点云侠
点云侠

matlab 点云均值、中值、高斯滤波

目录

  • 1、主要函数
  • 2、代码示例
  • 3、结果展示

1、主要函数

matlab中的smoothdata函数能够实现对数据的均值、中值、高斯平滑。详细的函数介绍只需在命令行窗口输入：

help smoothdata

即可。

2、代码示例

clc;
clear;
pc=pcread('addGaussNoise.pcd')

你可能感兴趣的:(matlab点云工具箱,matlab,可视化,数据可视化)

  • Open3D 进阶（31）渐进三角网(PTD)地面滤波 点云侠 点云进阶线性代数算法计算机视觉python
    目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、参数指南四、结果展示。一、算法原理1、PTD算法  渐进三角网地面滤波算法（ProgressiveTINDensification,PTD）是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法，旨在从复杂场景中精确分离地面点，以生成数字高程模型（DEM）。2、实现流程  PTD的核心思想是迭代加密三角网，逐步逼近真实地形：实现流程主要包括以
  • MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】主效应&交互效应&单独效应 林聪木 matlab算法开发语言
    目录前言几个相关概念因素和水平主效应单纯主效应交互作用效应或影响（effect）因素之间的相互制约和影响两因素交互作用三因素及多因素交互作用几个高频面试题目什么是主效应,交互效应,单独效应？回归分析中是必须加入控制变量的吗？如果假如控制变量之后，显著性不高了该怎么办？控制变量说明控制变量选择控制变量处理主效应和交互效应的联系与区别如何依据主效应和交互效应描述结果？算法原理数学模型主效应二分变量交互
  • 【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
    目录一、什么是前馈神经网络？二、数学表达式是什么？三、为什么需要“非线性函数”？四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图）八、关键问题答疑Q1：为什么需要隐藏层？Q2：ReLU是干嘛的？Q3：学习率怎么选？九、总结学习建议在机器学习中
  • 在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置 东北豆子哥 CUDA数值计算/数值优化Matlab/Octavematlab
    文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理（适用于深度学习）三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
  • AI表格数据分析
    简单发一篇文章，最近看到AI数据分析是越来越火了哈，把简单的流程进行一次简要的分享。AI数据分析的本质，是“结构化数据→模式识别→可视化表达+洞察输出”。1、分析流程详解：（1）数据预处理什么是数据预处理呢？其实它可以理解成你给的是什么。步骤1：识别数据结构表头，字段的含义等。步骤2：清洗数据去除空值、格式错误、重复数据。步骤3：类型识别判断哪些是时间字段？哪些是数值型？哪些是分类字段？总结：类似
  • 点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取 格图素书 人工智能
    目录知识储备点云滤波算法及单木信息提取点云条件滤波单木信息提取1.点云预处理2.点云密度计算3.密度阈值筛选4.骨架提取5.骨架细化优化方向前言国内外研究现状激光雷达研究现状点云数据的滤波算法研究现状单木分割应用现状LiDAR工作原理与点云数据的组成2.1LiDAR系统的内部结构2.1.1激光测距单元2.1.2光学机械扫描单元2.1.3惯性导航系统INS2.1.4动态差分GPS2.2定位原理2.3
  • Solidity学习 - ABI 应用二进制接口 本郡主是喵 #Solidity学习区块链Solidity
    文章目录一、ABI基础概念1.ABI与API的区别2.ABI的核心作用二、ABI接口描述1.编译后的产物2.ABIJSON格式示例3.ABIJSON关键字段说明三、ABI编码1.编码示例2.编码数据的组成3.Solidity中的编码函数四、ABI解码1.解码的基本概念2.事件日志的解码五、ABI编解码可视化工具一、ABI基础概念1.ABI与API的区别API（应用程序接口）：是两个软件之间进行通信
  • AI原生应用微服务监控：Prometheus+Grafana实战 AI原生应用开发 AI-native微服务prometheusai
    AI原生应用微服务监控：Prometheus+Grafana实战关键词：微服务监控、Prometheus、Grafana、AI应用、指标收集、可视化告警、云原生摘要：本文将深入探讨如何为AI原生应用构建完整的微服务监控系统。我们将从基础概念出发，详细介绍Prometheus的指标收集机制和Grafana的可视化能力，并通过实际案例展示如何搭建完整的监控解决方案。文章包含详细的配置示例、架构图解和最
  • 机器学习模型监控警报系统设计：Prometheus+Evidently 实战教程 大熊计算机 机器学习prometheus人工智能
    1.系统架构设计：从数据采集到智能告警（1）监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解：系统采用双引擎架构，Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发，Evidently执行深度模型分析
  • IDE 大乱斗：Eclipse、VSCode、IDEA、Cursor 谁才是你的「梦中情码」？ zhysunny Java那些事ideeclipsevscodeintellijidea
    IDE大乱斗：Eclipse、VSCode、IDEA、Cursor谁才是你的「梦中情码」？“啊！又卡死了！”小编第N次愤怒地拍打键盘，看着Eclipse的"无响应"提示欲哭无泪。“是时候换个新IDE了…但选哪个好呢？”别急，让我带你走进IDE选美大赛现场，看看这些选手们都有什么绝活！️选手1：Eclipse-老牌建筑师的工具箱优势：️稳如老狗：运行20年的经典之作完全开源：适合公司合规要求插件体系
  • Matplotlib 库来可视化频谱泄漏和加窗的效果 Mark White matplotlib
    前言很多朋友学习音频技术的时候，不理解这个频谱泄漏是什么，我们这次写个小代码直观地感受一下代码演示：频谱泄漏与加窗我们将生成一个简单的正弦波信号，然后分别用**不加窗（矩形窗）和加窗（汉明窗）**的方式对其进行傅里叶变换，并对比它们的频谱图。你会清晰地看到加窗如何减少了频谱泄漏。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.fftimpo
  • 目标跟踪存在问题以及解决方案 选与握 #目标跟踪目标跟踪人工智能计算机视觉
    3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现：激光雷达点云密度随距离平方衰减（如100米外车辆点云数不足近距离的1/10），导致远距离目标几何特征（如车轮、车顶轮廓）不完整，跟踪时易因特征匹配失败导致ID丢失。典型案例：在高速公路场景中，200米外的卡车因点云稀疏（仅约50个点），跟踪算法难以区分其与大型货车的形状差异，导致轨迹跳跃或ID切换。技术方案：稀疏点云增强与特
  • Python可视化环境：Matplotlib_Seaborn+Conda配置 Python编程之道 Python人工智能与大数据Python编程之道pythonmatplotlibcondaai
    Python可视化环境：Matplotlib/Seaborn+Conda配置关键词：Python可视化、Matplotlib、Seaborn、Conda、环境配置摘要：本文主要探讨了如何利用Conda来配置Python可视化所需的Matplotlib和Seaborn环境。首先介绍了Python可视化的背景和重要性，明确目标读者为想要学习Python可视化的初学者和有一定基础的开发者。接着详细解析了
  • open3d 点云拟合圆 mesh 扶子 python点云处理numpypythonopen3d经验分享点云拟合圆mesh
    1、功能介绍：使用numpy和open3d进行二维圆拟合与三维可视化的完整示例。主要功能是对带有噪声的二维点云数据进行最小二乘法圆拟合，并使用open3d创建三角网格来可视化拟合出的圆形区域。2、代码部分：importnumpyasnpimportopen3daso3d#参数设置radius=5.0#圆的半径center=[0,0]#圆心num_points=200#点的数量noise_level
  • 基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】 拉勾科研工作室 matlab开发语言
    算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中，资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节，旨在通过调整资源的使用方案，使资源消耗在整个工期内尽可能平稳，避免
  • 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】 拉勾科研工作室 计算机视觉图像处理人工智能
    算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题，本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像，并在多尺度下分层计算模糊隶属度
  • 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归（十） lishaoan77 tensorflow线性回归tensorboard可视化
    用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具，用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。上面定义的模型使用tf.summary.FileWriter来写日志到日志目录/tmp/lr-train.我们可以用命令调用日志目录的TensorBoard，见Example3-13(TensorBoard已黙认安装与TensorFlow一起).Ex
  • 《现代通信原理与技术》模拟调制与解调—FM 调制实验报告 不想秃头的程序 人工智能matlab信息与通信信号处理
    摘要本实验旨在通过MATLAB软件进行模拟调制与解调的实践，加深对频率调制（FrequencyModulation,FM）原理的理解，并掌握FM调制与解调的实现方法。关键词：MATLAB引言在现代通信系统中，调制技术是实现信息传输的核心方法之一。频率调制（FrequencyModulation,FM）作为一种重要的模拟调制方式，通过改变载波信号的频率来传递信息，广泛应用于广播、电视、无线通信等领域
  • 深入详解：决策树算法的概念、原理、实现与应用场景 猿享天开 算法决策树机器学习
    深入详解：决策树算法的概念、原理、实现与应用场景决策树（DecisionTree）是机器学习中一种直观且广泛应用的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其树形结构易于理解，特别适合初学者。本文将从概念、原理、实现到应用场景，全面讲解决策树，并通过流程图和可视化示例增强理解，通俗易懂，帮助小白快速掌握决策树算法相关知识。1.决策树的概念1.1什么是决策树？决策树通过一系列条件判断（决策节点）将输入数据
  • FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation justtoomuchforyou 智驾
    NVidia，CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper：https://arxiv.org/pdf/2307.1492code：https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H，1B外部数据集预训练：object365nuscenes：有点云label，强化网络
  • PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection justtoomuchforyou 目标检测人工智能计算机视觉智驾
    ECCV2022paper：[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode：https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于pillar3D检测模型网络比较SECOND基于voxel，one-stage，基于sparse3Dc
  • 区块链技术概述：从比特币到Web3.0 闲人编程 Python区块链50讲区块链web3python元宇宙比特币安全
    目录区块链技术概述：从比特币到Web3.0引言：数字革命的下一篇章1.区块链技术基础1.1区块链定义与核心特征1.2区块链数据结构可视化2.比特币：区块链的开端2.1比特币的核心创新2.2比特币交易生命周期3.以太坊与智能合约革命3.1以太坊的核心创新3.2智能合约执行流程4.Web3.0：互联网的新范式4.1Web3.0的核心特征4.2Web3技术栈5.Python实现简易区块链系统5.1区块类
  • 推荐使用：Vue-Cron —— 简易CRON表达式生成器 乌昱有Melanie
    推荐使用：Vue-Cron——简易CRON表达式生成器项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vu/vue-cronVue-Cron是一款专为Vue.js和Element-UI设计的高效、易用的CRON表达式生成插件。它能帮助开发者轻松创建和管理定时任务策略，提供直观的界面和完善的国际化支持。项目介绍Vue-Cron提供了一个简洁的交互界面，让用户能够通过可视化的操
  • Spring AI入门教学：从零搭建智能应用（2025最新实践） 程序员子固 spring人工智能javaai
    目录引言：为什么选择SpringAI？一、环境搭建（附避坑指南）1.开发环境要求2.依赖配置二、实战：智能客服接入（代码级详解）1.配置模型参数2.实现流式对话接口三、高级功能：多模态AI开发1.图像描述生成2.智能文档处理四、开发者工具箱1.调试技巧2.性能优化五、学习路径建议引言：为什么选择SpringAI？随着生成式AI技术的爆发式发展（如OpenAI的GPT-4.5新动态24），Java开
  • DeepSeek-V3混合精度推理（FP8/BF16）原理与实战全解析 CarlowZJ DEEPSEEK-V3
    目录摘要混合精度推理的背景与意义DeepSeek-V3混合精度架构设计FP8与BF16核心原理详解混合精度推理核心实现实践案例：FP8权重转BF16与推理部署常见问题与注意事项最佳实践与扩展建议总结参考资料附录：可视化图表1.摘要本文系统梳理DeepSeek-V3在FP8/BF16混合精度推理方面的架构设计与工程实现，结合源码与实际案例，帮助开发者深入理解其混合精度推理原理、工程落地方法与性能优化
  • 基于Python Anaconda环境，使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案 神经网络15044 仿真模型算法机器学习pythoncnnlstm
    以下是一个基于PythonAnaconda环境，使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案。内容涵盖数据预处理、模型构建、训练优化、预测可视化和结果分析等核心环节，代码与文字说明共计超过6000字。基于CNN-LSTM的碳交易价格预测系统设计与实现一、项目背景与目标1.1碳交易市场概述碳交易作为应对气候变化的重要市场机制，其价格波动直接影响企业减排决策。准确预测碳价（CarbonEmis
  • Android Studio Profiler：性能优化的超能侦探 你一身傲骨怎能输 Android操作系统androidstudio性能优化android
    文章摘要AndroidStudioProfiler是开发者的"超级监工"，通过可视化方式监测APP性能问题：CPU侦探：记录方法调用栈与耗时，定位卡顿根源，如同工厂摄像头追踪机器效率；内存侦探：监控对象分配与GC活动，揪出内存泄漏，像仓库管理员清点过期库存；网络侦探：分析请求速度与数据量，优化传输效率，堪比物流中心调度运输车辆。三大工具协同工作，帮助应用实现更流畅、稳定、高效的运行表现。（注：能耗
  • 数据与ChatBI
    ChatBI的核心是让用户用自然语言（如“帮我看看这周的销售额走势”）直接获取数据分析结果，无需懂SQL或技术细节。整个过程就像AI“听懂”你的话、理解需求、生成查询、验证执行、并可视化展示结果。首先，ChatBI的系统架构图展示了整个流程的关键步骤。它从用户输入开始，经过多个AI模块处理，最终输出交互式报表。现在来一步步解析ChatBI的工作流程。1.语音/文字输入——解放双手的起点这是什么？一
  • MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码） nantangyuxi MATLAB含模型描述及示例代码算法matlab神经网络大数据人工智能深度学习机器学习
    目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
  • ECharts 数据集（Dataset） 沐知全栈开发 开发语言
    ECharts数据集（Dataset）引言ECharts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，它能够将数据通过丰富的图表形式展示出来。在ECharts中，数据集（Dataset）是一个非常重要的概念，它负责存储图表所需的数据。本文将详细介绍ECharts数据集（Dataset）的相关知识，包括其定义、作用、类型以及使用方法。数据集的定义数据集（Dataset）是ECharts中用于存储
  • ViewController添加button按钮解析。（翻译） 张亚雄 c
    <div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>//  ViewController.m //  Reservation software // //  Created by 张亚雄 on 15/6/2.
  • mongoDB 简单的增删改查 开窍的石头 mongodb
       在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作       在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计 下边用到的user是表明，db代表的是数据库       添加(insert):
  • log4j配置 0624chenhong log4j
    1) 新建java项目 2) 导入jar包，项目右击，properties—java build path—libraries—Add External jar，加入log4j.jar包。 3) 新建一个类com.hand.Log4jTest package com.hand; import org.apache.log4j.Logger; public class
  • 多点触摸(图片缩放为例) 不懂事的小屁孩 多点触摸
    多点触摸的事件跟单点是大同小异的，上个图片缩放的代码，供大家参考一下 import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.view.MotionEvent; import android.view.View; import android.view.View.OnTouchListener
  • 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    1 元素的 offsetWidth 包括border padding  content  整体的宽度。 clientWidth  只包括内容区 padding 不包括border。 clientLeft =  offsetWidth -clientWidth  即这个元素border的值 offsetLeft  若无已定位的包裹元素
  • 数据库产品巡礼：IBM DB2概览 蓝儿唯美 db2
    IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统，其包含了对XML，图像存储和Java脚本对象表示（JSON）的支持。DB2可被各种类型的企 业使用，它提供了一个数据平台，同时支持事务和分析操作，通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统 DB2可应用于以下三个主要的平台:   工作站，DB2可在Linus、Unix、Windo
  • java笔记5 a-john java
    控制执行流程： 1，true和false    利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例：（a==b）。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值，返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用，虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值，那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值，例如if(a!=0)。 2，if-els
  • Web开发常用手册汇总 aijuans PHP
    一门技术，如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术，非常好，却得不到普遍运用的原因。 正如我们学习一门技术，过程大概是这个样子： ①我们日常工作中，遇到了问题，困难。寻找解决方案，即寻找新的技术； ②为什么要学习这门技术？这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题，困惑。这个问题，非常重要，我们不是为了学习技术而学习技术，而是为了更好的处理我们遇到的问题，才需要学习新的
  • 今天帮助人解决的一个sql问题 asialee sql
                今天有个人问了一个问题，如下： type     AD      value          A  
  • 意图对象传递数据 百合不是茶 android意图IntentBundle对象数据的传递
    学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的       1,将下面的代码添加到main.xml中    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http:/
  • oracle查询锁表解锁语句 bijian1013 oracleobjectsessionkill
    一.查询锁定的表 如下语句，都可以查询锁定的表 语句一： select a.sid, a.serial#, p.spid, c.object_name, b.session_id, b.oracle_username, b.os_user_name from v$process p, v$s
  • mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件［tar.gz］ 征客丶 mysqlosx
    场景：在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。 环境：mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件 步骤：[所有目录请从根“/”目录开始取，以免层级弄错导致找不到目录] 1、下载 mysql 5.6 的二进制文件，下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir； 下载地址：http://dev.mysql.com/downl
  • 分布式系统与框架 bit1129 分布式
    RPC框架 Dubbo 什么是Dubbo   Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含:    远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。    集群容错: 提供基于接
  • 那些令人蛋痛的专业术语 白糖_ springWebSSOIOC
    spring 【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】： 由容器控制程序之间的关系，而非传统实现中，由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在：控制权由应用代码中转到了外部容器，控制权的转移，是所谓反转。 简单的说：对象的创建又容器(比如spring容器)来执行，程序里不直接new对象。 Web 【单点登录(SSO)】：SSO的定义是在多个应用系统中，用户
  • 《给大忙人看的java8》摘抄 braveCS java8
    函数式接口：只包含一个抽象方法的接口 lambda表达式：是一段可以传递的代码       你最好将一个lambda表达式想象成一个函数，而不是一个对象，并记住它可以被转换为一个函数式接口。 事实上，函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。   方法引用：又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了，这时可以使
  • 编程之美-计算字符串的相似度 bylijinnan java算法编程之美
    public class StringDistance { /** * 编程之美 计算字符串的相似度 * 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： * 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）; * 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）; * 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“trav
  • 上传、下载压缩图片 chengxuyuancsdn 下载
    /** * * @param uploadImage --本地路径(tomacat路径) * @param serverDir --服务器路径 * @param imageType --文件或图片类型 * 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等 */ public void upload(String uploadImage,Str
  • bellman-ford(贝尔曼-福特)算法 comsci 算法F#
    Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指：给定一个加权有向图G和源点s，对于图G中的任意一点v，求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法，因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。 与迪科
  • oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数 daizj ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
    ASM_POWER_LIMIT 该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值，其数值范围为0~11，默认值为1。该初始化参数是动态参数，可以使用ALTER  SESSION或ALTER  SYSTEM命令进行修改。示例如下： SQL>ALTER  SESSION  SET   Asm_power_limit=2;
  • 高级排序:快速排序 dieslrae 快速排序
    public void quickSort(int[] array){ this.quickSort(array, 0, array.length - 1); } public void quickSort(int[] array,int left,int right){ if(right - left <= 0
  • C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节 dcj3sjt126com C语言
    # include <stdio.h> int main(void) { /* 1、一个变量的地址只用第一个字节表示 2、虽然他只使用了第一个字节表示，但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了 3、他都只存了第一个字节地址，为什么只需要存一个字节的地址，却占了4个字节，虽然只有一个字节， 但是这些字节比较多，所以编号就比较大，
  • phpize使用方法 dcj3sjt126com PHP
    phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下 安装（fastcgi模式）的时候，常常有这样一句命令： 代码如下: /usr/local/webserver/php/bin/phpize   一、phpize是干嘛的？ phpize是什么？ phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpi
  • Java虚拟机学习 - 对象引用强度 shuizhaosi888 JAVA虚拟机
    本文原文链接：http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处！ 无论是通过计数算法判断对象的引用数量，还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达，判定对象是否存活都与“引用”相关。 引用主要分为 ：强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
  • .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）下载地址 happyqing .net下载framework
      Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）  http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150 Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新，包含很多基于 .NET Framewo
  • JAVA定时器的使用 jingjing0907 javatimer线程定时器
    1、在应用开发中，经常需要一些周期性的操作，比如每5分钟执行某一操作等。 对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。 privatejava.util.Timer timer; timer = newTimer(true); timer.schedule( newjava.util.TimerTask() { public void run()
  • Webbench 流浪鱼 webbench
    首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html Webbench是知名的网站压力测试工具，它是由Lionbridge公司（http://www.lionbridge.com）开发。 Webbench能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每秒钟相
  • 第11章 动画效果（中） onestopweb 动画
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • windows下制作bat启动脚本. sanyecao2314 javacmd脚本bat
    java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
  • Java进行RSA加解密的例子 tomcat_oracle java
    加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文；解密是将密文转换回纯文本。 　　数据的加解密属于密码学的范畴。通常，加密和解密都需要使用一些秘密信息，这些秘密信息叫做密钥，将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 　　对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 　　非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥，两个不同的密钥的
  • Android_ViewStub 阿尔萨斯 ViewStub
    public final class ViewStub extends View java.lang.Object android.view.View android.view.ViewStub 类摘要： ViewStub 是一个隐藏的，不占用内存空间的视图对象，它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他