的是求目标函数的最大值或最小值。因此，除了少量问题（如：LIS、LCS、LCIS等）有固定的模板外，大部分都要根据实际问题来推导得出答案。【例题】最长公共子序列(LCS)lanqiao0J题号1
  • 代码随想录算法训练营day24（0117） Lazy.land 算法
    1.复原IP地址感觉有点难，基本属于是对着题解写了，单拎出来是否有效我都没写全对。。然后是对于单层回溯逻辑那里也是一个难点，追本溯源其实还是字符串的操作没有那么熟练。题目93.复原IP地址有效IP地址正好由四个整数（每个整数位于0到255之间组成，且不能含有前导0），整数之间用'.'分隔。例如："0.1.2.201"和"192.168.1.1"是有效IP地址，但是"0.011.255.245"、"
  • 算法面试准备 - 手撕系列第一期 - Softmax 小菜鸟博士 算法面试准备-手撕系列算法人工智能面试
    算法面试准备-手撕系列第一期-Softmax目录算法面试准备-手撕系列第一期-SoftmaxSoftmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)参考Softmax原理图Softmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)方法一：循环计算importtorchdefsoftmax(X):#X为Tensor向量，大小为(batch_size,len)#方
  • 探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合 —— Ascend Extension for PyTorch 尤琦珺Bess
    探索极致AI性能：昇腾NPU与PyTorch的完美融合——AscendExtensionforPyTorch去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在人工智能领域，高效灵活的框架与强大的硬件加速器是实现先进算法的关键组合。AscendExtensionforPyTorch插件，即torch_npu，正是这样一个解决方案，它无缝对接PyTorch框架，将华为昇腾AI处
  • 你认为最好的排序算法是什么？ silver687 算法
    很难说哪一种排序算法是“最好”的，因为不同的排序算法在不同的场景下各有优势，以下是几种常见的排序算法及其特点：一、快速排序•优点•平均时间复杂度为O(nlogn)，在大多数情况下，它的性能表现都非常优秀。它利用分治法的思想，通过选择一个“基准”值，将数组分为两部分，一部分包含比基准小的元素，另一部分包含比基准大的元素。然后对这两部分递归进行快速排序。•对于大规模数据排序，快速排序的速度通常比其他O
  • 【Rust】——不安全Rust Y小夜 Rust（官方文档重点总结）rust开发语言后端
    博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接：Y小夜-CSDN博客目录不安全的超能力解引用裸指针调用不安全函数或方法创建不安全代码的安全抽象使用e
  • 深入浅出广度优先搜索（BFS）：从原理到 Python 代码实现 纪至训至 算法python
    引言在图论和计算机科学中，广度优先搜索（Breadth-FirstSearch，简称BFS）是一种用于遍历或搜索图或树结构的算法。它从给定的起始节点开始，以广度优先的方式逐层探索图的节点，直到找到目标节点或遍历完整个图。BFS在许多实际问题中都有广泛应用，如路径规划、迷宫求解、社交网络分析等。本文将详细介绍BFS的原理，并通过一个Python代码示例，即使用BFS查找二维网格中从起点到终点的最短路
  • 超简单|Python实现机器学习算法——KNN birdcome python机器学习KNN算法
    超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法）是一种有监督分类算法，它的原理非常简单，下面以一个简单的例子引入。已知两种酒的标签：赤霞珠和黑皮诺，在这个情景中，我们对酒进行分类的依据是酒精浓度和颜色深度，如下图所示：红色代表赤霞珠，紫色
  • 华为OD机试E卷 --找终点--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++） 飞码创造者 最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonc语言
    文章目录题目描述输入描述输出描述用例JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述给定一个正整数数组，设为nums，最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员，所使用的最少步骤数。要求:1.第一步必须从第一元素开始，且1<=第一步的步长
  • 《鸿蒙微内核与人工智能算法协同，开启智能系统新时代》 人工智能深度学习
    在当今科技飞速发展的时代，鸿蒙系统以其独特的微内核架构和对人工智能算法的深度融合，正引领着操作系统智能化的新潮流。本文将深入探讨鸿蒙系统的微内核架构是如何与人工智能算法高效协同，从而提升系统性能和智能化水平的。鸿蒙系统微内核架构的优势鸿蒙系统采用微内核架构，将核心功能模块化，只保留最基本的进程管理、内存管理和通信机制等功能在内核中，而文件系统、网络协议等则作为独立的模块放在用户空间运行。这种架构使
  • 让创意在幻觉中肆虐: 认识Illusion Diffusion AI 程序员
    人工智能新境界在不断发展的人工智能领域,一款非凡的新工具应运而生,它能将普通照片转化为绚丽的艺术品。敬请关注IllusionDiffusion,这是一个将现实与想象力完美融合的AI驱动平台,可创造出迷人的视错觉和超现实意境。AI算法的魔力所在IllusionDiffusion的核心是借助先进的AI模型,包括StableDiffusion和ControlNet,来解读用户输入的文本提示,并生成相应的
  • 10 个免费的 AI 图片生成工具分享 程序员
    原文：https://openaigptguide.com/ai-picture-generator/在人工智能（AI）图像生成技术的推动下，各类AI图片生成网站如雨后春笋般涌现，为我们的日常生活提供了丰富多彩的视觉体验。AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜
  • linux tcp_nodelay,仔细看参数--NGINX之tcp_nodelay 投机启示录 linuxtcp_nodelay
    一、知识准备●在nginx优化中有个经常需要设置的参数，tcp_nodelay●该参数最核心的功能，就是把小包组成成大包，提高带宽利用率也就是著名的nagle算法●tcp协议中，有一个现象：应用层数据可能很低(比如1个字节)，而传输层开销有40字节(20字节的IP头+20字节的TCP头)。这种情况下大部分都是控制包的传输，既加大了带宽的消耗，带宽利用率也不高●nagle算法就是为了解决这个问题。在
  • TCP_NODELAY选项可以禁止Nagle 算法 sun007700 网络tcp/ip网络协议网络
    (595条消息)TCP_NODELAY以及黏包问题_思月行云的博客-CSDN博客_tcp_nodelay在socket网络程序中，TCP和UDP分别是面向连接和非面向连接的。因此TCP的socket编程，收发两端（客户端和服务器端）都要有成对的socket，因此，发送端为了将多个发往接收端的包，更有效的发到对方，使用了优化方法（Nagle算法），将多次间隔较小、数据量小的数据，合并成一个大的数据块
  • TCP连接中TCP_NODELAY，Socket中SO_REUSEADDR、SO_REUSEPORT qq_18145605 TCP/IP协议tcp/ip
    目录TCP连接中TCP_NODELAYSocket中SO_REUSEADDRSocket中SO_REUSEPORTTCP连接中TCP_NODELAYTCP/IP协议中针对TCP默认开启了Nagle算法。Nagle算法通过减少需要传输的数据包，来优化网络。在内核实现中，数据包的发送和接受会先做缓存，分别对应于写缓存和读缓存。在c/c++中启动的方式intnodelay=1;intret=setsoc
  • C++堆排序 越甲八千 算法c++算法数据结构
    堆排序（HeapSort）是一种基于二叉堆数据结构的比较排序算法，它是一种选择排序，可分为最大堆排序和最小堆排序，以下主要介绍最大堆排序。堆排序的基本原理二叉堆的定义：最大堆：对于每个节点i（除根节点外），都满足A[parent(i)]>=A[i]，即父节点的值大于或等于其子节点的值。最小堆：对于每个节点i（除根节点外），都满足A[parent(i)]#include//辅助函数：交换两个元素vo
  • nagle算法和TCP_NODELAY diaoqu4574
    写socket发现的一个诡异现象，当时将多个小数据写操作合并成一个写操作，问题就没了。Chenshuo同学还建议我设置TCP_NODELAY，只是后来因为事情忙，也就没有再深究下去。现在大概明白，是由于nagle算法在捣乱。TCP/IP协议中，无论发送多少数据，总是要在数据前面加上协议头，同时，对方接收到数据，也需要发送ACK表示确认。为了尽可能的利用网络带宽，TCP总是希望尽可能的发送足够大的数
  • Nginx参数TCP_NODELAY详解及服务器应用 TechABC nginxtcp/ip服务器
    Nginx是一款高性能的开源Web服务器和反向代理服务器，在处理大量并发连接时表现出色。其中，TCP_NODELAY是Nginx中一个重要的参数，它对于提高服务器的性能和响应速度起到关键作用。本文将详细介绍TCP_NODELAY参数的含义、作用以及在服务器中的应用，并提供相应的源代码示例。TCP_NODELAY参数简介TCP_NODELAY是一个TCP协议的选项，用于控制是否启用Nagle算法。N
  • 【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例） ChatGPT-千鑫 人工智能人工智能算法gpt-3AI编程gptcodemoss能用AI
    人工智能（AI）是现代科技的重要领域，其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法，包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的
  • YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度 程序员杨弋 YOLO目标检测人工智能
    随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。作为目标检测领域的佼佼者，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其出色的性能和实时性受到了广泛关注。而最近提出的YOLOv8更是在前代版本的基础上进行了多项优化，进一步提升了检测精度和速度。然而，尽管YOLOv8已经取得了显著的进步，但在处理复杂场景和遮挡问题时，仍然存在一定的挑战。为
  • 深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow） AI_DL_CODE 深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
    摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来，通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
  • LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind javaAlgorithmLeetCode题解位运算
    原题链接：#137 Single Number II  要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间   难度：中等   分析： 与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
  • 《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
    0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
  • 你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
    在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
  • HttpClient 120153216 httpclient
    /** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
  • Django model字段类型清单 2002wmj django
    Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
  • 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10    total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,    execution_count,    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
  • Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipseMyEclipse
    做个备忘！ 错误信息为：       Undefined exploded archive location 原因：           在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错； 解决方法：    
  • GMT时间格式转换 adminjun GMT时间转换
    普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat    EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
  • Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
    割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170.   VERSION INFORMATION:         TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
  • 回顾java数组复制 ayaoxinchao java数组
    在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
  • java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
            在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。        import java.util.ArrayList; import java.ut
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一 .Redis常用命令         Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。         a.键值相关命令         b.服务器相关命令 1.键值相关命令       &
  • java枚举序列化问题 bingyingao java枚举序列化
    对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。 老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
  • 【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
    当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
  • Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlanghaskell
      推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
            开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。  &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
  • Android中启动外部程序 cherishLC android
    1、启动外部程序 引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名 包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
  • summary_keep_rate coollyj SUM
    BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中 注册服务器地址 */ DE
  • hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoophdfs扩容
    由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
  • grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
           在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" .   上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
  • yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yiilayouts
    方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件； 如果未配置主题，那么 yii的模块就使用  protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
  • 设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
                    今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。   *********************************
  • 8、数组 豆豆咖啡 二维数组数组一维数组
      一、概念       数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。   二、好处       可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素   三、格式   //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
  • Decode Ways hcx2013 decode
    A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
  • Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • squid3(高命中率)缓存服务器配置 liyonghui160com
        系统:centos 5.x   需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
  • 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
    1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。 　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
  • 如何在Swift语言中创建http请求 shoothao httpswift
    概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。 如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。 在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
  • Spring事务的传播方式 uule spring事务
    传播方式：        新建事务       required       required_new   - 挂起当前         非事务方式运行       supports   &nbs
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他