- 如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割 深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用
计算机C9硕士_算法工程师
YOLO深度学习人工智能
如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动(Linux示例)✅二、安装Anaconda(Linux示例)✅三、创建Python虚拟环境并安装依赖✅四、数据集结构示例(遥感图像滑坡-泥石流分割)✅五、创建data.yaml文件(用于训练)✅六、
- matlab纹理分析,森林遥感图片的纹理分析(MATLAB)☆
沐辉东方
matlab纹理分析
摘要遥感技术不断提高,森林遥感图像所含信息越来越多,仅用光谱信息无法将其区分开,而用纹理特征分析对于在图像的识别起着非常重要的作用,因此遥感影像的纹理分析已经成为一种重要的提高遥感影像分类精度的手段。本文以森林遥感图片为研究对象,学习纹理分析的不同方法,选择合适且简单的方法对森林遥感图像进行纹理分析。首先,针对森林遥感图像的特点并结合现行纹理分析的不同方法,选择适于描述森林纹理的灰度共生矩阵方法,
- YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制
Limiiiing
YOLOv9改进专栏计算机视觉深度学习YOLO目标检测
一、本文介绍本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中,为准确提取其长距离上下文信息,需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题。CAA能够有效捕捉长距离依赖,并且参数量和计算量更少。专栏目录:YOLOv9改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改
- 【计算机视觉系列实战教程 (十二)】:图像分割(阈值分割threshold、分水岭算法watershed的使用步骤、洪水填充floodFill算法的使用)
还下着雨ZG
计算机视觉计算机视觉人工智能
1.图像分割概述(1)What(什么是图像分割)将图像划分为不同的子区域,使得同一子区域具有较高的相似性,不同的子区域具有明显的差异性(2)Why(对图像进行分割有什么作用)医学领域:将不同组织分割成不同区域帮助分析病情军事领域:通过对图像的分割,为自动目标识别提供参数,为飞行器或武器的精准导航提供依据遥感领域:通过遥感图像分析城市地貌、作物生长情况。此外,云系分析和天气预报都离不开图像分割交通领
- 轻松发TGRS!遥感结合小目标检测 模型达到94.2%mAP
Ai多利
目标检测人工智能计算机视觉遥感
2025深度学习发论文&模型涨点之——遥感+小目标检测遥感在军事侦察、资源勘探、环境监测等领域的应用日益广泛。然而,如何从海量的遥感数据中准确、高效地检测出小目标,已成为当前遥感图像处理领域的关键挑战之一。小目标在遥感图像中往往具有尺寸微小、背景复杂、对比度低等特点,这使得传统的检测方法难以满足实际应用的需求。近年来,随着深度学习技术的兴起,基于卷积神经网络(CNN)的检测算法为遥感小目标检测带来
- 【前沿 热点 顶会】CVPR 2025和目标分类、检测、分割、重识别有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集分类数据挖掘人工智能CVPR检测分割重识别
SegEarth-OV:TowardsTraining-FreeOpen-VocabularySegmentationforRemoteSensingImages遥感图像在农业、水资源、军事、救灾等领域发挥着不可替代的作用。像素级解释是遥感影像应用的一个关键方面;但是,一个普遍的限制仍然是需要大量的手动注释。为此,我们尝试将开放词汇语义分割(OVSS)引入遥感环境中。然而,由于遥感图像对低分辨率特
- 制备高光谱与多光谱融合数据集Pavia University (PU) 用于CNMF算法融合教程
Python与遥感
算法人工智能
制备高光谱与多光谱融合数据集PaviaUniversity(PU)用于CNMF算法融合教程本文介绍了如何使用Python对PaviaUniversity的高光谱数据进行处理,实现高光谱与多光谱融合,此技术广泛应用于遥感图像分析,对环境监测、城市规划等领域具有重要意义。制备高光谱与多光谱融合数据集PaviaUniversity(PU)用于CNMF算法融合教程一、融合定义二、制备PU数据集1.融合数据
- 遥感图像(介绍、特点、分类、应用及处理)
码上就位
分类数据挖掘人工智能
什么是遥感图像?遥感图像是通过遥感技术采集的地面或地表对象的影像数据,广泛应用于地理信息科学、环境监测、资源管理等领域。遥感技术通过从航空器、卫星、无人机等平台发射传感器,探测地球表面或大气层的信息,并将这些信息转化为图像数据。根据遥感传感器的类型,遥感图像可以包含不同波段的信息,如可见光、红外线、微波等,这些图像帮助我们了解地球表面和大气层的各种属性和变化。遥感图像的特点1.多源数据遥感图像不仅
- 遥感图像处理笔记之【多模态遥感图像综述】
这可就有点麻烦了
遥感图像图像处理学习人工智能笔记
遥感图像处理学习(9)之【多模态遥感图像综述】前言遥感系列第9篇。遥感图像处理方向的学习者可以参考或者复刻本文初编辑于2024年1月15日本文再编辑于2024年1月17日:附上“对现有工作分类”一节的补充文字说明总结:为什么要做这么冷的课题你知道我要说什么论文标题:FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveya
- 遥感图像处理笔记之【图像融合综述】
这可就有点麻烦了
遥感图像图像处理笔记人工智能深度学习
遥感图像处理学习(10)之【多模态图像融合综述】前言遥感系列第10篇。遥感图像处理方向的学习者可以参考或者复刻本文初编辑于2024年1月16日本文再编辑于2024年1月17日:修改了论文域名地址总结:多模态遥感图像相关的中文综述,真是少的可怜文章标题:以图像为主的多模态感知与多源融合技术发展及应用综述文章地址:
- 【计算机视觉】-CV实战项目-高分辨率遥感图像语义分割:High-Resolution-Remote-Sensing-Semantic-Segmentation
白熊188
计算机视觉计算机视觉人工智能
高分辨率遥感图像语义分割技术解析与实战指南项目背景与意义核心技术解析1.**膨胀预测(DilatedPrediction)**2.**后处理优化**3.**半监督学习:伪标签(PseudoLabeling)**4.**可视化与监控**实战指南:从数据到预测环境配置数据准备数据集推荐数据预处理模型训练模型推理与后处理常见问题与解决方案相关论文与参考总结与展望——基于PyTorch的深度学习实现项目背
- AI图像分割总汇
点云SLAM
算法人工智能深度学习图像分割医学图像分割SOLOv系列注意力机制
AI图像分割模型是计算机视觉中的核心研究方向之一,广泛用于自动驾驶、医学影像、遥感图像分析等领域。下面是对图像分割模型的一些总汇与归类,按任务类型与模型架构演进进行系统整理。图像分割模型总览图像分割可以按任务类别划分为:一、按任务类型分类任务类型描述1.语义分割(SemanticSegmentation)为每个像素赋予一个语义标签(如人、车、背景),不区分实例。2.实例分割(InstanceSeg
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】图像特征提取(附MATLAB代码实现)
林聪木
图像处理计算机视觉人工智能
目录前言知识储备提取图像文本的Python库1.pytesseract2.EasyOCR3.Keras-OCR4.TrOCR5.docTR算法原理图像的特征图像特征的分类遥感图像分类特征提取(Featureextraction)灰度共生矩阵GLCM兴趣点提取BRIEF算法Harris角点算法Harris和Shi-Tomas算法SIFT/SURF算法SIFT原理SURF原理LBP和HOG特征算子LB
- 第32讲:卫星遥感与深度学习融合 —— 让地球“读懂”算法的语言
Chh0715
深度学习算法人工智能r语言
目录一、讲讲“遥感+深度学习”到底是干啥的?✅能解决什么问题?二、基础原理串讲:深度学习如何“看懂”遥感图?遥感图像数据类型:CNN的基本思路:三、实战案例:用CNN对遥感图像做地类分类所需R包:️步骤一:构建训练集(模拟影像)步骤二:构造CNN模型步骤三:训练模型️四、真实案例推荐(可复现)五、展示输出与结果可视化六、未来探索方向小结:遥感+深度学习是现代地学分析的“神兵利器”下一讲预告:本讲关
- 遥感图像计算机自动分类原理,第30讲:8.1遥感图像自动识别分类
weixin_39624429
遥感图像计算机自动分类原理
遥感是在不直接接触的情况下,对目标物或自然现象远距离感知的一门探测技术。具体地讲是指在高空和外层空间的各种平台上,运用各种传感器获取反映地表特征的各种数据,通过传输、变换和处理,提取有用的信息,实现研究地物空间形状、位置、性质及其与环境的相互关系的一门现代应用技术科学。1858年世界上第一张航空像片获得后,出现的航片判读技术是现代遥感技术的雏形,由于技术上的限制,在整整一个世纪中,一直发展十分缓慢
- 第33讲|遥感大模型在地学分类中的初探与实战
Chh0715
分类数据挖掘人工智能
目录一、什么是“遥感大模型”?二、遥感大模型在地学分类中的优势三、案例:使用SegmentAnythingModel(SAM)进行遥感地物分割1.安装与依赖配置(PyTorch)2.读取遥感图像(可用Sentinel-2伪彩色图)3.SAM模型载入4.用户点击辅助(模拟点击一片水域)5.导出分割结果并叠加可视化四、更多可探索方向五、总结遥感+大模型,会碰撞出怎样的火花?在遥感影像海量涌现的今天,深
- 图像分割综述
my1_1my
深度学习深度学习
1.简述图像分割(ImageSegmentation)是计算机视觉领域中的一项基本任务,旨在将图像划分为多个具有语义或视觉意义的区域。这项任务在医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理、视频监控等领域都有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)在视觉任务中的突破,图像分割得到了显著的提升。2.图像分割的目标图像分割的目标是将一幅图像分成多个区域或对象,每个区域代表图像中的某个
- 4.1论文阅读
咕噜咕噜开心加油
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一:PhDnet:一种用于遥感图像的新型物理感知去雾网络(Anovelphysic-awaredehazingnetworkforremotesensingimages)论文链接只是粗略读了一下,关于遥感图像去雾,圆形U--net,加入了物理约束作为模型,并提出了MSGConv和SKFusion。二:TransformerswithoutNormalization论文这是大佬出的文章,所以当然要认
- 《FFCA-YOLO》论文学习,面向遥感图像的小目标检测最新方法
张三不嚣张
1024程序员节目标检测人工智能深度学习神经网络YOLO计算机视觉
一、概要论文全称:《FFCA-YOLOforSmallObjectDetectioninRemoteSensingImages》发表期刊:IEEETRANSACTIONSONGEOSCIENCEANDREMOTESENSING.(TGRS)2024论文地址:FFCA-YOLOforSmallObjectDetectioninRemoteSensingImages|IEEEJournals&Maga
- 论文总结【2024.11】IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
新手小白勇闯新世界
论文汇总计算机视觉目标跟踪人工智能
IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing1、FFCA-YOLOforSmallObjectDetectioninRemoteSensingImages【FFCA-YOLO用于遥感图像中小目标检测】特征表示不足、背景混淆等问题使得遥感中小目标的探测任务变得艰巨。特别是当算法将部署在机上进行实时处理时,这需要在有限的计算资源下对准确性和速度进行广泛的优化
- 揭秘时空大数据:详细介绍、真实应用场景和数据示例解析
陈书予
GIS开发(时空大数据)前端大数据python时序数据库
时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息,以及数字技术,从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据,对空间环境和时间环境进行实时监测,并基于复杂的数据分析和挖掘,获取有价值的信息。时空大数据示例:1)社会网络数据:Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体上的海量数据,可以通过时间、空间、主题等来提取有价值的信息。2)遥感图像数据:通过遥感技术从卫
- 图像识别技术与应用课后总结(20)
一元钱面包
人工智能
图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别,预测目标轮廓,属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来,就像把一幅画里的各个元素精准归类。应用场景人像抠图:能精准分离人物和背景,用于图片编辑、影视制作等,比如去除照片背景换背景。医学组织提取:在医学影像(如CT、MRI图像)中分离出不同组织,辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析:分析卫星或航空遥感图像时,区分土地、植被、建筑等不
- 图像分割技术的应用
不要不开心了
计算机视觉dashpython
今天的内容为:图像分割技术与应用,以下是内容总结1.图像分割概述图像分割是指预测目标的轮廓,将不同的像素划分到不同的类别,属于非常细粒度的分类任务。其应用场景广泛,包括人像抠图、医学组织提取、遥感图像分析、自动驾驶、材料图像分析等。2.图像分割的前景与背景-物体(Things):可数的前景目标,如行人、车辆等。-事物(Stuff):不可数的背景,如天空、草地、路面等。3.图像分割的三层境界-语义分
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- DeepBranchTracer:一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法
数据集
2024-02-02,由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法,是一种高效、通用的曲线结构重建方法,适用于多种2D和3D图像数据集。通过结合图像特征和几何特征,显著提高了重建的准确性和连续性。一、研究背景曲线结构(curvilinearstructures)是图像中常见的几何元素,广泛应用于医学图像中的神经分支和血管,以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些
- YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM
一勺汤
YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能YOLOYOLOv11目标检测模块改进
遥感变化检测(RSCD)专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而,这些方法未能有效地融合双时相特征,也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外,它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互,并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系,从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题,本文通过孪生卷积网络提取不
- 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现
埃菲尔铁塔_CV算法
opencv计算机视觉人工智能c++算法机器学习
一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
- UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex
chenjj4003
游戏开发2深度学习计算机视觉人工智能性能优化游戏前端javascript
UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型,由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割,但因其高效性和准确性,迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
- 《深度揭秘:生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》
程序猿阿伟
生成对抗网络人工智能机器学习
在当今数字化时代,遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源,广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而,如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息,一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络(GAN)的出现,为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络:技术基石剖析生成对抗网络由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗
- 《深度揭秘:生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》
人工智能深度学习
在当今数字化时代,遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源,广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而,如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息,一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络(GAN)的出现,为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络:技术基石剖析生成对抗网络由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1