- 【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#
- CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis
结构化文摘
人工智能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.表示类型连续场景表示(NeRF类):将场景隐式定义为一个连续场,允许在任意点查询。离散场景表示:使用显式3D结构,例如体素或点云。混合表示:结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码:直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码:分层结构允许在不同细节级别进行表示,有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解:将特征组织成结构化张量,而不是简单的
- 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
python3d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
PythonpyqtpythonVTKITK
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VTKITK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
- 【orbslam2+nerf】
cashap27149
webpack前端node.js
1.需要安装cudacudnneigen-3.4.0opencv4.4以上(推荐opencv-4.5.5)需要gui,还要安装glfw:sudoapt-getinstalllibglfw3-devlibgl1-mesa-devlibglu1-mesa-devlibglew-dev2.run下载源码:给你了解压VocabularycdVocabularytarzxfORBvoc.txt.tar.gz
- 3D Gaussian Splatting 应用场景及最新进展【附10篇前沿论文和代码】
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能3D高斯神经辐射场
CV玩家们,知道3D高斯吗?对,就是计算机视觉最近的新宠,在几个月内席卷三维视觉和SLAM领域的3D高斯。不太了解也没关系,我今天就来和同学们一起聊聊这个话题。3DGaussianSplatting(3DGS)是用于实时辐射场渲染的3D高斯分布描述的一种光栅化技术,具有高质量和实时渲染的能力。如果说NeRF等辐射场方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态,那么3D高斯则是在NeR
- gaussian-splatting windows环境配置
HustChaotic
windows深度学习python人工智能计算机视觉
项目场景:最近在做nerf相关的毕设,一直是在linux下配置的环境,根据官方README配置直接就可以运行了。因为想着可能会改cuda的东西,想在windows配置下项目,然后来debug,发现问题比较多,中文教程也较少,结合github上的Issues和看到的博客,记录下配置的过程。(这个不是详细的教程,只是记录下碰到的坑,以及能安装成功的方法)gaussian-splatting:https
- 打败一切NeRF! 3D Gaussian Splatting 的 简单入门知识
Ci_ci 17
3dpython
新手的论文笔记3DGaussianSplatting的笔记introductionRelatedwork预备知识Gaussiansplatting3D高斯泼溅原理Overview3DGaussianSplatting的笔记每次都是在csdn上找救命稻草,这是第一次在csdn上发东西。确实是个不错的笔记网站,还能同步,保存哈哈哈。印象笔记,Onenote逊爆了。研一刚开学两个月,导师放养,给的方向还
- 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
ByGPT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
- 从0开始用 PyTorch 构建完整的 NeRF
深蓝学院
pytorchNeRF
导读:笔者通过整理分析了NeRF论文和相关参考代码,将为读者朋友讲述利用PyTorch框架,从0到1简单复现一个NeRF(神经辐射场)的实现细节和过程。1.NeRF简介在解释代码之前,首先对NeRF(神经辐射场)的原理与含义进行简单回顾。而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的:“我们提出了一个当前最优的方法,应用于复杂场景下合成新视图的任务,具体的实现原理是使用一个稀疏的输入视图集合,然后不
- 说话人脸合成新框架NeRF-AD,使图像生成质量和嘴型同步提升
深蓝学院
NeRF三维重建深度学习人工智能
论文题目:NeRF-AD:NeuralRadianceFieldwithAttention-basedDisentanglementforTalkingFaceSynthesis论文作者:ChongkeBi,XiaoxingLiu,ZhileiLiu导读:本文提出了一种新的说话人脸合成框架,该框架在NeRF中加入了基于注意力的解耦模块,从而可以使NeRF在渲染重建过程中,图像生成质量和嘴型同步提高
- 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——OpenCVopencv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
- 【AI数字人-论文】Geneface论文
马鹤宁
数字人人工智能AIGC数字人
文章目录前言pipelineaudio-to-motionMotiondomainadaptation可视化Motion-to-imageHead-NeRFTorso-NeRF结果对比前言语音驱动的说话人视频合成旨在根据一段输入的语音,合成对应的目标人脸说话视频。高质量的说话人视频需要满足两个目标:(1)合成的视频画面应具有较高的保真度;(2)合成的人脸面部表情应与输入的驱动语音保证高度对齐。基于
- 【NeRF和NLP】一些观察感悟,碎碎念
Deno_V
人工智能
NeRF的paper,有几个感想:NeRF读的时候感觉和diffusion思路特别像,训练目标是一个很小很小的子步骤,大大简化了训练难度NeRF建模的是“真实”世界,其用模型隐含的存储了真实世界的体素(场)模型,而模型输出二维图片的方法本质上和模型所建模的内容无关(采用的是体素渲染的方式)。【对比大语言模型】大语言模型也是隐藏的建模了人类知识,但是大语言的模型输出并没有和模型的内容独立开来。NeR
- 【3D分割】GARField: 辐射场的物体分组
杀生丸学AI
3d
题目:GARField:GroupAnythingwithRadianceFields来源:UCBerkeley和LumaAI项目:https://www.garfield.studio/文章目录摘要一、前言二、相关工作2.1层次分组2.2NeRF的分割2.33D特征场三、method3.12DMask生成3.2Scale-ConditionedAffinityField(尺度条件亲和场)3.2.
- 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
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro