- 浅谈ArcGIS的地理处理(GP)服务的不足与可能的解决方法
匹马夕阳
GIS数据处理arcgis
尽管ArcGIS的地理处理(GP)服务提供了强大的空间分析和数据处理功能,但至今它未能真正广泛流行和被所有GIS开发者接受。即便它有许多优点,例如丰富的分析功能、与ArcGIS平台的深度集成、支持大规模地理数据处理等,但由于技术和使用场景中的一些局限性,它在某些领域的普及受限。以下是原因的详细解析以及未来解决这些问题的途径。一、GP服务未能流行的原因分析1.高昂的成本与许可问题背景:ArcGIS的
- 全面掌握C#多线程编程:核心机制、高级技巧与性能调优
Ro小陌
C#Java开发语言c#java开发语言
在C#中,多线程编程的深度解析需要从底层机制、运行时行为、同步原语和最佳实践等多个维度展开。以下是更深入的技术解析:一、线程与操作系统内核的交互1.线程的底层实现用户模式线程(User-ModeThreads):由CLR管理,轻量级但无法利用多核,依赖协作式调度(如async/await中的状态机)。内核模式线程(Kernel-ModeThreads):由操作系统调度,支持抢占式多任务,每个C#T
- 地理信息系统(ArcGIS)在水文水资源、水环境中的技术应用
岁月如歌,青春不败
水文水资源arcgis水文模型水文资源水文水资源水质模型洪水地理信息系统
在水文水环境保护中,对于信息的采集、处理和分析是关键步骤。水文水环境及其相关数据均具有空间分布特征,传统的方法难以发挥作用。地理信息系统(GIS)强大的空间数据管理和分析功能,在空间信息处理上有独到的优势,是研究区域水文水环境的空间差异的有力工具,GIS在水文水环境中的应用对解决水文水环境中许多问题起着重要的作用与意义。一:ARCGIS数据管理1.1ArcGIS界面及数据加载1.2ArcGIS常见
- Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁,随着全球化进程的加速,翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法,如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而,这些方法难以处理复杂的语言现象,翻译质量参差不齐。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
- Python第十六课:深度学习入门 | 神经网络解密
程之编
Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
- 工业节能新利器:第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析
CodeJourney.
人工智能算法python
一、引言在全球倡导节能减排、可持续发展的大背景下,工业领域作为能源消耗的“大户”,节能改造显得尤为重要。余热回收作为工业节能的关键环节,不仅能提高能源利用效率,降低生产成本,还能减少环境污染。在众多余热回收技术中,第二类吸收式热泵和MVR热泵凭借其独特的优势,成为工业节能领域的热门选择。深入了解这两种热泵的工作原理、性能特点以及适用场景,对于工业企业科学选择余热回收设备,实现高效节能具有重要意义。
- 【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性GaN科技氮化镓GaN HEMTPAE
引言本文是一篇关于增强型(E-mode)AlN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)的研究论文,晶体管是在硅衬底上制造的,并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率(PAE)。文章首先介绍了GaN器件在微波和毫米波功率放大器中的应用,特别是在雷达、卫星通信和民用移动通信系统中。这些应用对器件的性能要求极高,包括高功率密度、高效率和低供电电压。文章指出,与耗尽模式(D-mode)相比
- 【氮化镓】基于SiC脉冲I-V系统研究Schottky型p-GaN HEMT正栅极ESD机制
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性人工智能氮化镓GaNHEMTESD脉冲测试
这篇文章题为《InvestigatingForwardGateESDMechanismofSchottky-Typep-GaNGateHEMTsUsingaSiC-BasedHigh-SpeedPulsedI-VTestSystem》,发表于《IEEEElectronDeviceLetters》2024年7月刊。研究重点是探讨肖特基型p-GaN门极高电子迁移率晶体管(HEMTs)在正向门极人体模型
- 【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性生成对抗网络人工智能神经网络
文章是关于GaN增强模式晶体管(enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs)在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。文章由QingyunXie等人撰写,发表在《AppliedPhysicsLetters》上,属于(Ultra)Wide-bandgapSemiconductorsforExtremeEnvironmentElectronics特刊。标题与作者标题:
- 【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性科技科学研究学习多尺度模拟
这篇文章是关于低温条件下p-GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)栅极漏电的研究。文章通过电容深能级瞬态谱(C-DLTS)测试和理论模型分析,探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。以下是对文章的总结:摘要(Abstract)文章摘要指出,在低温条件下,p-GaNHEMTs表现出一种冻结陷阱效应,导致空穴载流子被捕获在长寿命状态中,从而影响载流子传输。通过C-DLTS测试和基于理论模型的分析,发现在低
- 【氮化镓】AlGaN/GaN HEMTs沟道温度测量
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性生成对抗网络人工智能神经网络多尺度模拟科学研究科技学习
文章是关于AlGaN/GaNHEMTs(高电子迁移率晶体管)在不同基底(如蓝宝石和硅)上生长时,通过直流(DC)特性方法确定沟道温度的研究。文章由J.Kuzmík,P.Javorka,A.Alam,M.Marso,M.Heuken,和P.Kordoˇs共同撰写,发表在2002年8月的《IEEETransactionsonElectronDevices》上,卷号为49,第8期。摘要(Abstract
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
meisongqing
人工智能科技
2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- 【大模型开发】Megatron-LM 深度解析:原理、应用与代码实现
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发HuggingFace大模型生态机器学习Megatron-LM并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析,并提供示例代码和详细的注释说明,帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现(GitHub:NVIDIA/Megatron-LM),并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
- 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案,让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述,帮助读者更好地理解并使用Deep
- 【实战ES】实战 Elasticsearch:快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理
言析数智
实战elasticsearch大数据搜索引擎
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道`2.2静态脱敏模板3.`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.
- 回溯法-子集树递归树-装载问题
王安安的记录
算法回溯法c++算法
回溯法深度优先策略(回忆深度优先遍历二叉树思路)解题步骤:1)针对所给问题,定义问题的解空间;例如,n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。2)确定易于搜索的解空间结构;3)以深度优先方式搜索解空间,并在搜索过程中用剪枝函数(****约束函数除去不满足约束的子树,限界函数减去得不到最优解的子树**)**避免无效搜索##子集树和递归树扩展结点:一个正在产生儿子的结点称为扩展结点。活结点
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(6)迁移学习
小圆圆666
深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
- 基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2
Wis4e
深度学习pytorch人工智能
torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
- 基于PyTorch的深度学习——机器学习3
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
激活函数在神经网络中作用有很多,主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数,那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时,如何选择激活函数?如果搭建的神经网络层数不多,选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以;而如果搭建的网络层次较多,那就需要小心,选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数,因它们的导数都小于1
- 《Windows命令提示符(CMD)函数全解析与应用研究》
Small踢倒coffee_氕氘氚
经验分享笔记
##摘要本文深入探讨了Windows命令提示符(CMD)的核心功能和应用。文章详细解析了CMD的基本命令、批处理脚本编写技巧以及高级功能,包括网络命令、系统管理命令和磁盘管理命令。通过实际案例研究,展示了CMD在系统管理、网络配置和自动化任务中的广泛应用。研究表明,CMD作为Windows系统的重要工具,在提高工作效率和系统管理能力方面具有显著优势。本文旨在为读者提供全面的CMD使用指南,帮助其更
- llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析
Black_Rock_br
人工智能
前言:在人工智能领域,语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大,如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理,成为了一个关键问题。`llama.cpp`框架以其出色的性能和灵活性,为这一问题提供了有效的解决方案。其中,GGUF格式和模型量化参数是实现高效推理的重要技术手段。本文将对`llama.cpp`框架下的GGUF格式及量化参数进行详细解析,帮助读者更好地理解和应用这些技术
- 深度学习与普通神经网络有何区别?
是理不是里
深度学习神经网络人工智能
深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面:一、结构复杂度普通神经网络:通常指浅层结构,层数较少,一般为2-3层,包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。深度学习:强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征,包含多层神经网络,层数可能达到几十层甚至上百层。例如,ResNet(2015)包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络:特征提取通常依赖人工设计,需要领域专家的经验。这意味着在处
- AI 技术 引入 RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行
小赖同学啊
人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行,从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例:一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题:RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度,传统方法耗时较长。AI解决方案:使用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)预测整周模糊度。通过历史数据训练模型,实现快速解算。实例:某无人机公司使用A
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析
yang789022
编程学习java安全python
Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList的并发陷阱2.HashMap的并发灾难3.HashSet的隐藏风险三、线程安全解决方案对比1.同步包装方案2.传统线程安全集合3.现代并发容器(java.util.concurrent包)3.1CopyOnWriteArrayList3.2ConcurrentHashMap3.3Co
- 数巅科技携手智慧足迹深耕行业大模型应用
Dipeak数巅科技
人工智能大数据商业智能BI
近日,数巅科技与智慧足迹数据科技有限公司(智慧足迹)达成战略合作,双方将联合开展AI大模型应用研发,提供定制化行业解决方案,以技术创新推动AI大模型应用创新,助力企业数智化转型。智慧足迹拥有丰富的系统集成经验,数巅科技拥有领先的AI大模型应用技术能力和专业知识,双方将充分发挥各自优势,在AI大模型应用领域展开深度合作:双方将联合研发企业级大模型场景化应用。数巅科技将提供全面的技术支持,包括但不限于
- JVM内存深度解析:堆内与堆外内存的监控与诊断
猿泰山
Java核心技术jvm
JVM内存深度解析:堆内与堆外内存的监控与诊断一、引言在Java应用中,JVM(JavaVirtualMachine)的内存管理至关重要。其中,堆内内存和堆外内存是两个核心概念。堆内内存主要存储Java对象实例,而堆外内存则与Java的NIO(NewI/O)库密切相关,主要用于存储不受Java堆大小限制的直接缓冲区。本文将深入探讨如何监控和诊断这两种类型的内存使用。二、堆内内存监控与诊断JVM参数
- 我与DeepSeek的深度实践:重新定义智能编程的边界
一叶孤舟111
python人工智能
引言:从质疑到依赖的认知跃迁在ChatGPT掀起AI编程革命之初,我曾对代码生成工具持保留态度。直到2023年接触DeepSeek,这个来自中国的AI编程助手彻底改变了我的开发模式。经过200+小时的深度使用,我在实际项目中验证了其惊人潜力,本文将分享最具实践价值的经验总结。一、效率革命:实测数据背后的生产力跃升1.1代码生成效率对比任务类型传统耗时DeepSeek耗时准确率CRUD接口开发2.5
- 使用 marked.min.js 实现 Markdown 编辑器 —— 我的博客后台选择之旅
fxrz12
个人博客javascript编辑器arcgis
最近,我决定为个人博客后台换一个编辑器。之前的富文本编辑器虽然功能齐全,但生成的HTML代码繁杂,维护起来非常麻烦。为了追求更简洁高效的写作体验,我开始研究Markdown编辑器,并最终选择了marked.min.js。1.传统富文本vs.Markdown编辑器在对比了传统富文本编辑器和Markdown编辑器后,我发现它们各有优缺点:特性传统富文本编辑器Markdown编辑器易用性简单直观需学习语
- 白话设计模式之单例模式:确保实例唯一的编程秘籍
一杯年华@编程空间
白话设计模式设计模式单例模式javascript
白话设计模式之单例模式:确保实例唯一的编程秘籍大家好,在软件开发的学习过程中,设计模式一直是个重难点,尤其是单例模式,看似简单,实则蕴含诸多细节和技巧。我自己在学习时也遇到了不少困惑,所以希望通过这篇文章,和大家一起深入研究单例模式,在交流探讨中共同进步,让这个设计模式不再神秘难懂。一、生活场景中的单例模式在正式讲解单例模式之前,我们先从生活里常见的场景来感受一下它的概念。就拿一个城市的自来水厂来
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">