- 卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程pythonsentinel开发语言
简介几年前,当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施,洪水、热浪和野火将会发生更多时,我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中,野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格,你会发现令人震惊的统计数据,显示由于野火,地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中,我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事,量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
- Matlab裁剪降水数据:1km掩膜制作实战
咋(za)说
matlab降水数据处理裁剪掩膜制作降水数据裁剪China_Pre
1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语 中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)是高精度、长时间序列的气候数据产品,广泛应用于水文、生态、农业等领域的研究。本篇基于应用需要,以该数据集为输入,结合研究区shp边界文件,制作用于数据提取/裁剪的掩膜文件。下面为具体内容。1.数据概述 中国1km分辨率逐
- 安科瑞 EMS3.0 赋能零碳园区:能耗管控 + 绿电消纳,解锁碳中和 “最优解”
简婷18701998775
能源
简婷安科瑞电气股份有限公司上海嘉定2018011、引言随着全球工业化和城市化进程的加速,能源消耗和碳排放问题日益严峻。为应对气候变化,世界各国纷纷提出碳中和目标,我国也明确提出力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的“双碳”战略目标。在这一背景下,零碳园区作为实现区域碳中和的重要突破口,成为推动产业绿色转型和可持续发展的关键路径。然而,零碳园区的建设面临着能源管理复杂、绿电消纳困难、减
- 零碳园区:绿色未来的新引擎
安科瑞涂志18702111382
人工智能
1、零碳园区:时代的绿色呼唤全球气候变化引发广泛关注,“零碳”理念成为时代焦点。2020年位列历史上最温暖的年份之一,2025年1月地表温度更是创下历史新高。极端天气现象严重威胁人类生存。我国提出的“双碳”目标,即力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和,对全球气候变化的应对具有至关重要的意义。产业园区作为我国经济的重要支柱,却面临着严峻的碳排放问题,其排放量占全国总量的31%。大量工业
- 人工智能赋能极端气候事件管理:重构风险预警与应急响应体系
慌ZHANG
人工智能人工智能
个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:极端气候成为人类社会新常态近年来,随着全球变暖加剧,极端气候事件(如暴雨、热浪、干旱、强台风等)频率持续上升、影响范围不断扩大,不仅对自然生态系统造成破坏,也严重威胁社会稳定与经济安全。根据联合国发布的《2023年全球气候报告》:全球年均高温日数创历史新高;超过30亿人处于气候灾害高风险区;城市基础设施、粮食供应链、能源系统面临系统性冲击。
- AI+区块链:代购系统如何破解碳足迹追踪“数据黑箱”?
绿色电商趋势:代购系统如何实现碳足迹追踪与可持续物流?在全球气候危机与可持续发展目标的双重驱动下,绿色电商正从概念走向实践。作为跨境电商的核心环节,代购系统如何通过技术创新实现碳足迹追踪与可持续物流,成为行业突破增长瓶颈、构建差异化竞争力的关键。本文结合技术架构、行业实践与未来趋势,解析代购系统在绿色转型中的路径选择。一、碳足迹追踪:从数据孤岛到全链路透明1.技术架构:区块链+IoT构建可信数据链
- MATLAB随机模拟技术在气候模型中的应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MATLAB是科学研究和工程领域中广泛使用的一款数学计算与编程软件,尤其在气象学和气候模拟方面有着重要的应用。’Fletcher_2019_Learning_Climate’项目通过MATLAB实现的随机模拟方法帮助理解气候变化。本文将详细探讨该项目的关键内容,包括气候模型的构成、随机过程与统计方法的运用、MATLAB编程技能、气候数据处理与分析、结果可视化以
- 人工智能驱动下的可再生能源气象预测:构建绿色能源时代的新大脑
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能能源
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、背景:新能源快速发展下的预测焦虑为应对气候变化和实现碳中和目标,全球能源系统正在加速从“化石主导”向“可再生主导”过渡。风能、太阳能等清洁能源已成为未来能源结构的关键支柱。根据国际能源署(IEA)预测,到2050年,全球超70%的电力将来自可再生能源。然而,可再生能源具有显著的**“天气依赖性”和“波动不确定性”**,风速、光照、温度、湿度等
- 多探头分布式雷达测流系统解决方案概述
一、雷达测流的方案背景近年来,雷达测流作为一种新的测量方式,正在不断被引进和使用,其旨在解决传统测量方式无法解决的问题或难题。传统的测量方式,如直接接触式测流,受到多种因素的影响,如水中含沙量、漂浮物、气候等,导致测量结果不准确。而雷达测流设备则以非接触方法测量水体表面流速,不受水中含沙量、漂浮物、气候等因素影响,适用于一般河流、污水流速等测量。此外,雷达测流设备还特别适用于夹带污物的排水、高洪和
- 人工智能赋能气象气候:从数据智能到预测创新的融合之路
慌ZHANG
人工智能人工智能
个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统,其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报(NWP)与物理建模为核心,虽然取得重要成就,但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的机器学习方法,近年来在图像识别、自
- 绿色算力|暴雨服务器用芯片筑起“十四五”转型新篇章
面对全球气候变化、技术革新以及能源转型的新形势,发展低碳、高效的绿色算力不仅是顺应时代的要求,更是我国建设数字基础设施和展现节能减碳大国担当的重要命题,在此背景下也要求在提升算力规模和性能的同时,积极探索推动算力基础设施向绿色、低碳、可持续的方向转型。2024年是“十四五”规划目标任务的关键一年,在政策、产业、技术多重因素引导下,我国绿色算力围绕着算力生产、供给、运营、应用的全过程,积极推进算力设
- 科学的第五范式:人工智能如何重塑发现之疆
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
在人类探索未知的壮阔史诗中,科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式(描述自然现象),到以理论推演为核心的第二范式(牛顿定律、麦克斯韦方程),再到以计算机模拟为标志的第三范式(气候模型、分子动力学),直至以大数据挖掘为驱动的第四范式(基因组学、高能物理),每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今,我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式:人工智能驱动的科学(AIforScie
- 基于Python的气象数据分析及可视化研究
气象数据作为地球系统科学的核心要素,其分析与可视化在气候研究、灾害预警、农业生产等领域具有战略性意义。本文以Python技术栈为基座,系统探讨气象数据的采集预处理、多维度分析模型及可视化表达范式,通过3000+字深度研究揭示Pandas时序处理、Xarray多维计算、Cartopy地理可视化等工具的核心方法论。内容涵盖全球再分析数据挖掘、极端天气模式识别、动态热力图构建等实战场景,并引入机器学习预
- 军事,本身就是智能
人机与认知实验室
人工智能大数据
军事智能后面两个字不重要,军事本身就是智能。军事活动中的许多决策和操作本质上都离不开“智能”,不论是指人类的智慧,还是现代技术和人工智能的应用。军事行动本质上是一种复杂的决策过程,涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持,考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。人类指挥官的战略智慧和经验在军事行动中至关重要,但随着现代技术的发展,智能化技术
- AI人工智能 Agent:在节能减排中的应用
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1全球气候变化与节能减排随着工业化进程的加速和人口的不断增长,全球气候变化问题日益严峻。温室气体排放导致的全球变暖、极端天气事件频发等问题,已经对人类的生存环境和社会经济发展造成了严重威胁。因此,节能减排已成为全球共识,各国政府和企业都在积极探索和实施各种节能减排措施。1.2人工智能技术的兴起近年来,人工智能(AI)技术发展迅猛,并在各个领域取得了显著成果。AI技术具有强大的数据分
- 专题:2025全球能源转型与电力数字化发展报告|附300+份报告PDF、原数据表汇总下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42778在全球能源需求持续增长、气候环境挑战日益严峻的背景下,能源转型、零碳转型和数字化转型成为各国共同面临的长期且复杂的系统性工程。构建新型电力系统是应对这三大转型的关键,而数字化转型则是支撑其发展的重要路径。本报告汇总解读基于《华为技术有限公司:2024年全球能源转型及数字化转型成功实践报告-加速电力智能化》《薪智:2025年Q2电力行业薪
- 遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用
科研的力量
生态遥感双碳chatgptGEE卫星遥感数据
以EarthEngine(GEE)、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过80PB,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具,G
- 基于Python Anaconda环境,使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案
神经网络15044
仿真模型算法机器学习pythoncnnlstm
以下是一个基于PythonAnaconda环境,使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案。内容涵盖数据预处理、模型构建、训练优化、预测可视化和结果分析等核心环节,代码与文字说明共计超过6000字。基于CNN-LSTM的碳交易价格预测系统设计与实现一、项目背景与目标1.1碳交易市场概述碳交易作为应对气候变化的重要市场机制,其价格波动直接影响企业减排决策。准确预测碳价(CarbonEmis
- SWAT模型高阶应用暨无资料地区建模、不确定分析与气候变化、土地利用对面源污染影响模型改进及案例分析
小艳加油
水资源SWAT模型气候变化土地利用
流域水资源和水生态问题逐渐成为制约社会经济和环境可持续发展的重要因素。SWAT模型是一种基于物理机制的分布式流域水文与生态模拟模型,能够对流域的水循环过程、污染物迁移等过程进行精细模拟和量化分析。SWAT模型目前广泛应用于流域水文过程研究、污染负荷评估以及水资源与生态保护等领域,成为流域研究中不可或缺的重要工具。专题一SWAT模型应用热点分析1.1SWAT模型应用文献解析及热点剖析1.2讨论专题二
- 新能源汽车BMS开发的ISO 16750-1 2018标准解析
杏花朵朵
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ISO16750-12018是针对车载电子设备环境适应性的重要国际标准,特别适用于新能源汽车电池管理系统(BMS)的设计与验证。本标准概述了机械环境、气候环境及电磁兼容性方面的耐受性测试,对于BMS的可靠性和安全性至关重要。标准为BMS开发人员提供了一整套从设计验证到功能安全分析的开发流程,确保BMS全生命周期内的性能和可靠性。1.ISO16750-12018
- SWAT模型高阶应用暨SWAT模型无资料地区建模、不确定分析及气候、土地利用变化对水资源与面源污染影响分析
Yolo566Q
经验分享
一:SWAT模型应用热点分析1.1SWAT模型应用文献解析及热点剖析1.2讨论二:无资料地区快速建立SWAT模型2.1无资料地区DEM数据制备2.2无资料地区土地利用制备2.3无资料地区土壤数据制备2.4无资料地区气象数据制备2.5无资料地区SWAT模型率定验证2.6案例分析:遥感产品和SWAT模型结合研究三:ArcGIS高级及应用3.1ArcGIS高级操作3.2ArcGIS水文分析及SWAT应用
- SWAT模型高阶应用——无资料地区建模、不确定分析及气候变化、土地利用对面源污染影响模型
青春不败 177-3266-0520
水文水资源SWAT模型水文水资源水文模型面源污染土地利用
一:SWAT模型应用热点分析1.1SWAT模型应用文献解析及热点剖析二:无资料地区快速建立SWAT模型2.1无资料地区DEM数据制备2.2无资料地区土地利用制备2.3无资料地区土壤数据制备2.4无资料地区气象数据制备2.5无资料地区SWAT模型率定验证2.6遥感产品和SWAT模型结合研究三:基于控制单元的流域SWAT模型建立3.1ArcGIS高级操作3.2ArcGIS水文分析及SWAT应用3.3p
- 历史数据分析——五粮液
人大博士的交易之路
大数据数据挖掘数学建模程序员创富缠中说禅缠论道琼斯结构
五粮液简介浓香型白酒第一品牌行业人气排名2公司系由四川省宜宾五粮液酒厂于1998年4月份独家发起设立,始以发起人净资产投入折为发起人股24000万股,经1998年3月27日在深交所上网定价发行后,上市时总股本达32000万股,其内部职工股800万股于公众股7200万股1998年4月27日在深交所上市交易期满半年后上市。毛利率77.74%经营范围主营:酒类产品及相关辅助产品(瓶盖、商标、标识及包装制
- 基于mapreduce的气候分析系统设计与实现
赵谨言
python论文毕业设计经验分享python
标题:基于mapreduce的气候分析系统设计与实现内容:1.选题依据1.1.选题背景随着全球气候变化问题日益严峻,气候数据的分析与研究变得至关重要。气候数据具有海量、多源、异构等特点,传统的数据处理技术在处理如此大规模的气候数据时面临着效率低下、计算能力不足等问题。例如,气象卫星每天会产生数以PB级别的观测数据,包括温度、湿度、气压等多个维度的信息。而这些数据的有效分析对于气候模型的建立、气象灾
- AI+遥感应用深度报告:气候变化监测中的CV技术突破点(人工智能丨智慧农业丨机器学习丨计算机视觉丨深度学习丨神经网络)
唐宇迪(学习规划+技术答疑)
人工智能机器学习深度学习计算机视觉目标检测神经网络视觉检测
一、技术价值量化公式解析技术价值=(监测精度的1.2次方×时空分辨率)÷计算成本×预测提前量的自然对数公式要素定义(5级量化标准):指标定义分级标准(1-5分)监测精度温度/降水等参数测量误差1分:误差>5%;2分:3%-5%;3分:1%-3%;4分:0.5%-1%;5分:30天×100km;2分:15天×50km;3分:7天×25km;4分:1天×10km;5分:小时级×1km计算成本单节点年运
- CASA模型(讲解+案例实践)NDVI计算、FLASSH大气校正、未来土地利用预测
科研的力量
生态遥感双碳CASA模型CMIP6土地利用气象数据NDVIFLASSH大气校正ArcGIS软件
由于全球变暖、大气中温室气体浓度逐年增加等问题的出现,“双碳”行动特别是碳中和已经在世界范围形成广泛影响。碳中和可以从碳排放(碳源)和碳固定(碳汇)这两个侧面来理解。陆地生态系统在全球碳循环过程中有着重要作用,准确地评估陆地生态系统碳汇及碳源变化对于研究碳循环过程、预测气候变化及制定合理政策具有重要意义。CASA(Carnegie-Ames-StanfordApproach)模型是估算陆地生态系统
- 中国城市可再生能源数据集(2005-2021)
数据皮皮侠AI
人工智能矩阵动态规划线性代数算法
1794中国城市可再生能源数据集(2005-2021)数据简介中国城市可再生能源数据集,包含风电最终能耗、核点最终能耗、水电最终能耗、天然气最终消耗量、火电最终能耗、煤炭最终能耗、最终能耗、其他最终能耗、热量最终能耗、石油最终能耗、太阳能最终能耗共11种能源消耗,共327个地级市和4个直辖市的数据,整理成能源消耗的面板数据。中国在减缓气候变化方面的作用越来越关键,节能减排政策的制定需要城市层面的信
- #高考志愿填报# 地理位置对志愿选择的影响!
Luntu
www.zxgj.cn高考
#高考志愿填报#地理位置对志愿选择的影响!一是生活习惯,包括饮食,气候和生活等举个例子,我有一个南方的亲戚,我一直鼓励他来北方上大学,本来都说的挺投机的,后来他听说北方洗澡的场景...就果断拒绝了。不同地区的生活环境和风俗习惯都有很大的区别,如果选择北方高校,可以体验到冰天雪地的乐趣,但是天气较为干燥,如果去了南方,可以享受四季常青的温暖,但是气候湿润,夏天又潮又湿像个大蒸笼一样,而且各地的饮食习
- 农产品产量智能预测系统-项目介绍
数字化与智能化
机器学习场景落地-智慧农业人工智能农产品产量智能预测系统
一、项目介绍1、项目背景农业在全球粮食安全中占据着至关重要的地位,是人类生存和发展的基础产业。然而,当前农业生产正面临着诸多严峻挑战。气候变化导致极端天气事件愈发频繁,干旱、洪涝、高温等灾害严重影响农作物的生长和发育;土地使用变化使得可耕种土地面积减少,土地质量下降;人口的持续增长则不断加大对农产品的需求。在这些因素的交织影响下,传统的农作物产量预测方式已难以满足现代农业发展的需求。传统预测方法,
- 农业智能化:人工智能开启现代农业新纪元
晓晓不觉早
人工智能
在全球粮食安全挑战与气候变化加剧的双重压力下,人工智能技术正以前所未有的方式重构农业生产体系。中国作为传统农业大国,在"人工智能+"战略指引下,正在将千年农耕文明与前沿数字技术深度融合,催生出具有中国特色的智慧农业新范式。这场以AI为驱动的农业革命,不仅关乎14亿人的饭碗安全,更代表着人类与自然协同进化的新方向。一、技术突破重塑生产范式在育种技术领域,人工智能正突破生物遗传密码的认知边界。中国农业
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla