点云侠
点云侠

CloudCompare 二次开发(19)——三维点云边界提取

目录

  • 一、概述
  • 二、代码集成
  • 三、结果展示

一、概述

  使用CloudCompare与PCL的混合编程实现三维点云边界提取。三维点云边界提取的具体计算原理见：PCL 点云边界提取。

二、代码集成

1、mainwindow.h文件public中添加：

void doActionPCLBoundaryExtract();  // 三维点云边界提取

2、mainwindow.cpp文件中添加头文件：

#include

你可能感兴趣的:(CloudCompare,二次开发,开发语言,算法,计算机视觉,矩阵,线性代数)

  • Java 常用命令总结（完） 羊不白丶 java开发语言后端
    更新了版本，请移步Java常用命令总结持续更新中！！！目录基础输入保留几位小数Random数组SystemArraysHashMapHashSetStringStringBuilderArrayListDeque栈Queue队列PriorityQueue优先队列常用数学算法&&结论结论算法ScannerIntegerIterator迭代器MathComparator&&Comparable的使用其
  • ——当机器开始"思考"，人类终于读懂了自己的大脑 人工智能机器学习
    第一层突破：AI让我们看见"思维的源代码"想象一下，你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌，突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时，这不仅是算法的胜利，更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现，AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似：✅模式捕捉：像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代：用已知概念嫁接新知识（比如用"电"理解"闪电网络"）✅创造性错误：AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
  • AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？ ssl证书
    随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，数据已成为企业最核心的资产之一。无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。然而，AI的广泛应用也带来了前所未有的安全挑战，尤其是在数据传输和存储过程中，如何防止数据泄露、篡改和窃取成为企业必须面对的问题。在这样的背景下，SSL证书作为网络安全的基础设施，正逐渐成为企业的“刚需”。1.AI时代的数据安全挑战数据量激增：AI
  • python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020 weixin_39864387 python支持向量机回归
    题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可
  • 分布式ID stay down 分布式分布式
    分布式id基本上都基于号段模式或者雪花算法模式实现，但是各有优缺点，需要根据业务情况下确定具体使用方案UUIDUUID(UniversallyUniqueldentifier)，通用唯一识别码。UUID是基于当前时间、计数器(counter)和硬件标识(通常为无线网卡的MAC地址)等数据计算生成的。UUID由以下几部分的组合当前日期和时间，UUID的第一个部分与时间有关，如果你在生成一个UUID之
  • [C/C++]滑动窗口专题/最小覆盖子串/字符串排列/找到字符串中所有字母异位词/无重复字符的最长子串/串联所有单词的子串 消失男孩 热门面试题
    以下内容节选自公众号：labuladong《我写了套框架，把滑动窗口算法变成了默写题》，传送门在最下方参考链接1。我觉得非常牛逼，在此记录，方便复习。1、框架2、LeetCode76：最小覆盖子串3、LeetCode567：字符串排列4、LeetCode438：找到字符串中所有字母异位词5、LeetCode3：无重复字符的最长子串6、LeetCode30：串联所有单词的子串1、框架以下框架中，遇到
  • 【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践 蒙娜丽宁 人工智能人工智能随机森林集成学习
    随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础，包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制，并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着，我们详细描述了随机森林的算法流程，分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法（如SVM）的性能，探
  • 网安入门第四篇 MISC中常见的加密算法 篇章一 网络安全工程师教学 网络服务器linux开发语言运维大数据安全
    目录DES算法背景：安全性：加密流程：RSA加密算法背景：安全性：加密原理：DES算法背景：数据加密标准（DES，DataEncryptionStandard）是一种使用密钥加密的块密码，1976年被美国联邦政府的国家标准局确定为联邦资料处理标准（FIPS），随后在国际上广泛流传开来。它基于使用56位密钥的对称算法。这个算法因为包含一些机密设计元素，相对短的密钥长度以及怀疑内含美国国家安全局（NS
  • UML面向对象建模与设计——笔记（二） 忧愁的awe uml面向对象
    UML面向对象建模与设计（第二版）笔记——第二部分：分析与设计开发过程1系统构思2分析3系统设计4类设计5实现6测试7培训8部署9开发生命周期系统构思1阐释概念2准备问题陈述系统分析1领域分析1创建领域类模型2分析领域状态模型3领域交互模型2应用分析1应用交互模型2应用类模型3应用状态模型系统设计类设计1填补空白区2实现用例3设计算法1选择算法2选择数据结构3定义内部类的操作4把操作分配给个类4向
  • k-Shape：高效准确的聚类方法 优化算法侠Swarm-Opti 信号处理故障诊断聚类机器学习人工智能matlab数据挖掘
    引言时间数据在许多学科中的扩散和无处不在，已经对时间序列的分析和挖掘产生了极大的兴趣。聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量，k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质，
  • PSPNet在图像超分辨率中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
  • 基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真 软件算法开发 MATLAB程序开发#网络仿真matlabBMO磁性细菌优化WSN网络最优节点部署
    目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁
  • 深入探索C++标准库与模板元编程的奥秘与实用技巧 爱编程的Loren 活动文章活动文章
      一、引言  侯捷老师作为C++领域的权威专家，其课程不仅深入浅出地讲解了C++的基础知识，更引领我们探索了C++的深层奥秘。本文将围绕侯捷老师的C++系列课程，分享对C++标准库及模板元编程的深入理解与学习心得。  二、C++标准库的强大之处  在侯捷老师的课程中，我们深入了解了C++标准库的强大与实用。标准库中的算法、容器、迭代器等，为我们的编程工作提供了极大的便利。特别是STL（Stand
  • 多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析 深圳市快瞳科技有限公司 计算机视觉宠物系统架构
    一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型，实现：-98.7%的跨品种宠物识别准确率（CVPR2024最新测试数据）-单次
  • 在MATLAB环境中，对矩阵拼接（Matrix Concatenation）的测试 蚂蚁质量 软件测试matlab矩阵
    在MATLAB环境中，对矩阵拼接（MatrixConcatenation）的正确性与鲁棒性开展测试时，需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例，全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。以下是详尽的测试方法与具体示例：基础功能测试(1)水平拼接（[A,B]或horzcat）测试目的：确认在列方向进行拼接后，所得矩阵的尺寸是否准确无误，以及数据排列顺序是否符合预期。测试代码：matl
  • 技术解析：格意互联商城系统（多端适配+开源二次开发 西安漫格科技 开源
    一、系统概述格意互联商城系统由西安漫格网络科技有限公司独立研发，专注于商城线上销售场景，支持多端适配（APP、小程序、公众号、H5）及二次开发。系统基于JAVA技术栈构建，采用SpringBoot+JPA作为后端框架，前端用户端使用UniApp实现跨平台兼容，管理端基于Vue+ElementUI开发，具备高扩展性与灵活性111。二、技术架构核心技术栈后端服务：SpringBoot+JPA，支持高并
  • 数据结构(蓝桥杯常考点) 刃神太酷啦 蓝桥杯C++组C++数据结构
    数据结构前言：这个是针对于蓝桥杯竞赛常考的数据结构内容，基础算法比如高精度这些会在下期给大家总结数据结构竞赛中，时间复杂度不能超过10的7次方（1秒）到10的8次方（2秒）空间限制：int类型数组总大小不能超过3*10的7次方，二维数组不能超过5000*5000顺序表就是一个数组加上标记数组中有多少元素的数(n)eg:尾删就是n--注意事项：在实行插入和删除操作时，记得检查数组中有无位置可以进行v
  • 【人生算法：解码命运背后的现代生存法则】 调皮的芋头 人工智能神经网络AIGC机器学习
    人生算法：解码命运背后的现代生存法则在浙江义乌小商品市场，一个初中毕业的摊主能流利使用八国语言；在深圳华强北，草根创业者凭一款充电宝设计获得千万融资。这些当代传奇背后，暗合着古老东方智慧的结构性密码。当我们用社会科学的手术刀解剖"一命二运三风水"的千年古训，发现其本质是套精密的人生算法系统。一、先天参数：人生操作系统的初始配置基因遗传构成命运的基础代码。哈佛大学行为遗传学研究显示，身高、智力等特质
  • python运动统计 2024年9月python二级真题 青少年编程电子学会编程等级考试python二级真题解析 小兔子编程 Python编程Python二级真题Python考级真题Python二级题目Python案例Python运动统计Python信息素养
    目录python字符串输出一、题目要求1、编程实现2、输入输出二、算法分析三、程序代码四、程序说明五、运行结果六、考点分析七、推荐资料1、蓝桥杯比赛2、考级资料3、其它资料python字符串输出2024年9月python编程等级考试二级编程题一、题目要求1、编程实现李想同学是班级的体育委员，他负责统计和督促同学们加强锻炼。因此，他统计了班上几位同学周一和周二的运动步数。周一的步数分别为：4125,
  • IoT平台软件：AWS IoT二次开发_高级功能探索与实践 chenlz2007 物联网物联网awsandroid安全云计算边缘计算
    高级功能探索与实践在上一节中，我们已经完成了基础功能的开发和配置，包括设备连接、数据收集和基本的规则引擎使用。接下来，我们将深入探讨AWSIoT平台的高级功能，这些功能将帮助我们构建更加复杂和高效的IoT应用。本节将涵盖以下几个方面：设备影子（DeviceShadow）设备管理和远程配置数据处理与分析安全性和认证跨服务集成1.设备影子（DeviceShadow）1.1设备影子的概念设备影子（Dev
  • IoT平台软件：AWS IoT二次开发_AWSIoT基础架构与核心组件 chenlz2007 物联网物联网aws云计算边缘计算azurephp
    AWSIoT基础架构与核心组件AWSIoT是亚马逊提供的一套全面的云服务，旨在简化设备的连接、监控和管理。在这一节中，我们将详细介绍AWSIoT的基础架构及其核心组件，帮助你更好地理解如何利用这些组件进行二次开发。基础架构概述AWSIoT的基础架构主要由以下几个核心组件组成：设备网关（DeviceGateway）消息代理（MessageBroker）规则引擎（RulesEngine）设备影子（De
  • IoT边缘计算软件：AWS Greengrass二次开发_AWSGreengrass安全机制与最佳实践 chenlz2007 物联网物联网边缘计算awsphp开发语言服务器运维
    AWSGreengrass安全机制与最佳实践1.引言在物联网（IoT）应用中，安全是至关重要的。AWSGreengrass作为边缘计算平台，提供了一系列的安全机制来保护设备、数据和通信。本节将详细介绍AWSGreengrass的安全机制，并提供一些最佳实践，帮助你在开发和部署过程中确保系统的安全性。2.AWSGreengrass安全概述AWSGreengrass使用多种安全机制来保护边缘设备和云之
  • 【自学笔记】R语言基础知识点总览-持续更新 Long_poem 笔记r语言开发语言
    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文章目录R语言基础知识点总览1.R语言简介2.R语言安装与环境配置3.R语言基础语法3.1数据类型3.2向量与矩阵3.3数据框与列表4.控制结构4.1条件语句4.2循环结构5.函数6.数据可视化总结R语言基础知识点总览1.R语言简介R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。R语言由RossIhaka和RobertGentlema
  • Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解 北辰alk vue前端vue.js前端javascript
    文章目录一、Vue核心架构设计1.1整体架构流程图1.2模块职责划分二、响应式系统源码解析2.1核心类关系图2.2核心源码分析2.2.1数据劫持实现2.2.2依赖收集过程三、虚拟DOM与Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化6.
  • Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本） 境心镜 免训练深度学习人工智能NAS
    代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
  • 智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门系统架构设计师Python开发经验deepseek
    课堂管理是教育领域的重要组成部分，它直接影响教学效果和学生的学习体验。随着人工智能技术的发展，DeepSeek正在通过其强大的算法和数据处理能力，推动课堂管理的智能化和高效化。本文将结合代码实现，深入探讨DeepSeek在课堂管理中的应用。一、智能课堂管理系统：从数据到实时监控智能课堂管理的核心在于通过实时监控学生的学习行为，提供及时的反馈和调整。DeepSeek通过深度学习算法，能够从课堂数据中
  • Deepseek可以通过多种方式帮助CAD加速工作 蠟筆小新工程師 python开发语言seepdeek
    自动化操作：通过Deepseek的AI能力，可以编写脚本来自动化重复性任务。例如，使用Python脚本调用DeepseekAPI，在CAD中实现自动化操作。插件开发：结合Deepseek进行二次开发，可以创建自定义的CAD插件。例如，使用Deepseek生成代码来实现特定功能，如自动生成图形。脚本制作：利用Deepseek与CAD结合，可以制作脚本来加速工作流程。例如，使用Deepseek生成的以
  • sklearn 支持向量机实践总结 可爱的红薯 pythonsklearn支持向量机pythonsklearn支持向量机
    转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践的角度对scikit-learnSVM算法库的使用做一个小结。scikit-learnSVM算法库封装了libsvm和liblinear的实现，仅仅重写了算法了接口部分。1.scikit-learnSVM算法库使用概述sciki
  • etl 增量对比解决方案 etl-engine 如何实现增量对比
    什么是增量对比增量是相对于全量来说的，它们都是处于“同步数据”这个场景中。全量同步实现的逻辑是不管原表与目标表数据是否发生过变量，都要定期将原表数据全部覆盖到目标表，以保证目标表数据的完整性。增量对比实现的逻辑是将原表与目标表的数据通过算法进行对比，然后只将差异数据（增加、删除、修改）同步到目标表，在最小化操作目标表的同时还保证了目标表数据的完整性。增量对比的必要性模拟一个使用场景，业务系统A表中
  • 图文详解维感科技3D深度相机在AGV/AMR的应用（一） Vzense ToF 3D 3DToF深度相机计算机视觉视觉检测
    叉式移动机器人(AGV/AMR)介绍叉式移动机器人（AGV/AMR）是在叉车上加载各种导引技术，构建地图算法，辅以避障安全技术，实现叉车的无人化作业。随着行业对自动化搬运的要求越来越高，近两年，融合了堆垛功能与自动化导向搬运的叉式移动机器人受到应用企业青睐。据中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所统计，2021年中国叉式移动机器人（含视觉导航）销量达8000台，同
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他