- C++ | 基于PCL与CloudCompare的投影点密度法(DOPP)开发实战
河工点云智绘WangG
点云深处CloudCompare&PCL开发c++开发语言
一、算法原理与详细步骤1.算法原理DOPP是一种用于点云地面滤波的算法,通过将三维点云投影到二维平面,并分析投影点密度的分布特征来区分地面点与非地面点(如植被、建筑物等)。其核心思想是:地面点在投影平面上通常呈现均匀且低密度的分布,而建筑物点等非地面点则密度高。DOPP本质是二维密度场分析,将三维分离问题转化为二维空间密度统计问题。2.算法详细步骤(1)点云投影(Projection)将三维点云沿
- C++ | 玩转点云:CloudCompare & PCL原生开发核心指南与示例分享
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还在为点云处理的效率瓶颈和功能限制发愁吗?面对点云处理个性需求,是否让你感到束手束脚?调试困难、性能受限、定制化需求难以满足...本次分享将带你深入核心,走进点云深处,揭秘如何直接运用C++进行CloudCompare&PCL的原生集成开发。掌握核心步骤,规避常见陷阱,并附实用开发示例源码。助你:效率飙升:直达底层,性能最大化!灵活无限:自由定制算法流程,深度集成业务逻辑!掌控全局:彻底理解框架机
- 手持激光雷达单木分割——以河南工程学院杰出校友杨靖宇将军雕塑背后树林为例
河工点云智绘WangG
河工点云智绘教育培训
教学相长,最近带学生激光雷达实习,采集了河南工程学院校园机载、车载和手持激光雷达数据,针对手持激光雷达,也来玩玩单木分割。一、手持激光雷达单木分割概念单木分割(IndividualTreeSegmentation)是从激光雷达(LiDAR)点云数据中识别并分离出单棵树木的过程,是林业资源调查、森林碳汇估算、生物多样性研究的关键技术。二、关键技术步骤详解1.点云预处理去噪:移除飞点、鸟群等非地表物体
- 自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用
一碗白开水一
DPL自动驾驶3d人工智能
一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达(LiDAR)生成的高精度3D点云数据实现环境感知,其处理流程需解决以下核心问题:数据规模与实时性:现代LiDAR每秒生成数百万点,需在毫秒级完成处理以支持决策。动态环境适应性:需区分静态障碍物(如道路、建筑)与动态目标(如车辆、行人)。多传感器融合:与摄像头、雷达数据时空对齐,构建统一环境模型。典型处理流程分为四个阶段:原始点云
- 海森矩阵(Hessian Matrix)在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍
点云SLAM
算法矩阵概率论机器学习数值优化最小二乘法算法机器人
在非线性最小二乘问题中(如SLAM或点云配准),通常我们有一个误差函数:f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x)ei(x)是残差项,对它求Hessian就需要用雅可比矩阵:H=J⊤J+∑iei⊤HeiH=J^\topJ+\sum_ie_i^\topH_{e_i}H=J⊤J+i∑ei⊤Hei通常我们近似为:H
- 【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面
X-Vision
《PCL算法案例开发》平面3dpcl计算机视觉算法点云
PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程,核心思想是正交投影:平面方程:ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0平面法向量:n=
- 【常见滤波器】PCL 模型滤波器
PCL模型滤波器-几何模型驱动的点云处理技术目录模型滤波器核心概念⚙️PCL模型滤波器架构基础模型滤波器实践高级模型滤波技术模型拟合精度优化️工业应用案例调试与可视化⚡️性能优化策略模型滤波器核心概念模型滤波的本质模型滤波器通过拟合几何模型并评估点云与模型的贴合度,实现对点云的过滤和处理。不同于基础的空间滤波器,模型滤波器能够识别并利用点云的底层几何结构信息。在阈值内超出阈值输入点云模型识别与拟合
- PCL | 体素滤波器pcl::VoxelGrid<>
Nines~
ROS算法ROSSLAMPCLC++
文章目录概述一、定义介绍二、功能作用三、使用示例源码:解释:概述 本节详细介绍pcl::VoxelGrid是PointCloudLibrary(PCL)中的一个常用滤波器,用于对点云数据进行体素栅格化(VoxelGridFiltering)。它将点云分割成一个个体素(voxel),并使用这些体素中的点计算出一个代表性的点,从而减少点云的数量,实现降采样的效果。二、功能作用降采样:在处理大规模点云
- PCL改进的体素滤波器
代码探险狂人
PCL
体素滤波是一种常用的点云数据处理方法,可以用于去除噪声、平滑点云数据以及进行体素化等操作。PCL(点云库)是一个广泛使用的开源库,提供了丰富的点云处理算法和工具。在本文中,我们将介绍如何改进PCL的体素滤波器,并提供相应的源代码。体素滤波器是一种基于体素网格的滤波方法,它将点云数据划分为规则的体素网格,并对每个体素内的点进行处理。传统的体素滤波器在去除噪声和平滑数据方面表现良好,但在一些特定场景下
- 使用python的open3d库读取Bin格式点云并可视化
Python有很多库都可以处理点云,比如Python-PCL、Open3D等等。Python-PCL库已经很久没有维护了,而且安装极其麻烦!Open3D是由intel发布的3D点云可视化库,点云可视化和渲染都很方便,重要的是安装方便!!!1.安装PythonOpen3D环境:Ubuntu16.04pipinstallopen3d==0.9.0.0注意:open3d0.9.0.0只支持python2
- loam的scanRegistration.cpp文件学习
上一篇博客解析了imuhandler和AccumulateIMUShift()函数,知道了imu预积分。本篇文章就一块看看,点云生成以及点云特征是如何提取的。一、首先看订阅点云函数voidlaserCloudHandler(constsensor_msgs::PointCloud2ConstPtr&laserCloudMsg)。先看代码了//接收点云数据,velodyne雷达坐标系安装为x轴向前,
- 什么是点云?怎么实现点云扫描?
zhongqu_3dnest
点云点云扫描点云建模三维空间激光扫描技术
什么是点云?点云是一种数据集,其中包含大量代表物体表面几何形状的点。这些点通过测量仪器获取,通常使用三维坐标测量机、三维激光扫描仪或照相式扫描仪等设备。每个点由X、Y、Z坐标和一个强度值组成,这个强度值通常反映了物体表面反射率返回信号的强度。当这些点被组合在一起时,就形成了一个点云,即空间中代表3D形状或对象的数据点集合。点云是3D扫描和3D建模过程中的直接数字输出,可以用于创建高度精确的3D模型
- LiDAR360 5.2.2:如梦令般的体验与感悟
VXHAruanjian888
航测软件信息可视化数据分析数据挖掘arcgis
初识LiDAR360忆昔年,初识LiDAR360,心中波澜起伏,恰如陆游笔下的江南春色,绚丽多姿。那时,我怀着满腔热情,踏入了这片未知的领域。LiDAR3605.2.2,如同一位睿智的导师,引领我在点云数据的海洋中遨游。功能强大,细节精致LiDAR3605.2.2的功能之强大,令人叹为观止。它不仅支持多种点云数据格式,还能进行高效的点云处理与分析。每当我使用它进行地形建模、植被分析或是城市三维建模
- FDMA读写AXI BRAM交互:FPGA高速数据传输的核心技术
芯作者
D1:ZYNQ设计fpga开发
在图像处理系统中,当1080P视频流以每秒60帧的速度传输时,传统DMA每帧会浪费27%的带宽在地址管理上——而FDMA技术能将这些损失降至3%以内现代FPGA系统中,高效数据搬运往往是性能瓶颈的关键所在。当你在手机上流畅播放4K视频、在自动驾驶系统中实时处理激光雷达点云时,背后都依赖于FDMA(FlexibleDirectMemoryAccess)与AXIBRAM的高效交互技术。本文将深入探讨这
- 雷达mid360 和 Fast Lio
AugustInSopton
人工智能
1.实时激光里程计+建图(SLAM)FAST‑LIO(及FAST‑LIO2)通过融合LiDAR点云与IMU数据,提供高频(可达~100 Hz)的位姿估计(实时里程计)与增量建图功能https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360支持Mid‑360这种全向固态LiDAR,默认r
- 主流 3D 感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达
moonsims
数码相机
主流3D感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达四类主流3D感知技术对比表对比维度iToF相机dToF相机固态LiDAR+可见光融合结构光相机测距原理连续调制光→相位差计算激光脉冲→飞行时间测距激光扫描点云+图像纹理融合投射编码光图案+视差三角测量代表设备IntelD435i,AzureKinectSTVL53L5CX,SonyIMX611L3CAM,RoboSenseM1+RGBRea
- Open3D 点到面的ICP配准算法
AtlasCloud
python点云数据处理算法人工智能python矩阵numpy
目录一、算法原理1、算法概述2、点到平面ICP精配准3、参考文献二、主要函数三、代码实现四、结果展示1、初始位置2、配准结果一、算法原理1、算法概述 点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法来求解,例如Levenberg-Marquardt。点到平面ICP算法的每次迭代通常比点到点算法慢,但收敛速度明显更快。两个点云之间的相对旋转小于30°,在旋转矩阵中用θ替换sinθ,用1替换cosθ实现用线
- ZED相机与Foxglove集成:加速机器人视觉调试效率的实用方案
随着机器人技术的发展,实时视觉数据流的高效传输和可视化成为提升系统性能的重要因素。通过ZED相机(包括ZED2i和ZEDX)与FoxgloveStudio平台的结合,开发者能够轻松访问高质量的2D图像、深度图和点云数据,从而显著提高感知系统的调试效率。实时可视化价值数据监控ZED相机与Foxglove的集成使得开发者可以在Foxglove平台上查看高分辨率的2D图像、深度图和点云数据。这种能力让团
- 【第三章】摄影测量学
啊有礼貌
测绘学概论数码相机摄影测量倾斜测量空中三角测量
概述摄影测量概念:通过摄影的手段获得对物体可靠量测的科学与技术利用立体像对影像之间的移位构建立体模型,进行测量由二维影像到三维实体的科学技术重要方法:利用立体像对与一对浮动测标进行立体观测,测定同名点点云表示三维空间中点的集合的数据结构,包含三维坐标、有时还包含颜色信息、强度信息、法线向量等具有高密度、无序性、多维度、灵活性左右视差较/横视差较:在立体像对上,某点的左右视差相对于作为基准点像点的左
- ROS:三维激光点云转二维激光pointcloud-to-laserscan
Xian-HHappy
机器人-Robot机器人laserscanros三维激光点云转二维激光
环境ubuntu20.04ros-noetic一、安装库sudoapt-getinstallros-noetic-pointcloud-to-laserscan二、构建ros-package#创建并初始化工作空间mkdir-p~/catkin_ws/srccd~/catkin_ws/src#创建ROS包catkin_create_pkgmy_pointcloud2laserroscpprospys
- Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法
Deepoch
无人机人工智能科技语言模型ai
在无人机行业中,Deepoc大模型的潜力,提升其应用效果,可从以下多个关键方面着手:优化数据收集与处理多源数据采集扩充收集涵盖激光雷达点云、高精度地图、气象数据、无人机飞行传感器数据、拍摄的图像与视频等多源数据。例如,在城市环境应用里,除了获取建筑物的视觉图像数据,还收集周边交通流量、信号状态等数据,为Deepoc大模型提供丰富且全面的信息,助力其更精准地理解复杂环境。构建高质量数据集建立严格的数
- 将PLY点云文件转换为Unreal Engine兼容格式:从原理到实践
random_2011
UE虚幻游戏引擎
将PLY点云文件转换为UnrealEngine兼容格式:从原理到实践在三维场景开发中,点云数据的处理与渲染是一个常见需求。当我们需要在UnrealEngine中使用自定义几何着色器(GS)渲染大规模点云时,数据格式的兼容性往往是第一个需要解决的问题。本文将详细介绍如何通过Python脚本将标准PLY点云文件转换为UnrealEngine特定格式,为点云渲染开发铺平道路。一、为什么需要格式转换?Un
- OpenCASCADE学习|点云可视化深度优化指南
老歌老听老掉牙
OpenCASCADE学习c++opencascade点云
在三维可视化领域,点云数据的渲染效果直接影响用户对数据的理解和分析。OpenCASCADE作为强大的几何内核,其点云可视化能力常因默认参数设置导致点尺寸过小、颜色单调、层次不清等问题。本文将深入探讨点云渲染的优化策略,通过理论分析与实践案例结合,全面提升点云可视化效果。点云渲染核心问题分析点云可视化效果不佳的根本原因在于默认参数与实际需求不匹配。当使用基础代码创建点云时:Handle(AIS_Po
- 什么是端到端自动驾驶
未来创世纪
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
一、与传统架构的核心差异工作流程传统模块化架构是分模块串联,比如感知模块先识别出前方有交通信号灯变红,然后将此信息传递给决策模块,决策模块决定要停车,接着规划模块规划出减速的路径和方式,最后控制模块执行停车操作。而端到端架构是直接将传感器的原始数据(如摄像头拍摄的视频、激光雷达的点云数据等)输入给一个单一深度学习模型,模型直接输出控制指令,如控制车辆的转向角度、油门开度或刹车力度。以自动驾驶汽车在
- 【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】十七、航空级精度!涡轮叶片三维型面检测:激光扫描与CAD模型比对技术
AI_DL_CODE
c#halcon三维检测涡轮叶片点云配准型面偏差激光扫描
摘要:涡轮叶片是航空发动机的核心部件,其型面精度直接影响发动机效率与安全性。传统三坐标测量存在效率低(单叶片需40分钟)、覆盖率不足(仅检测关键截面)等问题。本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11,构建三维型面检测系统:通过激光线扫描(每秒2000线)获取百万级点云,经MLS滤波降噪(保留0.03mm细节)与快速采样(0.1mm间隔)优化数据;采用ICP算法实现点云与CAD模型配准
- 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
- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
- 口扫系统软件的架构设计流程
老猿的春天
三维c++口扫三维重建
[结构光图像流]↓解码结构光图案↓三角测量计算深度↓点云生成并去噪滤波↓实时配准/拼接(可选ICP/Odometry)↓网格重建(如MarchingCubes或BallPivoting)↓GPU显示(OpenGL/Open3D/VTK)
- 【点云压缩】Haar小波变换与RAHT自适应区域层级变换
丶契阔
算法
Haar小波小波变换由一堆小波基和其系数组成,小波基又分为母小波(低频的)和父小波(高频的)。常用于二维图形处理的小波变换是Haar小波变换,Haar小波变换具有压缩比、抗干扰、速度快的特点,经过小波变换后的系数数据会变得具有规律性,方便后续处理算法进行压缩,同时一些值较小的分量置0不影响图片整体观感。截取了PCL-AVS-PCC一段小波变换点云压缩的代码voidWaveletCoreTransf
- KITTI数据集可视化实用教程及源码解析
国营窝窝乡蛮大人
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍如何使用源码实现KITTI数据集的可视化,强调数据集可视化在计算机视觉领域的关键作用。重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据,并通过可视化手段分析结果,包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。读者将通过学习源码深入理解数据结构、文件格式,并定制化工具以满足特定项目需求。1.计算机视觉数据集可视化的重要性在计算机视觉领
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,