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- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- 基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现
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基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向,它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同,高光谱图像包含数百个连续的光谱波段,能够提供丰富的光谱信息。然而,高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战,特别是在小样本条件下,传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题,本文介绍一种基于小样本的高
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个人简介:某大型测绘遥感企业资深Webgis开发工程师,软件设计师(中级)、CSDN优质创作者作者:柳晓黑胡椒❣️专栏:cesium实践(原生)若有帮助,还请关注➕点赞➕收藏,不行的话我再努努力需求背景解决思路解决效果index.vue需求背景1.需要展示多个站点图例的图表及闪烁效果2.需要考虑层级高时,多图例的点聚合效果,且点聚合显示需要采用设计的圆形图标解决思路闪烁效果:采用css3的anim
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1-图像处理基础_哔哩哔哩_bilibili输出图像像素点需要将图象值要作类型转换,转成Int图像仿射变换线性变换+平移线性变换:1,变换前直线,变换后仍然直线2,直线比例不变3,直线到远点的距离不变仿射变换计算:常见变换:恒等变换:变换前后一致尺度变换:对尺寸作放大或缩小旋转变换:图像旋转但是尺寸不变平移::位置移动尺寸不变偏移(垂直、水平):垂直或者水平方向变化代码示例:importcv2im
- 遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法
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遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- 数字图像处理第二次实验
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实验三技术点分析根据实验要求,需要实现以下图像空间域滤波技术:噪声生成:高斯噪声椒盐噪声空间域滤波:均值滤波(3×3,5×5,7×7)中值滤波(3×3,5×5,7×7)最大值滤波最小值滤波图像处理流程:读取原始图像添加噪声(高斯/椒盐)应用各种滤波器可视化对比结果完整示例代码importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplo
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中值滤波是数字信号处理和数字图像处理领域使用较多的预处理技术,使用邻域内所有信号的中位数替换中心像素的值,可以在滤除异常值的情况下较好地保留纹理信息。该技术会在一定程度上造成图像模糊和失真,滤波窗口变大时会非常明显。importnumpyasnpfromPILimportImageimportscipy.signalassignalim=Image.open('lena.jpg')data=[]w
- Switch全能模拟器1.19.1,续航提升30%+60帧
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1解压switch1.19.1.7有俩个文件夹switch文件1.19.1.7复制粘贴内存卡根目录1.19.1.7前端相册安装2解压retroarch文件。复制粘贴内存卡根目录3ROM游戏文件夹。复制粘贴内存卡根目录4投币键ZL开始建ZR同时按ZL和ZR菜单切换+键关闭游戏全能模拟器是最新1.19.1,核心全部手动匹配好了,全部游戏适配遥感操作,玩射击游戏按住b健连发,cpu频率默认1000改成7
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
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Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- 成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT在遥感领域中的应用
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课程将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合,提供不仅是理论上的,而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者,本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法,使你的工作更具影响力和前沿性。遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面
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数值预报已经成为提升预报质量的重要手段,而模式初值质量是决定数值预报质量的重要环节。资料同化作为提高模式初值质量的有效方法,成为当前气象、海洋和大气环境和水文等诸多领域科研、业务预报中的关键科学方法。资料同化新方法的快速发展,气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加,为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础,也导致许多新的复杂科学问题,增加了实际应用的难度。为有效提升广大科研、业务人
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colour-demosaicing:实现多款CFA去马赛克算法的Python开源包colour-demosaicingCFA(ColourFilterArray)DemosaicingAlgorithmsforPython项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/colour-demosaicing项目介绍在数字图像处理领域,马赛克效应(Mosaicing)是
- 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
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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
- Sentinel-5P遥感数据下载及预处理教程【20250105】
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遥感数据预处理遥感反演Sentinel-5P预处理遥感数据
Sentinel-5P是欧空局(EuropeSpaceAgency,ESA)于2017年10月13日发射的一颗全球大气污染监测卫星。卫星搭载了对流层观测仪(TroposphericMonitoringInstrument,TROPOMI),可以有效的观测全球各地大气中痕量气体组分,包括NO2、O3、SO2、HCHO、CH4和CO等重要的与人类活动密切相关的指标,加强了对气溶胶和云的观测。⛄Sent
- 遥感影像数据处理-大图滑窗切分为小图
GIS潮流
遥感语义分割
功能需求据所周知,遥感影像的尺寸有大有小,大的达到几万x几万像素,而图像分割算法模型在训练中尺寸适中,比如256x256,512x512,1024x1024等等,如果直接将遥感影像的原图输入模型中进行训练,大概率会提示内存和显存不足,因此针对遥感影像的模型训练,一般都需要将影像裁剪为小图。裁剪后的效果图如下:解决思路基于上面的需求,写了一套裁剪算法流程。主要考虑的是在裁剪过程中,从左往右、从上到下
- EasyFeature软件特性四:星云空天大模型
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随着智能遥感进入新纪元,数据处理与模型效率的挑战日益成为应用落地的关键瓶颈。EasyFeature软件以星云空天大模型为核心,构建了基于人机智能提示学习的多模态系统。通过海量高质量数据预训练,集成了包括遥感场景分类、快速目标检测、地物分类、变化检测等在内的丰富模型库,提供端到端的智能解译能力。EasyFeature完全实现国产化自主可控,涵盖全栈软硬件支撑与训推一体化流程,确保高效安全。其极简安装
- OpenCV图像添加水印
一、前言在数字图像处理中,为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用,水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库,提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前,请确保已安装以下环境:Python3.xOpenCV库(可通过pipinstallopencv-py
- OpenCV图像噪点消除五大滤波方法
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在数字图像处理中,噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库,详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波,并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声:符合正态分布的随机噪声椒盐噪声:随机出现的黑白像素点泊松噪声:光子计数噪声量化噪声:模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
- landsat卫星遥感影像下载、处理教程
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1.landsat数据下载USGS网址:EarthExplorer参考链接:USGS下载遥感影像——以Landsat影像下载为例_usgs怎么下载遥感影像-CSDN博客L1TP数据进行了几何校正和辐射校正,L2SP数据在此基础上,进一步处理后的数据,通常包括地表反射率和其他相关的地表特征信息。但是L1和L2的选择需要根据实际需求。这里我们选择下载landsat8-9L1数据目前是可以直接在浏览器下
- 基于MFC的遥感图像匹配程序设计
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基于MFC的遥感图像匹配程序设计下面我将为你设计一个使用MFC实现的遥感图像匹配程序,能够显示图片并在图上标注匹配点位置,支持地面点坐标的输入和输出。程序框架设计1.创建MFC项目使用VisualStudio创建一个MFC应用程序项目选择"单文档"界面勾选"文档/视图体系结构支持"2.主界面设计//在CMainFrame中添加以下成员变量classCMainFrame:publicCFrameWn
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
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基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- 基于FPGA的数字图像处理【1.5】
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第2章FPGA与图像处理随着图像分辨率的大幅度提升和图像处理算法复杂度的提升,传统的串行处理器已经越来越不能满足图像处理的实时性需求。多核结构处理、GPU处理及FPGA很快在实时性图像处理领域得到了迅速的发展。本章将重点介绍基于FPGA的实时性图像处理。FPGA通过为每个功能建立单独的硬件来实现整个应用程序所需要的逻辑功能,这使其很适合图像处理,尤其是采用流水线来处理视频流,可以在同一个时刻进行多
- 如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割 深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用
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YOLO深度学习人工智能
如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动(Linux示例)✅二、安装Anaconda(Linux示例)✅三、创建Python虚拟环境并安装依赖✅四、数据集结构示例(遥感图像滑坡-泥石流分割)✅五、创建data.yaml文件(用于训练)✅六、
- Python编程:图像增强
倔强老吕
C++与python交互编程pythonopencv计算机视觉图像增强
图像增强图像增强是数字图像处理中的重要技术,旨在改善图像质量或突出图像中的有用信息,为后续的分析和处理提供更好的基础。空间域图像增强灰度变换定义灰度变换是一种点处理(pointprocessing)操作,可表示为:s=T(r)其中:r:输入图像像素的原始灰度值(通常范围[0,L-1],如8位图像为[0,255])s:变换后的输出灰度值T:灰度变换函数核心特性单像素操作:输出值仅取决于对应位置的输入
- 【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!
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学术会议推荐信号处理机器学习神经网络人工智能
【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模式识别、遥感测绘、光学与通信技术领域国际研讨会来袭!文章目录【EI/Scopus检索|2025光学、图像、遥感与通信融合创新大会】7月光学工程、信号处理、模
- OpenCV C++ 边缘检测与图像分割
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一、边缘检测在数字图像处理领域,边缘检测是一项至关重要的基础技术。它如同为图像赋予“骨架”,帮助计算机快速识别图像中的物体轮廓、形状与结构,广泛应用于目标识别、图像分割、图像配准等多个领域。1.1概念边缘检测的核心目标是找出图像中像素灰度发生剧烈变化的区域边界。这些边界往往对应着图像中物体的轮廓、不同物体的交界处或纹理变化明显的地方。通过提取这些边缘信息,可以有效减少图像数据量,同时保留图像中最关
- 【简历】某985大学:java简历项目重复度太高面试机会较少
愤怒的小青春
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美团实习-衣食住行上班分享✅工作地点与居住环境我的工作地点在北京的恒电大厦。为了方便上下班,我选择了在距离恒电大厦约2公里的地西安华为od还有嘛23届本科双非一本计算机现在在一家初创公司实习做遥感算法因为一个人支持整个项目加上待遇不高网易互娱泡池子uu们,网易互娱最后开奖和base地有没有关系呀上周五面的游戏研发服务端hr面,到现在也没开奖。身边等一个转正系统开放~今天看了下入职已经49天了,据说
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_