点云侠
点云侠

Open3D 最小二乘拟合二维圆（python详细过程版）

一、算法原理

1、概述

  最小二乘法的原理是依据最小化误差的平方和来确定一组数据的最佳函数匹配，其具体拟合圆的原理如下。假设已知圆方程：
R 2 = ( x − A ) 2 + ( y − B )

你可能感兴趣的:(python点云处理,python,numpy,算法,计算机视觉,3d)

  • 学习计划：第四阶段（第八周） 狐凄 学习学习
    目录第四阶段：特殊方法与高级特性第8周：学习特殊方法周一周二周三周四周五总结一、学习内容回顾理论学习代码实践二、问题与解决问题解决方法三、学习成果四、下周计划第四阶段：特殊方法与高级特性第8周：学习特殊方法周一上午理论学习：阅读Python官方文档中关于特殊方法的章节，初步了解特殊方法的概念和作用。特殊方法也称为魔术方法，它们以双下划线开头和结尾，用于实现Python内置操作和语法糖。重点关注特殊
  • C++的Find算法用法, -Mr_X- c++算法
    在C++中，可以使用std::map统计值出现次数为2的键。具体步骤如下：遍历std::map，找出所有值为2的键。使用条件语句检查每个值，符合条件时记录对应键。#include#include#includeintmain(){//创建一个std::map并插入数据std::mapdata={{1,2},{2,3},{3,2},{4,1},{5,2}};//用于存储值为2的键std::vecto
  • DeepSeek技术解析：降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业？ 爱吃青菜的大力水手 人工智能
    DeepSeek技术解析：降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业？正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化（如稀疏计算、知识蒸馏）和模型压缩技术，将云端训练算力需求降至传统大模型的35%，车端推理芯片需求减少至65%。例如，某车企使用高通8650平台后，智驾系统成本显著下降。这种优化使得中小企业能以更低成本部署AI，甚至支持本地化私有化部署（如金融行业案例），同时减少对英伟达高
  • DeepSeek：突破闭源封锁，引领大模型新时代 fanstinmsl 算法语言模型
    近年来，人工智能领域蓬勃发展，大模型作为其中的核心技术，其重要性不言而喻。然而，大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。DeepSeek的出现，为解决这些问题提供了全新的思路和方案。DeepSeek的核心优势：1.减少硬件依赖：DeepSeek通过算法优化和架构创新，降低了对高性能硬件的依赖，使得大模型的训练和部署可以在更广泛的硬件平台上进行，极大地降低了应用门槛。**
  • Haxe：OpenFL框架与Haxe游戏开发_2024-07-15_07-13-55.Tex chenjj4003 游戏开发2网络游戏引擎c++开发语言深度学习
    Haxe：OpenFL框架与Haxe游戏开发Haxe简介Haxe语言概述Haxe是一种开源的、多范式编程语言，它被设计为一种高级语言，用于编写跨平台的应用程序。Haxe的独特之处在于它的编译器，能够将Haxe代码编译成多种目标语言，包括JavaScript、C++、Java、PHP、Python、C#和ActionScript。这种能力使得开发者能够使用相同的代码库为不同的平台生成代码，极大地提高
  • Vulkan：Vulkan物理模拟与碰撞检测技术教程_2024-07-20_15-47-39.Tex chenjj4003 游戏开发microsoft网络服务器linux前端数据结构
    Vulkan：Vulkan物理模拟与碰撞检测技术教程Vulkan基础与环境搭建Vulkan库的简介与特性Vulkan是一个跨平台的2D和3D图形与计算API。它由KhronosGroup开发，旨在提供高性能的图形渲染和计算能力，同时减少CPU的开销，提高GPU的利用率。Vulkan的特性包括：低级API：Vulkan提供了对硬件的直接访问，允许开发者精细控制GPU资源，从而实现更高的性能和效率。多
  • Vulkan：Vulkan基础架构与环境搭建_2024-07-20_13-37-15.Tex chenjj4003 游戏开发网络服务器linux前端数据结构androidjava
    Vulkan：Vulkan基础架构与环境搭建Vulkan简介Vulkan的历史与发展Vulkan是一个跨平台的2D和3D图形及计算API，由KhronosGroup开发。KhronosGroup是一个由多家公司组成的非营利性行业联盟，负责制定和维护多种开放标准，包括Vulkan、OpenGL、OpenCL等。Vulkan的设计目标是提供更高效、更直接的硬件访问，以减少CPU在图形渲染中的开销，同时
  • 大模型学习路线与资源推荐 数字化转型2025 AI投资人工智能
    以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法、数据结构及常用库（如NumPy、Pandas、PyTorch）37。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
  • 【Qt】13 计算器核心解析算法(中) c++
    一、中缀转后缀中缀表达式转后缀表达式的过程类似编译过程四则运算符表达式中的括号必须匹配根据运算符优先级进行转化转换后的表达式没有括号转换后可以顺序的计算出最终结果转换过程：当前元素e为数字：输出当前元素e为运算符：1.与栈顶运算符进行优先级比较2.小于等于：将栈顶元素输出，转13.大于：将当前元素e入栈当前元素e为左括号，入栈当前元素e为右括号:1.弹出栈顶元素并输出，直至栈顶元素为左括号2.将栈
  • python 第三方库 打包 离线电脑安装 新手老张 离线环境安装python
    最开始一个个下载第三方库，然后拷贝到离线电脑pip安装，弄好了发现离线电脑系统有问题，重装，，，，前面的又白干了。找了很久，终于找到2022-4月可行且简单的方法：Python第三方库离线安装包制作_Chelseady的博客-CSDN博客_python第三方库的离线安装1.清理python环境：使用piplist命令查看已安装的包;如果有其它的包，则使用pipuninstall[包名]进行删除;2
  • python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二) weixin_39872222 python阈值计算
    引言前文我们讨论了关于实现OTSU算法的问题，该算法主要是针对于特征值阈值的确定，这个值可以用于论文讨论和说明。但实际情况中，我们需要对图像进行各种滤波，预处理，那么此时我们可能需要一种带坐标和投影的分割结果，本文就将带大家实现对图像进行阈值分割后进行结果的输出。本文代码共包含了四种不同的分割算法，分别是三角阈值分割法、Riddler-Calvard分割法、自适应局部均值分割法、自适应局部高斯分割
  • Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接） waicsdn_haha 程序员教程pythonlinuxjupyterfpga开发javawindows
    一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。相较于传统Python安装，其优势包括：环境隔离：通过conda工具实现多版本Python环境共存包管理：一键安装NumPy/Pandas/Scikit-learn等工具链跨平台支持：Windows/macOS/Linux统一操作逻辑二、安
  • python 语音转文本中文——DeepSpeech drebander python开发语言DeepSpeech
    DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎，基于深度学习技术，采用端到端架构，可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发，使用RecurrentNeuralNetwork（RNN）处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进
  • BP算法的python实现 + 男女生分类器 乐宝不是酒 机器学习机器学习神经网络算法
    模式识别课上学习了BP算法，并用BP算法实现了男女生分类器，之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现，现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题，于是修改了一下Bug，也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大
  • 基于Weber和simulink的齿轮啮合刚度计算 �时过境迁，物是人非 matlab
    使用weber算法计算齿轮啮合刚度，具有重大意义。资源文件列表基于Weber和simulink的齿轮啮合刚度计算/testwebgear20191020.m , 46533
  • 点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云与图像纹理的 道路识别（续） 格图素书 计算机视觉人工智能
    目录3.1.2图像滤波去噪3.2道路纹理特征提取3.3基于超像素分割的图像特征表达3.3.1SLIC算法3.3.2改进SLIC算法的超像素特征图获取3.4基于改进区域生长算法的道路区域分割3.4.1种子点的选择3.4.2生长准则3.4.3道路区域后处理3.5实验结果分析4基于激光雷达点云的道路识别4.1点云预处理4.1.1点云数据解析4.1.2点云数据筛选4.1.3点云坐标转换4.2基于雷达图像的
  • [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型 FL1623863129 深度学习c++opencvYOLO
    yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN
  • 基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统 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、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加，人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。人脸识别技术可以实现对校园内人员的快速、准确识别，提高校园安全管理水平。本项目旨在利用Python和OpenCV库，开发一个校园人脸采集和人脸识别系统，实现对校园内人员的人脸信
  • 【算法】贪心算法 希冀123 算法算法贪心算法
    贪心算法1.贪心介绍2.贪心本质3.最优装载问题（1）问题分析（2）算法实现（3）算法分析1.贪心介绍贪心算法总是做出当前最好的选择，期望通过局部最优选择得到全局最优的解决方案。但贪心不是从整体最优来考虑的，一旦做出选择，不会再改变，只能达到某种意义上的局部最优。简记为：想要当下最好的，但会导致目光短浅2.贪心本质应用情景：当出现两个特性——贪心选择性质和最优子结构性质时可用。（1）贪心选择性质：
  • Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线 诗雨时
    loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
  • python安装pyaudio_我不能在我的python上安装pyaudio？怎么做？ weixin_39613385 python安装pyaudio
    我有一台windows10pc，我想安装pyaudio，以便与chatterbot一起使用，chatterbot支持，我尝试了两种不同的安装pyaudio的方法。方法是在命令提示符下编写python-mpipinstallPyAudio结果是：C:\Users\Waaberi>python-mpipinstallPyAudioCollectingPyAudioUsingcachedhttps://
  • 时序差分(TD)算法: waski 强化学习人工智能机器学习
    TD算法：小猴子每走1步，看一下这个路口的V值，还有获得的奖励r；回到原来的路口，把刚刚看到的V值和奖励r进行运算，估算出V值。和蒙地卡罗(MC)不同：TD算法只需要走N步。就可以开始回溯更新。和蒙地卡罗(MC)一样：小猴需要先走N步，每经过一个状态，把奖励记录下来。然后开始回溯。那么，状态的V值怎么算呢？其实和蒙地卡罗一样，我们就假设N步之后，就到达了最终状态了。假设“最终状态”上我们之前没有走
  • 在PyAudio模块中安装时出错 潮易 python
    在PyAudio模块中安装时出错首先，你需要确保你的电脑上已经安装了Python和pip。然后，你可以使用以下命令来安装PyAudio模块：```bashpipinstallPyAudio```如果上述命令无法安装，你可能需要安装一些额外的库。在Ubuntu系统中，你需要先安装一些依赖库，然后再尝试安装PyAudio。你可以使用以下命令来安装这些依赖库：```bashsudoapt-getinst
  • python-leetcode 43.二叉搜索树中第K小的元素 SylviaW08 leetcode算法职场和发展
    题目：给定一个二叉搜索树的根节点root,和一个整数k,请设计算法，查找其中第K小的元素（从1开始计数）方法一：中序遍历叉搜索树具有如下性质：结点的左子树只包含小于当前结点的数。结点的右子树只包含大于当前结点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树二叉树的中序遍历即按照访问左子树——根结点——右子树的方式遍历二叉树；在访问其左子树和右子树时，我们也按照同样的方式遍历；直到遍历完整棵树。因为二
  • 力扣hot100——分割回文子串 + 回溯算法总结（算法代码模板） 01_ 力扣hot100算法leetcode回溯算法
    给你一个字符串s，请你将s分割成一些子串，使每个子串都是回文串。返回s所有可能的分割方案。解法思路：切割一个a之后，在ab中再去切割第二段.....classSolution{public:vector>res;//最终结果vectorpath;//当前结果vector>partition(strings){backtracking(s,0);returnres;}voidbacktracking
  • python-leetcode 22.相交链表 SylviaW08 leetcode-pythonleetcode算法职场和发展
    题目：给两个单链表的头节点heada和headb,请找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相较节点，返回null。两个链表在C1开始相交。intersectval:相交的起始节点的值，如果不存在相交节点，这一值为0listA:第一个链表listB:第二个链表skipA:在listA从头节点开始，跳到交叉节点的节点数skipB:在listB从头节点开始跳到交叉节点的节点数方法一：哈希
  • 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅 山海青风 python量化分析
    第一章：初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里，小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻，他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬：“量化投资究竟是什么？我真的能用代码来炒股吗？”然而，面对这一连串新奇的名词，小K感到有些茫然，一头雾水。就在他犹豫不决的时候，一位神秘的前辈私信他：“想要在量化江湖中闯出一片天地，首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
  • 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单 山海青风 python
    第二章：初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中，我们将跟随小K的脚步，开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界，就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他，只有牢牢掌握Python的基础语法，才能游刃有余地处理金融数据，进一步深入量化分析的奥秘。接下来，就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务，从而收获满满的成就感吧！故事情
  • 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 3: 初探数据世界 —— Pandas与数据清洗的武林秘笈 山海青风 python
    第三章：初探数据世界——Pandas与数据清洗的武林秘笈在量化江湖中，数据正如武林秘籍中的内功心法，必须先打好基础，才能施展后续高深武技。小K这次获得了一份历史股票交易数据，但初看之下却是一团乱麻：缺失值、重复记录、日期格式不统一……前辈笑着说：“兄弟，若想踏入量化之路，先要学会如何把这‘脏数据’炼成一手干净的‘真气’！”下面，就跟随小K的脚步，逐步揭开数据清洗的秘密，掌握Pandas的基本功法，
  • PyNvVideoCodec解码使用 huomama pythonPyNvVideoCodec视频编解码
    解码视频生成器例子，支持解码视频和视频流try:importtimefromfunctoolsimportwrapsimportcv2importnumpyasnpimportpycuda.driverascudaimportPyNvVideoCodecasnvcimportctypesasCimportosexceptImportErrorase:passdefcast_address_to_1
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 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/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他