二百一十专题
第二百一十二节 Java反射 - Java构造函数反射
Java反射 - Java构造函数反射 以下四种方法来自 Class 类获取有关构造函数的信息: Constructor[] getConstructors()Constructor[] getDeclaredConstructors()Constructor<T> getConstructor(Class... parameterTypes)Constructor<T> ge
Android14之向build.prop添加属性(二百一十九)
简介： CSDN博客专家，专注Android/Linux系统，分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术，与大家一起成长！ 优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门实战课【原创干货持续更新中……】🚀 人生格言： 人生从来没有捷径，只有行
XUbuntu22.04之apt与snap如何重装软件(二百一十二)
简介： CSDN博客专家，专注Android/Linux系统，分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术，与大家一起成长！ 优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】🚀 人生格言： 人生从来没有捷径，只有行动才是治疗恐惧和懒惰的唯一良药. 更多原创,欢迎关注：Android系统攻城狮 1
二百一十五、Flume——Flume拓扑结构之复制和多路复用的开发案例（亲测，附截图）
一、目的 对于Flume的复制和多路复用拓扑结构，进行一个小的开发测试 二、复制和多路复用拓扑结构 （一）结构含义 Flume 支持将事件流向一个或者多个目的地。 （二）结构特征 这种模式可以将相同数据复制到多个channel 中，或者将不同数据分发到不同的 channel 中，sink 可以选择传送到不同的目的地 三、需求案例 （一）案例需求 使用 Flume-1 监控文
二百一十七、Flume——Flume拓扑结构之聚合的开发案例（亲测，附截图）
一、目的 对于Flume的聚合拓扑结构，进行一个开发测试 二、聚合 （一）结构含义 这种模式是我们最常见的，也非常实用。日常web应用通常分布在上百个服务器，大者甚至上千个、上万个服务器产生的日志，处理起来也非常麻烦。 （二）结构特征 用flume的这种组合方式能很好的解决这一问题，每台服务器部署一个 flume 采集日志，传送到一个集中收集日志的flume，再由此flume上传到
二百一十一、Flume——Flume实时采集Linux中的Hive日志写入到HDFS中（亲测、附截图）
一、目的 为了实现用Flume实时采集Hive的操作日志到HDFS中，于是进行了一场实验 二、前期准备 （一）安装好Hadoop、Hive、Flume等工具 （二）查看Hive的日志在Linux系统中的文件路径 [root@hurys23 conf]# find / -name hive.log /home/log/hive312/hive.log （三）在HDFS中创建文件夹fl
二百一十、Hive——Flume采集的JSON数据文件写入Hive的ODS层表后字段的数据残缺
一、目的 在用Flume把Kafka的数据采集写入Hive的ODS层表的HDFS文件路径后，发现HDFS文件中没问题，但是ODS层表中字段的数据却有问题，字段中的JSON数据不全 二、Hive处理JSON数据方式 （一）将Flume采集Kafka的JSON数据以字符串的方式整个写入Hive表中，然后再用get_json_object或json_tuple进行解析 1、ODS层建静态分区外部
二百一十、Hive——Flume采集的JSON数据文件写入Hive的ODS层表后字段的数据残缺
一、目的 在用Flume把Kafka的数据采集写入Hive的ODS层表的HDFS文件路径后，发现HDFS文件中没问题，但是ODS层表中字段的数据却有问题，字段中的JSON数据不全 二、Hive处理JSON数据方式 （一）将Flume采集Kafka的JSON数据以字符串的方式整个写入Hive表中，然后再用get_json_object或json_tuple进行解析 1、ODS层建静态分区外部
C++之ostream标识函数flags、setf、unsetf、precision、width、imbue、getloc、xalloc、iword、pword等总结(二百一十)
简介： CSDN博客专家，专注Android/Linux系统，分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术，与大家一起成长！ 优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 人生格言： 人生从来没有捷径，只有行动才是治疗恐惧和懒惰的唯一良药. 更多原创,欢迎关注：Android系统攻城狮 1.前言 本篇目的：理解C++之ostream函数flags、
PCL点云处理之利用颜色RGB的SHOT特征描述方法 （二百一十七）
PCL点云处理之利用颜色RGB的SHOT特征描述方法 （二百一十七） 一、算法介绍二、算法实现1.代码 一、算法介绍 前文介绍了SHOT的特征描述方法计算。 这里加入颜色信息，更全面的SHOTRBG特征描述，下面是具体的计算方法，需要点云附带颜色信息，包含了法线计算步骤 二、算法实现 1.代码 代码如下（示例）： #include <iostream>#includ
PCL点云处理之从两片点云中获取具有匹配关系的同名点对 （二百一十八）
PCL点云处理之从两片点云中获取具有匹配关系的同名点对 （二百一十八） 一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果 一、算法介绍 点云配准的前提是，我们知道或者预测了一些匹配对，我们认为这些匹配对就是两片点云中的同名点，同名点就是由于激光扫描存在误差的关系，导致同一地物在两片点云中的位置存在一些偏差，代表同一位置的两个点即为同名点，当有多个这样的匹配点对时，我们就可以估计两片点云
PCL点云处理之包含坐标、颜色信息的PFHRGB点特征直方图计算（二百一十六）
PCL点云处理之包含坐标、颜色信息的PFHRGB点特征直方图计算（二百一十六） 一、算法介绍二、代码实现 一、算法介绍 在前文中计算了点特征直方图PFH，利用了点云的三维坐标信息，这里介绍考虑颜色信息的PFHRGB特征计算，对于该特征的使用可能有更好的效果，下面是具体的实现方法，复制黏贴即可使用，代码可以运行 二、代码实现 #include <iostream>#inclu
PCL点云处理之包含坐标、颜色信息的PFHRGB点特征直方图计算（二百一十六）
PCL点云处理之包含坐标、颜色信息的PFHRGB点特征直方图计算（二百一十六） 一、算法介绍二、代码实现 一、算法介绍 在前文中计算了点特征直方图PFH，利用了点云的三维坐标信息，这里介绍考虑颜色信息的PFHRGB特征计算，对于该特征的使用可能有更好的效果，下面是具体的实现方法，复制黏贴即可使用，代码可以运行 二、代码实现 #include <iostream>#inclu
PCL点云处理之基于强度特征的SIFT关键点提取法 （二百一十五）
PCL点云处理之基于强度特征的SIFT关键点提取法 （二百一十五） 一、算法介绍二、具体实现1.代码2.效果 一、算法介绍 继续SIFT关键点的提取介绍，之前已经基于高程和颜色分别提取了关键点，这里是基于强度信息，若遇到文件无法读取强度问题，请参考上一篇博文，下面是具体的实现方法，复制黏贴即可直接使用。效果预览如下所示:（红色代表关键点） 二、具体实现 1.代码 #i
PCL点云处理之Failed to find match for field ‘intensity‘问题的解决方法 （二百一十四）
PCL点云处理之Failed to find match for field 'intensity'问题的解决方法 （二百一十四） 一、问题介绍二、解决方法1.方法12.方法23.方法3 三、总结 一、问题介绍 问题：在PCL库读取点云文件，例如PCD,PLY格式的文件时，可能会出现Failed to find match for field 'intensity’的警告信息，此
PCL点云处理之检查文件路径是否存在 （二百一十二）
PCL点云处理之检查文件路径是否存在 （二百一十二） 一、算法介绍二、算法实现1.代码 一、算法介绍 给出的路径，最好提前判断路径是否存在，避免输出错误 这里主要是判断两件事，一是string是否为文件路径，二是文件路径是否存在 二、算法实现 1.代码 代码如下（示例）： #include <iostream>#include <pcl/point_types.h>
PCL点云处理之点云转为Mesh模型并保存---方法一 （二百一十）
PCL点云处理之点云转为Mesh模型并保存---方法一（二百一十） 一、算法简介二、算法实现1.代码2 效果 总结 一、算法简介 PCL提供的possion方法可以将点云重建为Mesh网格模型，并保存为ply格式的文件，使用方法比较简单，总共包括点云法线计算和模型重建两个模块类的使用，下面是具体的代码展示，具体的参数调整需要对源码进行阅读，这里提供的参数基本可以重建，但效果一般