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作者:CSDN@_养乐多_本文将介绍使用python编程语言,进行遥感数据时间序列最大值合成的代码。代码中使用了numpy和gdal,通过numpy广播机制实现时间序列最大值合成,并以NDVI时间序列数据为例。代码方便易运行,逻辑简单,速度快。只需要输入单波段遥感数据,就可输出最大值合成影像。输入输出如下图所示,文章目录一、完整代码一、完整代码importosimportglobimportnum
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点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
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背景在很多场景中,需要用的影像瓦片,常规的思路是将tif进行切图,做成分层的瓦片:但是,如果层级太高,产生的文件将十分庞大,据测试,某地级市18层级切片,内存占用高达200多G,在部署和传输的过程中,都很不利。通用处理因此,采取的思路是如何能够压缩每一张图层,在尽可能保留原有分辨率和色彩的同时,减少影像图片内存的大小。最初采用开源压缩工具:pngquantwindows下有GUI版本,但是GUI版
- DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南
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一、主题背景1.Why:破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境:金融风控场景中,每周新增百万级欺诈样本时,全量训练耗时从3小时增至8小时(数据量年增长300%)医疗影像诊断模型遇到新病症类型时,需要重新标注全部历史数据智能客服系统无法保留上周学习的行业专有术语DeepSeek方案实现:训练耗时:新增数据量20%时,耗时仅增加35%(传统方法需100%)灾难性遗忘率:在CLVision20
- SPIE出版|2025年遥感与信息技术学术会议(RSIT2025)
Conf2022
云计算信息与通信
会议时间:2025年5月16-18日会议地址:中国·武汉会议官网:icrsit.com会议简介2025年遥感与信息技术国际会议(RSIT2025)将于2025年5月16日至18日在中国武汉举行。RSIT2025旨在汇聚领先的研究人员、工程师和行业专家,共同探讨遥感技术及其与尖端信息技术的融合最新进展。遥感技术是通过间接方式获取地球表面信息的科学,自诞生以来已经取得了显著的发展。利用卫星影像、雷达和
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软考论文-系统架构设计师摘要作为某省级商业银行数据中台建设项目技术负责人,我在2020年主导完成了从传统数据仓库向湖仓一体架构的转型。针对日益增长的支付流水、用户行为埋点及信贷审核影像文件等多模态数据处理需求,原有系统存在存储成本激增、实时分析能力不足等问题。新平台需整合12个核心业务系统数据资源,建设支持实时反欺诈、客户画像分析的高性能数据底座。本项目采用Iceberg+Spark架构实现湖仓一
- 大疆“全时全域”新品发布会官宣2月27日举行,科技创新引领行业变革
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在科技飞速发展的今天,数码影像领域的每一次创新都可能引发行业的巨大变革。作为全球知名的无人机及影像设备制造商,大疆创新科技有限公司一直以来都以其卓越的技术和创新能力引领着行业的发展潮流。2025年2月24日,大疆官方正式宣布,将于2月27日21:00举行一场主题为“全时全域”的新品发布会,这一消息瞬间点燃了全球科技爱好者和行业从业者的热情,大家纷纷猜测此次发布会将带来怎样的惊喜与突破。大疆品牌发展
- 联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径
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内容概要在医疗诊断智能化进程中,数据隐私保护与模型效能提升的双重需求催生出技术创新范式。联邦学习框架通过分布式模型训练机制,有效破解医疗机构间的数据壁垒,使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。与此同时,边缘计算节点部署将模型推理能力延伸至诊疗终端,CT影像实时分析响应时间缩短62%,显著提升急诊场景下的决策效率。建议医疗机构在部署联邦学习系统时,优先采用差分隐私与同态
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
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内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
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- 三甲医院网络架构与安全建设实战
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一、设计目标实现医疗业务网/卫生专网/互联网三网隔离满足等保2.0三级合规要求保障PACS影像系统低时延传输实现医疗物联网统一接入管控二、全网拓扑架构三、网络分区与安全设计IP/VLAN规划表核心业务配置(华为CE6865)interface100GE1/0/1descriptionPACS-CT-Modalitytrustdscp46#标记EF优先级qosqueueefbandwidth40%#
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- 边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化
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内容概要随着医疗影像数据规模的指数级增长与多模态成像技术的普及,传统集中式特征工程方法面临数据孤岛、隐私泄露及计算效率等多重挑战。本研究针对医疗影像分析场景中跨机构数据共享的复杂性,提出基于边缘计算与联邦学习的协同优化框架,通过分布式特征工程重构医学图像的解析范式。该框架以卷积神经网络为核心,结合多阶段数据预处理流程(包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理),实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型
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内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- Python进行简单医学影像分析的示例
go5463158465
python深度学习算法python开发语言
以下是一个使用Python进行简单医学影像分析的示例,这里我们以常见的DICOM格式医学影像为例,使用pydicom库读取DICOM文件,使用matplotlib进行影像显示,使用scikit-image进行简单的影像处理。需求复现讲解1.安装必要的库在进行医学影像分析之前,需要安装几个必要的Python库:pydicom:用于读取和处理DICOM格式的医学影像文件。matplotlib:用于显示
- 【ArcPy】Python批量将多个文件夹下的影像数据镶嵌至新栅格
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python开发语言arcgisarcpy
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- 英伟达(NVIDIA)芯片全解析:专业分类、应用场景与真实案例
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引言你知道吗?你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车,甚至是电影特效背后,都有英伟达(NVIDIA)的芯片在默默工作。NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词,它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能(AI)、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么,NVIDIA的芯片有哪些分类?它们分别用在哪里?普通人又能从哪些场景感受到它的存在?今天,我们就来用最通俗易懂的方式,带
- DEMF模型赋能多模态图像融合,助力肺癌高效分类
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cv君独家视角AI内幕系列深度学习PET-CT集成分类肺部图像多模态图像融合
目录论文创新点实验设计1.可视化的研究设计2.样本选取和数据处理3.集成分类模型4.实验结果5.可视化结果图表总结可视化知识图谱在肺癌早期筛查中,计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET)作为两种关键的影像学手段,分别提供了丰富的解剖结构信息和代谢活动信息。然而,单一模态的影像数据在诊断精准度上往往存在瓶颈,难以全面揭示病变特征。因此,如何将多模态影像数据有机融合,以提升诊断效能,已成为
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于帧间差法进行视频目标检测
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Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于帧间差法进行视频目标检测
一、引言随着科技的飞速发展,计算机视觉和深度学习已成为当今科技领域的热门话题。它们不仅在科研领域取得了显著的成果,而且在安防监控、智能交通、医疗影像分析、工业自动化等领域得到了广泛的应用。本文旨在探讨计算机视觉与深度学习的实战应用,特别是以Python为工具,基于帧间差法进行视频目标检测的方法。二、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何使机器从数字图像或视频中提取、分析和理解有用信息的学科。它涉及
- 【深度学习】Unet的基础介绍
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U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型,特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图:Unet论文原文为什么叫U-Net?U-Net的结构像字母“U”,所以得名。它的结构由两个主要部分组成:下采样(编码器):图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样(解码器):逐渐恢复图像的尺寸,并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合,以保持细节。网络结构U-Net通常包括以下几部分:(1)下采样(
- [思考.AI]AI的能力边界?通用与专用模型平衡?人机协作模式?
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AI由AI辅助创作人工智能AI
刚才列的三个问题AI的能力边界?适合做什么、不适合做什么?通用与专用模型平衡?结合特定应用场景的选择人机协作模式?人与AI的角色协调与配合...索性先丢给了AI,摘录其回复:以下是对三个核心问题的结构化分析,结合当前AI发展现状与搜索结果中的关键信息:一、AI能力边界的界定与适用场景适合领域:模式识别与数据处理医疗影像分析(如肿瘤检测)、金融风控(反欺诈模型)等场景中,AI凭借高精度数据处理能力显
- 图像检测分析难题?三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案!
资讯分享周
YOLO目标检测人工智能
在当今的检验检测认证行业,利用图像检测技术分析样本的相关指标已经成为众多检验检测领域的重要需求。无论是医学影像诊断、材料科学、食品检测还是质量控制,都依赖于精确的图像分析来提高检测的效率和准确性。然而,传统的图像处理方法面临着诸多挑战,如庞大的数据量、复杂的特征提取、漫长的模型训练周期以及复杂的公式计算等。这些问题不仅限制了检测的效率,还对结果的准确性产生了负面影响。一、实际业务操作中的工作难点1
- 代理IP助力AI图像处理,开启行业新篇章
傻啦嘿哟
关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- 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
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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
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人工智能前沿技术深度学习人工智能
深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分,特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展,医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术,特别是Python编程语言,来优化医疗影像分析,展示具体的代码实例,并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习(DeepLearning)是一种基于人工神经
- 【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎
MUKAMO
AIPython应用机器学习深度学习人工智能神经网络3DCNN
1.引言1.1.研究背景在医学诊断中,医生通过分析CT影像来预测疾病时,面临一些挑战和局限性:图像信息的广度与复杂性:CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片,医生必须迅速审阅这些图像,以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断,但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界,使得准确诊断变
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f