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点云SLAM
算法图形图像处理算法纹理贴图计算机图形学计算机视觉人工智能虚拟现实(VR)纹理贴图算法综述
纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
格图素书
算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- NeRF-Pytorch:NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版!!!】
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三维重建计算机视觉人工智能
一、引言在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中,视图合成(ViewSynthesis)一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程,而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年,来自UCBerkeley的研究团队提出了NeuralRadianceFields(NeRF),这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。NeRF的核心思想是将三维场
- OpenCV 三维重建实战:从工业检测到自动驾驶,3 大场景代码全解析
从零开始学习人工智能
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:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- OpenCV实现相机标定的棋盘格制作与应用
BIG-HO
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在计算机视觉领域,棋盘格标定板用于获取相机参数,实现图像校正和三维重建。OpenCV库提供了绘制棋盘格和相机标定的功能。本文将详细介绍如何使用OpenCV制作棋盘格标定板,包括设计、绘制、保存、相机标定过程和应用。通过实际案例,如畸变矫正、三维重建、AR应用和机器人导航,展示棋盘格标定板在视觉技术中的关键作用。1.棋盘格设计与绘制1.1棋盘格的基本概念与应用棋
- OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算
OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算【下载地址】OpenCV双目视觉棋盘格标定特征匹配及三维坐标计算OpenCV双目视觉棋盘格标定、特征匹配及三维坐标计算本资源库提供了基于OpenCV的双目视觉系统标定和三维重建基础教程,专注于利用棋盘格作为特征目标进行相机校准,特征点匹配以及随后的三维坐标计算项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolki
- 产教融合3.0时代:数字影像产业园‘人才+产业+创新’生态闭环构建
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产教融合3.0时代,数字影像产业园构建“人才+产业+创新”生态闭环,需要从以下几个关键环节入手:一、人才培养:以产业需求为导向校企深度合作:打破传统“单向输送”模式,构建双向互动机制。高校与企业共同制定人才培养方案,课程设置紧贴产业前沿技术和岗位需求。实战化教学:建设实训基地,引入真实项目,让学生在实践中掌握技能。例如,可以参照“雅职·海信人工智能医学影像三维重建生产性实训基地”模式,打造高仿真的
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建
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网络
目录前言国内外研究现状隧道监测研究现状表面重建研究现状2二维激光雷达三维扫描系统设计与实现2.1引言2.2系统设计2.2.1需求分析2.2.2方案设计2.3传感器方案选型2.3.1激光雷达测量技术介绍2.3.2激光雷达系统结构2.3.3激光雷达选型2.3.4IMU硬件选择2.42DLidar-IMU坐标系定义与变换2.4.1坐标系定义2.4.2激光雷达与IMU坐标变换2.5系统平台2.6系统扫描实
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
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SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子。由于其具有尺度不变性、旋转不变性和对光照变化、仿射变换和噪声的鲁棒性,SIFT在图像匹配、物体识别、三维重建等领域
- AIGC虚拟人物VS传统3D建模:技术对比与优劣势分析
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGC3dai
AIGC虚拟人物VS传统3D建模:技术对比与优劣势分析关键词:AIGC虚拟人物、传统3D建模、生成对抗网络、三维重建、数字孪生、自动化生成、手工建模摘要:本文从技术原理、实现流程、应用场景等维度,深入对比AIGC(人工智能生成内容)虚拟人物与传统3D建模技术。通过剖析核心算法、数学模型和工程实践案例,揭示两者在生产效率、成本控制、艺术表现力等方面的差异。结合具体代码实现和行业应用场景,分析各自的优
- nerf-slam论文复现
搬砖者(视觉算法工程师)
gitpython深度学习
nerf-slam实现三维重建详细的在我文档里面(有图片步骤)TableofContentsInstallDownloadDatasetsRunCitationLicenseAcknowledgmentsContactInstallClonerepowithsubmodules:gitclonehttps://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git--recurse-sub
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唐宇迪(学习规划+技术答疑)
人工智能深度学习神经网络计算机视觉三维重建机器学习pytorch
大家好,我是唐宇迪。这几年带学员做计算机视觉项目时,发现三维重建是绕不开的核心技术——有人用单目摄像头重建物体模型,有人用多视图构建建筑BIM模型,还有人在医疗领域通过CT图像重建器官三维结构。但新手常被相机标定、对极几何、点云配准等概念困扰,甚至混淆三维重建与三维建模的区别。作为计算机视觉的重要分支,三维重建让二维图像拥有了深度信息,在工业检测、医疗诊断、元宇宙等领域发挥关键作用。今天这篇600
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双相机结构光成像与图像交叉融合实现下面我将详细介绍如何使用Python实现双相机结构光成像系统及其图像交叉融合技术。这个系统通常用于三维重建、工业检测等领域。系统架构概述双相机结构光系统通常包含以下组件:两个同步的工业相机结构光投影仪(DLP或LCD)计算机处理系统标定装置实现步骤1.硬件设置与相机同步importcv2importnumpyasnpimporttimeclassDualCamer
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- 散斑结构光测试图像资源介绍:为三维重建提供高质量图像资源
散斑结构光测试图像资源介绍:为三维重建提供高质量图像资源【下载地址】散斑结构光测试图像资源介绍本项目提供了一套高质量的散斑结构光测试图像资源,专为散斑结构光研究与实验设计。这些图像不仅适用于三维重建和特征提取等高级研究,还配有详细的处理说明,帮助研究人员快速上手并深入探索。通过使用本资源,您可以轻松开展散斑结构光相关的实验,提升研究效率与精度。所有资源均可在合法合规的前提下自由使用,助力您的科研创
- Neus复现(DTU数据集)
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python3d算法linux
复现参考链接:1、Ubuntu复现NeuS(用体绘制学习神经隐式曲面用于多视图重建)——NeRF应用:表面重建_neus复现-CSDN博客2、Ubuntu18.04复现NeuS(Pytorch)_neus复现-CSDN博客3、GitHub-Totoro97/NeuS:CodereleaseforNeuS4、【三维重建】【深度学习】【数据集】基于COLMAP制作自己的NeuS(DTU格式)数据集_d
- 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验,以下是系统的学习路径和建议:一、基础知识储备1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征分解(用于相机矩阵、变换矩阵推导)。几何基础:三维几何(点、线、面的表示)、射影几何(单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵)、李群与李代数(SLAM中的位姿优化)。概率与统计:贝叶斯估计、概率图模型(SLAM中的状态估计)、随机过程(滤波算法如
- 基于 SIFT 对图像进行局部特征匹配附Matlab代码
Matlab科研工作室
matlab计算机视觉开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍图像匹配是计算机视觉领域的一项基础且关键的技术,它旨在寻找不同图像之间的对应关系,进而为物体识别、三维重建、图像拼接等高级应用提供坚实的基础。在众多的图像匹配方法中,局部特征
- 千亿医疗AI市场爆发:三甲医院如何靠大模型实现90%诊断准确率?
摆烂大大王
llamadeepseek人工智能llamadeepseekAIGC健康医疗
凌晨三点的北京协和医院放射科,最后一份胸部CT影像被输入AI系统。屏幕瞬间标记出5处微小结节,三维重建图精准勾勒血管绕行路径,并弹出历史对比数据:“3号结节体积半年增长15%,边缘毛刺征阳性,建议穿刺活检”。主治医师轻点审核键,结构化报告自动生成——这是2025年中国顶级三甲医院的日常一幕,也是AI大模型重构医疗诊断链的缩影。一、技术突破:从单点试用到临床刚需影像诊断进入“秒级时代”肺结节检测:A
- 相机成像原理_键盘摄影(一)——相机成像基本元件
weixin_39620273
相机成像原理
写在前面笔者在就读本科期间,开始接触计算机视觉领域,主要包括传统的图像处理,研究生期间开始了解深度学习,三维重建和SLAM(同时定位和建图)。可是对于其中使用到的最重要的传感器,相机,它的成像原理知之甚少,照片是怎么成像的?有幸在工作之余玩起了胶片相机,学习了一些摄影知识,在此和大家分享相关知识,欢迎友好地指正和勘误,轻喷。随着器件的发展,目前的相机类型丰富,我们可以从基本的元件讲起,主要涉及到胶
- 科研论文术语全解析:彻底搞懂什么是Baseline、Pipeline..........等内容【2025最新版!!!】
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计算机视觉解决方案人工智能
引言在撰写科研论文的过程中,尤其是在计算机视觉、机器人、SLAM以及三维重建等领域,准确理解并使用核心术语对于展示研究的科学性、系统性具有至关重要的作用。术语不仅是论文结构的骨架,也是向同行传达研究设计与创新思路的重要桥梁。本文旨在从实际科研写作的角度,系统性分析高频科研术语的定义与应用,帮助初学者准确理解其含义,掌握其写作位置与逻辑,最后以SLAM与3D高斯泼溅(3DGaussianSplatt
- 智能光学计算成像技术与应用前沿会议通知
m0_75133639
光电光学成像全息成像光学光电光子学光电工程师生物医学工程
会议背景智能光学计算成像是人工智能与光学成像深度融合的前沿领域,通过深度学习、光学神经网络、超表面光学及量子光学等技术,显著推动成像技术的革新。当前研究热点包括:-深度学习赋能的成像技术:如高速多模光纤成像、神经渲染全息三维重建、超分辨率成像-先进光谱与计算成像:基于超表面和衍射光栅的高光谱信息获取、压缩感知成像、无透镜成像-端到端联合设计:融合可微光学模型与深度学习算法,实现硬件-软件协同优化会
- 人工智能在医疗影像诊断上的最新成果:更精准地识别疾病
广州正荣
人工智能科技大数据
摘要:本论文深入探讨人工智能在医疗影像诊断领域的最新突破,聚焦于其在精准识别疾病方面的显著成果。通过分析深度学习、多模态影像融合、三维重建与可视化以及智能辅助诊断系统等关键技术的应用,阐述人工智能如何提高医疗影像诊断的准确性和效率,为临床诊断和治疗提供有力支持。同时,讨论当前面临的挑战和未来发展趋势,旨在推动人工智能在医疗领域的更广泛应用和深入发展。一、医疗影像诊断在现代医学中占据着核心地位,其准
- OpenCV4与OpenCV-Contrib模块介绍
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档OpenCV4与OpenCV-Contrib模块介绍一、OpenCV常用模块二、扩展模块一、OpenCV常用模块位于:D:\OpenCV\4.5.5\build\modules各模块的功能如下:calib3d:该模块由相机校准(calibration)和三维重建(3d)两个部分组成,主要用于相机标定与三维视觉等;core:OpenCV
- 【SLAM中的点云处理:从基础到实战】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法自动驾驶ubuntuc++笔记
最近一直在学SLAM算法,发现点云处理是非常非常重要的,我就再认真学了一遍关于点云处理的内容(看了高翔老师的一本书——《自动驾驶与机器人中的SLAM技术:从理论到实践》,写得非常好,还有配套的代码),这篇博客就作为我的点云处理学习笔记,分享给大家!1.引言点云在SLAM中的核心作用:激光雷达SLAM(如LOAM)、三维重建、自动驾驶感知。四大基础任务:最近邻搜索(数据关联、特征匹配)。几何拟合(平
- python三维重建代码_基于Python的三维重建开源代码
weixin_39934085
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【实例简介】基于Python的三维重建开源代码,包括特征提取,SFM,PMVS以及CMVS等相关功能!【实例截图】【核心代码】sfm-bundler(python)└──sfm-bundler(python)├──osm-bundlerWin32│├──icons││├──info_icon.png││└──python_icon.png│├──osmbundler││├──cameras│││└
- python opencv 三维重建_【python+opencv实现基于图片序列的三维重建】 - #1
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pythonopencv三维重建
2015年09月05-三维重建一直是机器视觉研究的热门方向,比如,基于双目视觉,单目视觉,多视几何,光场三维重建等等。每一种方法都有其有点和局限性。单目视觉需要拍摄多幅图像,并且在拍摄过程中需要不断的调整相机的聚焦位置,最后采取一定的融合方法来找到每幅图像中的清晰像素点,从而得到深度信息。这种方法也被称为焦点堆栈法。在实际测试多个场景后,发现二级梯度评价函数和拉普拉斯评价函数融合效果较好。程201
- python 实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统,包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能
pk_xz123456
仿真模型python数码相机开发语言
多视角三维重建系统下面我将实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统,包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能。1.环境准备与数据加载首先安装必要的库:pipinstallopencv-pythonopencv-contrib-pythonnumpymatplotlibplotlyscipyimportcv2importnumpyasnpimportmatplotli
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode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
eclipseMyEclipse
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
erlanghaskell
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
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs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
yiilayouts
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。
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- 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 =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
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
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- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
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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
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
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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
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs