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点云SLAM
算法图形图像处理算法纹理贴图计算机图形学计算机视觉人工智能虚拟现实(VR)纹理贴图算法综述
纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
格图素书
算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- NeRF-Pytorch:NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版!!!】
那就举个栗子!
三维重建计算机视觉人工智能
一、引言在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中,视图合成(ViewSynthesis)一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程,而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年,来自UCBerkeley的研究团队提出了NeuralRadianceFields(NeRF),这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。NeRF的核心思想是将三维场
- OpenCV 三维重建实战:从工业检测到自动驾驶,3 大场景代码全解析
从零开始学习人工智能
opencv自动驾驶数码相机
:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- OpenCV实现相机标定的棋盘格制作与应用
BIG-HO
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在计算机视觉领域,棋盘格标定板用于获取相机参数,实现图像校正和三维重建。OpenCV库提供了绘制棋盘格和相机标定的功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV制作棋盘格标定板,包括设计、绘制、保存、相机标定过程和应用。通过实际案例,如畸变矫正、三维重建、AR应用和机器人导航,展示棋盘格标定板在视觉技术中的关键作用。1.棋盘格设计与绘制1.1棋盘格的基本概念与应用棋
- OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算
OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算【下载地址】OpenCV双目视觉棋盘格标定特征匹配及三维坐标计算OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算本资源库提供了基于OpenCV的双目视觉系统标定和三维重建基础教程,专注于利用棋盘格作为特征目标进行相机校准,特征点匹配以及随后的三维坐标计算项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolki
- 产教融合3.0时代:数字影像产业园‘人才+产业+创新’生态闭环构建
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产教融合3.0时代,数字影像产业园构建“人才+产业+创新”生态闭环,需要从以下几个关键环节入手:一、人才培养:以产业需求为导向校企深度合作:打破传统“单向输送”模式,构建双向互动机制。高校与企业共同制定人才培养方案,课程设置紧贴产业前沿技术和岗位需求。实战化教学:建设实训基地,引入真实项目,让学生在实践中掌握技能。例如,可以参照“雅职·海信人工智能医学影像三维重建生产性实训基地”模式,打造高仿真的
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建
格图素书
网络
目录前言国内外研究现状隧道监测研究现状表面重建研究现状2二维激光雷达三维扫描系统设计与实现2.1引言2.2系统设计2.2.1需求分析2.2.2方案设计2.3传感器方案选型2.3.1激光雷达测量技术介绍2.3.2激光雷达系统结构2.3.3激光雷达选型2.3.4IMU硬件选择2.42DLidar-IMU坐标系定义与变换2.4.1坐标系定义2.4.2激光雷达与IMU坐标变换2.5系统平台2.6系统扫描实
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子。由于其具有尺度不变性、旋转不变性和对光照变化、仿射变换和噪声的鲁棒性,SIFT在图像匹配、物体识别、三维重建等领域
- AIGC虚拟人物VS传统3D建模:技术对比与优劣势分析
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGC3dai
AIGC虚拟人物VS传统3D建模:技术对比与优劣势分析关键词:AIGC虚拟人物、传统3D建模、生成对抗网络、三维重建、数字孪生、自动化生成、手工建模摘要:本文从技术原理、实现流程、应用场景等维度,深入对比AIGC(人工智能生成内容)虚拟人物与传统3D建模技术。通过剖析核心算法、数学模型和工程实践案例,揭示两者在生产效率、成本控制、艺术表现力等方面的差异。结合具体代码实现和行业应用场景,分析各自的优
- nerf-slam论文复现
搬砖者(视觉算法工程师)
gitpython深度学习
nerf-slam实现三维重建详细的在我文档里面(有图片步骤)TableofContentsInstallDownloadDatasetsRunCitationLicenseAcknowledgmentsContactInstallClonerepowithsubmodules:gitclonehttps://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git--recurse-sub
- 什么是三维重建?如何从二维图像获取三维信息?——从原理到实战的深度解析
唐宇迪(学习规划+技术答疑)
人工智能深度学习神经网络计算机视觉三维重建机器学习pytorch
大家好,我是唐宇迪。这几年带学员做计算机视觉项目时,发现三维重建是绕不开的核心技术——有人用单目摄像头重建物体模型,有人用多视图构建建筑BIM模型,还有人在医疗领域通过CT图像重建器官三维结构。但新手常被相机标定、对极几何、点云配准等概念困扰,甚至混淆三维重建与三维建模的区别。作为计算机视觉的重要分支,三维重建让二维图像拥有了深度信息,在工业检测、医疗诊断、元宇宙等领域发挥关键作用。今天这篇600
- 【OpenCV】双相机结构光成像与图像交叉融合实现【python篇】
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双相机结构光成像与图像交叉融合实现下面我将详细介绍如何使用Python实现双相机结构光成像系统及其图像交叉融合技术。这个系统通常用于三维重建、工业检测等领域。系统架构概述双相机结构光系统通常包含以下组件:两个同步的工业相机结构光投影仪(DLP或LCD)计算机处理系统标定装置实现步骤1.硬件设置与相机同步importcv2importnumpyasnpimporttimeclassDualCamer
- 【云计算系统】云计算中的计算几何
flyair_China
云计算
一、云计算系统中的几何算法云计算系统在资源调度、空间数据处理、安全加密及大规模优化等场景中广泛运用几何算法以提升效率与精度。空间数据处理与索引算法空间索引算法(R树、四叉树)作用:高效管理地理空间数据(如地图坐标、三维点云),支持快速范围查询与邻近搜索。应用:云GIS平台中实时查询地理信息(如道路、建筑位置);物流路径规划中缩短计算时间50%以上。三维重建算法(三角剖分、曲面重建)作用:将点云数据
- 散斑结构光测试图像资源介绍:为三维重建提供高质量图像资源
散斑结构光测试图像资源介绍:为三维重建提供高质量图像资源【下载地址】散斑结构光测试图像资源介绍本项目提供了一套高质量的散斑结构光测试图像资源,专为散斑结构光研究与实验设计。这些图像不仅适用于三维重建和特征提取等高级研究,还配有详细的处理说明,帮助研究人员快速上手并深入探索。通过使用本资源,您可以轻松开展散斑结构光相关的实验,提升研究效率与精度。所有资源均可在合法合规的前提下自由使用,助力您的科研创
- Neus复现(DTU数据集)
ashore_xsl
python3d算法linux
复现参考链接:1、Ubuntu复现NeuS(用体绘制学习神经隐式曲面用于多视图重建)——NeRF应用:表面重建_neus复现-CSDN博客2、Ubuntu18.04复现NeuS(Pytorch)_neus复现-CSDN博客3、GitHub-Totoro97/NeuS:CodereleaseforNeuS4、【三维重建】【深度学习】【数据集】基于COLMAP制作自己的NeuS(DTU格式)数据集_d
- 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验,以下是系统的学习路径和建议:一、基础知识储备1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征分解(用于相机矩阵、变换矩阵推导)。几何基础:三维几何(点、线、面的表示)、射影几何(单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵)、李群与李代数(SLAM中的位姿优化)。概率与统计:贝叶斯估计、概率图模型(SLAM中的状态估计)、随机过程(滤波算法如
- 基于 SIFT 对图像进行局部特征匹配附Matlab代码
Matlab科研工作室
matlab计算机视觉开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍图像匹配是计算机视觉领域的一项基础且关键的技术,它旨在寻找不同图像之间的对应关系,进而为物体识别、三维重建、图像拼接等高级应用提供坚实的基础。在众多的图像匹配方法中,局部特征
- 千亿医疗AI市场爆发:三甲医院如何靠大模型实现90%诊断准确率?
摆烂大大王
llamadeepseek人工智能llamadeepseekAIGC健康医疗
凌晨三点的北京协和医院放射科,最后一份胸部CT影像被输入AI系统。屏幕瞬间标记出5处微小结节,三维重建图精准勾勒血管绕行路径,并弹出历史对比数据:“3号结节体积半年增长15%,边缘毛刺征阳性,建议穿刺活检”。主治医师轻点审核键,结构化报告自动生成——这是2025年中国顶级三甲医院的日常一幕,也是AI大模型重构医疗诊断链的缩影。一、技术突破:从单点试用到临床刚需影像诊断进入“秒级时代”肺结节检测:A
- 相机成像原理_键盘摄影(一)——相机成像基本元件
weixin_39620273
相机成像原理
写在前面笔者在就读本科期间,开始接触计算机视觉领域,主要包括传统的图像处理,研究生期间开始了解深度学习,三维重建和SLAM(同时定位和建图)。可是对于其中使用到的最重要的传感器,相机,它的成像原理知之甚少,照片是怎么成像的?有幸在工作之余玩起了胶片相机,学习了一些摄影知识,在此和大家分享相关知识,欢迎友好地指正和勘误,轻喷。随着器件的发展,目前的相机类型丰富,我们可以从基本的元件讲起,主要涉及到胶
- 科研论文术语全解析:彻底搞懂什么是Baseline、Pipeline..........等内容【2025最新版!!!】
那就举个栗子!
计算机视觉解决方案人工智能
引言在撰写科研论文的过程中,尤其是在计算机视觉、机器人、SLAM以及三维重建等领域,准确理解并使用核心术语对于展示研究的科学性、系统性具有至关重要的作用。术语不仅是论文结构的骨架,也是向同行传达研究设计与创新思路的重要桥梁。本文旨在从实际科研写作的角度,系统性分析高频科研术语的定义与应用,帮助初学者准确理解其含义,掌握其写作位置与逻辑,最后以SLAM与3D高斯泼溅(3DGaussianSplatt
- 智能光学计算成像技术与应用前沿会议通知
m0_75133639
光电光学成像全息成像光学光电光子学光电工程师生物医学工程
会议背景智能光学计算成像是人工智能与光学成像深度融合的前沿领域,通过深度学习、光学神经网络、超表面光学及量子光学等技术,显著推动成像技术的革新。当前研究热点包括:-深度学习赋能的成像技术:如高速多模光纤成像、神经渲染全息三维重建、超分辨率成像-先进光谱与计算成像:基于超表面和衍射光栅的高光谱信息获取、压缩感知成像、无透镜成像-端到端联合设计:融合可微光学模型与深度学习算法,实现硬件-软件协同优化会
- 人工智能在医疗影像诊断上的最新成果:更精准地识别疾病
广州正荣
人工智能科技大数据
摘要:本论文深入探讨人工智能在医疗影像诊断领域的最新突破,聚焦于其在精准识别疾病方面的显著成果。通过分析深度学习、多模态影像融合、三维重建与可视化以及智能辅助诊断系统等关键技术的应用,阐述人工智能如何提高医疗影像诊断的准确性和效率,为临床诊断和治疗提供有力支持。同时,讨论当前面临的挑战和未来发展趋势,旨在推动人工智能在医疗领域的更广泛应用和深入发展。一、医疗影像诊断在现代医学中占据着核心地位,其准
- OpenCV4与OpenCV-Contrib模块介绍
weixin_43162015
计算机视觉人工智能opencv
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档OpenCV4与OpenCV-Contrib模块介绍一、OpenCV常用模块二、扩展模块一、OpenCV常用模块位于:D:\OpenCV\4.5.5\build\modules各模块的功能如下:calib3d:该模块由相机校准(calibration)和三维重建(3d)两个部分组成,主要用于相机标定与三维视觉等;core:OpenCV
- 【SLAM中的点云处理:从基础到实战】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法自动驾驶ubuntuc++笔记
最近一直在学SLAM算法,发现点云处理是非常非常重要的,我就再认真学了一遍关于点云处理的内容(看了高翔老师的一本书——《自动驾驶与机器人中的SLAM技术:从理论到实践》,写得非常好,还有配套的代码),这篇博客就作为我的点云处理学习笔记,分享给大家!1.引言点云在SLAM中的核心作用:激光雷达SLAM(如LOAM)、三维重建、自动驾驶感知。四大基础任务:最近邻搜索(数据关联、特征匹配)。几何拟合(平
- python三维重建代码_基于Python的三维重建开源代码
weixin_39934085
python三维重建代码
【实例简介】基于Python的三维重建开源代码,包括特征提取,SFM,PMVS以及CMVS等相关功能!【实例截图】【核心代码】sfm-bundler(python)└──sfm-bundler(python)├──osm-bundlerWin32│├──icons││├──info_icon.png││└──python_icon.png│├──osmbundler││├──cameras│││└
- python opencv 三维重建_【python+opencv实现基于图片序列的三维重建】 - #1
weixin_39778815
pythonopencv三维重建
2015年09月05-三维重建一直是机器视觉研究的热门方向,比如,基于双目视觉,单目视觉,多视几何,光场三维重建等等。每一种方法都有其有点和局限性。单目视觉需要拍摄多幅图像,并且在拍摄过程中需要不断的调整相机的聚焦位置,最后采取一定的融合方法来找到每幅图像中的清晰像素点,从而得到深度信息。这种方法也被称为焦点堆栈法。在实际测试多个场景后,发现二级梯度评价函数和拉普拉斯评价函数融合效果较好。程201
- python 实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统,包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能
pk_xz123456
仿真模型python数码相机开发语言
多视角三维重建系统下面我将实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统,包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能。1.环境准备与数据加载首先安装必要的库:pipinstallopencv-pythonopencv-contrib-pythonnumpymatplotlibplotlyscipyimportcv2importnumpyasnpimportmatplotli
- 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
何必如此
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