- 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
- Windows PCL CMakeLists.txt配置示例
Coding的叶子
临时专栏CMakeLists.pclc++windowscmake
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- 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
Coding的叶子
临时专栏pclc++点云
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- 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),
- 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
- 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
- 【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
- 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
- Matlab普通克里金插值及点云处理
心之澄澈
matlab开发语言点云
克里金插值是一种常用的地理空间插值方法,用于估计未知位置的属性值。在本文中,我们将介绍如何在Matlab中使用普通克里金插值方法进行点云处理。克里金插值的基本原理是根据已知点的属性值和它们之间的空间关系,估计未知点的属性值。普通克里金插值方法假设属性值是平稳的,并使用半变异函数来描述属性值的空间变异性。首先,我们需要准备一些数据。假设我们有一组点云数据,其中每个点都有一个属性值。以下是一个简单的示
- 逆向工程完全指南:从入门到精通的核心路径与应用全景
xMathematics
大数据人工智能逆向工程
逆向工程完全指南:从入门到精通的核心路径与应用全景逆向工程基础认知与价值解析逆向工程定义与技术原理逆向工程本质上是一种“从物理实体到数字模型”的技术转化过程。其核心在于通过对已有实物的测量和分析,构建出对应的数字模型。具体实现路径主要依赖于三维扫描与点云处理流程。三维扫描技术能够快速、准确地获取实物的表面形状和尺寸信息,生成大量的点云数据。这些点云数据就像是数字模型的“原材料”,后续需要进行点云处
- Matlab 点云加权最小二乘法优化
完美代码
matlab最小二乘法开发语言点云
Matlab点云加权最小二乘法优化随着计算机视觉和三维图形学的发展,点云数据的处理和分析变得越来越重要。点云是三维空间中由大量的点组成的数据集合,常用于描述物体的形状和表面几何信息。在点云处理中,经常需要使用迭代加权最小二乘法对点云数据进行拟合优化。本文将介绍使用Matlab实现点云迭代加权最小二乘法优化的方法,并提供相应的源代码。点云表达首先,我们需要将点云数据以合适的方式表示在Matlab中。
- PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法
点云侠'
点云学习算法c++开发语言计算机视觉人工智能
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、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,永久免费,可放
- 用Python实现AIGC驱动的3D模型生成:完整教程
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶pythonAIGC3dai
用Python实现AIGC驱动的3D模型生成:完整教程关键词:AIGC、3D模型生成、Python、深度学习、计算机图形学、生成对抗网络、点云处理摘要:本文详细介绍了如何使用Python实现AIGC(人工智能生成内容)驱动的3D模型生成技术。我们将从基础概念出发,逐步深入讲解3D模型生成的原理、算法实现和实际应用。内容包括3D数据表示方法、生成模型架构设计、训练策略优化以及完整的Python实现代
- halcon 点云处理_Halcon三维模型预处理(1):调平的三大手法
weixin_39944074
halcon点云处理
面结构光拍摄生成的点云模型,往往相对系统坐标系是有角度的。首先讲一下调平的目的:1.为接下来的预处理切除背景面做准备3.不做调平,后续处理会很麻烦,因为不清楚坐标系在平台的为位置2.对于无序抓取项目,平台相对相机可能是有角度的,将抓取平台调整到与相机平行,可以以Z轴方向,从高到低获取抓取物点云。处理速度更快,且干扰更少。常见的调平手法有三种。一.拟合平面方式该方法适合平面点云模型的调平处理回顾一下
- 4:点云处理—去噪、剪切、调平
Echo``
三维点云处理图像处理计算机视觉机器学习人工智能c++算法
1.点云去噪dev_clear_window()dev_open_window(0,0,560,560,'black',WindowHandle)GenParamNames:=['lut','intensity','light_position','disp_pose','alpha']GenParamValues:=['color1','coord_z','0.00.0-0.31.0','tru
- 11:点云处理—三维显示公共类(另一个版本)
Echo``
三维点云处理c++人工智能计算机视觉图像处理
halconAlg.h#ifndef__KD_HALCON_ALG_H__#define__KD_HALCON_ALG_H__#include"HalconCpp.h"#include"HDevThread.h"#includeusingnamespaceHalconCpp;voidaction(longwin,intwidth,intheight,HTupleObjectModel3D);voi
- 【SLAM中的点云处理:从基础到实战】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法自动驾驶ubuntuc++笔记
最近一直在学SLAM算法,发现点云处理是非常非常重要的,我就再认真学了一遍关于点云处理的内容(看了高翔老师的一本书——《自动驾驶与机器人中的SLAM技术:从理论到实践》,写得非常好,还有配套的代码),这篇博客就作为我的点云处理学习笔记,分享给大家!1.引言点云在SLAM中的核心作用:激光雷达SLAM(如LOAM)、三维重建、自动驾驶感知。四大基础任务:最近邻搜索(数据关联、特征匹配)。几何拟合(平
- 10:点云处理—QT显示点云
Echo``
三维点云处理qt开发语言人工智能计算机视觉视觉检测算法
#include#include#include#include////main.cpp//#include//#include//#include//#include//#include//usingnamespaceQtDataVisualization;//classSurfaceViewer:publicQWidget{//Q_OBJECT//public://explicitSurfac
- CloudCompare中CCCoreLib模块内容
点云SLAM
点云数据处理技术人工智能算法
在CloudCompare的代码结构中,CCCoreLib(CloudCompareCoreLibrary)是核心计算库,主要用于几何计算、点云处理、网格操作等底层算法实现。该模块提供了数学工具、点云处理、最近邻搜索、网格算法、配准、分割、特征计算等核心功能,并且可以独立于CloudCompare主程序使用。1.CCCoreLib模块的主要内容CCCoreLib主要包含以下几个核心部分:类别功能描
- 大疆精灵4A无人机航空摄影测量外业数据采集完整操作流程 - 点云处理
AuSwift
无人机点云
无人机在航空摄影测量领域中发挥着重要的作用,能够高效地获取大范围地理信息数据。本文将介绍大疆精灵4A无人机的航空摄影测量外业数据采集的完整操作流程,并重点讨论点云处理的相关内容。以下是详细的操作步骤和源代码示例。准备工作在开始操作之前,需要完成以下准备工作:确保大疆精灵4A无人机已经组装好并装载了相机设备。确保电池充足并安装在无人机上。启动无人机遥控器并连接至手机或平板电脑。飞行计划制定在开始飞行
- RANSAC算法在点云中的平面拟合及Python实现
心之澄澈
算法平面python
概述在计算机视觉和图像处理领域,点云是一种常见的数据表示形式,用于描述三维空间中的对象或场景。而平面拟合是点云处理中的重要任务之一,它可以帮助我们从复杂的环境中提取出平面结构的信息,用于分割、重建和分析等应用。RANSAC(RandomSampleConsensus)算法是一种经典的鲁棒估计方法,可用于拟合包含离群点的数据模型。在平面拟合问题中,RANSAC算法可以通过迭代随机采样和模型验证的方式
- PCL RANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束
心之飞跃
算法平面人工智能PCL
PCLRANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束RANSAC(RandomSampleConsensus)是一种经典的参数估计算法,用于从包含噪声或异常值的数据集中估计模型参数。在点云处理领域,PCL(PointCloudLibrary)库提供了对点云数据进行各种操作和分析的工具。本文将介绍如何使用PCL库中的RANSAC算法实现平面拟合,并添加方向向量约束的功能。平面拟合是点云处理中常用的任务之
- PCL利用RANSAC算法实现平面拟合
后端架构小白
算法平面人工智能PCL
PCL利用RANSAC算法实现平面拟合随着三维点云数据应用的日益广泛,点云库(PointCloudLibrary,PCL)成为了处理和分析点云数据的重要工具。在点云处理中,经常需要找到点云数据中的平面模型以进行后续操作,例如地面提取、物体分割等。而RANSAC(RandomSampleConsensus)算法是一种常用的平面拟合算法,能够有效地从包含噪声和异常值的点云数据中估计出平面模型参数。在P
- 用python将csv文件转换为pcd文件
随心Lc
pythoncsv
在做点云处理时,我们有时用激光雷达收集数据时,很可能默认为csv文件或者其他类型,但处理时可能会用pcd类型,二者用python转换如下:importosimportnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv("Data/1.csv",encoding='utf-8')#读取csv文件data_234=data.iloc[:,1:4]#这里做的是切割,因为我
- PointCloudLib SAC-IA算法实现点云粗配准 C++版本
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络点云处理PCL库Open3D库Point++模型使用算法c++人工智能PCL计算机视觉点云处理
测试效果简介采样一致性SAC_IA(SampleConsensusInitialAlignment)初始配准算法是一种在点云处理中广泛使用的技术,尤其在PCL(PointCloudLibrary)库中得到了实现。以下是对SAC_IA初始配准算法在PCL中的详细解析:一、算法概述SAC_IA算法是一种基于采样一致性的点云配准方法,主要用于解决点云数据之间的初始对齐问题。它通过随机采样两个点云中的点对
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多