- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 使用 rasterstats 库进行栅格与矢量数据的空间分析
xyt556_CUMT
人工智能
在地理信息系统(GIS)领域,栅格数据和矢量数据是两类常见的数据类型。栅格数据通常代表像素网格,如遥感影像或土地利用图,而矢量数据则通常表示具体的地理实体,如行政区划或土地边界。如何有效地结合这两类数据进行空间分析是许多地理研究中的关键问题。rasterstats是一个用于处理栅格和矢量数据的Python库,提供了便捷的工具来实现栅格统计、空间叠加分析等。本文将介绍如何使用rasterstats库
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇(航空图像和交叉视角定位)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉遥感卫星图像交叉视觉定位CVPR
1、UAV、RemoteSensing、SatelliteImage(无人机/遥感/卫星图像)UnleashingUnlabeledData:AParadigmforCross-ViewGeo-Localization⭐codeRethinkingTransformersPre-trainingforMulti-SpectralSatelliteImagery⭐codeAerialLifting:
- Arcgis遥感影像建立镶嵌数据集,加载不显示,采用以下步骤,注意事项
木易GIS
arcpy遥感GISarcgisgis图像处理
Arcgis遥感影像建立镶嵌数据集,加载不显示,采用以下步骤,注意事项:(1)Footprint属性表maxPs改为5000;(2)镶嵌数据集右键属性,maxinumnumberofrasterspermasaic改为1000;(3)右键modify更改生成影像金字塔。然后重新加载图层就能显示了。
- 【学习笔记】手把手教你使用Autoware标定SICK-2D激光雷达和相机
Masec
学习笔记Autoware标定二维雷达
2019/06/21更新说明:很多小伙伴反应从github上下载的Autoware没有CalibrationToolkit,是作者在github的新源码和我用的版本不一样了。该教程仅针对2018年11月7日的发布版本。网上Autoware的教程不多,而且都是关于多线的威力登雷达和相机的联合标定。自己摸索使用Autoware标定SICKTIM561单线激光雷达和相机的方法,写一个详细的教程,希望可以
- 基于ROS的相机和激光雷达离线自动标定
AUBarryRobot
传感器标定数码相机
目录前言理论背景相机和激光雷达标定原理实现思路Reference前言因为本人实际工作中在做视觉和雷达的相关融合工作,所以相机和雷达的传感器之间的位姿RT矩阵则是要首先进行解决的。标定对大部分人来说都很头疼,抵触,在网上进行调研也没有什么太好的方法,或者别人分享的项目和自己的相差很大,根本不适用或者不好复现。而且可能全程比较繁琐,需要手动进行各种操作,运行一大堆程序。我的联合标定程序,只需要采集对应
- 174所地信遥感测绘等专业考研报考学校及专业参考汇总表分享
新中地GIS开发老师
考研arcgisGISGIS开发地信地理信息科学大学生
地信遥感测绘等地理学考研和想要考研到地信遥感专业的小伙伴绝对不能错过的宝藏资料!!!表格中包含了各个高校的名称、所在省市、是否自主划线、所属院系、专业、总分以及各科目的分数要求等。
- 汽车和工业用激光雷达行业分析
LPiling
汽车自动驾驶人工智能
行业现状激光雷达(LiDAR)作为自动驾驶和智能驾驶领域的关键技术,近年来经历了显著的技术进步和成本下降。激光雷达通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离,能够生成高分辨率的地图和三维模型。这种技术在汽车领域的应用已经从高端车型快速渗透到中低端市场,成为自动驾驶系统不可或缺的传感器之一。在工业领域,激光雷达支持机器人、工厂自动化和物流等多种应用。随着电子商务的蓬勃发展,消费
- 国家统计局湖北调查总队副总队长张小青一行调研珈和科技农业遥感调查智能化算法
珈和info
科技
1月15日上午,国家统计局湖北调查总队党组成员、副总队长张小青一行莅临珈和科技开展调研。调研期间,张小青一行实地了解了珈和科技在自动化作物分布提取技术领域的最新成果,深入探讨了作物自动化处理模型在农业调查上应用的创新价值及优化方向。双方就模型的区域适应性提升、精度优化等核心议题展开了深入交流。会上,张小青副总队长肯定了珈和作为高科技企业在农业遥感调查科技创新领域的探索,以及其数据算法模型在农业调查
- /usr/bin/env: “python”: 没有那个文件或目录
@倾尽天下
python开发语言机器人自动驾驶人工智能
在尝试IMU和激光雷达融合时,运行launch文件时一直报错,具体显示为:process[master]:startedwithpid[5473]ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311setting/run_idtob573386e-57d8-11ef-9dc7-6b58bd0346b8process[rosout-1]:startedwithpid[5483]
- 卸载并重新安装ROS环境
@倾尽天下
机器人自动驾驶人工智能python
在尝试激光雷达和IMU融合时出现一些问题,客服建议重新安装ROS环境,就尝试一下,顺便把过程记录一下。一、卸载ROS请注意,卸载ROS可能会影响您系统上的其他软件和数据,在执行任何卸载操作之前请确保备份重要数据。按照以下步骤:需要将下面代码中的替换为您的ROS发行版的名称,例如melodic、noetic等。sudoapt-getremoveros--*sudoapt-getremovepytho
- 【国际学术会议推荐】IEEE Xplore、EI、CPCI、CNKI、EI Compendex、Scopus、Google scholar检索,方向涉及人文地理、城乡规划、遥感、通信、航天、能源、环境
努力学习的大大
学术会议推荐能源通信人工智能遥感环境
【国际学术会议推荐】IEEEXplore、EI、CPCI、CNKI、EICompendex、Scopus、Googlescholar检索,方向涉及人文地理、城乡规划、遥感、通信、航天、能源、环境【国际学术会议推荐】IEEEXplore、EI、CPCI、CNKI、EICompendex、Scopus、Googlescholar检索,方向涉及人文地理、城乡规划、遥感、通信、航天、能源、环境文章目录【国
- 【客观对比】激光雷达 vs 纯视觉方案:汽车自动驾驶的两种路径
wit_@
TESLAcvPYTHON自动驾驶opencv激光雷达物联网安全
激光雷达vs纯视觉方案:汽车自动驾驶的两种路径导语汽车自动驾驶技术正以惊人的速度发展,未来无疑会彻底改变我们的出行方式。在这场技术竞争中,激光雷达(LiDAR)和纯视觉(Camera-based)方案是目前最为常见的两种感知技术。它们各自有独特的优势和挑战,决定了它们在自动驾驶中的应用场景和市场定位。在这篇文章中,我们将全面分析这两种技术方案,探讨它们的利与弊,并结合实际的自动驾驶车型进行对比,帮
- 2025年地信、遥感等专业常见考试时间一览(教资/四六级/测绘师……
新中地GIS开发老师
GIS地信地理信息科学地理信息系统干货分享arcgis
25年的部分考试时间线基本上也确定了下来,我们今天就来总结一下地信遥感等专业25年常见的考试时间(以考试时间为准,报名时间需提前):(部分证书考试尚未公布具体时间,暂按照24年时间)一、2025年上半年中小学教师资格(笔试)考试时间:3月8日二、2025年上半年全国计算机等级考试考试时间:3月29日、31日三、2025年上半年GIS应用技术测评考试时间:5月中旬四、2025年上半年中小学教师资格(
- 【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)
努力学习的大大
论文推荐深度学习人工智能机器学习神经网络变化检测
【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)文章目录【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图
- 遥感影像的切片处理
sand&wich
计算机视觉python图像处理
在遥感影像分析中,经常需要将大尺寸的影像切分成小片段,以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务,如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程,同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先,确保安装了必要的Python库,包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
- 遥感图像分割系统:融合空间金字塔池化(FocalModulation)改进YOLOv8
xuehaisj
YOLO人工智能计算机视觉yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向,它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取,遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而,由于遥感图像的特
- Open3D 实现CSF布料模拟算法
今夕是何年,
单目+双目Open3d计算机视觉
目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- GIS数据处理软件:地理信息与遥感领域的智慧引擎
GeoSaaS
地理信息智慧城市数据库人工智能大数据gis
在地理信息与遥感技术的广阔天地间,数据处理软件如同一座桥接驳岸的智慧引擎,将海量的原始数据转化为决策的金矿,推动着城市规划、环境保护、灾害管理、资源开发等领域的深度变革。本文将深入解析其核心功能、技术前沿、应用实例及未来展望,探析数据处理软件如何为地理信息与遥感技术插上智慧的翅膀。数据处理软件的核心技术与功能矩阵数据清洗与格式转换:自动去除冗余杂乱码、异常值,格式标准化数据,确保后续处理的准确性与
- 基于XTDrone的ZD550+Mid360实现
夜雨拾年
无人机
前言本文是对ZD550搭载Mid360激光雷达Gazebo仿真平台搭建记录的实现文件导入先下载提供的文件链接:https://pan.baidu.com/s/1reqGCcQOj1T_tGBY3EZWpw?pwd=328c提取码:328c将文件夹ZD550_Mid360中的5个文件夹都添加到PX4_Firmware/Tools/sitl_gazebo/models目录下,其中models目录下可能
- XTDrone+ZD550+Livox_Mid360+IMU仿真实现
夜雨拾年
无人机
简介本文是前两篇博客Livox_Mid360+IMU仿真搭建、基于XTDrone的ZD550+Mid360实现的结合,将ZD550与Livox_Mid360+IMU结合,从原有的xacro文件转为sdf文件,更适合gazebo仿真的实现。最终效果DIY若想实现对激光雷达参数的修改,可参考以下部分标签内部的元素详细定义了Gazebo中使用的雷达传感器的扫描特性和性能。这些设置影响雷达模拟的准确性和效
- 枫叶的成长计划
小婷说
2019/12.23【行】毕:图分类,和鹰说清楚昨天的事,遥感复习到五十页,和白杨聊了聊昨天发生的事,买苹果未毕:c++未写,电影还没看1.找到给桌子的那个人2.早上七点起床做好标语准备买苹果啦3.遥感图分类问问黎霞小姐妹4.遥感背书二十五页5.做五道数学题嘻嘻嘻(˙︶˙)6.隔一小时发布买苹果消息7.中午和静雯吃饭(✪✪)晚上喝葵葵一起聊聊【见】今天是冬至好热闹,一大早群里的消息就把我惊醒,满屏
- 经纬恒润亮相第四届焉知汽车年会,功能安全赋能域控
经纬恒润
研发工具功能安全
8月初,第四届焉知汽车年会在上海举行。此次年会围绕当下智能电动汽车的热点和焦点,聚焦于智能汽车场景应用、车载通信、激光雷达、智能座舱、功能安全、电驱动系统等多个领域,汇聚了来自OEM、科技公司、零部件供应商、测试认证机构、政府院校以及金融资本等领域的千余名嘉宾,共同探讨汽车产业的未来趋势与发展路径。经纬恒润汽车电子产品事业部总监邵亮受邀参加并发表题为《域控制器功能安全设计及应用实践》主题演讲,从功
- 基于OpenCV和ROS节点的智能家居服务机器人设计流程
极客小张
opencv智能家居机器人物联网人工智能计算机视觉单片机
一、项目概述1.1项目目标和用途智能家居助手项目旨在开发一款高效、智能的服务机器人,能够在家庭环境中执行多种任务,如送餐、清洁和监控。该机器人将通过自主导航、任务调度和环境感知能力,提升家庭生活的便利性和安全性。项目的最终目标是为用户提供一个智能、可靠的家居助手,改善用户的生活质量。1.2技术栈关键词硬件:激光雷达(LiDAR)或超声波传感器(用于避障和地图构建)摄像头(用于视觉识别和监控)IMU
- 高级驾驶辅助系统(ADAS)功能参数选型和原理及比喻方法讲解
空间机器人
自动驾驶
1.自适应巡航控制(ACC)原理介绍:自适应巡航控制系统使用雷达或激光雷达探测前方车辆的距离和速度,然后自动调整你的车速以保持安全距离。当前方车辆减速时,你的车速也会减慢,反之亦然。比喻讲解:想象你在高速公路上骑自行车,前面有一辆慢行的电动车。自适应巡航控制就像是你的自动调整速度的智能助手,它会根据前面电动车的速度自动调整你的骑行速度,保持适当的距离,就像骑行时你会自然跟随前面电动车的速度一样。2
- 论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor
入门打工人
笔记slam定位算法
论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中,自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求,并且是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分(即闭环检测)。本文提出了一种名为NDT-Transf
- [数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17类别
FL1623863129
数据集目标检测YOLO人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):2238标注数量(xml文件个数):2238标注数量(txt文件个数):2238标注类别数:17标注类别名称:[“AircraftCarrier”,“AuxiliaryShips”,“Cargo”,“Commander”
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,