- 遥感之智能优化算法大纲介绍
遥感-GIS
遥感之智能优化算法图像处理arcgis启发式算法
介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法,其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等,在遥感领域,比如高光谱特征选择,机器学习超参数优化等方向有众多的应用,除了提到了两个算法之外,还有众多其他算法,本专栏基于《智能优化算法与涌现计算》及其相关资料,对智能优化算法做些详细的整理和总结,以期给遥感或其他领域提供有价值的参考。书籍大纲为:第一篇仿人智能优化算法描述模拟人脑思维、人体系统、
- 视觉系统对透明胶水的检测都有哪些方案?
csray_aoi
机器视觉检测视觉检测
透明胶水的检测在工业生产中是一个挑战,因为传统的基于RGB相机的视觉系统通常难以检测透明物体。然而,随着技术的发展,现在有多种方法可以有效地检测透明胶水。1.高光谱相机:高光谱相机可以提供不同于传统RGB相机的解决方案。例如,Specim高光谱相机能够覆盖不同波长的光谱,如近红外(NIR)、短波红外(SWIR)和中波红外(MWIR),这些波长的光可以被胶水吸收或反射,从而使得胶水在图像中可见。这种
- python代码进行图像配准
@爱编程的郭同学
pythonopencv开发语言
这段代码演示了如何使用ORB特征检测器和特征匹配来进行图像配准。图像配准是将两幅图像对齐,使得它们在同一空间中表现出相似的视觉内容。一、效果图展示二、代码importcv2importnumpyasnp#读取两张图像#image1是RGBimage2是高光谱相机拍的伪RGB#iamge1和iamge2尺寸可以是不一样的image1=cv2.imread('datasets/image/ccc.bm
- 高光谱图像降噪方法(2D Wavelet, 3D Wavelet, FORPDN, HyRes等方法)
哥廷根数学学派
信号处理图像处理时频分析matlab算法计算机视觉
近年来,随着遥感应用的不断深入,高光谱图像研究已经成为遥感领域发展最迅速的技术之一。与其他传统成像技术相比,高光谱图像具有更多优势:更丰富的信息量、纳米级的光谱分辨率以及范围更广且连续的光谱。因此,在农业、军事、环境监测和食品工业领域有着广泛的应用。高光谱图像巨大的应用潜力也使得对图像质量的要求日益提高。然而,由于成像系统和环境(传感器敏感度、光子效应、光线条件、校对误差)各种限制因素的影响,成像
- Matlab:利用1D-CNN(一维卷积神经网络),分析高光谱曲线数据或时序数据
foddcusL
深度学习试验数据分析matlabcnn算法
1DCNN简介:1D-CNN(一维卷积神经网络)是一种特殊类型的卷积神经网络,设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成,最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。以下是1D-CNN的主要组成部分和特点:输入层:接收一维序列数据作为模型的输入。卷积层:使用一系列可训练的卷积核在输入数据上滑动并提取特征。卷积操作能够有效地提取局部信息,从而捕捉输入序列的局部模式。激活函数:
- 【变化检测】变化检测相关数据集+代码+论文合集
zy_destiny
变化检测论文解读深度学习人工智能计算机视觉机器视觉python变化检测
本文包含:光学影像变化检测领域数据集(有label的,无label的)、高光谱影像变化检测领域数据集、3D变化检测领域数据集、传统变化检测算法、深度学习变化检测算法、SAR变化检测算法、高光谱变化检测算法论文及代码等资源。目录WithLabelWithoutLabelHyperspectral3DCodeMultispectralT
- 帕梅拉坚持第八天
是公主啊
两组帕梅拉6min,一个起蹲100个八点起床,然后去自习室学习了一天,晚上六点回家。今天对照了一天的高光谱图,终于整完了。找出1类品种正确率低的问题所在。今天又是期待恋爱但是又混吃等死的一天。以为自己是个王者,没想到还是青铜,不会撩,不会主动,不出去社交,还想恋爱,算了就这样。水到渠成,缘分自回来,I'mfine.
- ASD高光谱数据
ZZ_87c3
ASD数据的转换利用ASD高光谱遥感仪获取的数据为asd格式,需要用专业的软件进行转换(ViewSpecpro)1)导出ASD数据,(根据自己试验所保存的位置进行查看文件名为xx.asd)2)打开ViewSpecPro。具体操作如下:3)数据保存位置:一定要和从asd里面导出来的数据放在同一个文件夹,格式txt,保存。4)直接可粘贴TXT到excel中选中数据
- 高光谱图像加载、归一化和增强(jupyter book)
是lethe先生
jupyteridepython
1.获取高光谱图像:我用的是indian_pines的数据集,感兴趣的兄弟可以自行去官方网下载,gt的那个是它的标签哦,别搞错了。2.图像加载:(1)从本地路径加载importscipy.ioassio#文件路径file_path='你的本地路径'#使用scipy加载.mat文件data=sio.loadmat(file_path)#提取高光谱图像数据spectral_image=data['in
- 无人机应用介绍
qq_35990565
计算机视觉
摘要:随着无人机(UAV)和轻型高光谱成像(HSI)传感器的快速发展,微型无人机载高光谱遥感(HRS)系统得到了发展,并显示出巨大的应用价值和潜力。与星载和机载HSI系统相比,微型无人机载HSI系统的制造和运行成本相对较低,因此成为HRS领域的一个新的研究热点。本文从无人机平台、小型化高光谱传感器、系统集成、数据观测和预处理等方面介绍了无人机载高光谱遥感的最新进展。此外,还介绍了无人机在农业、林业
- 高光谱图像
长安海
高光谱图像高光谱与RDB三通道图像的最大不同是,其具有上百个通道(就是一个三维的数据立方体)高光谱的三维:二维几何空间及一维光谱信息(光谱维度)光谱维度展开不仅可以获得图像上每个点的光谱数据,还可以获得任一个谱段的影像信息
- 高光谱分类论文解读分享之Grid Network: 基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类
曦曦逆风
高光谱分类分类数据挖掘人工智能高光谱影像cnn
IEEEGRSL2023:GridNetwork:基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类题目GridNetwork:FeatureExtractioninAnisotropicPerspectiveforHyperspectralImageClassification作者ZhonghaoChen,StudentMember,IEEE,DanfengHong,SeniorMember,IEEE,
- 清晰光谱空间:全自动可调波长系统的高光谱成像优势
友思特 机器视觉与光电
机器视觉波长选择器可调光源
高光谱成像技术高光谱成像技术是一种捕获和分析宽波长信息的技术,能够对材料和特征进行详细的光谱分析和识别。高光谱成像技术的实现通过高光谱相机,其工作原理是使用多个光学传感器或光学滤波器分离不同波长的光,并捕获每个波段的图像,能够在一时间获得目标在不同谱段处的空间图像信息,即空间光谱分布。图1空间光谱分布图和常见获取方式如图1所示,高光谱成像技术通过两种较为常见的方式获取空间内光谱分布信息。第一种是空
- 激光雷达植被叶片入射角效应/地基高光谱激光雷达植被叶片入射角效应
B博士
激光雷达遥感激光雷达入射角效应植被叶片Poullain模型Beckmann定律
文章目录激光雷达入射角效应地基高光谱激光雷达入射角效应激光雷达入射角效应模型简要发展历史(还有其他模型,在此简要列举五种)1.朗伯余弦定律。2.Poullain模型3.KaiTan等多项式模型4.Kaasalainen等提出的改进的与波长相关的Poullain模型5.JieBai等提出入射角效应满足同时与波长和入射角大小相关的改进的Poullain模型,并进一步提出了激光雷达回波强度和反射率的入射
- 激光雷达距离效应/地基高光谱激光雷达距离效应
B博士
激光雷达激光雷达距离效应距离效应函数地基高光谱激光雷达
有关激光雷达植被叶片入射角效应总结,请查看激光雷达植被叶片入射角效应/地基高光谱激光雷达植被叶片入射角效应。激光雷达距离效应:是指激光雷达回波强度随距离逐渐变化的一种现象,是激光雷达扫描几何效应的一种,但不同于入射角效应,距离效应源于激光雷达仪器内部元器件构造本身,与被测目标种类无关。对于地基高光谱激光雷达来说,实验发现,(1)距离效应与被测目标种类无关,是仪器自身内部结构导致的,与波长也无关,所
- 高斯函数半高宽FWHM、拐点差值绝对值一半以及标准差σ的关系
B博士
激光雷达高斯函数半高宽拐点标准差
激光雷达/高光谱激光雷达距离效应半高宽(Full-widthatthehalfofthemaximum,FWHM)是指回波波峰一半所对应的时间全宽,是时间概念,单位一般为ns等。FWHM=22ln2σFWHM=2\sqrt{2ln2}\\sigmaFWHM=22ln2σ计算过程,如下;拐点横坐标差值绝对值一半拐点是指预处理后的波形数据求二阶导后,二阶导为0的点,叫拐点,包括横纵坐标(拐点不同于零点
- 高光谱分类论文解读分享之HybridSN:基于 3-D–2-D CNN 的高光谱分类(经典回顾)
曦曦逆风
分类cnn数据挖掘
IEEEGRSL2019:HybridSN:基于3-D–2-DCNN的高光谱分类题目HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification作者SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,GopalKrishna,ShivRamDubey,Member,IEEE,andBi
- 高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类
曦曦逆风
分类人工智能python
IEEETGRS2021:基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification作者SwalpaKumarRoy;RanjanMondal;MercedesE.Paoletti;JuanM.Haut;AntonioPlaza关键词Classification,co
- 用于高光谱和多光谱数据融合的耦合非负矩阵分解-解混合
油豆皮
矩阵线性代数python计算机视觉
论文:CoupledNonnegativeMatrixFactorizationUnmixingforHyperspectralandMultispectralDataFusion摘要:本文提出了耦合非负矩阵分解解混合(CNMF),用于低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱数据的融合,以产生具有高空间和光谱分辨率的融合数据。CNMF算法将高光谱数据和多光谱数据交替地分解为端元矩阵和丰度矩阵。端元矩
- 全色图像和多光谱卫星影像下载_开始报名啦!2019 年遥感影像大气校正软件ATCOR培训(第13期)...
weixin_39843698
全色图像和多光谱卫星影像下载
尊敬的广大用户:您好!从事遥感工作的您,在工作中对卫星及航空遥感数据的大气校正是否有着很高的要求?面对一大堆需要输入的参数茫然不知从何下手吗?对于CASI/SASI这样的航空高光谱传感器没有对应的传感器模型怎么办?如何对受地形影响的山区进行大气校正呢?影像中有雾霾、薄云在大气校正的同时如何去除呢?您希望通过一个专业而简单的软件完美地实现大气校正吗?如果您有这些问题,ATCOR软件将为您解决。由Re
- 无需专线,企业多分支机构、出差人员如何实现办公系统互访?
贝锐
网络
西安某企业致力于光谱成像技术与无人机遥感技术研发、系统集成及创新应用研究推广,高光谱成像技术、红外热成像技术、无人机遥感与近地遥感技术、多光谱荧光与高光谱荧光成像技术、光谱成像创新应用(SpectrAPP)技术方案等领域,随着业务不断发展壮大,目前在全国多地均设有办公室。然而,随着多个分支办公机构的建立,信息系统、办公网络方面的问题也随之而来,如何实现各地办公室及出差人员的协同办公、解决跨地区办公
- 插值、平稳假设、变异函数、基台、块金、克里格…地学计算概念及公式推导
疯狂学习GIS
1引言 最近的几篇博客,分别从多光谱与高光谱遥感的实际应用出发,对影像前期处理与相关算法、反演操作等加以详细介绍。而通过遥感手段获取了丰富的各类地表信息数据后,如何对数据加以良好的数学处理与科学分析,同样是我们需要重视的问题。因此,准备由这一篇博客入手,新建一个专栏,逐篇地对地学计算方面的内容加以初步总结。 那么首先,我们就由地学计算的几个基本概念入手,对相关理论方面的内容加以一定了解。 需
- 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
- 高光谱分类论文解读分享之基于生成对抗性少数过采样的高光谱图像分类
曦曦逆风
高光谱分类分类数据挖掘人工智能
IEEETGRS2022:基于生成对抗性少数过采样的高光谱图像分类题目GenerativeAdversarialMinorityOversamplingforSpectral–SpatialHyperspectralImageClassification作者SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,JuanM.Haut,SeniorMember,IEEE,Mercedes
- 光谱成像的优势和局限性有哪些?
光场视觉
数码相机计算机视觉人工智能
欢迎关注GZH《光场视觉》高光谱相机和多光谱相机之间的主要区别在于它们记录的波段数量和波段的宽度(即光谱分辨率)。按照标准定义,高光谱相机会记录超过100个波段,而多光谱相机记录的波段则要少一些。但是这个定义没有考虑光谱范围的宽度或采样率。这意味着,如果相机覆盖400–600nm的光谱范围并会记录50个波段,那么它不是高光谱相机,而如果它覆盖400–800nm且采样率相同(意味着这次会记录100个
- 光谱基础知识__多光谱相关笔记_未整理
沉木渡香
根据传感器光谱分辨率的不同,光谱成像可以分为多光谱成像、高光谱成像以及超光谱成像这三类。多光谱成像技术主要是以物体对不同波长光线的吸收存在差异为原理,通过对目标物体在一组红外和近红外范围内特定光线波长中的光强度变化来实现检测、辨别等应用需求。其与高光谱成像以及超光谱成像技术之间都存在一定的差异,各有各的特点,例如:超光谱成像技术是通过测量连续波长范围中的光强度变化来描述材料的,而多光谱成像技术则是
- 基于PCA-WA(Principal Component Analysis-weight average)的图像融合方法 Matlab代码及示例
foddcusL
图像处理试验数据分析文件工具matlab图像处理
摘要:高效地将多通道的图像数据压缩(如高光谱、多光谱成像数据)至较低的通道数,对提高深度学习(DL)模型的训练速度和预测至关重要。本文主要展示利用PCA降维结合weight-average的图像融合方法。文章主要参考了题为“NoninvasiveDetectionofSaltStressinCottonSeedlingsbyCombiningMulticolorFluorescence–Multi
- python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估
思考的小猴子
高光谱遥感机器学习python分类开发语言
普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光,多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外,还可以记录其他波长(例如:近红外、热红外等)光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比,中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取,例如:landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等,这些海量的长时间对地观测数据,蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展,无人机作为一种低成
- 从CNN到Transformer:基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
Teacher.chenchong
遥感cnntransformerpytorch
更多资讯,请关注:Ai尚研修科研技术动态公众号我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及,对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力,遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测
- 不止上天,高光谱遥感还能入地分析检测
d5cc63d9e177
姓名:韩宜真学号:17020120095转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTM0MjI5Nw==&mid=2247483821&idx=1&sn=b867711dcd078e0cd14bb4933a749dd1&chksm=eb07771bdc70fe0de3da6d0c29f6d89d92bc9b2231781b304688991ea78a490
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出