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Qt-demoqt开发语言
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rk35623562
iTOP-3562开发板采用瑞芯微RK3562处理器,内部集成了四核A53+MaliG52架构,主频2GHZ,内置1TOPSNPU算力,RK809动态调频。支持OpenGLES1.1/2.0/3.2、0penCL2.0、Vulkan1.1内嵌高性能2D加速硬件。内置独立NPU,算力达1TOPS,可用于轻量级人工智能应用。支持几乎全格式的H.264解码,支持1080p@60fps的解码,支持4K@3
- 网络安全拟态防御技术
网安墨雨
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一.拟态防御拟态现象(MimicPhenomenon,MP)是指一种生物如果能够在色彩、纹理和形状等特征上模拟另一种生物或环境,从而使一方或双方受益的生态适应现象。按防御行为分类可将其列入基于内生机理的主动防御范畴,又可称之为拟态伪装(MimicGuise,MG)。如果这种伪装不仅限于色彩、纹理和形状上,而且在行为和形态上也能模拟另一种生物或环境的拟态伪装,我们称之为“拟态防御”(MimicDef
- PCL 计算点云的VFH特征
点云侠'
点云学习c++visualstudio开发语言算法3d
目录一、概述二、代码三、结果内容抄自CSDN点云侠:【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)。质量无忧,可放心复制粘贴。一、概述 VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子,它结合了点云的局部几何信息和视点信息,以提高物体识别和分类的精度。VFH特征通过计算每个点云的法向量分布,生成一个308维的特征直方图,用于表示该点云的形状特征。
- 从点云中剔除遮挡点
AuSwift
点云
在三维计算机视觉和点云处理中,点云是由大量的三维点组成的数据集。然而,有时候点云中的某些点可能会被其他物体所遮挡,这可能会对进一步的分析和处理造成困扰。本文将介绍如何使用MATLAB从点云中移除这些遮挡点。在开始之前,请确保你已经安装了MATLAB和PointCloudProcessingToolbox。接下来,我们将按照以下步骤进行操作。步骤1:加载点云数据首先,我们需要加载点云数据。假设我们的
- PCL 生成空间圆点云【2025最新版】
点云侠
PCL学习算法c++3d计算机视觉开发语言
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接。博客长期更新,最近一次更新时间为:2025年1月17日。代码在PCL1.14.1中测试通过。一、算法原理 三维空间圆形式如下:三维空间圆的参数方程:{
- PCL点云处理算法汇总(C++长期更新低价精品版)
点云侠'
点云学习算法c++开发语言计算机视觉
可笑,我当然知道是抄袭的啊,还用你提醒?要不是你们审核不作为,我能抄这么明目张胆???目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五、三维重建六、特征点与特征描述1、点云的属性2、关键点提取3、特征描述子七、基础函数1、common模块2、其他
- Java语言的数据结构
豪宇刘
java数据结构windows
Java提供了多种内置的数据结构,这些数据结构可以分为两大类:基本的数组(Array)和集合框架(CollectionsFramework)。集合框架又细分为多个接口和实现类,提供了丰富的功能来管理对象集合。以下是Java中常见数据结构的详细介绍:1.数组(Array)一维数组:最简单的数据结构,用于存储固定大小的同类型元素。多维数组:如二维数组、三维数组等,它们本质上是一维数组的嵌套。//一维数
- PCL 点云高程渲染:实现点云高程信息的颜色渲染
技术征服冒险
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PCL点云高程渲染:实现点云高程信息的颜色渲染点云渲染在计算机视觉和图形学中具有重要的应用价值。在处理点云数据时,一种常见的需求是通过将高程信息映射到颜色空间,以实现对点云的可视化。本文将介绍如何使用PCL(PointCloudLibrary)库实现点云的高程渲染,并提供相应的源代码。引言在开始之前,我们首先需要了解点云的基本概念。点云是由大量的三维点组成的数据集合,每个点都具有X、Y和Z坐标。点
- 3D UNet和Swin-UNETR
学無芷境
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3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络,它们对三维(3D)数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体,专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维(2D)图像分割任务设计的,具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构,以便更好地处理具有深度信息的体积数据,如CT或MRI扫描。主要特点:编码器:逐渐下采样图像,提取并
- 用python编写的UKF(无迹卡尔曼滤波)代码,状态量和观测量都是三维、非线性的,注释使用中文
MATLAB卡尔曼
卡尔曼与pythonpython开发语言
用python编写的UKF(无迹卡尔曼滤波)代码,状态量和观测量都是三维、非线性的,注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF:def__init__(self,dim_x,dim_z,alpha=1e-3,beta=2,kappa=0):self.dim_x=dim_x#状态维度self.dim_z=dim_z#观
- Java基础二维数组
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关于java中的二维数组1、二维数组其实是一个特殊的一维数组,特殊在这个一维数组当中的每个元素是一个一维数组2、三维数组是什么?三维数组是一个特殊的二维数组,特殊在这个二维数组中每个元素是一个一维数组。实际开发中使用最多的就是一维数组。二维数组也很少使用。三维数组几乎不用。3、二维数组的静态初始化int[][]array={{1,2,5,8,7},{1,2,3,4,5},{4,7,8,9},{,4
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极梦网络无忧
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视觉感知双目视觉模块:常见分辨率1280×720,帧率30fps-60fps,水平视场角60°-90°,垂直视场角40°-60°,通过USB接口传数据。用于机器人导航、避障等,基于三角测量原理获取三维信息,定位更精准。单目摄像头模块:分辨率640×480至2592×1944可选,帧率15fps-60fps,工作电压3.3V-5V。适用于简单图像识别任务,成本低、体积小,结合算法可实现目标检测等功能
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从零开始学习人工智能
cnn人工智能神经网络目标跟踪3dopencv
3D卷积原理3D卷积,或称为三维卷积,是卷积神经网络(CNN)中的一种技术,用于处理三维数据,如医学图像(如MRI、CT扫描)或视频数据。与标准的二维卷积(处理图像)不同,3D卷积在三个维度(通常是深度、高度和宽度)上操作。在这个图示中,我们可以看到一个3x3x3的卷积核(也称为滤波器或特征检测器)在一个5x5x5的输入数据块上滑动。在每个位置,卷积核与其覆盖的输入数据块的部分进行元素乘法并求和,
- 向量和矩阵的范数
釉色清风
数学矩阵线性代数
一般,实数的绝对值来表示“实数”的大小;复数的模来表示复数的大小。这在实际应用中,带来了非常大的便利。对于一个平面向量aaa,当其在直角坐标系中的分量分别为x0x_0x0和y0y_0y0时,我们常用x02+y02\sqrt{x_0^2+y_0^2}x02+y02来表示其大小。同样,对于三维空间向量bbb,当其在坐标系中的分量分别为x1、y1x_1、y_1x1、y1和z1z_1z1时,我们常用x12
- 体验字节跳动豆包AI大模型生成Python绘制三维等高线图
「已注销」
人工智能matlab开发语言
在Python中,要绘制三维等高线图,可以使用matplotlib库的contour函数和mplot3d工具包。下面是一个绘制三维等高线图的示例代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_3d_contour(X,Y,Z,levels):#创建新的图形fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,pro
- 【无标题】
一个不务正业的程序猿
算法
一、函数1、glVertexAttribPointer功能:定义顶点属性数组的数据格式和布局,告诉OpenGL如何从当前绑定的顶点缓冲对象(VBO)中读取顶点数据并将其传递给顶点着色器。函数原型:voidglVertexAttribPointer(GLuintindex,GLintsize,GLenumtype,GLbooleannormalized,GLsizeistride,constGLvo
- 21章5节:如何绘制三维曲面图、三维球面图和三维曲面地形图
DAT|R科学
用R探索医药数据科学信息可视化三维曲面图三维球面图三维曲面地形图
三维可视化图形在数据分析和科学研究中具有重要意义,尤其是用于展示复杂的三维数据结构。三维曲面图、三维球面图和三维曲面地形图是常见的可视化方式,它们帮助用户更直观地理解数据的分布和关系。在R语言中,plot3D包提供了多个强大的函数,如surf3D和spheresurf3D,用于绘制这些三维图形。通过这些函数,用户可以展示带有颜色编码、光照效果和不同视角的三维表面或球面,广泛应用于地形建模、数据可视
- Google earth studio 简介
陟彼高冈yu
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GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具,专为创作使用GoogleEarth数据的动画和视频而设计。它利用了GoogleEarth强大的三维地图和卫星影像数据库,使用户能够轻松地创建逼真的地球动画、航拍视频和动态地图可视化。网址为https://www.google.com/earth/studio/。GoogleEarthStudio是一个基于Web的动画工具,专为创作使用G
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本文通过一个简单示例讲解SDL的基本使用流程。示例中展示一个窗口,窗口里面有个随机颜色快随机移动。当我们鼠标点击关闭按钮时间窗口关闭。基本步骤如下:1.初始化SDL并创建一个窗口。SDL_Init()初始化SDL_CreateWindow()创建窗口2.纹理渲染存储RGB和存储纹理的区别:比如一个从左到右由红色渐变到蓝色的矩形,用存储RGB的话就需要把矩形中每个点的具体颜色值存储下来;而纹理只是一
- 粒子群优化 (PSO) 在三维正弦波函数中的应用
subject625Ruben
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在这篇博客中,我们将展示如何使用粒子群优化(PSO)算法求解三维正弦波函数,并通过增加正弦波扰动,使优化过程更加复杂和有趣。本文将介绍目标函数的定义、PSO参数设置以及算法执行的详细过程,并展示搜索空间中的动态过程和收敛曲线。1.目标函数定义我们使用的目标函数是一个三维正弦波函数,定义如下:objectiveFunc=@(x)sin(sqrt(x(1).^2+x(2).^2))+0.5*sin(5
- python画图|同时输出二维和三维图
西猫雷婶
python开发语言
前面已经学习了如何输出二维图和三维图,部分文章详见下述链接:python画图|极坐标下的3Dsurface-CSDN博客python画图|垂线标记系列_如何用pyplot画垂直x轴的线-CSDN博客有时候也需要同时输出二位和三维图,因此有必要学习一下。【1】官网教程首先我们打开官网教程,链接如下。https://matplotlib.org/stable/gallery/mplot3d/mixed
- 一文让你彻底搞懂什么是VR、AR、AV、MR
码上飞扬
vrarmrav
随着科技的飞速发展,现实世界与虚拟世界的界限变得越来越模糊。各种与现实增强相关的技术如雨后春笋般涌现,令人眼花缭乱。本文将为你详细解读四种常见的现实增强技术:虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)和增强虚拟(AV),让你彻底搞懂它们之间的区别与联系。一、虚拟现实(VR)1.什么是VR?虚拟现实(VirtualReality,简称VR)是一种通过计算机模拟生成的三维环境,使用户能够沉浸
- Matlab在工业机器人中的运用,基于MATLAB的工业机器人建模与仿真.docx
weixin_34518801
摘要:机器人运动系统作为机器人系统中最重要的组成部分之一,其重要性不言而喻,因为它影响着机器人的主要性能,因此为了提高机器人的质量,对机器人进行运动学分析和仿真是不可或缺的。本次毕业设计主要对KUKA机器人的三维仿真进行了一系列的分析,主要是以下几个内容:(1)研究了机器人运动学仿真的背景意义及发展趋势。(2)通过对齐次坐标变换理论的研究,说明了KUKA机器人结构及参数,并且建立了相应的D-H参数
- 五分钟手机美食插画教程194-秋葵
藩鼠
图片发自App图片发自App工具:procreatepocket+手指第一步:用浅绿色木炭块画笔画一个小花瓣第二步:用墨绿色木炭块画笔在长长的三角形第三步:用浅墨绿色木炭块画笔画秋葵的另一个面第四步:用绿色杂色画笔在秋葵表面刷纹理第五步:用白色木炭块画笔画截面小圆珠
- MacOS Catalina 从源码构建Qt6.2开发库之01: 编译Qt6.2源代码
捕鲸叉
QTmacosc++QT
安装xcode,cmake,ninjabrewinstallnodemac下安装OpenGL库并使之对各项目可见在macOS上安装OpenGL通常涉及到安装一些依赖库,如MGL、GLUT或者是GLEW等,同时确保LLVM的OpenGL框架和相关工具链的兼容性。以下是一个基本的安装步骤,你可以在终端中执行:安装Homebrew(如果还没有安装的话):/bin/bash-c"$(curl-fsSLht
- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 三维人生
墨尽言
这是我第一篇文章,说实在的,我也不知道该写点什么。其实在这里,永远都都有比自己强的人,也都会有后来居上者。其实,这又怎样?我们总有别人没有经历过的人生,总有别人不熟悉的技能。最近,我试着把个人努力思考的方向转换至另一面,我暂且将它称之为“三维人生”。何为三维人生呢?相信大家都听说过三维这个词吧,一般通常指的是空间上的三维(也可以自行百度一下),那因为我经常接触到三维软件。在软件中,会给你标示出一个
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置