- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
xiao5kou4chang6kai4
深度学习遥感勘测python深度学习分类
专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- 探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具
计蕴斯Lowell
探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- 遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
岁月如歌,青春不败
生态遥感目标检测cnntransformer遥感遥感影像
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。一:深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习,深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
- 近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演
岁月如歌,青春不败
生态遥感无人机遥感植被遥感生态科学生态模型植被科学农林
一:近十年近地面无人机植被遥感文献分析,传感器选择,观测方式及质量控制要点1.1.近十余年无人机植被遥感文献分析文献分析软件VOSviewer的使用无人机植被遥感的重点研究方向、研究机构、科学家家1.2.无人机遥感的特点及与卫星遥感的差异核心优势与四大基本特点无人机与卫星遥感影像的成像方式差异异1.3.无人机传感器类型、特点及选择消费级RGB相机的简要成像几何与光谱特点多光谱相机成像类型与核心问题
- 无人机遥感技术:从植被监测到生理参数反演的进阶之路
KY_chenzhao
无人机植被遥感参数反演
在当今的生态学和农林业研究中,无人机遥感技术已经成为获取植被信息的重要手段。它不仅能够快速覆盖大面积区域,还能提供高分辨率的多光谱和高光谱数据,为植被健康监测、生长状况评估和生理参数反演提供了强大的技术支持。今天,我们就来深入了解一下无人机遥感技术在植被定量监测中的应用。一、无人机遥感:为何备受青睐?无人机遥感技术结合了无人机的灵活性和遥感传感器的高精度,能够快速获取植被的多维度信息。与传统的卫星
- 一文读懂遥感技术在农险服务全流程的应用与价值
珈和info
遥感
农业保险作为分散农业风险、提高农业生产积极性、保障农民收入稳定的重要金融政策工具,其效能直接关系到农业生产的稳定与农村经济的繁荣。然而,传统农业保险业务在信息获取、风险评估等方面的局限性日益凸显。转型之际,科技手段应如何精准地介入到农险业务的发展中来?承保、理赔、风险评估等关键业务环节能否实现从重经验到重数据的转变?已实现商业化应用的遥感技术是否能突破局限,在成本、精度、算法等维度更贴合农险业务的
- 【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理
weixin_贾
GIS无人机遥感无人机图像拼接多光谱Photoscan软件
无人机遥感图像采集流程:无人机遥感监测介绍无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航拍一般过程无人机遥感图像拼接软件操作:Photoscan软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例:基于无人机航拍的单体三维建模案例基于普通相机拍摄的单体三维建模案例基于无人机航拍的正射影像制图案例利用批处理实现无人机航拍制图案例利用地面控制点提高制图精度
- 遥感影像建筑物提取
V搜xhliang0246
人工智能计算机视觉深度学习python开发语言
遥感影像建筑物提取是一项重要的地理信息处理任务,它在城市规划、环境监测、人口估算和土地覆盖制图等领域具有广泛的应用价值。以下是对遥感影像建筑物提取的详细解析:一、数据采集数据采集是建筑物提取的基础步骤。应选择具有高空间分辨率和多光谱信息的遥感影像,以确保提取的准确性。常用的遥感影像数据包括航空影像和卫星影像:航空影像:拍摄于飞机上,具有较高的空间分辨率,适用于小区域的建筑物提取。卫星影像:拍摄于卫
- 【语义分割专题文章】
BoostingIsm
Segmentationpython
本栏聚焦在语义分割的相关算法,专栏内文章的代码均已实现。一、数据篇【遥感】【道路】篇:【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015):【语义分割】【专题系列】二、Unet语义分割代码实战PSPNet(2017):【语义分割】【专题系列】三、PSPNet语义分割代码实战Linknet(2017)FPN(Featu
- 无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合制图教程
岁月如歌,青春不败
生态遥感无人机农业科学林业科学GIS制图遥感生态学
遥感技术作为一种空间大数据手段,能够从多时、多维、多地等角度,获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势,是智慧农业必须采用的重要技术之一。一:综合态势分析1.1研究区及作物品种分析(1)形态指标分析(2)生理生化指标分析(3)胁迫指标分析(4)产量指标分析(5)综合分析1.2无人机平台分析:析目前常用于农林行业的无人机平台。1.3无人机机载传感器分析:析目前常用于农林行业
- 无人机图像拼接数据在GIS中的处理与分析、可视化与制图;无人机航拍;无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析
WangYan2022
遥感生态无人机图像处理数据分析ArcGIS生态环境监测
ArcGIS作为地理信息系统领域最主流的GIS平台软件,空间数据处理和分析功能强大,十分适用于地表空间监测数据的读写、管理、分析与可视化。本教程融合无人机生态环境监测技术和ArcGIS数据分析技术,通过具体案例分析与软件操作实践,详细介绍包括无人机多源遥感影像数据采集(可见光、多光谱、激光雷达等)、影像数据拼接、空间数据编辑、空间数据分析、空间数据专题制图等流程的一条完整作业“流水线”,期望能够为
- 如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集,视觉定位,无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率
计算机c9硕士算法工程师
数据集遥感类数据集无人机类数据集无人机卫星影像空间无人机视觉定位数据集遥感影像视觉定位
无人机视觉定位数据集,将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配,可以实现无人机的精确快速定位,且不会产生误差累积,能作为当前无人机组合导航系统的重要补充,无人机影像收集自国内多个地区,涵盖不同地形特征和大部分国内地区;匹配的底图影像则是从谷歌地图获取的卫星图像。数据集旨在通过提供多样化的数据来支持无人机视觉定位模型的训练和测试。该数据集包含6,742幅无人机图像和11幅卫星影像。无人机图像
- 农业信息技术知识点(一)
虫洞没有虫
农业信息技术重点总结考研笔记课程设计其他
第一章1.信息是什么?信息是信息源所发生的各种信号和消息经过传递被人们所感知、接受、认识和理解的内容的统称。2.信息技术是什么?信息技术是指获取、处理、传递、存储、使用信息的技术,是能够扩展人们的信息功能的技术。3.信息采集技术,信息处理技术,信息传递技术,信息控制技术①信息采集技术:是指能有效地扩展人类感觉器官的感知域、灵敏度、分辨力和作用范围的技术,包括传感、测量、识别和遥感遥测技术。②信息传
- GEE 训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI 和 NDVI 图层添加到地图上的可视化分析
此星光明
GEE教程训练开发语言sentinelgeesavindvi可视化教程
目录简介指数函数expression(expression,map)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI和NDVI图层添加到地图上的可视化分析指数SAVI(Soil-AdjustedVegetationIndex)和NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)都是用于遥感数据
- 使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务 如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
语义分割unet
使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究数据集文章目录1.安装依赖2.数据准备创建自定义的数据加载器3.模型定义4.训练模型5.可视化预测结果Postdam数据集遥感影像-语义分割数据集:Postdam数据集像素大小512*512训练图片为.tif标签图片为.tif数据集(train3678张val920张)
- 遥感数据快速使用及地物含量计算
Yolo566Q
遥感经验分享遥感
更多资讯,关注公众号:Ai科研学术社;(联系方式见文章底部)随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取,以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国双利合谱、智科远达、中科谱光等无人机数据的兴起,遥感数据越来越易得。这些多源数据,在与典型地面点结合后,将发挥巨大的理论价值,计算出具体的地物含量信息,伴随而来的创新性成果也不胜枚举。所以,本课程将手把手,一起
- “卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践
梦想的初衷~
遥感生态环境无人机遥感
在与上千学员交流过程中,发现科研、生产和应用多源遥感数据时,能快速上手,发挥数据的时效性,尽快出创新性成果,是目前的学员最迫切的需求。特别是按照“遥感数据获取-处理-分析-计算-制图”全流程的答疑解惑,是对学员最具有实际帮助意义的课程内容。针对这一情况,特设计了本课程。随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取,以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国
- “卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用方法
小新很忙
遥感经验分享
在与上千学员交流过程中,发现科研、生产和应用多源遥感数据时,能快速上手,发挥数据的时效性,尽快出创新性成果,是目前的学员最迫切的需求。特别是按照“遥感数据获取-处理-分析-计算-制图”全流程的答疑解惑,是对学员最具有实际帮助意义的课程内容。针对这一情况,特设计了本课程。随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取,以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国
- AI助力精准农业:从数据到行动的智能革命
Echo_Wish
人工智能前沿技术人工智能
AI助力精准农业:从数据到行动的智能革命农业,作为人类最古老的产业,正经历着一场前所未有的智能化变革。从传统的经验种植到现代化机械农业,再到今天的人工智能(AI)精准农业,科技的每一次跃迁都在提高农业生产效率,降低资源浪费,并增强粮食安全。AI之所以能在农业中大显身手,主要依赖于数据驱动的智能决策。通过卫星遥感、无人机、传感器、气象数据等多维度信息,AI可以帮助农民精准施肥、智能灌溉、预测病虫害,
- GEE python——gee_pyccd基于连续监测变化检测(Continuous Change Detection and Classification, CCDC)
此星光明
GEE-PYTHONpython开发语言geeccdc变化检测py连续性
目录简介gee_pyccdPyCCDCCDC算法代码1代码2结果简介gee_pyccd协调在GoogleEarthEngine数据上使用PyCCD的脚本。此存储库与Google或USGS没有正式关联。gee_pyccd是一个基于GoogleEarthEngine平台的Python库,用于对遥感时间序列数据进行变化检测和趋势分析。它实现了基于连续监测变化检测(ContinuousChangeDete
- 遥感中的反演
ximenchuixuezijin
工作农业算法金山网络io
反演在遥感中是什么意思?按楼主的需求回答:一句话--遥感的本质是反演。具体解释:遥感的本质是反演,而从反演的数学来源讲,反演研究所针对的首先是数学模型。因此,遥感反演的基础是描述遥感信号或遥感数据与地表应用之间的关系模型,也就是说,遥感模型是遥感反演研究的对象。要进行遥感反演研究,首先要解决的问题是对地表遥感像元信息的地学描述。遥感像元尺度上的地学描述是十分有意义的课题,由于地球表面是一个复杂的系
- matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究
老许的花开
matlab神经网络遥感反演
采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。更多还原【Abstract】Theresearchonsalinityinversionfromr
- 遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别
FL1623863129
数据集计算机视觉人工智能深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):2026标注数量(json文件个数):2026标注类别数:5标注类别名称:["Tree","building","Tin_Shade","farmland","water"]每个类别标注的框数:Treecount=64782buildingcount=52980Tin_Shade
- 几种不同数据采集的概念:遥测、遥控、遥信、遥调、遥视、遥感
CServer_01
bigdata物联网
遥测、遥控、遥信、遥调、遥视、遥感、遥视:这几种技术在概念上容易混淆,在数据自动采集中常常用到,各自有不同的用途,下面加以简述:遥测(Telemetry):通过远程传输数据来监测远程系统中的各种物理量。如:电压、电流、频率等,数据通过远程系统种的传感器、PLC等方式获取后传输到远方。遥信(Teleprotection):通过远程传输信号来传递系统状态和故障信息。如:当发生故时,遥信系统可以远程传输
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 使用 rasterstats 库进行栅格与矢量数据的空间分析
xyt556_CUMT
人工智能
在地理信息系统(GIS)领域,栅格数据和矢量数据是两类常见的数据类型。栅格数据通常代表像素网格,如遥感影像或土地利用图,而矢量数据则通常表示具体的地理实体,如行政区划或土地边界。如何有效地结合这两类数据进行空间分析是许多地理研究中的关键问题。rasterstats是一个用于处理栅格和矢量数据的Python库,提供了便捷的工具来实现栅格统计、空间叠加分析等。本文将介绍如何使用rasterstats库
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇(航空图像和交叉视角定位)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉遥感卫星图像交叉视觉定位CVPR
1、UAV、RemoteSensing、SatelliteImage(无人机/遥感/卫星图像)UnleashingUnlabeledData:AParadigmforCross-ViewGeo-Localization⭐codeRethinkingTransformersPre-trainingforMulti-SpectralSatelliteImagery⭐codeAerialLifting:
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多