- 中科星图(案例)——NDVI植被指数的计算和图例添加以及median和mosaic的影像拼接
此星光明
中科星图前端javascriptgvendvi植被指数云计算云平台
简介在GVE云平台上实现NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)植被指数的计算和图例添加,可以通过以下步骤进行:1.数据获取和准备首先,需要获取卫星影像数据,可以选择公开的遥感数据源,如Landsat、MODIS等。数据获取后,需要对数据进行预处理,包括数据格式转换、投影变换等,以确保数据的一致性和可用性。2.NDVI计算NDVI是通过计算红外波段和可见光
- UID-浏览器内核介绍
forwardNow
设计浏览器内核介绍
浏览器构成shell浏览器的外壳,主要提供用户界面操作及参数设置等.它调用内核来实现各种功能种类较多如:菜单工具栏等内核是基于标记语言显示内容的程序(或模块)也就是说解析标记语言,然后显示内容种类较少,约十种注有些浏览器并不区分外壳和内核自Mozilla将Gecko独立出来后,才有外壳和内核的明确划分Mozilla=Mosaic+GodzillaMo['məu]zilla[zilə]gecko['
- 使用subplot_mosaic创建复杂的子图布局
在本文中,我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的,那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。我们将用四个不同的图实现不同的布局。首先使用Importmatplotlib行导入必要的库。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp然后我们使用Numpy生成随机数。
- leetcode 栈 II
rerx7fd3s
leetcodeleetcode算法
栈880.索引处的解码字符串895.最大频率栈901.股票价格跨度907.子数组的最小值之和921.使括号有效的最少添加946.验证栈序列962.最大宽度坡*1003.检查替换后的词是否有效1006.笨阶乘1019.链表中下一更大结点1021.删除最外层的括号1047.删除字符串的所有相邻重复项1081.不同字符的最小子序列1106.解析布尔表达式1111.有效括号的嵌套深度1124.表现良好的最
- yolov7中的mosaic增强实现原理
chen_znn
目标检测YOLO目标检测深度学习python
yolov7源码链接:GitHub-WongKinYiu/yolov7:Implementationofpaper-YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors一、mosaic增强的总体思想1、构建一个画布s=self.img_sizeimg4=np.full((s*2,s*2,i
- <第三章>Node 学习笔记 |>URL网站解析<|
熊明才
node.jsurl
URL网址解析url:统一资源定位符,字母,数字,文字需编码(偏向定位)uri:统一资源标识符,字符串格式规范(偏向的是标识)url是uri的子集URL:网址,URI的子集,URL是UniformResourceLocation的缩写,译为“统一资源定位符”。通俗地说,URL是Internet上用来描述信息资源的字符串,主要用在各种WWW客户程序和服务器程序上,特别是著名的Mosaic。URI:W
- IE7.0使用技巧30招
kofpp
ieinternet浏览器服务器工具microsoft
IE7.0是由微软公司基于Mosaic开发的网络浏览器。IE是计算机网络使用时必备的重要工具软件之一,在互联网应用领域甚至是必不可少的。IE与Netscape类似,也内置了一些应用程序,具有浏览、发信、下载软件等多种网络功能,有了它,使用者基本就可以在网上任意驰骋了。IE7.0是最新发布的正式版本(开发代号为“Rincon”)。新版本IE7的兼容性比之前的BETA3更好,而且字体也比以前的测试版好
- JavaScript 的发展史
爱问的艾文
javascript开发语言ecmascript
JavaScript的发展史事件名称时间推动者第一个网页浏览器WorldWideWeb1991-08-06蒂姆.伯纳斯.李Mosaic浏览器诞生(NetscapeNavigator的前身)1993年马克.安德森团队网景公司成立由Mosaic更名为Netscape1994年11月网景公司成立95年Sun公司推出Java,Java名声大噪,js之父布兰登入职网景,负责浏览器的脚本语言开发,用了10天就
- 以YOLOv8为例详解YOLO系列
AIzealot无
跟着无神学机器学习YOLO机器学习深度学习人工智能图像处理
一、HistoryYOLO:Youonlylookonce,其特征如其名,快!只看一次的速度就可以实现图片检测和分割。由华盛顿大学的Redmon和Farhadi在15年发表,以其高超的速度和准确率迅速得到普及。1.1v2提供了合并批量正则化;固定盒子;维度簇;1.2v3使用更快速的主干网络,多重anchor和大椎池化层1.3v4引入Mosaic数据增强方法;一种无anchor的检测头;以及一种新的
- 读书笔记1124.雨佳
成长训练营雨佳
最近在读《一念之转》这本书,“我们所感受到的压力,全是内心跟真实争辩造成的。今天看了一小点,如何远离各种妄想。作者提到,第一步,就是要写下对别人的批评,真实的,肆无忌惮的内心感受。
- YOLOV5
andeyeluguo
AI笔记YOLO
Yolov5的作者并没有发表论文,因此只能从代码角度进行分析。Yolov5代码:https://github.com/ultralytics/yolov5目录1网络结构图2输入端3Backbone4Neck5输出端1网络结构图解释图,根据自己的理解更新2输入端(1)Mosaic数据增强Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼
- 前端探索 | JavaScrip的发展历史
yudaza
历史肇始于网景来自维基百科1993年,国家超级电脑应用中心(NCSA)发表了NCSAMosaic,这是最早流行的图形接口网页浏览器,它在万维网的普及上发挥了重要作用[11]。1994年,Mosaic的主要开发人员随即创立了Netscape公司,并雇用了许多原来的NCSAMosaic开发者用来开发NetscapeNavigator,该公司的目标是取代NCSAMosaic成为世界第一的网页浏览器。在四
- YOLOv5 Detect 训练过程简单记录
匿名的魔术师
人工智能
目录训练配置网络的搭建过程数据的处理mosaic数据增强方法模型的前向处理过程训练配置在主项目文件夹下创建datasets文件夹,并配置coco数据集#├──yolov5#└──datasets#└──coco←downloadshere(20.1GB)标签数据可以直接运行train.py,自动下载并解压,pythontrain.py--datacoco.yaml--epochs300--weig
- opencv实现mosaic数据增强
徽先生
每日总结opencv计算机视觉图像处理
mosaic数据增强:将四个图片随机缩放,放在一个大的图片中原理:方法步骤:随机选取图片拼接基准点坐标(xc,yc),另随机选取四张图片。四张图片根据基准点,分别经过尺寸调整和比例缩放后,放置在指定尺寸的大图的左上,右上,左下,右下位置。根据每张图片的尺寸变换方式,将映射关系对应到图片标签上。依据指定的横纵坐标,对大图进行拼接。处理超过边界的检测框坐标。这里原先没有限定四个图,所以加上了对第四个图
- 目标检测——数据增强处理【Data Agumentation + Mosaic】
一颗苹果OAOA
目标检测paper深度学习计算机视觉机器学习python
Contents1普通数据增强方法1.1图片的RGB和HSV格式介绍1.1.1RGB格式1.1.2HSV格式1.2普通数据增强结果及代码2Mosaic数据增强2.1Mosaic数据增强的过程2.2实现代码1普通数据增强方法 使用数据增强方法对于训练神经网络非常有帮助,可以对有限的数据集进行扩增,增加神经网络的鲁棒性。相比于再去获得更多标记好的数据集,数据增强降低了数据及获取的成本,这是一种廉价
- 计算机视觉 - 了解Mosaic数据增强
坐望云起
数字图像处理从入门到精通深度学习从入门到精通OpenCV从入门到精通计算机视觉人工智能数据增强马赛克mosaic机器学习深度学习
一、简述数据增强包含各种扩展和增强机器学习和深度学习模型数据集的技术。这些方法跨越不同的类别,每种方法都会改变数据以引入多样性并提高模型的稳健性。几何变换(例如旋转、平移、缩放和翻转)会修改图像方向和结构。颜色和对比度调整会改变图像外观,包括亮度、对比度和颜色抖动变化。噪声注入(例如添加高斯噪声或椒盐噪声)会引入随机变化。剪切、滤除和混合技术(例如Mixup和CutMix)会修改图像或其组件以创建
- 扬州大学朱峰课题组发表研究论文《Alpha-momorcharin enhances Nicotiana benthamiana resistance to tobacco mosaic vir...
上官万尘
Alpha‐momorcharinenhancesNicotianabenthamianaresistancetotobaccomosaicvirusinfectionthroughmodulationofreactiveoxygenspeciesFengZhu,Peng‐XiangZhu,FeiXu,Yan‐PingChe,Yi‐MingMa,Zhao‐LinJiMolecularPlantPa
- matplotlib实现复杂子图布局
George1415926
Python数据可视化matplotlibpython
文章目录0.背景描述1.正文2.案例展示3.点评0.背景描述本文介绍基于matplotlib的复杂子图布局,本人其他适用Python/matplotlib绘图的文章可以点击这里。本文内容主要来自这里。公众号基算仿真。1.正文subplot_mosaic是Matplotlib库中的一个功能,它允许你以一种相对简单的方式创建复杂的图形布局。使用subplot_mosaic,你可以通过指定一个字符串的“
- LeetCode 1124. 表现良好的最长时间段
Sol__C
题目描述给你一份工作时间表hours,上面记录着某一位员工每天的工作小时数。我们认为当员工一天中的工作小时数大于8小时的时候,那么这一天就是「劳累的一天」。所谓「表现良好的时间段」,意味在这段时间内,「劳累的天数」是严格大于「不劳累的天数」。请你返回「表现良好时间段」的最大长度。题目解析转变hours数组将符合劳累置为1,不符合置为0再次更新数组转变为前缀和。求A[j]-A[i]>0的最大距离,使
- yolov5模型
无名之辈008
YOLO
借鉴:知乎yolov5官方主要有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l和Yolov5x四个模型。主要包括四个部分:输入端、Backbone、Neck和Prediction(1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放(2)Backbone:Focus结构、CSP结构(3)Neck:FPN+PAN结构(4)Prediction:GIOU_loss整体流程如
- YOLOv4学习笔记(2)——训练策略
猪不爱动脑
机器视觉计算机视觉深度学习
目录数据增强:Mosaic数据增强:自对抗训练(SAT):CmBN(Crossmin-batchNormalization)策略:Dropblock正则化:损失函数:BoundingBoxRegeressionLoss:MSELoss:IOULoss:GIOULoss(GeneralizedIOULoss):
- GEE错误—— Image.select: Pattern ‘total_precipitation_surface‘ did not match any bands.
此星光明
GEE错误集前端javascriptlinuxgeeerror错误数据集
错误:total_precipitation_surface:Layererror:ImageCollection.mosaic:Errorinmap(ID=2021090100F000):Image.select:Pattern'total_precipitation_surface'didnotmatchanybands.数据集全球预报系统(GFS)是由美国国家环境预报中心(NCEP)制作的天
- 目标检测算法 - YOLOv4
mango1698
Python目标检测算法YOLO
文章目录1.简介2.YOLOv4整体结构3.Backbone4.Neck1.简介YOLOv4是YOLOv3的改进版。YOLOv4并不是原YOLO项目的作者。发表于CVPR2020。改进:主干特征提取网络:Darknet53->CSPDarknet53特征金字塔:SPP,PAN分类回归层:YOLOv3(未改变)训练时用到的小技巧:Mosaic数据增强、LabelSmoothing平滑、CIOU、学习
- 【yolov5人行道-斑马线目标检测】
stsdddd
YOLO目标检测YOLO目标检测人工智能计算机视觉
yolov5人行道-斑马线目标检测数据集yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型数据集YOLOv5是一种目标检测算法,可以用于检测图像中的人行道-斑马线。在目标检测领域,YOLOv5通过结合多种技术手段,包括使用Mosaic数据增强操作、自适应锚框计算与自适应图片缩放方法、利用Neck网络提升特征的多样性及鲁棒性等,使得其检测效果和速度都有所提升。对于人行道-斑马线的检测,YOLOv5模型会根据
- 目标检测数据增强:mosaic增强
视觉萌新、
目标检测目标检测深度学习计算机视觉数据增强
目标检测数据增强:mosaic增强介绍代码实现介绍 将四张图片以随机缩放、随机裁减、随机排布的方式拼接在一起,组成一张图片。优点:增加了图片数据的多样性,丰富了背景信息;增加了图片中目标的个数;间接提高了batch数量,有利于在BN运算时更好地统计全局的均值方差。图片原创,转载请注明出处。步骤:首先将每张图像依次等比缩放,将宽、高中较大的数值放大到预设的尺寸;生成一张mosaic图像,尺寸为预设
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yolo计算机视觉YOLO学习
文章目录整体概况数据增强与前处理自适应Anchor的计算Lettorbox架构SiLU激活函数YOLOv5改进点SSPF模块正负样本匹配损失函数整体概况YOLOv5是一个基于Anchor的单阶段目标检测,其主要分为以下5个阶段:1、输入端:Mosaic数据增强、自适应Anchor计算、自适应图像缩放;2、Backbone:提取出高中低层的特征,使用了CSP结构、SPPF、SiLU等操作;3、Nec
- 窗口管理工具 Mosaic mac中文版功能特点
mac116
苹果macMosaic多窗口整理软件Windows软件
MosAIcmac是一种窗口管理工具,可帮助您在计算机屏幕上有效地组织和管理多个应用程序窗口。它提供了一种直观的方式来调整和排列窗口,以最大化工作效率。MosAIcmac窗口管理软件功能和特点窗口布局:MosAIc允许您选择不同的窗口布局,例如分割屏幕为两个、三个或更多区域,并将应用程序窗口放置在这些区域中。这样,您可以同时查看和操作多个应用程序。快捷键操作:MosAIc提供了一系列快捷键操作,使
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大白菜~
人工智能YOLO深度学习计算机视觉
YOLOv5一、输入端1.Mosaic数据增强:CutMix数据增强:随机生成一个裁剪框Box,裁剪掉A图中的相应位置,然后用B图相应位置的ROI放到A中被裁剪的区域中形成新的样本。采用加权求和的方式计算损失,将A区域中被cut掉的位置随机填充训练集中其他数据的区域像素值,分类结果按一定比例分配。Mosaic数据增强:对四张图片进行拼接,每一张图片都有其对应的框框,将四张图片拼接之后就获得一张新的
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前言YOLOV5是一系列在COCO数据集上预训练的目标检测架构和模型,结合了在数千个小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践。本文主要以yolov5s为例介绍YOLOV5-v7.0版本的网络架构及初始化超参数。一.YOLOV5s网络结构图网络结构主要包含以下部分:1.输入端:自适应锚框计算、自适应图片缩放、Mosaic数据增强2.Backbone:CBS模块、C3模块、SPPF模块3.Neck:
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小哥谈
YOLOv5:从入门到实战YOLO人工智能计算机视觉机器学习目标检测深度学习
前言:Hello大家好,我是小哥谈。本节课设计了一种基于改进YOLOv5的目标检测算法。首先在数据增强方面使用Mosaic-9方法来对训练集进行数据增强,使得网络具有更好的泛化能力,从而更好适用于应用场景。而后,为了更进一步提升检测精度,在backbone中嵌入了CBAM注意力机制模块,通过对特征通道和空间的学习,使得网络能够更好地提取到有用特征并抑制不重要特征。实验结果表明,改进后的网络在数据集
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
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1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S