- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- vue3结合openlayers,geoserver实现GIS一张图(WebGIS)
GIS小小白
javascriptvue.js前端arcgispostgresqlweb
一.前言不知不觉一年又要过去了,接触开发也就是这几个月的事情,感觉时间过的真快,今天就是除夕了,祝各位新年快乐呀,话说回来,其实在接触学习WebGIS的过程中还是蛮迷茫的,自己虽然是地信的学生,对于地理方面还有有一些自己的理解,但平时专业课学习的就是arcgis空间分析,遥感图像处理,WebGIS的部分并不是太重视,可能是因为没有那么多时间,毕竟这需要扎实的前端技能,不是一朝一夕就可以说明白的,当
- 遥感影像预处理及影像制图
安然喵
遥感影像在成像过程中受太阳高度角、大气状况、地球曲率、地形起伏、传感器自身的性能等因素影响,存在明显的几何和辐射畸形。在对遥感影像进行信息提取和定量分析之前,需要对其进行预处理,主要包括:几何校正、辐射校正、遥感图像处理和影像制图。经过预处理的影像,需经过图像处理及影像制图,再用于遥感解译。1.1遥感影像几何校正原始遥感影像通常存在严重的几何变形,这种几何变形一般分为系统性和非系统性两大类。系统性
- 2021-11-07
SatVision炼金士
python
缨帽变换(Sentinel-2)文章目录缨帽变换(Sentinel-2)前言缨帽变换关于Sentinel-2的缨帽变换系数1.系数前言缨帽变换(K-T变换),本质上是一种通过矩阵运算实现的图像增强,因其运算的前三个分量分别代表植被的绿度、亮度、湿度,因而在植被检测中得到广泛应用。常用遥感图像处理软件如:ENVI、ARCgisPro等只支持如早期的landsat、IKONOS、QuickBird、W
- 【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing:A S...
吃核桃用手夹
注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用:系统文献综述综述:概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外,它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。分析了相应的基于注意力机制的深度学习(At-DL)方法的进展。进行了系统的文献回顾,以确定出版物、出版商、改进的DL方法、使用的数据类型、使用的注意力类型、使用At-DL方法实现的总体准确度的趋势,并提
- 无人机在海洋行业中的应用
成都远石
人工智能
无人机测绘技术是充分利用现有数据和信息资源的有效途径,是实现海洋资源与环境可持续发展的关键技术和重要手段,在资源调查、环境监测与预测中发挥了其他技术不可替代的作用。无人机测绘成果展现主要有DOM、DLG、实景三维等形式。1、无人机海岸带监测利用不同时期的无人机遥感影像,通过无人机遥感图像处理技术和GIS技术的集成应用,结合人机交互目视解译技术,对海岸线和湿地的动态变化进行监测。根据历史数据、区域规
- yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测(附代码和原理)
从懒虫到爬虫
YOLO目标检测无人机
目前,无人机技术的快速发展带来了遥感图像处理领域的革命性改变。然而,由于无人机在飞行时可能会出现旋转的情况,因此对于旋转目标的检测也成为了一个重要的问题。针对这个问题,yolov5可以提供一种高效的解决方案。以下是介绍的分点:1.yolov5简介:yolov5是一种基于深度学习算法的目标检测框架,其最大的优势在于速度和精度的平衡。与其他目标检测框架相比,yolov5不需要使用复杂的预处理步骤,可以
- GEE学习笔记
It_张
遥感学习笔记
掩膜在遥感图像处理中,"掩膜"是指一种用于隐藏或保留图像特定部分的技术。掩膜通常是一个二进制图像,其中的像素值为0或1,分别表示遮蔽或保留。在去除云的情境中,掩膜通常用于隐藏图像中被云覆盖的部分,使得在分析中只考虑云影响较小或不受云覆盖的区域。这通过将云检测的结果与原始图像相乘来实现,其中云检测结果中的云部分对应的像素值为0,其他部分为1。这样,相乘后,原始图像中的云部分就被设置为0,即被遮蔽,而
- Python遥感图像处理指南(5)-投影、镶嵌、裁剪和叠加
gis收藏家
Python数据处理python图像处理开发语言
在前几章中,我们可以提取到水体掩膜,但我们的算法有时候不是很准确,需要其他数据源来进行对比分析,本章我们将利用全球水面数据集来进行教学操作,该数据提供了过去三十六年全球范围内水面的位置和时间分布图,并提供了有关水面范围和变化的统计数据,这是一个非常实用的全球水资源研究数据库。1、数据下载进入网站(自己想办法),找到之前哨兵影像对应的区块,我之前下载的是位于巴西的70W0Nand60W0N两个图幅,
- Python遥感图像处理指南(4)-质量波段和位掩码之影像云层信息提取
gis收藏家
Python数据处理图像处理人工智能
我们接着上一章的课程,本章继续开始图像处理分析。我们的最终目标是自动监测特定兴趣区域的反射光谱。这个区域可以是农作物、森林、湖泊或任何其他目标,目标是检查该区域光谱反射率随时间的变化情况,云层和阴影等不想要的像素可能会遮挡卫星传感器的视线,导致数据中出现噪音,或者像素可能因其他干扰而存在缺陷。这就是卫星质量评估QA波段的作用所在。大多数光学卫星图像产品都带有一个或多个QA波段,允许用户评估每个像素
- Python遥感图像处理指南(6)-绘制散点图和输出PDF报告
gis收藏家
Python数据处理python
今天我们来学习一些其他技能,在写论文时通常需要将结果图表进行整理,拼接图片很不方便,我们可以借助Pyhton将处理的图片和图标整合到PDF中输出,提高生产效率。1、环境安装安装PyPDF2包pipinstallPyPDF22、创建PDF我们将改造之前写的load_landsat_image方法,来实现PDF文件的创建。整个图像对于PDF文件来说太大,为了保持长宽比不变,我们将只接收宽度作为参数,然
- BFSIFT算法分析
AutoSleep
图像处理
BFSIFT算法简述硕士阶段研究的是遥感图像处理领域SAR图像处理方面知识,自然在论文阅读中接触到了BFSIFT算法。其实BFSIFT主要改进了光学SIFT算法在SAR图像匹配性能低下的问题。下面对SAR图像做一下简单的介绍:我们大家所熟知的光学图像一般噪声默认都属于加性噪声,默认服从高斯分布。SAR图像由于合成孔径雷达独特的成像方式,一般SAR图像噪声都属于乘性噪声,经过统计分析归纳其分布属于瑞
- 遥感图像处理——点云模型可视化模块、点云滤波模块实现方法
知来者逆
计算机视觉点云图像滤波遥感图像处理
点云处理软件框架点云模型可视化模块一、LOD算法LOD(LevelofDetail)主要用于优化渲染复杂几何数据的性能,特别是在三维模型和地形渲染方面。它通过在不同距离和尺度下使用不同精细度的模型,以提高渲染性能。LOD可以在近处呈现高细节的模型,在远处呈现简化的模型,从而减少需要渲染的数据量。在点云可视化方面,LOD技术也可用于提高点云的渲染性能。例如,在观察点云时,可以根据点云与观察者之间的距
- 基于深度学习的遥感图像变化差异可视化系统
xuehai996
深度学习人工智能
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像变化差异可视化是遥感图像处理和分析的重要研究领域之一。随着遥感技术的快速发展和遥感数据的广泛应用,遥感图像的获取和处理变得越来越容易。然而,遥感图像通常具有大规模、高维度和复杂的特征,对于人类来说很难直观地理解和分析。因此,开发一种基于深度
- geemap学习笔记 06 geemap 非监督分类案例
弈落馨
geemappython学习分类聚类
文章目录前言一、非监督分类介绍1.定义2.分类方法介绍二、geemap中非监督分类详细步骤1.加载地图底图2.加载研究区影像数据3.检查影像属性4.选取训练数据(聚类中心点)5.训练集群(聚类中心点)6.影像分类7.分类结果类别颜色和图例修改8.分类结果导出总结前言遥感图像处理(processingofremotesensingimagedata)对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变
- Python遥感开发之波段的合并和拆分
等待着冬天的风
Python图像遥感Python遥感开发GDAL开发GDAL波段拆分GDAL波段合并
Python遥感开发之波段的合并和拆分1波段的合并2波段的拆分前言:主要使用GDAL完成多个波段(tif)合并成一个tif,以及一个多波段的tif拆分成单个的tif。参考了下列博客《Python遥感图像处理应用篇(二十):Python+GDAL批量提取多波段图像为单波段图像_多波段转单波段_空中旋转篮球的博客-CSDN博客》《Python遥感图像处理应用篇(二十五):Python+GDAL波段组合
- python:多波段遥感影像分离成单波段影像
_养乐多_
python处理遥感数据python
作者:CSDN@_养乐多_在遥感图像处理中,我们经常需要将多波段遥感影像拆分成多个单波段图像,以便进行各种分析和后续处理。本篇博客将介绍一个用Python编写的程序,该程序可以读取多波段遥感影像,将其拆分为单波段图像,并保存为单独的文件。本程序使用GDAL库来处理遥感影像数据,以及NumPy库来进行数组操作。结果如下图所示,选中的影像为输入的多波段影像,其他影像分别为拆分后的多波段影像。文章目录一
- 数字图像处理笔记--3
halooy
计算机视觉图像处理算法
内容:点运算图像滤波彩色图像处理面向某一目标对图像感兴趣的部分进行处理,以改善图像的视觉质量面向目标,不考虑降质原因(基于人类主观偏好)设计方法-图像增强的方法-空间运算:基于图像像素点灰度值进行增强处理-变换运算:从空间域变换到新的域里进行处理,处理结束后将处理结果再映射回空间域-伪色彩增强:把灰度图像映射到彩色空间,常用于遥感图像处理、医学图像处理点运算点运算的约束条件1)duiyu0≤r≤1
- 基于图神经网络的图像分类,遥感图像分析
「已注销」
神经网络分类机器学习
遥感图像分类法图像分类是与图像信息提取和增强不同的遥感图像处理中另一重要的方面,与图像增强后仍需人为解译不同,它企图用计算机做出定量的决定来代替人为视觉判译步骤。因此,分类处理后输出的是一幅专题图像。在此图像中,原来图像中的每一个象元依据不同的统计决定准则被划归为不同的地表覆盖类,由于是一种统计决定,必然伴随着某种错误的概率。因此,在逻辑上的合理要求是,对每一个象元所做的决定,应是使整个被分类面积
- ENVI&ArcGis——植被覆盖度提取
nochengzi
遥感ArcGis
遥感图像处理、遥感信息提取与应用分析一.影像预处理1几何校正第一步:打开并显示图像文件打开ENVIClassic,点击【主菜单>File>OpenImageFile】,打开tm00.img\tm02.img影像,并分别在Display中显示两个影像。图1加载数据第二步:启动几何校正模块主菜单>Map>Registration>SelectGCPs:ImagetoImage,打开几何校正模块。选择显
- 遥感原理与应用——遥感影像及其特征、遥感图像处理
Guanyu Liu
大气基础知识
遥感原理与应用第五、六章读书笔记遥感影像及其特征航空摄影及其影响特征航空摄影类型按摄影倾斜角分类按摄影实施方式分类按感光片和波段分类航空像片的几何特性投影类型航空像片的投影及构像规律航空像片的特征点线航空像片的相点位移航空像片的比例尺(略)航空像片的立体观察与立体量测(略)陆地卫星及其影像特征Lansat卫星系列SPOT卫星系列高空间分辨率陆地卫星气象卫星气象卫星类型气象卫星观测内容及特点美国NO
- 目视判读和计算机分类的区别,收藏|详细讲解遥感图像处理流程
是CC阿
目视判读和计算机分类的区别
一、预处理1.降噪处理(本文授权转载于公众号:竹山数据)由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。(1)除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行
- 基于MATLAB的数字图像处理(三)——地物提取与变化检测
SkyStarfall
数字图像处理matlab图像处理算法
在图像处理上,常常使用各种指数,例如:归一化差分植被指数归一化差分水体指数如何通过MATLAB实现通过各类指数提取对应地物,是遥感图像处理中常见的问题。使用各类指数时,一般先对整幅图像求归一化差分指数,之后通过设定阈值来对目标与非目标进行区分。如果在已经知道经验阈值的前提下,可以直接使用循环嵌套来提取目标。这里举例说明,以建筑物提取为例。在大面积遥感影像中,使用NDBI区分裸土与建筑略显困难,计算
- 矩阵运算库Armadillo,Eigen,MATCOM在windows+vs2010环境下的安装和测评
Galaxy馒头
编程EigenArmadilloOpenBLASMATCOM矩阵运算库
作为一个遥感图像处理方向研究生,笔者在编程的时候免不得要和矩阵运算打交道,各种矩阵乘法协方差特征值。虽然在自己的研究实验中更喜欢用MATLAB来作为工具,但是在完成工程项目编软件的时候必须要用C++来作为编程语言。在C++中并不能像MATLAB一样,非常方便的进行矩阵运算。当然也可以自己编一些列矩阵运算的函数(笔者以前就干过这事),不过这个运算效率实在无法满足要求。目前国际上提供了很多矩阵运算线性
- 遥感影像公开数据集:DeepGlobe Road 数据集
NoABug
C/C++
遥感影像公开数据集:DeepGlobeRoad数据集深度学习技术在遥感图像处理领域的应用日益广泛,其中包括了许多相关的数据集。本文将介绍一个广泛应用于道路提取的遥感影像数据集——DeepGlobeRoad数据集,并提供相关的代码实现。一、DeepGlobeRoad数据集简介DeepGlobeRoad数据集是一个通过卫星遥感影像获取的道路分割数据集。其由高分辨率的卫星图像以及在图像上标注的道路轮廓线
- 遥感影像的缨帽(K-T)变换Python实现
楠楠星球
MATLAB/python+图像处理python开发语言
(1)介绍缨帽变换(KirchhoffTransform,K-T变换)是一种在遥感图像处理中常用的技术,它可以有效地提取地物的空间特征和频谱信息。本文将对遥感缨帽变换的提出者、原理方法、公式、现在的发展、作用进行详细介绍,并附有相应的图解。(2)利用程序结果进行出图展示TM影像的前三个分量的物理意义:●亮度:TM的6个波段的加权和,反映了总体的反射值。●绿度:反映了近红外与可见光部分的差值,绿色生
- ArcGIS在水土流失模拟及分析中的实践技术应用
吹翻书页的风
地质地下水环境科学水文水利arcgis水土流失水土保持GPSGIS
查看原文>>>ArcGIS在水土流失模拟及分析中的实践技术应用目录一、水土保持与流域综合管理二、水土保持空间数据库建设三、水土流失模型介绍及实现四、水土保持专题地图制作五、矢量数据处理及因子(K)制备六、DEM数据处理及因子(LS)制备七、GPS数据处理及因子(R)制备八、遥感图像处理及因子(P、C)制备九、案例分析我国是世界上水土流失最为严重的国家之一,水土流失面广量大。据第一次全国水利普查成果
- ENVI 5.6软件安装教程
天青色等烟雨..
遥感arcgis经验分享
ENVI5.6是一款实现遥感图像处理的工具,已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。安装步骤1.选择下载的安装包右键解压。2.解压后,右键以管理员身份运行安装程序。3.点击Next。4.选择【Iaccept……】点击Next。5.修改路径地址中的首字符C可更改安装位置,本例安装到D盘,点击Ne
- 【RS】ENVI5.6 栅格数据坐标转换
RS迷途小书童
RemoteSensing教程ENVI经验分享数据处理
ENVI是一个完整的遥感图像处理平台,广泛应用于科研、环境保护、气象、农业、林业、地球科学、遥感工程、水利、海洋等领域。目前ENVI已成为遥感影像处理的必备软件,包含辐射定标、大气校正、镶嵌裁剪、分类识别、阈值分割等多种功能。ENVI针对绝大部分的卫星影像都能很好的兼容,对于大部分的栅格和矢量数据格式也能很好的兼容,同时得益于ENVI的AppStore,用户可以使用很多三方插件实现影像的批处理、无
- 【RS】ENVI5.6.3 图像融合
RS迷途小书童
RemoteSensing教程计算机视觉人工智能图像处理经验分享笔记
图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样生成一幅高分辨率多光谱图像的遥感图像处理技术,使得处理后的图像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。一般我们都是将多光谱波段与全色波段进行图像融合,保留多光谱波段的光谱信息的同时,保留全色波段的高空间分辨率。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准,才可能得
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比