- 【三维目标检测】Complex-Yolov4详解(二):模型结构
Coding的叶子
Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章,地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此,在完成BEV处理之后,模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
- 3D点云--常见文件格式及特点
以下是针对3D点云常见文件格式及特点的详细解析,包含格式对比、结构示意图、典型应用场景及代码操作示例:一、主流点云文件格式全对比格式编码方式属性支持特点典型应用PCDASCII/二进制XYZ,RGB,强度,法线,自定义字段PCL原生格式,支持元数据头文件科研算法开发PLYASCII/二进制XYZ,RGB,法线,纹理坐标支持点云+网格混合存储,Stanford开发3D打印/扫描存档LAS二进制XYZ
- 基于点云边界提取与B样条拟合的二维轮廓重建的思路与原理
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++PCL点云
该程序通过点云投影、凹包边界提取、逆时针排序和B样条曲线拟合四步流程,将三维点云转化为光滑的二维参数化边界曲线并可视化输出。效果图1.系统整体原理基于点云边界提取与B样条曲线拟合的系统,通过以下流程实现:点云预处理(投影+边界提取)边界点排序(逆时针)B样条曲线拟合结果可视化1.1点云预处理1.1.1点云投影功能:将三维点云投影到XY平面实现:创建z=0平面模型系数使用PProject函数执行投影
- 如何从ulord里获取收益
践行的朋友
Ulord是什么?Ulord是一条点对点的价值传递公链,通过搭建区块链底层架构和数字资源分发协议,支持第三方开发商在其开源协议之上构建自己的应用程序,与众多行业合作伙伴一起形成区块链技术与应用的完整生态。基于Ulord创建的各种规则和协议,嫁接包括文字、图片、音乐、视频、软件等在内的各类数字资源应用场景,为信息创造者与消费者提供直接的对接平台。听起来,很牛的样子,很多初识Ulord的朋友有点云里雾
- 3D Gaussian splatting 03: 用户数据训练和结果查看
目录3DGaussiansplatting01:环境搭建3DGaussiansplatting02:快速评估3DGaussiansplatting03:用户数据训练和结果查看3DGaussiansplatting04:代码阅读-提取相机位姿和稀疏点云3DGaussiansplatting05:代码阅读-训练整体流程3DGaussiansplatting06:代码阅读-训练参数3DGaussians
- 寻找圆柱缺陷
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言PCL点云
该程序通过圆柱拟合、差异检测、聚类分割和三维尺寸计算,实现了对工业零件表面缺陷的自动化检测与量化分析,并输出可视化结果和详细尺寸报告。效果图1.圆柱拟合模块1.1核心功能实现点云数据的圆柱拟合,包括以下关键操作:最小二乘法拟合:通过特征值分解计算圆柱轴线方向RANSAC拟合:使用法线估计和采样一致性算法精修圆柱参数坐标变换:将圆柱轴线旋转至与Z轴平行圆柱可视化:根据参数生成圆柱表面点云1.2工作流
- 自动分割和测量混凝土钢筋的思路与原理
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言PCL点云
该代码实现了一个基于PCL的点云处理系统,通过地面提取、钢筋识别和几何计算,自动测量混凝土结构中钢筋的间距、直径和高度差等参数。以下是分步骤原理详解:效果图1.系统架构概述系统使用PCL库处理点云数据,主要流程分为4个阶段:地面提取与旋转对齐混凝土结构分割钢筋识别与分组几何参数计算(直径/间距/高度差)2.核心处理流程2.1地面提取与旋转对齐//主要函数调用序列PGetMaxPlaneCoe()→
- 曲面点云填充加切片
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言PCL点云
该点云处理系统通过平面检测、坐标系对齐、分层切片和着色可视化四步实现三维物体分析:首先使用RANSAC算法检测点云中的最大平面作为基准面;然后计算旋转矩阵将基准面对齐至XOY平面;接着沿法线方向等距移动点云生成平行切片;最后通过球形搜索提取切片点云并随机着色保存,实现物体在三维空间中的分层可视化分析。系统结合了几何变换(罗德里格斯旋转)、邻域搜索(KD树球形查询)和颜色映射等关键技术,为工业检测、
- 【C++PCL】点云处理总目录持续更新.....
迅卓科技
PCL点云处理c++开发语言
作者:迅卓科技简介:本人从事过多项点云项目,并且负责的项目均已得到好评!公众号:迅卓科技888重点:每个模块都有参数如何调试的讲解,即调试某个参数对结果的影响是什么,大家有问题可以评论哈,如果文章有错误的地方,欢迎来指出错误的地方。最近更新时间:2025年7月16号目录一、点云储存1.kd-tree2.kd-tree应用3.八叉树二、点云采样1.下采样2.上采样三、点云滤波1.传统滤波2.改进传统
- 【C++PCL】OBB包围盒
迅卓科技
PCL点云处理c++人工智能开发语言
作者:迅卓科技简介:本人从事过多项点云项目,并且负责的项目均已得到好评!公众号:迅卓科技888,一个可以让您可以学习点云的好地方重点:每个模块都有参数如何调试的讲解,即调试某个参数对结果的影响是什么,大家有问题可以评论哈,如果文章有错误的地方,欢迎来指出错误的地方。1.原理介绍OBB(OrientedBoundingBox)是包含点云的最小体积长方体,其方向由点云的主成分决定,而非与坐标轴对齐。核
- Windows PCL CMakeLists.txt配置示例
Coding的叶子
临时专栏CMakeLists.pclc++windowscmake
【版权声明】本文为博主原创文章,未经博主允许严禁转载,我们会定期进行侵权检索。参考书籍:《人工智能点云处理及深度学习算法》本文为专栏《Python三维点云实战宝典》系列文章,专栏介绍地址“【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习_python3d点云从基础到深度学习-CSDN博客”。配套书籍《人工智能点云处理及深度学习算法》提供更加全面和系统的解析。在计算机视觉和机器人领域
- 使用C++和PCL创建模拟点云
Coding的叶子
临时专栏c++pcl点云可视化
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- Ubuntu PCL CMakeLists.txt配置示例
Coding的叶子
临时专栏ubuntucmakeCMakeLists.pclc++
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- C++ PCL求解法向量及可视化
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- 第3.3章 一文带你入门PCL点云库及在机器人SLAM中的代码实战
行知SLAM
机器人工程师带你入门SLAM人工智能c++算法机器人开发语言
目录一、PCL库:开启3D感知大门的钥匙二、PCL库基础入门2.1什么是PCL库2.2PCL源码头文件分类概览总结2.3安装PCL库2.4基础数据结构与概念三、PCL库在SLAM中的核心应用3.1点云获取与预处理3.2点云特征提取与描述3.3点云配准3.4点云分割与目标识别四、进阶技巧与优化策略4.1提高算法效率的方法4.2解决实际问题的经验4.3与其他技术的融合五、案例分析:PCL库实战应用六、
- C++ PCL点云处理实战专栏
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言
本次技术分享围绕C++与PCL库在工业点云处理中的工程化应用展开,结合电力、建筑、隧道等垂直领域的实际技术需求,分阶段解析点云处理的核心算法、开发实践与系统落地路径。内容涵盖:算法原理剖析:深入解析PCL库核心机制(如点云滤波、特征提取、曲面重建等),结合数学原理与代码实现逻辑,建立工业级点云处理的算法认知体系。动态库开发实践:探讨工业场景下点云处理工具链的工程化封装(如点云分割、三维建模模块),
- 5.PCL 点云可视化,交互
吃个糖糖
PCL交互microsoft
文章目录可视化简单可视化高级可视化显示的方法法向显示显示形状多窗口键盘鼠标交互可视化简单可视化pcl::visualization::CloudViewerviewer("CloudViewer");//创建viewer对象viewer.showCloud(cloud);高级可视化使用PCLVisualizerpcl::visualization::PCLVisualizerviewer("3DV
- 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文,但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后,再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框,其对于旋转框的无角度(Angle-Free)处理方式,对于理
- 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
河工点云智绘WangG
点云深处CloudCompare&PCL开发c++开发语言
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
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文