- 【卫星分享】吉林一号卫星介绍
泽奥zeo
吉林一号图像处理RS遥感影像卫星科普
在当今数字化与信息化飞速发展的时代,卫星遥感技术已成为人类探索地球、监测环境、服务社会的重要手段。作为我国自主研发的商用遥感卫星星座,“吉林一号”凭借其卓越的技术性能和广泛的应用场景,成为了我国航天领域的一颗璀璨明珠。它不仅填补了我国在商业遥感领域的空白,还为全球用户提供了高分辨率、高质量的遥感数据服务。接下来,我们将从发展历程、技术特点、成像原理以及数据获取方式四个方面,深入解读“吉林一号”卫星
- Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算
此星光明
GEE教程训练sentinel人工智能geendvi归一化植被指数波段运算遥感
目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数NDVI锻炼本实验的目的是介绍GoogleEarthEngine处理环境。在本练习结束时,您将能够搜索、查找和可视化范围广泛的遥感数据集。在第一个练习中,我们将重点关注
- 智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV强强联合;空天地遥感数据分析的全流程;地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理
小艳加油
DeepSeekChatGPT遥感遥感新质生产力ChatGPTOpenCV遥感数据处理
通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨,帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
- 《深度揭秘:生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》
程序猿阿伟
生成对抗网络人工智能机器学习
在当今数字化时代,遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源,广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而,如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息,一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络(GAN)的出现,为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络:技术基石剖析生成对抗网络由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗
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- python:使用gdal和numpy进行遥感时间序列最大值合成
_养乐多_
python处理遥感数据pythonnumpy开发语言
作者:CSDN@_养乐多_本文将介绍使用python编程语言,进行遥感数据时间序列最大值合成的代码。代码中使用了numpy和gdal,通过numpy广播机制实现时间序列最大值合成,并以NDVI时间序列数据为例。代码方便易运行,逻辑简单,速度快。只需要输入单波段遥感数据,就可输出最大值合成影像。输入输出如下图所示,文章目录一、完整代码一、完整代码importosimportglobimportnum
- GEE 训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI 和 NDVI 图层添加到地图上的可视化分析
此星光明
GEE教程训练开发语言sentinelgeesavindvi可视化教程
目录简介指数函数expression(expression,map)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI和NDVI图层添加到地图上的可视化分析指数SAVI(Soil-AdjustedVegetationIndex)和NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)都是用于遥感数据
- 遥感数据快速使用及地物含量计算
Yolo566Q
遥感经验分享遥感
更多资讯,关注公众号:Ai科研学术社;(联系方式见文章底部)随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取,以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国双利合谱、智科远达、中科谱光等无人机数据的兴起,遥感数据越来越易得。这些多源数据,在与典型地面点结合后,将发挥巨大的理论价值,计算出具体的地物含量信息,伴随而来的创新性成果也不胜枚举。所以,本课程将手把手,一起
- “卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践
梦想的初衷~
遥感生态环境无人机遥感
在与上千学员交流过程中,发现科研、生产和应用多源遥感数据时,能快速上手,发挥数据的时效性,尽快出创新性成果,是目前的学员最迫切的需求。特别是按照“遥感数据获取-处理-分析-计算-制图”全流程的答疑解惑,是对学员最具有实际帮助意义的课程内容。针对这一情况,特设计了本课程。随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取,以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国
- “卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用方法
小新很忙
遥感经验分享
在与上千学员交流过程中,发现科研、生产和应用多源遥感数据时,能快速上手,发挥数据的时效性,尽快出创新性成果,是目前的学员最迫切的需求。特别是按照“遥感数据获取-处理-分析-计算-制图”全流程的答疑解惑,是对学员最具有实际帮助意义的课程内容。针对这一情况,特设计了本课程。随着我国高分系列、欧比特系列、自然资源卫星系列等卫星数据的获取,以及美国Headwall、芬兰SPECIM、挪威HySpex、我国
- 遥感中的反演
ximenchuixuezijin
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反演在遥感中是什么意思?按楼主的需求回答:一句话--遥感的本质是反演。具体解释:遥感的本质是反演,而从反演的数学来源讲,反演研究所针对的首先是数学模型。因此,遥感反演的基础是描述遥感信号或遥感数据与地表应用之间的关系模型,也就是说,遥感模型是遥感反演研究的对象。要进行遥感反演研究,首先要解决的问题是对地表遥感像元信息的地学描述。遥感像元尺度上的地学描述是十分有意义的课题,由于地球表面是一个复杂的系
- 基于Sentinel-1遥感数据的水体提取
遥感-GIS
sentinel图像处理arcgis
本文利用SAR遥感图像进行水体信息的提取,相比光学影像,SAR图像不受天气影响,在应急情况下应用最多,针对水体,在发生洪涝时一般天气都是阴雨天,云较多,光学影像质量较差,基本上都是利用SAR影像对受灾范围进行评估,故此本文重点描述SAR影像中的水体提取问题,目前应用较多的是Sentinel-1数据。本文结构:Sentinel-1数据的介绍Sentinel-1数据的预处理水体信息提取总结1Senti
- 【国外比较权威的免费的卫星数据网站——USGS Earth Explorer】
学地理的小胖砸
ENVI遥感遥感影像数据地理信息科学地图学卫星影像图像处理
USGSEarthExplorer网址:https://earthexplorer.usgs.gov/简介:USGSEarthExplorer是一个全面的卫星影像数据检索工具,提供历史卫星图像的下载和访问。它拥有NASALandsat系列卫星的遥感数据,这些卫星自1972年以来积累了宝贵的数据,对于历史分析、环境监测等方面具有不可替代的作用。此外,该网站还提供免费的高程模型数据,如NASA的AST
- 2013-2023年 中国MOD17A3H植被净初级生产力(NPP)数据
小王毕业啦
大数据人工智能大数据社科数据
中国MOD17A3H植被净初级生产力(NPP)数据是基于NASA的MODIS卫星遥感数据计算得出的,这些数据对于评估生态系统碳收支、碳循环以及气候变化的影响具有重要意义。NPP数据可以反映植被通过光合作用固定大气中二氧化碳并转化为有机物质的能力,是衡量生态系统健康状况和生产力水平的重要指标。如果NPP呈现增加趋势,可能意味着生态系统的生产力在增强,有利于碳的固定和减少温室气体排放;反之,如果NPP
- 基于R语言遥感随机森林建模与空间预测
weixin_贾
统计语言类模型分布式
随机森林作为一种集成学习方法,在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性,随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中,使用Bootstrap抽样生成不同的训练集,并在节点分裂时随机选择特征子集,这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性,其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得,减少了单个异常对结
- 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
- 高分一号卫星遥感数据的选取和处理流程
sshy3s
高分一号卫星属于低轨卫星,于2013年4月成功发射。在单星上同时实现了大宽幅与高分辨率的结合:16m分辨率实现大于800km成像幅宽;2m高分辨率实现大于60km成像幅宽。适应多源遥感数据、多种高分辨率等综合需求。同时,实现了在无地面控制点的条件下达到50m图像的定位精度,及2×450Mbps的数据传输能力,满足大数据量应用需求,大大提高了数据的传输能力,在国内同类卫星中属于最高水平。.原始遥感影
- 基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究
凝忆_1169
基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究陈丙寅杨辽陈曦王伟胜摘要对modis数据进行投影转换、去云等预处理的基础上,利用地形校正对TVDI模型进行改进,构建了改进型的温度植被干旱指数(mTVDI)用于新疆干旱区旱情监测。1研究区概况及数据源1.1研究区概况新疆干旱区,是全球典型的干旱半干旱气候区。1.2数据源与预处理1.2.1遥感数据主要采用MODIS数据产品、SRTM高程数据及TRMM降水
- GIS与遥感数据汇总(数据来源网络,持续更新~)
qinaidel6
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1.Esri2017-202110m全球土地覆盖数据下载(LandCoverDownloade该数据来源于Esri,以Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源,并结合人工智能土地分类模型制作而成。该数据的时间范围是2017年-2021年,空间分辨率是10米,地理坐标系是WGS-84数据下载网址(无需科学上网)Sentinel-210mLandUse/LandCoverTimeseriesDown
- 遥感资源大放送(上):用开源代码,训练土地分类模型
HyperAI超神经
算法机器学习人工智能遥感土地分类
教程传送门遥感资源大放送(下)|11个经典遥感数据集遥感影像是开展测绘地理信息工作的重要数据,对于地理国情监测、地理信息数据库更新等意义重大,在军事、商业、民生等领域发挥了越来越重要的作用。近年来,随着国家卫星影像获取能力的提升,遥感影像数据采集效率大幅提升,形成了低空间分辨率、高空间分辨率、宽视角多角度、雷达等多种传感器共存的格局。轨道中的Landsat2正在收集地球遥感数据该卫星是NASA陆地
- GLDAS 2000~2022年全球区域地表温度STMP数据免费分享
GIS遥感数据处理应用
人工智能arcgis
各位同学们好,今天分享的是GLDAS2000~2022年全球区域地表温度STMP数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,您可以添加我的微信。一、数据简介GLDASNoahLandSurfaceModelL4monthly0.25x0.25degreeV2.1(GLDAS_NOAH025_M)是一个数据集,提供了0.25x0.25度分辨率的全球范围内的土壤地表温度数据。这个数据集基于Noah
- python快速实现shp点提取栅格值 (两种方法对比)
白泽渌
pythongis
大量快速值提取至点的方法在遥感数据的处理中,常常需要实现的一个功能就是“提取指定shp点对应栅格图像的value值”。实现该功能可以使用ArcGIS中的提取工具-值提取至点。但遇到大量数据,众多实验区的数据时,手动操作着实会带来很大的麻烦。这里我个人改进总结了两种方法,可实现python快速提取shp点对应的栅格值方法。rasterio+GeoPandas先上图说明:importmatplotli
- GLASS产品植被总初级生产力GPP_avhrr年数据分享
GIS遥感数据处理应用
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各位同学们好,今天分享的是GLASS产品植被总初级生产力GPP_avhrr年数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,您可以评论或私信。一、数据简介GPP产品采用了贝叶斯多算法集成方法,整合了国际上广泛应用的8个光能利用率模型,包括CASA、CFix、CFlux、EC-LUE、MODIS、VPM、VPRM和Two-leaf。该算法的发展和验证基于全球涡相关通量站点的数据,总计155个站点,涵
- GLASS产品植被总初级生产力GPP_MODIS年数据免费分享
GIS遥感数据处理应用
arcgis
各位同学们好,今天分享的是GLASS产品植被总初级生产力GPP_MODIS年数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,您可以私信或评论。一、数据简介二、数据链接国家地球系统科学数据中心数据详细信息(geodata.cn)https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=2693253&docId=7938三、数据分享我已经下载并处理好
- 张永强全球PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据免费分享
GIS遥感数据处理应用
大数据arcgis
各位同学们好,今天分享的是张永强全球PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,评论私信。一、数据简介PML_V2陆地蒸散发与总初级生产力数据集是一个包含各种要素的数据集,其中包括总初级生产力(GPP)、植被蒸腾(Ec)、土壤蒸发(Es)、冠层截流蒸发(Ei)和水体、冰雪蒸发(ET_water),总共有5个要素。这些数据以TIFF格式进行存储,时空分辨率为8
- 1992-2020年ESA CCI欧航局300m土地利用数据分享
GIS遥感数据处理应用
土地利用arcgis
各位同学们好,今天分享的是1992-2020年ESACCI欧航局300m土地利用数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,您可以评论或私信。一、数据简介欧洲航天局气候变化倡议(ESAClimateChangeInitiative,CCI)的300米土地利用数据集是一项高分辨率的全球土地覆盖分类项目。该数据集旨在提供准确、一致和高时空分辨率的土地覆盖信息,以支持气候变化监测、研究和模型预测。利
- 2000~2020年全球日光诱导叶绿素荧光SIF数据分享
GIS遥感数据处理应用
arcgis
各位同学们好,今天分享的是2000~2020年全球日光诱导叶绿素荧光SIF数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,你可以私信或评论。一、数据简介日光诱导叶绿素荧光(Solar-InducedChlorophyllFluorescence,SIF)是植物在受到太阳光照射时产生的一种光信号。当光能被叶绿素吸收后,一部分能量会以荧光的形式重新辐射出来。这种荧光信号可以提供有关植物光合作用和生理状
- 中国SRTMDEMUTM 90M 分辨率DEM数据免费分享
GIS遥感数据处理应用
arcgispython
各位同学们好,今天分享的是中国SRTMDEMUTM90M分辨率DEM数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,欢迎私信。一、数据简介SRTM(ShuttleRadarTopographyMission)是一个由NASA和其他合作伙伴组织共同进行的地球观测项目。它于2000年进行,利用航天飞机上的雷达系统获取地表的高程数据。SRTM数据的主要目的是生成地球表面的数字高程模型(DigitalEl
- 基于Matlab计算栅格数据Hurst指数和未来趋势
GIS遥感数据处理应用
人工智能arcgismatlab
各位同学们好,今天分享的基于Matlab计算栅格数据Hurst指数和未来趋势。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,私信或评论。一、Hurst指数Hurst指数是一种用于描述未来短时间内变化趋势可持续性的指标,可以在分析年际变化特征方面提供更好的帮助。该指数由英国水文专家Hurst提出,并在地质、遥感和水文等领域得到广泛应用。其中,研究使用了重标极差分析法(R/S)来计算Hurst指数,并应用
- ArcGIS批量裁剪栅格数据(ArcPy方法)
bestYou_
ArcGIS遥感ArcPy遥感栅格裁剪按掩膜提取批量裁剪python文件处理
遥感数据处理系列一些项目及科研中遇到的小需求,一方面记录自己的学习历程,另一方面帮助大家学习。本系列文章的开发环境为:ArcGIS10.2.2+Python2.7、ENVI5.3+IDL8.5ArcGIS批量计算栅格数据平均值(ArcPy方法)GLDAS数据下载及处理(NC转TIF)ArcGIS批量裁剪栅格数据(ArcPy方法)ArcGIS批量栅格重采样(ArcPy方法)ArcGIS批量裁剪栅格数
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite