- 【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
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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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- 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
- 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,