ply las pcd等一些常见的基本点云文件格式的读写方法

企业开发 2023-07-02 06:11:00 阅读次数: 0

ply las pcd等一些常见的基本点云文件格式的读写方法

一、文本（txt）

1.1、存储结构

使用文本格式存储的点云数据文件结构比较简单，每个点是一行记录，点的信息存储格式为 x y z或者 x y z r g b。

1.2、读取

读取文本格式的点云数据时，可以按照一般的文本读取方法，这里记录一下如何使用open3d读取txt格式的点云数据

import open3d as o3d
txt_file=r"D:\test_data\bildstein_station1_xyz_intensity_rgb.txt"

pcd=o3d.io.read_point_cloud(txt_file,format='xyz')
o3d.visualization.draw([pcd])

二、PCD格式

一个PCD文件是文件头部分和数据部分组成

字段名 字段解释
VERSION 指定PCD文件版本
FIELDS 指定一个点可以有的每一个维度和字段的名字
SIZE 用字节数指定每一个维度的大小
TYPE 用一个字符指定每一个维度的类型
COUNT 指定每一个维度包含的元素数据
WIDTH 无序点的数量或者有序点一行中点的数目
HEIGHT 无序点云中设置为1，有序点云中表示行数
POINTS 点云中点的总数
DATA 数据类型，二进制或者ASCII

1.2、读写

1.2.1、open3d读写(python)

读取pcd点云文件

import open3d as o3d
import numpy as np

#读取pcd数据并可视化
pcd_file=r""
pcd=o3d.io.read_point_cloud(pcd_file,format='pcd')

#将点云的坐标和颜色转换为numpy格式
points=np.array(pcd.points)
colors=np.array(pcd.colors)

#可视化
o3d.visualization.draw([pcd])

#######保存pcd点云文件

#写入pcd格式
save_file="test2.pcd"

#手动定义点云
points=np.array([[8,5,3],
                 [9,0,1],
                 [2,5,3],
                 [0,4,2],
                 [7,2,9],
                 [8,8,4],
                 [9,5,8],
                 [2,5,9],
                 [0,7,5],
                 [11,2,8],
                 [10,9,0]
                 ])
colors=np.array([[255,0,0],
                 [255,0,0],
                 [0,255,0],
                 [0,255,0],
                 [0,0,255],
                 [0,0,255],
                 [255,0,255],
                 [255,0,255],
                 [255,255,0],
                 [255,255,0],
                 [255,255,0]
                 ])
colors=colors/255

pcd=o3d.geometry.PointCloud()

pcd.points=o3d.utility.Vector3dVector(points)
pcd.colors=o3d.utility.Vector3dVector(colors)

#可视化
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

#使用draw方法可视化需要将颜色归一化到0-1之间
# o3d.visualization.draw([pcd])

#保存
#o3d.io.write_point_cloud(save_file,pcd,write_ascii=True) #以ascii格式存储点数据集部分
o3d.io.write_point_cloud(save_file,pcd)#以二进制格式存储点数据集部分
img

pcd点数据集部分保存为ASCII格式

img

需要注意的是：如果pcd点数据集部分保存为二进制格式，那么其中rgb是用位存储的方式写入的。

img

1.2.2、PCL读写(C++)

可以用上面生成的pcd文件来测试

#include<iostream>
#include<pcl/io/pcd_io.h>
#include<pcl/point_types.h>

using namespace std;
int main()
{
    
    
	string pcd_file = "D:\\project\\Python\\PointCloud\\test2.pcd";
	//pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
	if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZRGB>(pcd_file,*cloud)==-1)
	{
    
    
		PCL_ERROR("couldn't read file\n");
		return(-1);
	}

	for (size_t i=0;i<cloud->points.size();++i)
	{
    
    
		cout << " " << cloud->points[i].x << " " <<
			cloud->points[i].y << " " <<
			cloud->points[i].z << " " <<
			(int)cloud->points[i].r<< " "<<
			(int)cloud->points[i].g<<" "<<
			(int)cloud->points[i].b<< endl;

	}

	return 0;
}

windows环境编写程序运行结果

img

将结果保存为pcd文件

#include <iostream>

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

using namespace std;
int main()
{
    
    
	string pcd_file = "test2.pcd";
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> cloud;

	int data[11][6] = {
    
    
		{
    
    8,5,3,255,0,0},
		{
    
    9,0,1,255,0,0},
		{
    
    2,5,3,0,255,0},
		{
    
    0,4,2,0,255,0},
		{
    
    7,2,9,0,0,255},
		{
    
    8,8,4,0,0,255},
		{
    
    9,5,8,255,0,255},
		{
    
    2,5,9,255,0,255},
		{
    
    0,7,5,255,255,0},
		{
    
    11,2,8,255,255,0},
		{
    
    10,9,0,255,255,0}};

	cloud.width = 11;
	cloud.height = 1;
	cloud.is_dense = false;
	cloud.points.resize(cloud.width*cloud.height);


	for (size_t i = 0; i < cloud.points.size(); ++i)
	{
    
    
		cloud.points[i].x = data[i][0];
		cloud.points[i].y = data[i][1];
		cloud.points[i].z = data[i][2];
		cloud.points[i].r = data[i][3];
		cloud.points[i].g = data[i][4];
		cloud.points[i].b = data[i][5];
	}

	pcl::io::savePCDFileASCII(pcd_file, cloud);
	//pcl::io::savePCDFileBinary(pcd_file, cloud);
	return 0;
}

打开pcl::io::savePCDFileASCII(pcd_file, cloud); 输出的pcd文件 test2.pcd。

img

pcl生成的pcd点云文件与open3d生成的点云文件在颜色部分不一致，主要是数据存储类型导致的，pcl1.7之后颜色部分会保存成整型。下面有比较详细的参考解释。

https://blog.csdn.net/weixin_37835423/article/details/105363615

问题解决

方案一：

直接根据点云保存的类型切换系统的pcl环境，如果点云rgb字段保存为float类型，则直接将pcl版本切换成pcl-1.9之前的版本，否则将pcl版本切换成pcl-1.9版本

方案二（推荐）：

系统的pcl版本一旦确定就很少去改动它，因为有很多先前的项目都是基于这个版本开发的，一旦改动版本，可能会出现＂牵一发而动全身＂问题，因此推荐直接对pcd文件进行更改，以适应系统的pcl版本．
将rgb字段uint类型转换为float类型：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <sstream>

using PointT = pcl::PointXYZRGB;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    ifstream in_file("temp_1_9.pcd");
    if (!in_file){
        cout<<"couldnt open file !!!!!!"<<endl;
        return 0;
    }

    string str;
    uint32_t row_num = 0;
    ofstream out_file("1_9_to_1_7.pcd");
    while (getline(in_file, str)){
        row_num++;
        // change rgb type in header
        if (row_num == 5){
            out_file<<"TYPE"<<" "<<"F"<<" "<<"F"<<" "<<"F"<<" "<<"F"<<endl;
            continue;
        }
        // skip header
        if (row_num < 12){
            out_file<<str<<endl;
            continue;
        }
        // read line data
        stringstream ss(str);
        float tmp_value = 0;
        vector<float> line_datas;
        line_datas.clear();
        while (ss >> tmp_value){
            line_datas.push_back(tmp_value);
        }
        
        if (line_datas.size() != 4){
            cout<<"line "<<row_num<<" format has problem"<<endl;
            return 0;
        }
        out_file<<line_datas[0]<<" "<<line_datas[1]<<" "<<line_datas[2]<<" ";
        // change rgb data
        uint32_t raw_rgb = static_cast<uint32_t>(line_datas[3]);
        uint8_t r = (raw_rgb >> 16) & 0x0000ff;
        uint8_t g = (raw_rgb >> 8)  & 0x0000ff;
        uint8_t b = (raw_rgb)     & 0x0000ff;
        uint32_t rgb = ((uint32_t)r << 16 | (uint32_t)g << 8 | (uint32_t)b);
        float cha_rgb = *reinterpret_cast<float*>(&rgb);
        out_file<<cha_rgb<<endl;
    }

    return 0;
}

运行修改程序后的结果

cat 1_9_to_1_7.pcd 
# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format
VERSION 0.7
FIELDS x y z rgb
SIZE 4 4 4 4
TYPE F F F F
COUNT 1 1 1 1
WIDTH 10
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 10
DATA ascii
0 0 0 0
1 1 1 9.21942e-41
2 2 2 1.84388e-40
3 3 3 2.76583e-40
4 4 4 3.68777e-40
5 5 5 4.60971e-40
6 6 6 5.53165e-40
7 7 7 6.4536e-40
8 8 8 7.37554e-40
9 9 9 8.29748e-40

与temp_1_9.pcd文件内容一致，转换成功．

三、LAS格式

3.1、存储结构

LAS是一种存储点云的公开数据格式，主要用来存储雷达点云数据，LAZ是对LAS格式的无损压缩。

最新的LAS规格版本是LAS 1.4。laspy库可以支持1.2~1.4版本的LAS文件。

https://laspy.readthedocs.io/en/latest/index.html

一个LAS文件有三部分组成:文件头区(Header)、可变长记录区(VLRs)、点集记录区(Point Records)

文件头包含数据版本，点的格式(每个点存储的不同维度)等信息；可变长记录包括一些元信息，如坐标系信息，额外的维度等信息；点集记录区是las文件的核心，记录点的x、y、z坐标信息和r、g、b、classification、intensity等其他属性信息。

点的格式共有11个版本，其中第0版为基础，其他后续版本在第0版的基础上增加了其他字段，具体字段可以参考官方网站解释

https://laspy.readthedocs.io/en/latest/intro.html

image-20220705205448416

3.2、读写

3.2.1、使用laspy 读写(Python)

import laspy
import numpy as np

las_file=r""
las=laspy.read(las_file)
#获取文件头
header=las.header
#点类型
point_format=las.point_format
print(point_format.id)
#属性字段名
dimension_names=point_format.dimension_names
print(list(dimension_names))

#点集的外边框
print(header.mins)
print(header.maxs)

#点个数
point_num=header.point_count

#获取坐标和颜色
las_x=np.array(las.x)
las_y=np.array(las.y)
las_z=np.array(las.z)
las_r=np.array(las.red)
las_g=np.array(las.green)
las_b=np.array(las.blue)

#组合
pt=np.stack([las_x,las_y,las_z],axis=1)
colors=np.stack([las_r,las_g,las_b],axis=1)

使用laspy写las文件

save_las_file=r"save_las.las"

#以x y z r g b的方式定义点云数据
my_data=np.array([[8,5,3,255,0,0],
                 [9,0,1,255,0,0],
                 [2,5,3,0,255,0],
                 [0,4,2,0,255,0],
                 [7,2,9,0,0,255],
                 [8,8,4,0,0,255],
                 [9,5,8,255,0,255],
                 [2,5,9,255,0,255],
                 [0,7,5,255,255,0],
                 [11,2,8,255,255,0],
                 [10,9,0,255,255,0]
                 ])
                 
 #创建点云文件
 las=laspy.create(file_version="1.2",points_format=3)
 las.x=my_data[:,0]
 las.y=my_data[:,1]
 las.z=my_data[:,2]
 las.red=my_data[:,3]
 las.green=my_data[:,4]
 las.blue=my_data[:,5]
	
 #保存las文件
 las.write(save_las_file)

3.2.2、使用laslib读写(C++)

使用C++操作las文件可以使用laslib库。

#include <iostream>
#include "lasreader.hpp"
#include "laswriter.hpp"
using namespace std;
int main()
{
	const string las_file="";
	
	LASreadOpener lasreadopener;
	lasreadopener.set_file_name(las_file.data());
	
	LASreader* lasreader=lasreadopener.open();

	LASheader header=lasreader->header;
	lasreader->header.unlink();

	int nbPoints = header.number_of_point_records;

	float x,y,z;
	int r,g,b;

	while(lasreader->read_point())
	{
		LASpoint& pointReader= lasreader->point;

		x=pointReader.get_x();
		y=pointReader.get_y();
		z=pointReader.get_z();

		r=pointReader.get_R();
		g=pointReader.get_G();
		b=pointReader.get_B();
	}
	delete lasreader;
}

写入las文件

#include <iostream>
#include "lasreader.hpp"
#include "laswriter.hpp"
using namespace std;
int main()
{
	const string las_file="test.las";
	
	int data[11][6] = {
			{8,5,3,255,0,0},
			{9,0,1,255,0,0},
			{2,5,3,0,255,0},
			{0,4,2,0,255,0},
			{7,2,9,0,0,255},
			{8,8,4,0,0,255},
			{9,5,8,255,0,255},
			{2,5,9,255,0,255},
			{0,7,5,255,255,0},
			{11,2,8,255,255,0},
			{10,9,0,255,255,0}
			};
	LASwriteOpener laswriteropener;
	laswriteropener.set_file_name(las_file.data());
	
	LASheader header;
	header.point_data_format=3;
	header.point_data_record_length=34;
	header.number_of_point_records=11;

	LASWriter* laswriter = laswriteropener.open(&header);
	LASpoint point;
	point.init(&header,header.point_data_format,header.point_data_record_length,&header);

	double minx=DBL_MAX,miny=DBL_MAX,minz=DBL_MAX;
	double maxx=-DBL_MAX,maxy=-DBL_MAX,maxz=-DBL_MAX;
	
	for(size_t i=0;i<header.point_data_record_length;++i)
	{
		point.set_x(data[i][0]);
		point.set_y(data[i][1]);
		point.set_z(data[i][2]);
		point.set_R(data[i][3]);
		point.set_G(data[i][4]);
		point.set_B(data[i][5]);

		if(data[i][0]<minx)
		{
			minx=data[i][0];
		}
		if(data[i][1]<miny)
		{
			minx=data[i][1];
		}
		if(data[i][2]<minz)
		{
			minx=data[i][2];
		}
		if(data[i][0]>maxx)
		{
			maxx=data[i][0];
		}
		if(data[i][1]>maxy)
		{
			maxy=data[i][1];
		}
		if(data[i][2]>maxz)
		{
			maxx=data[i][2];
		}

		laswriter->write_point(&point);
		laswriter->update_inventory(&point);
	}

	header.set_bounding_box(minx,miny,minz,maxx.maxy.maxz);
	laswriter->update_header(&header);
	I64 total_bytes=laswriter->close();
	delete laswriter;
}

四、PLY格式

4.1、存储结构

PLY(Polygon File Format)是一种常见的点云存储格式，由斯坦福大学开发，其最早主要用于存储三维扫描仪器的点云数据。

PLY文件是由文件头和数据区两部分组成。

文件头(header)

其中文件头记录的是点云文件中的注释、元素类别和属性，以ply开头，以end header结尾。

ply
...
...
end header

文件头的第二行是文件的存储方式和版本，以format开头，依次是编码方式、版本。编码方式有三种分别是ascii、binary_little_endian 、binary_big_endian。目前PLY只有1.0版本。

ply
format ascii 1.0
...
...
end header

format之后跟注释信息，以comment开头，制作者可以添加一些作者信息，点云基本信息。

ply
format ascii 1.0
comment made by anonymous
comment this file is a cube
...
end header

注释信息comment之后是element元素信息+该种元素的property属性信息，element元素信息包括种类、个数，property属性信息包括属性字段的存储类型和属性名。PLY文件中的元素一般包括顶点(vertex)、面(face)、边(edge)等。元素信息和属性信息应该组合出现，格式如下

element <element name> <number in file>
property <data_type> <property name 1>
property <data_type> <property name 2>
property <data_type> <property name 3>
1234

我们定义一个包含6个顶点和8个面元素的ply文件，文件头如下，

ply
format ascii 1.0
comment made by anonymous
comment this file is a cube
element vertex 6
property float32 x
property float32 y
property float32 z
property uchar red
property uchar green
property uchar blue
element face 8
property list uint8 int32 vertex_index
end_header
1234567891011121314

数据区域

在文件头后直接开始存储数据，存储形式分为ASCII和二进制。以ASCII为例，先按行记录每个点，全部点记录完成后再按行记录每个面。

0 0 0 0 0 0 （开始记录点，按照x,y,z,r,g,b方式排列）
0 100 0 0 0 0
100 100 0 0 0 0
100 0 0 0 0 0
50 50 75 255 255 255
50 50 -75 255 255 255
3 0 1 4 (开始记录面，按照点个数，点的序号排列，3表示这个面由3个点组成，0,1，4代表该面由第0,1,4个点组成)
3 1 2 4
3 2 3 4
3 0 3 4
3 0 1 5
3 1 2 5
3 2 3 5
3 0 3 5
1234567891011121314

一个完整的ply文件

ply
format ascii 1.0
comment made by anonymous
comment this file is a cube
element vertex 6
property float32 x
property float32 y
property float32 z
property uchar red
property uchar green
property uchar blue
element face 8
property list uint8 int32 vertex_index
end_header
0 0 0 0 0 0
0 100 0 0 0 0
100 100 0 0 0 0
100 0 0 0 0 0
50 50 75 255 255 255
50 50 -75 255 255 255
3 0 1 4 
3 1 2 4
3 2 3 4
3 0 3 4
3 0 1 5
3 1 2 5
3 2 3 5
3 0 3 5

4.2、读写

4.2.1、使用plyfile读写(Python)

使用plyfile读取ply文件

from plyfile import PlyData,PlyElement

file=r"C:\Users\123\Desktop\test2.ply"
plydata=PlyData.read(file)

print(plydata)
print("*************************************************")
#第一种读取方法
elements=plydata.elements
for element in elements:
    for data in element.data:
        print(data)
print("*************************************************")
#第二种读取方法
vertex_data=elements[0].data
face_data =elements[1].data
print(vertex_data)
print(face_data)

打印结果

ply
format ascii 1.0
comment made by anonymous
comment this file is a cube
element vertex 6
property float x
property float y
property float z
property uchar red
property uchar green
property uchar blue
element face 8
property list uchar int vertex_index
end_header
*************************************************
(0., 0., 0., 0, 0, 0)
(0., 100., 0., 0, 0, 0)
(100., 100., 0., 0, 0, 0)
(100., 0., 0., 0, 0, 0)
(50., 50., 75., 255, 255, 255)
(50., 50., -75., 255, 255, 255)
(array([0, 1, 4]),)
(array([1, 2, 4]),)
(array([2, 3, 4]),)
(array([0, 3, 4]),)
(array([0, 1, 5]),)
(array([1, 2, 5]),)
(array([2, 3, 5]),)
(array([0, 3, 5]),)
*************************************************
[(  0.,   0.,   0.,   0,   0,   0) (  0., 100.,   0.,   0,   0,   0)
 (100., 100.,   0.,   0,   0,   0) (100.,   0.,   0.,   0,   0,   0)
 ( 50.,  50.,  75., 255, 255, 255) ( 50.,  50., -75., 255, 255, 255)]
[(array([0, 1, 4]),) (array([1, 2, 4]),) (array([2, 3, 4]),)
 (array([0, 3, 4]),) (array([0, 1, 5]),) (array([1, 2, 5]),)
 (array([2, 3, 5]),) (array([0, 3, 5]),)]

使用plyfile写入ply文件

def write_ply(output_file,text=True):
    points=[
        (0,0,0),
        (0,100,0),
        (100,100,0),
        (100,0,0),
        (50,50,75)
    ]

    face=np.array([
        ((0,1,2),255,0,0),
        ((0,2,3),255,0,0),
        ((0, 1, 4),0,255,0),
        ((1,2,4),0,0,255),
        ((2,3,4),255,255,0),
        ((0,3,4),0,0,0)],
        dtype=[('vertex_index','i4',(3,)),
               ('red','u1'),('green','u1'),
               ('blue','u1')]
    )
    print(face)
    vertex = np.array(points, dtype=[('x', 'f4'), ('y', 'f4'), ('z', 'f4')])
    el = PlyElement.describe(vertex, 'vertex')
    face = PlyElement.describe(face, 'face')
    PlyData([el,face], text=text).write(out_file)

ply文件一般可以使用MESHLAB软件打开查看

img

4.2.2、使用pcl读写(C++)

读取ply点云文件

#include <iostream>

#include <pcl-1.8/pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl-1.8/pcl/point_types.h>
#include <pcl-1.8/pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl-1.8/pcl/io/ply_io.h>

using namespace std;
int main()
{
    
    
	string ply_file = "C:\\Users\\123\\Desktop\\test7.ply";
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

  	if (pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZ>(ply_file,*cloud)==-1)
  	{
    
    
  		return (-1);
  	}
  
  	cout << cloud->width << " " << cloud->height << endl;

	for (size_t i=0;i<cloud->points.size();++i)
	{
    
    
		cout << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << endl;
	}
  
  	return	(0);
}

保存ply点云文件

#include <iostream>

#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

using namespace std;
int main()
{
    
    
	string ply_file = "test2.ply";
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> cloud;

	int data[11][6] = {
    
    
		{
    
    8,5,3,255,0,0},
		{
    
    9,0,1,255,0,0},
		{
    
    2,5,3,0,255,0},
		{
    
    0,4,2,0,255,0},
		{
    
    7,2,9,0,0,255},
		{
    
    8,8,4,0,0,255},
		{
    
    9,5,8,255,0,255},
		{
    
    2,5,9,255,0,255},
		{
    
    0,7,5,255,255,0},
		{
    
    11,2,8,255,255,0},
		{
    
    10,9,0,255,255,0}};

	cloud.width = 11;
	cloud.height = 1;
	cloud.is_dense = false;
	cloud.points.resize(cloud.width*cloud.height);


	for (size_t i = 0; i < cloud.points.size(); ++i)
	{
    
    
		cloud.points[i].x = data[i][0];
		cloud.points[i].y = data[i][1];
		cloud.points[i].z = data[i][2];
		cloud.points[i].r = data[i][3];
		cloud.points[i].g = data[i][4];
		cloud.points[i].b = data[i][5];
	}


	pcl::io::savePLYFile(ply_file, cloud);
	
	return 0;
}

保存ply点云文件

#include <iostream>

#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

using namespace std;
int main()
{
    
    
	string ply_file = "test2.ply";
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> cloud;

	int data[11][6] = {
    
    
		{
    
    8,5,3,255,0,0},
		{
    
    9,0,1,255,0,0},
		{
    
    2,5,3,0,255,0},
		{
    
    0,4,2,0,255,0},
		{
    
    7,2,9,0,0,255},
		{
    
    8,8,4,0,0,255},
		{
    
    9,5,8,255,0,255},
		{
    
    2,5,9,255,0,255},
		{
    
    0,7,5,255,255,0},
		{
    
    11,2,8,255,255,0},
		{
    
    10,9,0,255,255,0}};

	cloud.width = 11;
	cloud.height = 1;
	cloud.is_dense = false;
	cloud.points.resize(cloud.width*cloud.height);


	for (size_t i = 0; i < cloud.points.size(); ++i)
	{
    
    
		cloud.points[i].x = data[i][0];
		cloud.points[i].y = data[i][1];
		cloud.points[i].z = data[i][2];
		cloud.points[i].r = data[i][3];
		cloud.points[i].g = data[i][4];
		cloud.points[i].b = data[i][5];
	}


	pcl::io::savePLYFile(ply_file, cloud);
	
	return 0;
}

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_46084757/article/details/125628082
今日推荐
火速冲上 GitHub 热榜 —— 开源编程语言、框架哪有这么可爱？
北京人形机器人创新中心发布全球首个纯电驱拟人奔跑的全尺寸人形机器人“天工”
LFOSSA 源来如此公开课 | 掌握云原生未来：CNCF 认证全面攻略与备考秘籍
国产云输入法——仅华为无云端数据上传安全问题
开源日报 | 工业开源项目OGG 1.0；姐姐，你要和我一起配置火狐吗；苹果AI遥遥落后？Fedora 40
开放签电子签章：停止新增，优化体验，前进更进（五一假期前工作）
开源日报 | 中学生开源前端动画引擎；全球首个Llama3 8B中文版开源模型；联想电脑恐出局；Linus讽刺AI炒作
周排行
浏览器对同一域名进行请求的最大并发连接数
React Hook之自定义Hook
【转】MyBatis缓存机制
-Java-泛型
自动化测试常用脚本-发送邮件
LeetCode#859: Buddy Strings
java、Python处理字符串
第二篇の博客
Hadoop伪分布式环境安装
SQL Server进阶（十一）临时表、表变量
每日归档
更多
2024-04-27(56)
2024-04-26(39)
2024-04-25(22)
2024-04-24(36)
2024-04-23(26)
2024-04-22(39)
2024-04-21(0)
2024-04-20(6)
2024-04-19(5)
2024-04-18(0)

代码天地 © 2018 codetd.com

境外服务器   最新电视剧2022