将无坐标信息的纸质扫描件赋予坐标，生成TIFF影像

焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程自动化专业爱好者机器人 opencv 人工智能
以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程，包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容，结合工业应用场景进行系统化总结。一、系统硬件配置与视觉系统搭建1.硬件组成焊接机器人系统通常由以下模块构成：线激光视觉传感器：用于发射线激光并采集焊缝图像（如英莱科技PF系列传感器，支持4K视频监控与微间隙焊缝检测）。机器人本体与焊枪：需支持外部轴控制，传感器通过夹具安装
4D雷达再上热搜！华为/小米上车高工智能汽车自动驾驶人工智能汽车
智驾能力边界的不断抬升，对于传感器的要求仍在增加。去年至今，不管是端到端，还是大模型，本质上并没有解决摄像头（视觉感知）的物理性能缺陷；激光雷达处于成本下降区间，安全冗余作用明显，但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充；同时，随着4D成像雷达技术的成熟，也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是
PCL 点云OBB包围盒（二）大鱼BIGFISH 点云进阶 C++PCL 点云OBB包围盒
文章目录一、简介二、实现步骤二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法，基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体（称为包围盒）来近似地代替复杂的几何对象。（来源于百度）常用的求解包围盒的算法主要有AABB和OOB算法，但AABB算法容易受到物体朝向的影响，产生较大的空隙，因此本文将以OOB算法思想实现最小包围盒的求取。包围盒的应用有很多，如机械上的碰撞测试、物
点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码点云-激光雷达-Slam-三维牙齿激光雷达点云 c++为主神经网络人工智能深度学习点云 python
代码是一个Python程序，用于处理3D点云数据，特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**：-`numpy`：用于数学运算。-`open3d`：用于处理3D数据和可视化。-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
点云边缘提取及可视化 Alan Lan PCL
点云素材：bunny.txt#include#include#includevoidCreateCloudFromTxt(conststd::string&file_path,pcl::PointCloud::Ptrcloud){std::ifstreamfin(file_path.c_str());std::stringline;pcl::PointXYZpoint;while(getline(
Deep Lake：人工智能时代的数据湖开源项目精选人工智能
DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖，旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似Git的版本控制、强大的查询和可视化功能，并与MLOps生态系统无缝集成，助你轻松驾驭海量数据，加速模型训练！Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持：支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储：以深度学习框架友好的张量格式存储数
C++ 实现 ROS 2 点云欧几里得聚类 c++
C++实现ROS2点云欧几里得聚类在LivoxMid-360采集的sensor_msgs::msg::PointCloud2点云数据上进行欧几里得聚类（EuclideanClusterExtraction），具体流程如下：✅1.订阅PointCloud2并转换为pcl::PointCloud解释：sensor_msgs::msg::PointCloud2是ROS2点云消息格式，PCL不能直接处理。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测格图素书目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积
突破：海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染！大势智慧实景三维三维模型三维建模 Cesium OPGS
在重建大师7.0新品发布会上，我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅（OPGS）从训练到实时渲染的软件工具解决方案，使得用户能够在常用的重建农场计算节点下，就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、高效率生产。针对城市级地理场景渲染卡顿问题，今年我们研发团队再次取得新进展，成功在Cesium平台上实现了大规模OPGS成果的高效渲染，为实景三维可视化注入了全新活力。大面积OPGS成果在Cesiu
Chebykan wx 文章阅读やっはろ深度学习
文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习：一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习[11]Z.Liu,Y.Wang,S.Vaidya,F
PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面（抑制噪声）大鱼BIGFISH 点云进阶最小二乘法平面 C++PCL 迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发（Matlab点云最小二乘法拟合平面（剔除噪声）），我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面，而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点，双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性，并拟合出合适的平面，具体过程如下所示：1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
仓储穿梭车安全性大考量 Iamccc13_ 自动化
安全地选择仓储穿梭车需要从需求分析、设备性能、品牌信誉、成本效益等多方面综合考虑。通过明确需求、选择可靠品牌、注重设备安全性和技术性能，并结合测试与培训，可以确保选择的穿梭车安全、高效、耐用，满足仓储运营需求。从以下三个角度分析仓储穿梭车的安全性，可以全面评估其安全性能：1.设备设计与技术安全性防撞设计：穿梭车应配备传感器、激光扫描仪或红外检测装置，避免与货架、货物或其他设备发生碰撞。急停功能：紧
常见的点云数据的获取方式我是瓦力点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达（LiDAR）获取方式：激光脉冲测距原理：激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间，并将其转换为距离，从而生成三维点云数据。常用设备：车载激光雷达（如Velodyne、Ouster）无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪（如Leica、Trimble）2.结构光扫描获取方式：投射光栅图案原理：结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能我是瓦力 PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（pointcloud）数据中学习特征。传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。
点云网络的论文理解（三）-点云网络的优化 PointNet++的总体说明 CUHK-SZ-relu PointNet 深度学习
总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性，理解一下这个，PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小，因为除了pooling之外使用的就只有mlp，之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数，每个的参数可能不同，有正
智驾技术全链条解析 TrustZone_ 智驾智驾
智驾技术全链条解析（2025年最新版）智驾技术涵盖从环境感知到车辆控制的完整闭环，涉及硬件、算法、数据与系统集成等多个领域。以下结合行业最新进展（截至2025年3月）进行深度拆解：一、感知技术：汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型：◦激光雷达：华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达，实现高精度三维建模，但成本较高（约2500元/颗）；◦毫米波雷达：用于穿透雨雾探测，比亚迪天神
仿射变换矩阵应用点云学习 c++pcl点云处理算法 pcl 点云处理 3D视觉
目录1原理介绍2数学公式推导3计算流程4示例代码仿射变换是计算机视觉、图像处理和点云处理中常用的几何变换之一。它不仅包括旋转和平移，还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。1原理介绍仿射变换在三维空间中通常由一个3×3的线性变换矩阵和一个3×1的平移向量组成。通过使用齐次坐标，我们可以将仿射变换表示为一个4×4矩阵：其中：A是一个3×3的线性变换矩阵（包含旋转、缩放、剪切
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 python c++
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）
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
点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练完美代码 3d neo4j 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 3d cnn PointNet++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 3d python 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
机器视觉3D上下料技术上的分析视觉人机器视觉杂说 3d c#人工智能 AI编程 opencv 开发语言
机器视觉3D上下料是工业自动化领域的重要应用，通过3D视觉技术引导机器人完成物料的精准抓取、定位和放置，尤其适用于复杂、无序或高精度的场景。以下是其核心内容梳理：核心组成3D视觉系统：硬件：常用3D相机（结构光、ToF、双目视觉等），如Kinect、IntelRealSense、工业级品牌（Keyence、康耐视，苏州大视通智能科技有限公司）。软件：点云处理（如PCL库）、三维匹配算法（ICP、深
解锁激光焊接新境界：填丝/填粉自适应技术大揭秘计算机学长激光控制激光焊接激光
激光焊接的品质之重在现代制造业的宏大版图中，激光焊接已然成为一股不可或缺的关键力量，深深扎根于众多核心领域。从汽车制造的精密车身架构搭建，到航空航天飞行器的关键部件连接，再到电子设备的微型化精密组装，激光焊接以其独特的技术优势，为这些行业的高效生产和产品性能提升提供了坚实保障。在汽车制造领域，激光焊接能够实现车身零部件的高精度连接，有效提升车身的结构强度与刚性，同时降低车身重量，为汽车的轻量化设计
Python库 - Mayavi 司南锤 PYTHON库 python 开发语言
Mayavi是一个用于科学数据可视化的Python库，特别适用于三维数据的可视化。基于VTK（VisualizationToolkit）库，提供了简单易用的接口来创建复杂的三维图形。Mayavi可以用于绘制各种类型的三维图形，如点云、曲面、体积数据等，并且支持交互式操作。文章目录安装Mayavi基本概念基本用法1.创建一个简单的三维图形2.绘制点云3.绘制等值面4.交互式操作高级用法1.使用模块和
无人机怎么设定航线_飞行航线设置方法及装置与流程柯布西耶无人机怎么设定航线
本发明涉及无人机技术领域，具体而言，涉及一种飞行航线设置方法及装置。背景技术：近年来，无人机航空摄影测量得到了快速发展，与传统的摄影测量技术相比，无人机具有高机动性、高分辨率、低成本、操作灵活等优势，在中小区域测量得到了广泛应用。无人机航空摄影不仅需要高水平飞行技术，还包括高效的航线设计，其方案精度及自动化水平直接影响航摄质量和效益。现阶段无人机航空摄影测量主要采用的是普通的蛇形航线飞行方式进行飞
Agent 框架与应用 power-辰南企业级AI项目实战人工智能大模型 ai agent
1.1初识Agent：智能体的核心能力AIAgent是一种基于大模型的自主任务执行系统，能够通过感知、决策、规划和执行实现复杂目标的闭环达成。其核心能力可拆解为以下四部分：1.1.1感知能力（Perception）Agent通过多模态输入接口获取环境信息：•数据采集：集成传感器（如自动驾驶的激光雷达）、API（如天气数据接口）、文本/语音交互系统等；•多模态解析：支持文本、图像、语音的联合处理（如
点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用格图素书人工智能
目录前言国内外发展现状（DevelopmentStatusatHomeandAbroad）背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况（OverviewTestArea）2.2背包LiDAR数据采集与处理（BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统
LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
原题链接：#137 Single Number II 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
HttpClient 120153216 httpclient
/** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
Django model字段类型清单 2002wmj django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipse MyEclipse
做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
回顾java数组复制 ayaoxinchao java 数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 import java.util.ArrayList; import java.ut
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一 .Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 a.键值相关命令 b.服务器相关命令 1.键值相关命令 &
java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlang haskell
推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
Android中启动外部程序 cherishLC android
1、启动外部程序引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
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hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoop hdfs 扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" . 上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yii layouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件，总之默认不是使用自身目录 pr
设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 *********************************
8、数组豆豆咖啡二维数组数组一维数组
一、概念数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。二、好处可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素三、格式 //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
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系统:centos 5.x 需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
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概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
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