OBJ 模型处理

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！深度之眼深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于改进深度
**深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章** 余靖年Veronica
深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿，一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。由清华大学的JiahuiHuang、Shi-ShengHuang等人共同研发，这项创新成果已在CVPR2021上大放异彩，它的出现标志着在线隐式三维重构领域的重大突破。项目介绍重塑三维视觉新纪元DI-Fusion，又称为深度融合，是一项基于RGB-D流数据的新型在
Unique3D：开启单张图片三维重建新篇章余靖年Veronica
Unique3D：开启单张图片三维重建新篇章Unique3DOfficialimplementationofUnique3D:High-QualityandEfficient3DMeshGenerationfromaSingleImage项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unique3D在当今高速发展的科技领域中，三维重建技术正以惊人的速度改变着我们的视
unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程... weixin_39947908 unity3d 大地图接壤
本发明属于计算机视觉和图形学领域，具体讲，涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。背景技术：在计算机视觉和计算机图形学中，无标记人体运动捕捉已经成为一个热门并且具有挑战性的热点问题，其主要任务是通过跟踪视频中移动对象的运动来恢复动态时间一致的3D形状。最近十年以来单人运动捕捉方法取得了巨大的进步，然而当前的方法需要对相机进行设置或处于一个受控的工作室环境中，并且依赖于良好的图像分割技术。在
通俗易懂学nerf——初识nerf 四个字通俗易懂学nerf 人工智能自动驾驶 python
nerf，听起来像是一个神秘的魔法词汇，但它其实是一种前沿且超酷的技术！它是能让你从二维世界“跃升”到三维空间的神奇技术。想象一下，你手里有一张平面的照片，上面的风景、建筑都是扁平的，仿佛缺少了生命力。但有了NERF三维重建，这一切都变得鲜活起来！它就像是个超级魔术师，轻轻一挥，那张平面的照片就变成了立体的三维模型，仿佛你可以走进去，感受那里的空气、触摸那里的物体。nerf是怎么做到的呢？其实它的
NeRF——基于神经辐射场的三维场景重建和理解知来者逆数字人 NeRF 3D重建 3d 计算机视觉人工智能
概述三维重建是一种将物理世界中的实体转换为数字模型的计算机技术。其基本概念是通过对物理世界中的物体或场景进行扫描或拍摄，并使用计算机算法将其转换为三维数字模型。抽象意义上的三维模型指的是：形状和外观的组合，并且可以渲染成不同视角下真实感强烈的RGB图像。三维重建技术可以应用于许多领域，如建筑设计、游戏开发、虚拟现实等。通过三维重建技术，可以快速、准确地获取物体的几何形状、纹理、颜色等信息，从而实现
【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting CS_Zero 论文阅读
去模糊的3D高斯泼溅，看Demo比3D高斯更加精细，对场景物体细节的还原度更高，[官网]（https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/）背景技术Volumetricrendering-basednerualfields：NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
如果对类似汽车这种单体进行建模，围绕一圈拍摄，普通的手机或者相机拍摄的照片有足够的重叠度就能建模吗？不需要专业的设备可以吗？大势智慧汽车 3d 一问一答实景三维三维建模三维重建
答：可以建模。提供了完备的单体照片，在不需专业设备的情况下也可实现建模。重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。下载地址：武汉大势智慧-实景三维-云端建模-新型基础设施#实景三维##三维重建##重建大师##三维模型##三维建模##一问一答#
草图三维模型生成论文阅读整理 fisherisfish 论文阅读
论文终于接收啦！给草图研究做个收尾就去投实习！仅为个人整理，如有错误，欢迎指出！因为想给论文找创新点，所以需要大量阅读论文，部分论文会精读到实现的步骤，部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion、Ma
基于激光点云操作可视化界面云杂项 python 3d 创业创新
基于激光点云操作可视化界面使用说明书第一章系统概述基于激光点云操作可视化界面是进行点云文件综合处理的GUI界面，包括计算点云文件中心点、点云文件体素化、点云文件的三维重建和点云文件网格化等模块。主要功能是快速的对点云文件进行读入，展示和处理，通过GUI界面对点云文件进行数据的提取和展示。该GUI界面可以对点云文件的加工和处理的各个环节进行快速计算、统一展示和有效保存，为之后对3D点云文件底层快速处
PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割三维重建医学图像可视化系统流程恋恋西风 Python pyqt python VTK ITK
效果：重建流程：1.输入可以读取DICOM，niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列，并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
三维重建阈值分割 3D可视化医学图像分割 CT图像分割及重建系统可视化编程技术及应用恋恋西风 VTK 毕业设计和论文 qt 三维重建 VTK ITK 图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图，实现了很好的CT图像分割，可以用于骨骼，头部，肺部，脂肪等分割，，并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK，ITK实现分割和生不重建。窗口分为（横断面）、冠状面、矢状面，和3D窗口；包含了体绘制和面绘制；效果：CT分割重建二、开发环境操作系统：Windows10:工具：Qt5.12.4+VisualStudio2017，使用开源库：VTK-8.1IT
Depth Anything放入MVS中？ cashap27149 算法
这是DepthAnything的深度值depth，这个depth通过depth=depth_anything(image)求得。但想要把这个深度值depth嵌入到三维重建算法框架中，并不是一件容易得事情，拿OpenMVS举例，下图是OpenMVS输出深度图的函数。OpenMVS的深度值保存在depthMap中，我们来看看depthMap的具体结构，可以看到OpenMVS使用TImage模板类实例化
3DCaricShop: A Dataset and A Baseline Method for Single-view 3D Caricature Face Reconstruction 理想很丰满，现实很骨感 #单视图三维人脸重建计算机视觉深度学习神经网络
目录1.文章概述2.相关工作2.1关于数据集2.2关于单视图三维重建3.本文核心方法3.13DCaricShop数据集3.2提出的baseline方法进行三维重建3.2.1概述3.2.2流程1.参数化建模（PCA）2.隐式三维重建3.3D关键点预测4.关键点引导的模型匹配3.2.3VC-GCN（视图协同图卷积网络）1.初始化2.图卷积4.最终效果1.文章概述3DCaricShop指的是文章提出的一
KinectFusion论文品读自信侠
KinectFusion:Real-timedensesurfacemappingandtracking论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/6162880参考视频：KinectFusion和ElasticFusion三维重建方法-付兴银https://www.bilibili.com/video/av6060335/参考博文：https://www.
[图形学/三维重建]大白话推导-摄像机内参(Intrinsic)、外参、3D物体坐标变换成2D Bartender_Jill Graphics图形学笔记 3d 图形渲染算法游戏引擎 ue5 动画
文章目录前言一、基础知识了解1.13D场景to2D图像1.2矩阵运算表达1.3摄像机坐标系原点设置二、内参矩阵三、外参总结前言参考资料https://www.bilibili.com/video/BV1Ae41127Yf?p=2一、基础知识了解在日常生活中，光线与物体界面的交互，构成了我们眼里的图像。但是为什么只有眼睛有成像，而像墙壁/桌子等这些平面上不会成像呢？比如我举着一张纸在半空中，周围环境
图像处理入门：OpenCV的基础用法解析 kadog By GPT 图像处理 opencv 人工智能计算机视觉
图像处理入门：OpenCV的基础用法解析引言OpenCV的初步了解深入理解OpenCV：计算机视觉的开源解决方案什么是OpenCV？OpenCV的主要功能1.图像处理2.图像分析3.结构分析和形状描述4.动态分析5.三维重建6.机器学习7.目标检测OpenCV的应用场景OpenCV的安装基本图像操作图像的读取与显示图像的基本信息图像的保存图像处理技巧图像转换边缘检测特征检测与匹配引言OpenCV（
计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结 CS_Zero SLAM 计算机视觉CV 计算机视觉 slam 几何学
计算机视觉中的Homography（单应）矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用，本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解。文章目录计算机视觉中的Homography（单应）矩阵应用小结单应矩阵的推导单应矩阵的求解与分解位姿问题单应矩阵的推导一般地，单应模型出现的前提条件是空间点分布在同一个平面上，例外
三维重建衡量指标记录我宿孤栈人工智能 #视觉相关深度学习目标检测计算机视觉
1、完整性比率CompletenessRati(CR)完整性比率完整性比率是用于评估三维重建质量的指标之一，它衡量了重建结果中包含的真实物体表面或点云的百分比。完整性比率通常是通过比较重建结果中的点云或三维模型与真实或标准点云或模型之间的重叠来计算的。具体计算步骤可能如下：定义真实模型和重建模型：首先，需要有一个真实的或标准的三维模型或点云，以及一个重建的三维模型或点云（由三维重建技术生成）。计算
第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例：三维重建传奇开心果编程 Python库OpenCV 技术点案例示例短博文 python 计算机视觉 opencv
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列短博文目录一、前言二、OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM（BlockMatching）算法介绍和示例代码五、基于能量最小化的GC（GraphCut）算法介绍和示例代码六、相机标定介绍和示例代码七、特征提取与匹配介绍和示例代码八、三角测量介绍和示例代码九、通过特征匹配和RANSAC（Random
OpenCV学习记录——特征匹配 KAIs32 树莓派——OpenCV opencv 学习人工智能嵌入式硬件计算机视觉
文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析暴力匹配是一种简单直接的匹配方法，它遍历所有特征点的描述符，并计算它们之间的距离。然后根据距离进行排序，选择距离最短的特征点作为匹配点。虽然暴力匹配方法简单，但在
科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具（七） JANGHIGH 科普类无人驾驶自动驾驶
科普类——进行基线设计、系统测试和优化的立体视觉软件与工具（七）在立体视觉领域，有许多立体视觉软件和工具可以帮助工程师进行基线设计、系统测试和优化。以下是一些常用的立体视觉软件和工具：Meshroom：这是一个基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的免费开源三维重建软件。Meshroom可以处理大规模的图像数据集，进行立体视觉重建。OpenMVG(OpenMultipleViewGeom
三维重建开源函数库或者工具冰清-小魔鱼遥感 GIS 计算机视觉目标检测人工智能
三维重建使用摄影测量、计算机视觉技术，利用立体视觉恢复真实相机姿态，获取现实物体的三维信息，并进行虚拟三维场景重现。1、OpenDroneMapODM是一个基于航空影像的三维重建集成工具箱，利用多幅航空影像恢复相机姿态和3D场景，可以生产点云、三维贴图模型、正射影像、数字表面模型、数字高程模型等，提供Web接口，支持CUDA加速，基础函数库使用OpenSfM,OpenMVS,PDAL,Entwin
三维重建方法3D gaussian splatting与NeRF的区别和异同 Soumes 3d 计算机视觉人工智能深度学习机器学习
最近学习了一些三维重建相关的内容，目前比较主要的重建流派就是3DGS以及NeRF，NeRF作为2020年发布的文章轰动一时，影响深远，有很多NeRFbased的相关工作在这些年涌现。3DGS作为2023年的newtalkofthetown，其在保证合成质量的情况下能够以数倍乃至数十倍的速度碾压许多NeRFbased的方法，因此得到了广泛关注。这篇文章从几个角度比较了NeRF（最初的版本）和3Dga
【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting UnderTurrets 图形渲染计算机视觉 3d
文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl)新的问题3DGS的渲染：快速可微光栅化3DGS的限制引言：什么是新视角合成任务定义新视角合成(NovelViewSynthesis)，属于计算机视觉领域，
三维重建经典论文合集汇总深蓝学院人工智能三维重建视觉
三维重建涉及计算机视觉、图形学等多门知识，是一套非常复杂的系统。经典三维重建系统包括整个pipeline从相机标定、基础矩阵与本质矩阵估计、特征匹配到运动恢复结构（SFM），从SFM到稠密点云重建、表面重建、纹理贴图。其中，熟悉SFM的工程师已经是行业内的佼佼者，能掌握稠密点云重建与表面重建的工程师更是凤毛麟角。图1经典三维重建系统pipeline三维重建是当下计算机视觉的一个研究热点，虽然从业者
【三维重建】双目立体视觉 Patrick star` 人工智能
通过极几何可以求得极线，现在我们需要将左边的图变成右边的平行视图。所有的极线都经过极点(e/e')，如果极点位于无穷远处，那所有的极线都平行。(极几何的基础知识可以参考这篇文章：【三维重建】对极几何-CSDN博客)平行视图中，可以利用视差就得深度，视差越小深度越深。如何得到平行视图呢？
【三维重建】三角化 Patrick star` 数码相机
三角化要解决的问题是：已知两个相机的内参K、K'、相机之间的旋转平移矩阵R、t以及匹配点p、p'，如何求得P点的三维坐标？线性解法C++代码实现:https://github.com/ldx-star/Triangulation.git
【三维重建】运动恢复结构（SfM） Patrick star` 算法
运动恢复结构是通过三维场景的多张图像，恢复出该场景的三维结构信息以及每张图片对应的摄像机参数。欧式结构恢复(内参已知，外参未知)欧式结构恢复问题：已知：1、n个三维点在m张图像中的对应点的像素坐标2、相机内参求解：1、n个三维点坐标2、m个摄像机的外参数R、T通过极几何我们知道本质矩阵和基础矩阵【三维重建】对极几何-CSDN博客求得了基础矩阵F，知道相机内参，就能求得本质矩阵E核心问题就在于如何从
人体三维重建（六）——虚拟试衣方案计算机视觉AI
获得准确的三维人体模型通常是虚拟试衣的第一步，随后还需要合身且具有真实感的三维服装模拟。其中涉及的是人体与服装之间的交互技术以及服装建模技术（暂不考虑真实感渲染）。如图1所示。图1虚拟试衣的相关技术本次将关注一个虚拟试衣领域的热点问题，即如何高效复用现有的三维服装进行自动化服装生成、编辑或者是将其试穿到不同的三维人体身上进行服装的个性化定制。将现有工作分为基于几何优化的方法与基于数据驱动的方法，并
Dom 周华华 JavaScript 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/1999/xhtml&q
【Spark九十六】RDD API之combineByKey bit1129 spark
1. combineByKey函数的运行机制 RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API，这些API封装在PairRDDFunctions类中，通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一首先看一下combineByKey的方法说明：
msyql设置密码报错：ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解 daizj mysql 设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时，会提示如下错误： ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number；问题原因：你输入的密码是明文。不允许这么输入。解决办法：用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串，然后
路漫漫其修远兮吾将上下而求索周凡杨学习思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术，这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。这里，注
Hadoop(二)对话单的操作朱辉辉33 hadoop
Debug： 1、 A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ') AS (col1,col2,col3); DUMP A; //输出结果前几行示例： (>ggsnPDPRecord(21),,) (-->recordType(0),,) (-->networkInitiation(1),,)
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）老A不折腾 finereport 报表工具 web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）说明：凡函数中以日期作为参数因子的，其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。 DATE DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。 Year:代表年，可为一到四位数。 Month:代表月份。
c++ 宏定义中的##操作符墙头上一根草 C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
分析Spring源代码之，DI的实现 aijuans spring DI 现源代码
(转) 分析Spring源代码之，DI的实现 2012/1/3 by tony 接着上次的讲，以下这个sample [java] view plain copy print
for循环的进化 alxw4616 JavaScript
// for循环的进化 // 菜鸟 for (var i = 0; i < Things.length ; i++) { // Things[i] } // 老鸟 for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) { // Things[i] } // 大师 for (var i = Things.le
网络编程Socket和ServerSocket简单的使用百合不是茶网络编程基础 IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去端口:用于计算机之间的通信每运行一个程序，系统会分配一个编号给该程序，作为和外界交换数据的唯一标识 0~65535 查看被使用的
JDK1.5 生产消费者 bijian1013 java thread 生产消费者 java多线程
ArrayBlockingQueue：一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。 ArrayBlockingQueue的常用方法：
JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄 bijian1013 java 性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄，且要还要支持15位长度的身份证号码，网上搜索了一下，经过测试好像多少存在点问题，干脆自已写一个。 CertificateNo.java package com.bijian.study; import java.util.Calendar; import
【Java范型六】范型与枚举 bit1129 java
首先，枚举类型的定义不能带有类型参数，所以，不能把枚举类型定义为范型枚举类，例如下面的枚举类定义是有编译错的 public enum EnumGenerics<T> { //编译错，提示枚举不能带有范型参数 OK, ERROR; public <T> T get(T type) { return null;
【Nginx五】Nginx常用日志格式含义 bit1129 nginx
1. log_format 1.1 log_format指令用于指定日志的格式，格式： log_format name(格式名称) type(格式样式) 1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式： log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
Lua 语言 15 分钟快速入门 ronin47 lua 基础
- - 单行注释 - - [[ [多行注释] - - ]] - - - - - - - - - - - 1. 变量 & 控制流 - - - - - - - - - - num = 23 - - 数字都是双精度 str = 'aspythonstring'
java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 ) bylijinnan java
the idea is from: http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 public class MaxSubMatrix { /**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 * Q35 求一个矩阵中最大的二维
mongoDB文档型数据库特点开窍的石头 mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制特点：内部是执行引擎是js解释器，把文档转成Bson结构，在查询时转换成js对象。 mongoDB传统型数据库对比传统类型数据库：结构化数据，定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的文档型数据库：不用定好数据结构，
[毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列 comsci java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业，可以考虑来我们软件行业，做一名职业程序员。。。软件行业的开发工具中，对初学者最友好的就是JAVA语言了，网络上不仅仅有大量的
PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解 cuiyadll PHP Excel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
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IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候，需要提供User和Password吗？答案是根据情况而定，取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。 http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
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一、PC连HUB (直连线)A端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。二、PC连PC （交叉线）A端：(568A)：白绿，绿，白橙，蓝，白蓝，橙，白棕，棕； B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。三、HUB连HUB&nb
Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome dcj3sjt126com chrome vim
什么是键盘党？键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成，而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱，很直观，指哪点哪，很听话！不过常常使用电脑的人，如果一直使用鼠标的话，手会发酸，因为操作鼠标的时候，手臂不是在一个自然的状态，臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态，只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作，也省不少事。在chrome里安装 vimium 插件
MongoDB查询（2）——数组查询[六] eksliang mongodb MongoDB查询数组
MongoDB查询数组转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述 MongoDB查询数组与查询标量值是一样的，例如，有一个水果列表，如下所示： > db.food.find() { "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
cordova读写文件（1） gundumw100 JavaScript Cordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。首先需要安装cordova插件：file 命令为： cordova plugin add org.apache.cordova.file 然后就可以读写文件了，这里我先是写入一个文件，具体的JS代码为： var datas=null;//datas need write var directory=&
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1、添加jar包 2、在web.xml中配置过滤器 <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class>org.apache.st

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1、OBJ模型的数据内容

2、去除OBJ模型一定高度(>3m)的区域

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