- 遥感图像分割系统:融合空间金字塔池化(FocalModulation)改进YOLOv8
xuehaisj
YOLO人工智能计算机视觉yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向,它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取,遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而,由于遥感图像的特
- 基于Sentinel-1遥感数据的水体提取
遥感-GIS
sentinel图像处理arcgis
本文利用SAR遥感图像进行水体信息的提取,相比光学影像,SAR图像不受天气影响,在应急情况下应用最多,针对水体,在发生洪涝时一般天气都是阴雨天,云较多,光学影像质量较差,基本上都是利用SAR影像对受灾范围进行评估,故此本文重点描述SAR影像中的水体提取问题,目前应用较多的是Sentinel-1数据。本文结构:Sentinel-1数据的介绍Sentinel-1数据的预处理水体信息提取总结1Senti
- 遥感影像-语义分割数据集:GID数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
计算机视觉人工智能机器学习
GID数据集:大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介:GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集(GID-5)和精细土地覆盖集(GID-15)两个部分。大规模分类集(GID-5)包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别,共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中,训练集为120景图像,验证集为
- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- 挑战杯 基于机器视觉的图像拼接算法
laafeer
python
前言图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?这是一个较为新颖的竞
- 英文论文(sci)解读复现【NO.18】基于DS-YOLOv8的目标检测方法用于遥感图像
人工智能算法研究院
英文论文解读复现目标跟踪人工智能机器学习
此前出了目标检测算法改进专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的SCI论文,并对相应的SCI期刊进行介绍,帮助大家解答疑惑,助力科研论文投稿。解读的系列文章,本人会进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我获取。一、摘要改进的YOLOv8模型(DCN_C2f+SC_
- vue3结合openlayers,geoserver实现GIS一张图(WebGIS)
GIS小小白
javascriptvue.js前端arcgispostgresqlweb
一.前言不知不觉一年又要过去了,接触开发也就是这几个月的事情,感觉时间过的真快,今天就是除夕了,祝各位新年快乐呀,话说回来,其实在接触学习WebGIS的过程中还是蛮迷茫的,自己虽然是地信的学生,对于地理方面还有有一些自己的理解,但平时专业课学习的就是arcgis空间分析,遥感图像处理,WebGIS的部分并不是太重视,可能是因为没有那么多时间,毕竟这需要扎实的前端技能,不是一朝一夕就可以说明白的,当
- 遥感影像预处理及影像制图
安然喵
遥感影像在成像过程中受太阳高度角、大气状况、地球曲率、地形起伏、传感器自身的性能等因素影响,存在明显的几何和辐射畸形。在对遥感影像进行信息提取和定量分析之前,需要对其进行预处理,主要包括:几何校正、辐射校正、遥感图像处理和影像制图。经过预处理的影像,需经过图像处理及影像制图,再用于遥感解译。1.1遥感影像几何校正原始遥感影像通常存在严重的几何变形,这种几何变形一般分为系统性和非系统性两大类。系统性
- 基于深度学习的图像分割
雨望
计算机视觉深度学习人工智能
摘要遥感图像分割是利用遥感技术获取的高分辨率图像进行像素级别的分类,将图像中的不同物体或不同地物提取出来的过程。这个过程对于遥感应用具有重要意义,因为它能够提取出地物和地表特征,如河流、道路、建筑、植被、水体等,并且这些特征是地面实际存在的。图像分割可以为地面覆盖分类、土地利用覆盖变化分析、城市规划、农业资源监测、环境保护等领域提供实用信息。本论文首先阐述了遥感图像分割和深度学习技术的原理,并用全
- 【QT+QGIS跨平台编译】之三十六:【RasterLite2+Qt跨平台编译】(一套代码、一套框架,跨平台编译)
翰墨之道
Qt+QGIS跨平台编译rasterlite跨平台编译rasterlite2编译rasterlite2rasterlite2+qtQGIS跨平台编译QGIS编译
文章目录一、RasterLite2介绍二、文件下载三、文件分析四、pro文件五、编译实践一、RasterLite2介绍RasterLite2是一个开源的轻量级栅格数据库,可以用于存储和管理各种类型的栅格数据,包括卫星遥感图像、数字高程模型等。与传统的GIS数据存储方式不同,RasterLite2采用基于SQLite的数据库引擎,支持快速的数据查询和空间分析操作。同时,由于其轻量级的设计,Raste
- 2021-11-07
SatVision炼金士
python
缨帽变换(Sentinel-2)文章目录缨帽变换(Sentinel-2)前言缨帽变换关于Sentinel-2的缨帽变换系数1.系数前言缨帽变换(K-T变换),本质上是一种通过矩阵运算实现的图像增强,因其运算的前三个分量分别代表植被的绿度、亮度、湿度,因而在植被检测中得到广泛应用。常用遥感图像处理软件如:ENVI、ARCgisPro等只支持如早期的landsat、IKONOS、QuickBird、W
- 小目标识别方法
LittroInno
人工智能目标识别
小目标识别是计算机视觉和人工智能领域中的一个重要研究方向,主要关注于如何有效地从图像或视频中识别尺寸较小、分辨率低的目标。这一任务在军事侦察、遥感图像分析、无人机监控、医学成像等多个领域有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展,小目标识别的研究也取得了显著的进步。小目标识别面临的挑战主要包括目标尺寸小、易受背景干扰、目标特征不明显等问题。为了解决这些问题,研究者们提出了多种基于人工智能的方法,尤其是
- GEE入门篇|遥感图像探索(一):遥感图像详细信息查看及单波段图像可视化加载
不止GIS
GoogleEarthEngine入门及进阶教程计算机视觉人工智能
目录1.遥感图像详细信息查看2.单波段遥感图像可视化加载卫星图像是GoogleEarthEngine的核心力量,本期内容教你如何查看一副遥感图像详细信息以及完成单波段的图像可视化加载。1.遥感图像详细信息查看首先,您将使用代码编辑器构造一个图像,复制粘贴以下代码,将其粘贴到“代码编辑器”的中心面板中,然后单击“运行(Run)”。varfirst_image=ee.Image('LANDSAT/LT
- ArcGIS图像配准方法
高堂明镜悲白发
gis
原料准备:待矫正的遥感图像或扫描地图栅格图像,已知投影方式和坐标系的地图图层,AcrMap;打开ArcMap,连接文件夹到待配准的矢量地图与栅格影像所在的位置;点击“添加数据”按钮,待配准的矢量地图与栅格影像;点击“自定义”->“工具条”->“地理配准”,打开地理配准工具条;变换方式选择:点击地理配准工具条的”地理配准“->”变换“,选择合适的投影变换方式;配准第一个点:(1)点击地理配准工具条的
- 【遥感入门系列】遥感分类技术之遥感解译
地理遥感生态网
地理信息数据获取ENVI遥感处理教程Arcgis教程分类人工智能计算机视觉
遥感的最终成果之一就是从遥感图像上获取信息,遥感分类是获取信息的重要手段。同时遥感图像分类也是目前遥感技术中的热点研究方向,每年都有新的分类方法推出。本小节主要内容:遥感分类基本概念常见遥感分类方法1遥感分类概述遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异(反映地物的光谱信息)及空间变化(反映地物的空间信息)来表示不同地物的差异,这是区分不同图像地物的物理基础。遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各
- UCAS-AOD遥感旋转目标检测数据集——基于YOLOv8obb,map50已达96.7%
MatpyMaster
CV计算机视觉YOLO计算机视觉目标检测目标跟踪
1.UCAS-AOD简介1.1数据说明遥感图像,又名高分辨率遥感图像。遥感图像的分类依据是根据成像的介质不同来进行分类的。UCAS-AOD(Zhuetal.,2015)用于飞机和汽车的检测,包含飞机与汽车2类样本以及一定数量的反例样本(背景),总共包含2420幅图像和14596个实例。论文中特别提到了目标检测的方向健壮性,所以在数据集标注过程中作者对数据进行了一定程度的筛选,使得图像中的物体方向分
- 基于python深度学习对遥感图像识别
资深码里奥
深度学习python深度学习开发语言
数据集介绍,下载本资源后,界面如下:有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍:一共含有:4个类别,数据集图片数量超过:4500张,包含:'cloudy','desert','green_area','water'等。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。运行train.py文件就会将train.txt和val.txt里面的数据进行读取然后训练,
- 基于鲸鱼算法优化极限学习机的道路识别,基于woa-elm的道路分割,基于woa-elm的遥感图像分割
神经网络机器学习智能算法画图绘图
BP神经网络100种启发式智能算法及应用鲸鱼算法极限学习机道路识别深度学习
目录背影极限学习机基于鲸鱼算法优化极限学习机的道路识别,基于woa-elm的道路分割,基于woa-elm的遥感图像分割主要参数MATLAB代码效果图结果分析展望完整代码下载链接:https://download.csdn.net/download/abc991835105/88762273背影极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络,拥有无限拟合能力,但是容易过拟合,本文通过基于鲸鱼算法优化极限
- 彩色图像处理之伪彩色图像处理的python实现——数字图像处理
筱筱西雨
图像处理python开发语言计算机视觉图像处理opencv
原理伪彩色图像处理是一种多源信息融合的可视化方法。处理对象:伪彩色图像处理的对象是多波段遥感图像,例如近红外带、红外带和可见光图像等。原理:选择不同波段的原始图像作为新的三原色通道(如近红外为红色通道),按RGB模式合成伪彩色图像。目的:利用不同波段信息融合,实现多源数据的可视化表达。特点:合成后的颜色不代表真实颜色,但能突出目标特征和反映多波段信息。处理步骤步骤:1预处理每个波段图像,如增强、匹
- 如何利用太空技术助力智慧农业?
yikegis
arcgis数据库云计算
国一直是农业大国,政府高度重视农业生产的科技应用。2022年3月9日,农业部发布《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》指出要发展智慧农业,提升信息化创新能力,各地需积极探索新型技术在农业的应用。其中,农业遥感可以说是智慧农业的基建之一,其原理是感知平台通过遥感设备,比如卫星、无人机、飞机等,测量地表反射到空中的光线,获取和解析大量多光谱、超广谱和雷达等遥感图像。这些遥感图像可以反应出农田和农作物
- 【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing:A S...
吃核桃用手夹
注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用:系统文献综述综述:概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外,它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。分析了相应的基于注意力机制的深度学习(At-DL)方法的进展。进行了系统的文献回顾,以确定出版物、出版商、改进的DL方法、使用的数据类型、使用的注意力类型、使用At-DL方法实现的总体准确度的趋势,并提
- 【MATLAB】 HANTS滤波算法
Lwcah
MATLAB数字信号处理滤波算法matlab算法开发语言
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1基本定义HANTS滤波算法是一种时间序列谐波分析方法,它综合了平滑和滤波两种方法,能够充分利用遥感图像存在时间性和空间性的特点,将其空间上的分布规律和时间上的变化规律联系起来。该算法在进行影像重构时,充分考虑了植被生长周期性和数据本身的双重特点,能够用代表不同生长周期的植被频率曲线重新构建时序NDVI影像,真实反映植被的周期性变化规律。HANTS滤波算法
- 修复LandSat7 ETM SLC+off缺失条带
一往而深_
想做深度学习修复遥感图像,现在先试一下广泛使用的遥感专业软件envi的条带修复效果。方便以后实现不同方法的对比。整体步骤:1、地理空间数据云下载免费的遥感图像2、用landsat7slc+off的掩膜和landsat7slc+on的图像文件生成新的条带图像3、envi插件修复,输出栅格tif文件4、用arcgis将tif转换为jpg5、计算PSNR和SSIM指标详细解释:1经过了解,网上方便下载l
- 遥感图像分类与识别_知识点总结
IAz-
分类数据挖掘人工智能
目录第一章高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点3)、高分辨率遥感图
- 无人机在海洋行业中的应用
成都远石
人工智能
无人机测绘技术是充分利用现有数据和信息资源的有效途径,是实现海洋资源与环境可持续发展的关键技术和重要手段,在资源调查、环境监测与预测中发挥了其他技术不可替代的作用。无人机测绘成果展现主要有DOM、DLG、实景三维等形式。1、无人机海岸带监测利用不同时期的无人机遥感影像,通过无人机遥感图像处理技术和GIS技术的集成应用,结合人机交互目视解译技术,对海岸线和湿地的动态变化进行监测。根据历史数据、区域规
- SENet实现遥感影像场景分类
DataAssassin
程序人生
今天我们分享SENet实现遥感影像场景分类。数据集本次实验我们使用的是NWPU-RESISC45Dataset。NWPUDataset是一个遥感影像数据集,其中NWPU-RESISC45Dataset是由西北工业大学创建的遥感图像场景分类可用基准,该数据集包含像素大小为256*256共计31500张图像,涵盖45个场景类别,其中每个类别有700张图像。这45个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场
- 遥感影像-语义分割数据集:WHDLD数据集详细介绍及训练样本处理流程
ly_0624
语义分割数据集深度学习人工智能图像处理数据分析计算机视觉
原始数据集详情简介:WHDLD是一个密集的标签数据集,可用于多标签任务,例如遥感图像检索(RSIR)和分类,以及其他基于像素的任务,例如语义分割(在遥感中也称为分类)。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率2m数量4940张单张尺寸256*256原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数单通道标签类别对照表像素值类别名(英文)类
- 高光谱分类论文解读分享之基于多模态融合Transformer的遥感图像分类方法
曦曦逆风
分类人工智能
IEEETGRS2023:基于多模态融合Transformer的遥感图像分类方法题目MultimodalFusionTransformerforRemoteSensingImageClassification作者SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,AnkurDeria,DanfengHong,SeniorMember,IEEE,BehnoodRasti,Senior
- 遥感影像-语义分割数据集:2021年昇腾杯初赛数据集详细介绍及训练样本处理流程
ly_0624
语义分割数据集计算机视觉数据分析数据挖掘深度学习
原始数据集详情简介:细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求,结合现有的地物分类实际需求,参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准,依据遥感地物“所见即所得”原则,设计地物要素分类体系,共涉及一级大类8种,数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率0.8m-2m数量35000张单张尺寸512*512原始影像位深
- 遥感影像-语义分割数据集:GID数据集详细介绍及训练样本处理流程
ly_0624
语义分割数据集计算机视觉人工智能机器学习深度学习数据挖掘图像处理数据分析
GID数据集:大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介:GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集(GID-5)和精细土地覆盖集(GID-15)两个部分。大规模分类集(GID-5)包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别,共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中,训练集为120景图像,验证集为
- 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