- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- **深度融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章**
余靖年Veronica
深度融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿,一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。由清华大学的JiahuiHuang、Shi-ShengHuang等人共同研发,这项创新成果已在CVPR2021上大放异彩,它的出现标志着在线隐式三维重构领域的重大突破。项目介绍重塑三维视觉新纪元DI-Fusion,又称为深度融合,是一项基于RGB-D流数据的新型在
- Unique3D:开启单张图片三维重建新篇章
余靖年Veronica
Unique3D:开启单张图片三维重建新篇章Unique3DOfficialimplementationofUnique3D:High-QualityandEfficient3DMeshGenerationfromaSingleImage项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unique3D在当今高速发展的科技领域中,三维重建技术正以惊人的速度改变着我们的视
- unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...
weixin_39947908
unity3d大地图接壤
本发明属于计算机视觉和图形学领域,具体讲,涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。背景技术:在计算机视觉和计算机图形学中,无标记人体运动捕捉已经成为一个热门并且具有挑战性的热点问题,其主要任务是通过跟踪视频中移动对象的运动来恢复动态时间一致的3D形状。最近十年以来单人运动捕捉方法取得了巨大的进步,然而当前的方法需要对相机进行设置或处于一个受控的工作室环境中,并且依赖于良好的图像分割技术。在
- 通俗易懂学nerf——初识nerf
四个字
通俗易懂学nerf人工智能自动驾驶python
nerf,听起来像是一个神秘的魔法词汇,但它其实是一种前沿且超酷的技术!它是能让你从二维世界“跃升”到三维空间的神奇技术。想象一下,你手里有一张平面的照片,上面的风景、建筑都是扁平的,仿佛缺少了生命力。但有了NERF三维重建,这一切都变得鲜活起来!它就像是个超级魔术师,轻轻一挥,那张平面的照片就变成了立体的三维模型,仿佛你可以走进去,感受那里的空气、触摸那里的物体。nerf是怎么做到的呢?其实它的
- NeRF——基于神经辐射场的三维场景重建和理解
知来者逆
数字人NeRF3D重建3d计算机视觉人工智能
概述三维重建是一种将物理世界中的实体转换为数字模型的计算机技术。其基本概念是通过对物理世界中的物体或场景进行扫描或拍摄,并使用计算机算法将其转换为三维数字模型。抽象意义上的三维模型指的是:形状和外观的组合,并且可以渲染成不同视角下真实感强烈的RGB图像。三维重建技术可以应用于许多领域,如建筑设计、游戏开发、虚拟现实等。通过三维重建技术,可以快速、准确地获取物体的几何形状、纹理、颜色等信息,从而实现
- 【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
python3d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
PythonpyqtpythonVTKITK
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VTKITK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
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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
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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
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树莓派——OpenCVopencv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
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
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jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在