Vertira
Vertira

matlab 3D点云工具箱（目录）

一、读写保存
matlab处理las点云(1)--las/laz格式解析
matlab处理las点云(2)-- 从LAS或LAZ文件中读取点云数据
matlab 读取txt点云并可视化
matlab 移除点云中无效的点
matlab 点云合并
matlab 保存点云
matlab 生成自定义点云
matlab 点云随机赋色
matlab 点云按高程进行赋色
matlab 打开文件选择对话框
matlab 使用文件选择对话框添加点云
二、KD树
matlab KD树的使用
matlab 点云的圆柱形邻域搜索
matlab 计算点云平均密度
matlab 查找点云指定区域内的点
matlab 根据索引提取点云
三、点云滤波
1、常用滤波器
matlab 点云均值、中值、高斯滤波
matlab 点云体素下采样(详细过程版)
matlab 点云统计滤波
matlab 点云中值滤波
matlab 点云下采样
matlab 快速均匀采样
matlab 点云随机采样到固定点数
matlab 半径滤波
matlab 直通滤波
matlab 获取指定高程的所有点
matlab 点云方框滤波
matlab 点云双边滤波
matlab 点云添加高斯噪声并保存
matlab 点云添加均匀分布的随机噪声
2、数据平滑
matlab 对含噪声的数据进行平滑处理
matlab 数据平滑--smooth函数
matlab 五点三次平滑算法
四、拟合分割
1、点云拟合
matlab 最小二乘拟合空间球
matlab 最小二乘拟合二次曲面
matlab 点云最小二乘拟合平面（SVD法）
matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法)
matlab 点云投影到平面
matlab 点云投影到球面
matlab 点云投影到直线
matlab 计算点到平面的距离
matlab 最小二乘拟合二维直线
matlab 点云最小二乘拟合空间直线
matlab 点云最小二乘拟合多项式曲线
matlab RANSAC拟合平面
matlab RANSAC拟合直线
matlab RANSAC拟合空间球
matlab RANSAC拟合空间直线
matlab RANSAC拟合圆柱
2、点云分割
matlab 稀疏点云在线分割
matlab 基于欧氏距离的点云聚类分割
matlab 简单形态滤波(SMRF)算法地面分割
matlab 点云k均值聚类
matlab 点云密度聚类
matlab 点云沿坐标轴进行等距切片
matlab 基于投影点密度的建筑物立面提取
五、 点云重建
matlab 显示曲面网格
matlab 泊松曲面重建法
matlab 球旋转曲面重建法
matlab 二维或三维三角剖分
matlab 将三角剖分结果保存为STL文件
matlab 点云构建Delaunay三角网
matlab 受约束的 Delaunay 三角剖分
matlab Delaunay 三角剖分内的查询点
matlab 点云alphaShape曲面重构
matlab 计算点云凸包
matlab 点云边界提取
六、点云配准
1、粗配准
matlab 点云粗配准(1)-- 计算FPFH并可视化
matlab 点云粗配准(2)-- 根据FPFH特征查找匹配点对(Fast Global Registration算法的部分实现)
matlab 点云粗配准(3)-- 可视化匹配点对
matlab 点云粗配准(4)-- 根据FPFH特征实现点云粗配准
matlab 点云粗配准(5)-- 利用ISS关键点与FPFH特征的点云配准
matlab 点云粗配准(6)-- FGR快速全局配准
matlab 点云配准--相位相关法实现点云配准
2、精配准
matlab ICP实现点云精配准
matlab NDT实现点云精配准
matlab CPD算法实现点云精配准
matlab 点云精配准(1)--point to point ICP(点到点的ICP)
matlab 点云精配准(2)--point to plane ICP(点到面的ICP)
matlab 点云精配准(3)--Trimmed ICP
matlab 点云精配准(4)--基于ISS关键点的ICP配准算法
matlab 三维点云配准与拼接
3、计算配准精度
matlab 点云配准--计算配准精度
4、点云变换
matlab 点云配准--点云变换
matlab 点云配准--三维变换
matlab 点云配准--SVD分解求变换矩阵
matlab 点云配准--四元数法求变换矩阵
matlab 点云配准--自定义旋转矩阵
matlab 大场景点云水平面校准
matlab 点云镜像变换
5、特征、描述
matlab 二进制形状描述子
matlab 计算点云法向量并可视化
matlab 角度制与弧度制的相互转换
matlab 构建点云的AABB包围盒
matlab PCA构建点云OBB包围盒
matlab 计算点云的面状指数
matlab ISS关键点提取
七、 点云与图像
matlab 将图像信息融合到激光雷达点云
matlab 检测点云中指定尺寸的矩形平面
matlab 将激光雷达点云数据投影到图像坐标系上
matlab 点云转二值图像
matlab 点云轮廓边缘检测
matlab 使用点云创建数字地面模型DSM
matlab 使用点云创建数字高程模型DEM
matlab 格网法计算点云的占地面积
matlab 计算机载点云的密度
八、 点云可视化
matlab 点云可视化(1)--pcshow()函数可视化单个点云
matlab 点云可视化(2)--pcshowpair()可视化两点云之间的差异
matlab 点云可视化(3)--动态可视化点云
matlab 点云可视化(4)--可视化点云包围框
matlab 点云可视化(5)--可视化多个点云
九、 点云深度学习
matlab点云深度学习(1)-- 无序点云转有序点云
十、 基础操作
matlab 计算点云的质心
matlab 点云去质心
matlab 计算点云的曲率
matlab 计算点云的面状指数

你可能感兴趣的:(MATLAB,点云配准,matlab,3d,图像处理)

  • 安装matlab2024a错误license checkout failed Error-8 成为不掉头发的工程师 开发语言matlab
    问题：忘记截图了，借用博主的图片。记得安装过程中，目标网址才是你的安装地址，而不是前面的安装包地址。解决方法：1.将破解文件中"Crack\R2020a\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl"目录下的libmwlmgrimpl.dll文件复制到安装成功的matlab目录bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl里
  • 基于MATLAB串级控制系统仿真设计,基于MATLAB的精馏塔控制系统设计.doc 阳光泉
    摘要:精馏技术是一种应用非常普遍的物料分离的化工装置，在工业中使用极其广泛。它的原理是根据物料的挥发程度的不同来实现物料的分离，以供制造不同的产品。随着工业的迅速发展，生产规模的不断扩大，化工产品种类也在飞速增多。为了促进能源的充分利用，使得精馏在工业过程控制领域中发挥了越来越重要的作用。不同的控制设计过程中使用不同的工业生产工艺，在现实的工业过程中应根据产品的质量要求、产品的工作环境以及能量耗散
  • 控制系统的matlab仿真与设计答案,matlab与控制系统仿真部分习题答案 金七言
    matlab与控制系统仿真部分习题答案【4.2】程序：num=[5,0];den=conv([1,1],conv([1,2],[1,3]));[numc,denc]=cloop(num,den);[z,p,k]=tf2zp(numc,denc);[A,B,C,D]=tf2ss(numc,denc);g_zp=zpk(z,p,k)g_tf=tf(numc,denc)g_ss=ss(A,B,C,D)运
  • 高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述 三谷秋水 人工智能机器学习计算机视觉计算机视觉人工智能深度学习
    24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务，涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术，包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
  • DeepSeek与剪映短视频创作指南 meisongqing 人工智能DeepSeek剪映
    DeepSeek（深度求索）作为一家专注实现AGI的中国公司，其技术可能涉及AI文本生成、图像处理等领域，结合剪映的智能剪辑功能，可以大幅提升短视频创作效率。以下是结合两者优势的详细创作步骤：一、创意策划阶段AI灵感激发使用DeepSeek的AI文本生成功能，输入关键词（如"美食教程"、"科技科普"）获取创意方向生成10-20个标题备选（示例Prompt："生成10个吸引年轻人的美妆短视频标题"）
  • 卡尔曼滤波算法c语言stm32,卡尔曼滤波算法及C语言实现_源代码 weixin_39643255 卡尔曼滤波算法c语言stm32
    a往南向北2019-01-1620:39:2011340收藏111分类专栏：C语言嵌入式文章标签：卡尔曼滤波C代码卡尔曼滤波理论很容易就可以在MATLAB软件环境下实现，但是，实际的硬件板子上还是需要C语言，当然可以自动代码生成，还有一种就是直接手动编写C语言。1.前言在google上搜索卡尔曼滤波，很容易找到以下这个帖子：http://blog.csdn.net/lanbing510/artic
  • 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现 埃菲尔铁塔_CV算法 opencv计算机视觉人工智能c++算法机器学习
    一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中，图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理，并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
  • 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）
  • CV：图像的直方图均衡化 壹十壹 CVopencv计算机视觉人工智能
    均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化（HistogramEqualization），其主要目的是改善图像的对比度，使图像细节更加明显。以下是对直方图均衡化的详细说明：直方图均衡化原理直方图图像的直方图表示各灰度级在图像中出现的频率。对于对比度较低的图像，直方图可能集中在灰度范围的某一小区间。均衡化目标直方图均衡化通过将原图的灰度分布重新映射，使得输出图像的直方图尽量均匀分布在整个灰度范围内。这
  • docker命令实战运用部署服务 云原生的爱好者 docker容器运维
    1.接上篇博文，先讲一下如何利用docker来对容器进行一个守护进程的启动，以及如何进入日期，如下：[root@cjr~]#dockerimagesREPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZEcentoslatest5d0da3dc97643yearsago231MB[root@cjr~]#dockerrun-td--nametestcentos:latest1b0cfe7658
  • 06 - gldas水文模型数据处理 - 下载、matlab读取 咋（za）说 论文笔记笔记经验分享
    gldas水文模型数据处理-下载、matlab读取0.引言1.GLDAS水文数据介绍2.GLDAS数据下载3.GLDAS数据读取的matlab程序0.引言  根据水量平衡方程，陆地水储量变化(Δtws\DeltatwsΔtws
  • matlab spmd,matlab并行计算命令 其实我是老莫 matlabspmd
    1.matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpoolopen就OK了。这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种？主要是两种：parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中，parfor其实就是parallel+for简化而来，顾名思义啊，就是把原来
  • HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发 harmonyos-next
    HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，3D图形渲染是一个技术含量高且应用广泛的领域。本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的跨平台3D图形渲染应用，涵盖从场景构建、模型加载、光照处理到渲染优化的完整开发流程。我们将通过一个实际的案例——实现一个3D场景编辑器，来展示ArkTS在HarmonyNext平台上的强大能力。环
  • HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发 harmonyos-next
    HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的图像处理应用，涵盖从基础图像操作到高级滤镜应用的完整开发流程。我们将通过一个实际的案例——实现一个实时图像滤镜应用，来展示ArkTS在HarmonyNext平台上的强大能力。环境准备在开始之前，确保你的开发环
  • HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发 harmonyos-next
    HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，ArkTS作为新一代的编程语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的图像处理应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的特性，结合ArkTS的强大功能，实现复杂的图
  • 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
  • Raspberry Pi图形组件深入解析与应用示例 嵌入式Jerry Linux服务器linux运维pythonandroid
    一、概述RaspberryPi的图形组件集中在Yocto项目的meta-raspberrypi层中的recipes-graphics目录下。此目录不仅定义了树莓派硬件优化的图形库和驱动，也提供了丰富的配置示例和具体实现方案，涵盖了从基础绘图、3D渲染到视频加速及窗口管理系统。二、目录结构与核心作用1.图形库优化cairo文件：cairo_%.bbappend作用：针对树莓派平台特定优化的2D图形矢
  • Python 变量起名全攻略：新手避坑与大神指南 科雷learning 学习AIpython编程python开发语言
    学习AI科雷learning2025年03月10日22:19江苏一、引言：变量起名的“玄学”难题在Python编程的世界里，变量命名看似简单，实则暗藏玄机，常常让新手们踩坑不断。本文将带你深入了解Python变量命名规则，助你从新手小白变身命名大神。二、基础规则：保命口诀要牢记小白的困惑小白：（举着写满报错的代码）大神快看！我就写了个3D效果=True，Python竟然说我语法错误？专家的解答专家
  • D3D11的简单字体 x-2010 DIRECT3DD3D字体实现
    本篇的任务是要先学会混合和纹理才能够做到的。这儿有几种方法能够在D3D11中实现字体显示，一个是学会使用微软想要我们使用的两个新的API，Direct2D和DirectWrite，实际上它们是很有用处的，暂不提它们的灵活性（除了不能够直接使用D3D11设备之外），它的缺点就是由于不能够直接在D3D11中使用，需要在D3D10.1的设备中使用，导致在渲染时需要在这两种设备之间切换。本篇是在混合篇基础
  • unity3d————Mathf.Lerp() 函数详解 无敌最俊朗@ Unity四部曲之基础篇unityc#学习开发语言游戏引擎
    Mathf.Lerp()是Unity中的一个非常有用的数学函数。它的名字来自于“LinearInterpolation”的缩写，意思是“线性插值”。想象一下，你有两个点，一个点叫A，另一个点叫B。现在，你想在A和B之间找到一个新的点，这个点不是随便找的，而是根据一定的比例来确定的。这个比例我们称之为t，t的范围是从0到1。当t=0时，新点就是A点。当t=1时，新点就是B点。当t在0和1之间时，新点
  • 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测 机器学习和优化算法 多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
    目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.需要其他算法的都可以定制！注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
  • three.js 在 webGL 添加纹理 belldeep javascriptthree.jsjavascriptwebglthree.jsp5.js
    在我们生成了3D设计之后，我们可以添加纹理使其更加吸引人。在webGL和p5.js中，可以使用gl.texImage2D()和texture()API来为形状应用纹理。使用webGL在webGL中，gl.texImage2D()函数用于从图像文件生成2D纹理。该函数接受许多参数，包括目标，细节级别，内部格式，图像的宽度和高度，以及图像数据的格式和类型。为了方便，我将使用vite搭建一个原生js项目
  • DeepSeek源码解析（2） 白鹭凡 deepseekai
    Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度
  • 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
  • Mirror-3DGS: Incorporating Mirror Reflections into 3D Gaussian Splatting 于初见月 paper计算机视觉
    Abstract3DGShassignificantlyadvanced3Dscenereconstructionandnovelviewsynthesis.However,3DGSstruggleswithaccuratelymodelingphysicalreflections,particularlyinmirrors,leadingtoincorrectreconstructionsand
  • GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian Splatting 于初见月 paper计算机视觉
    Abstract3Deditingplaysacrucialroleinmanyareassuchasgamingandvirtualreality.Traditional3Deditingmethods,whichrelyonrepresentationslikemeshesandpointclouds,oftenfallshortinrealisticallydepictingcomplexs
  • Java实现的简单双向Map，支持重复Value superlxw1234 java双向map
    关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap     有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。   数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。   即：既要根据Key找Value，又要根据Value
  • PL/SQL触发器基础及例子 百合不是茶 oracle数据库触发器PL/SQL编程
      触发器的简介; 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,   一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行, 触发时间：指明触发器何时执行，该值可取： before：表示在数据库动作之前触发
  • [时空与探索]穿越时空的一些问题 comsci 问题
          我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....       这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
  • easy ui datagrid上移下移一行 商人shang js上移下移easyuidatagrid
    /** * 向上移动一行 * * @param dg * @param row */ function moveupRow(dg, row) { var datagrid = $(dg); var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row); if (isFirstRow(dg, row)) {
  • Java反射 oloz 反射
    本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教 首先看看java中的Class package demo; public class ClassTest { /*先了解java中的Class*/ public static void main(String[] args) { //任何一个类都
  • springMVC 使用JSR-303 Validation验证 杨白白 springmvc
    JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。 JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。 登录需要验证类 public class Login { @NotEmpty
  • log4j 香水浓 log4j
    log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE #log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML #console log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4
  • 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL agevs jquery框架Ajaxhtml5chrome
    表现 如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。 是什么有这么强大的功能呢？ HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
  • centos中文乱码 AILIKES centosOSssh
    一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。 于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。       后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包： fonts-chinese-3.02-12.
  • 触发器 baalwolf 触发器
    触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。 触发器创建语法四要素：1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete) 语法： create trigger triggerName after/before 
  • JS正则表达式的i m g bijian1013 JavaScript正则表达式
            g:表示全局（global)模式，即模式将被应用于所有字符串，而非在发现第一个匹配项时立即停止。         i:表示不区分大小写（case-insensitive）模式，即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。         m:表示
  • HTML5模式和Hashbang模式 bijian1013 JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
            我们可以用$locationProvider来配置$location服务（可以采用注入的方式，就像AngularJS中其他所有东西一样）。这里provider的两个参数很有意思，介绍如下。 html5Mode         一个布尔值，标识$location服务是否运行在HTML5模式下。 ha
  • [Maven学习笔记六]Maven生命周期 bit1129 maven
    从mvn test的输出开始说起   当我们在user-core中执行mvn test时，执行的输出如下：   /software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
  • 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错 bit1129 hadoop
    运行于Yarn的Map Reduce作业，可能发生失败的点包括 Task Failure Application Master Failure Node Manager Failure Resource Manager Failure 1. Task Failure 任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
  • 记一次数据推送的异常解决端口解决 ronin47 记一次数据推送的异常解决
    　　 需求：从db获取数据然后推送到B         程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。 　　  自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙　和　setenforce　设置最低。 　　　service iptables stop
  • 巧用视错觉-UI更有趣 brotherlamp UIui视频ui教程ui自学ui资料
    我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。 视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。 格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。 在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
  • 线段树-poj1177-N个矩形求边长（离散化+扫描线） bylijinnan 数据结构算法线段树
    package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线)，题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
  • HTTP协议详解 chicony http协议
    引言                                 
  • Scala设计模式 chenchao051 设计模式scala
    Scala设计模式                我的话： 在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
  • 安装mysql daizj mysql安装
    安装mysql   (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm  -e  xxxxxxx   --nodeps (强制删除)      执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净   (2)执行命令  rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
  • HTTP状态码大全 dcj3sjt126com http状态码
    完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616，你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性，因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端，支持协议版本可以通过调用request
  • asihttprequest上传图片 dcj3sjt126com ASIHTTPRequest
    NSURL *url =@"yourURL"; ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url]; [currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
  • C语言中，关键字static的作用 e200702084 C++cC#
    在C语言中，关键字static有三个明显的作用： 1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。 一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
  • win7/8使用curl geeksun win7
    1.  WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址：  http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包   2.  可以给Windows增加c
  • Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository hongtoushizi git
    转载自：   http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section: git init –bare git clone git remote git pull git p
  • Java实现字符串反转的8种或9种方法 Josh_Persistence 异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
    注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客： http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768   /** * */ package com.wsheng.aggregator.algorithm.string; import java.util.Stack; /**
  • 代码实现任意容量倒水问题 home198979 PHP算法倒水
    形象化设计模式实战             HELLO!架构                     redis命令源码解析   倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
  • Druid datasource zhb8015 druid
    推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证，稳定可靠。 它最重要的特点是：监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里： http
  • 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener spjich javaspring框架
    引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作，比如初始化一个线程池，初始化配置文件，初始化缓存等等，这时候就需要用到启动监听器，下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器   ServletContextListener  特点: 依赖于sevlet容器，需要配置web.xml 使用方法: public class StartListener implements
  • JavaScript Rounding Methods of the Math object 何不笑 JavaScriptMath
        The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(),  Math.floor(), and  Math.round() — handle rounding in differen
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他