- 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
- 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
- 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
- [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”
- 遥感多模态基础大模型汇总-实时更新
遥感-GIS
#遥感#图像处理深度学习#大模型#遥感大模型
本文内容来自下面链接,考虑到很多同学登录不了,故在此平台进行分享。遥感基础大模型TableofContentsModelsRemoteSensingVisionFoundationModels遥感视觉基础模型RemoteSensingVision-LanguageFoundationModels遥感视觉语言基础模型RemoteSensingGenerativeFoundationModels遥感生
- 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
- 遥感之智能优化算法大纲介绍
遥感-GIS
遥感之智能优化算法图像处理arcgis启发式算法
介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法,其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等,在遥感领域,比如高光谱特征选择,机器学习超参数优化等方向有众多的应用,除了提到了两个算法之外,还有众多其他算法,本专栏基于《智能优化算法与涌现计算》及其相关资料,对智能优化算法做些详细的整理和总结,以期给遥感或其他领域提供有价值的参考。书籍大纲为:第一篇仿人智能优化算法描述模拟人脑思维、人体系统、
- 遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归
遥感-GIS
遥感之机器学习树集成模型机器学习图像处理arcgis
本文在前面文章的基础上,连续介绍CART树在回归中的应用,其回归技术经常用于定量遥感领域,涉及各种地表参数含量的反演。主要分为如下几部分:回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考:遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法,在遥感领域对应的就是定量遥感分方向,比如水质参数反演,土壤中各种参数反演,森林各种生物
- 遥感影像-语义分割数据集:GID数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
计算机视觉人工智能机器学习
GID数据集:大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介:GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集(GID-5)和精细土地覆盖集(GID-15)两个部分。大规模分类集(GID-5)包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别,共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中,训练集为120景图像,验证集为
- ENVI处理遥感教程及学习资料
有梦想的炸豆皮
ENVI
转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102y64u.html微博ENVI-IDL技术殿堂2017年ENVI-IDL遥感应用培训班素材及录屏共享2017年在8个城市共举办8场培训班。共有来自260多个单位的630多人参加。今年培训班继续以中国遥感应用协会和我公司的名义共同主办,部分地区与地方遥感协会、高校联合主办。培训时间依然是5天,内容上形成卫星图
- 遥感影像-语义分割数据集:Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程
GIS潮流
计算机视觉
原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄,有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄,有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm
- 【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
- 【目标检测数据集汇总】各类目标检测数据集VOC+YOLO格式地址汇总
熬夜写代码的平头哥∰
数据集目标检测YOLO目标跟踪
序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】西红柿番茄成熟度检测640张3类别VOC+YOLO格式.zip点我下载2【目标检测数据集】轮船分类检测数据集500张4类别VOC+YOLO格式.zip点我下载3【目标检测数据集】手枪gun标注检测数据集VOC+YOLO格式3400张.zip点我下载4【目标检测数据集】蚊子检测数据集295张VOC+YOLO格式可训练.zip点我下载5【目标检测数据集】遥感类军
- SWAT模型高阶十七项案例分析实践技术
科研的力量
水文地质土壤SWAT模型DEM数据土地利用水资源时空分布特征CMIP6数据处理水资源
【案例实践】:1)遥感产品和SWAT模型快速建模2)基于水文响应单元(HRU)的水资源时空分布特征3)基于自定义流域与河道的SWAT模型建模与分析4)子流域划分原理及其对模型不确定性的影响5)坡度划分原理及其对模型不确定性的影响6)DEM数据空间分辨率及其模型不确定性的影响7)DEM数据来源及其对模型不确定性的影响8)DEM数据重采样方法及其模型不确定性的影响9)土地利用遥感解译及其在模型建模中的
- 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
- WRF DA的安装、编译及运行;WRF DA变分资料同化、WRF DA混合同化新方法;变分同化的单点试验、混合同化的单点试验等
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大气人工智能经验分享
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。有效提升广大科研、业务人员
- <数据集>遥感船舶识别数据集<目标检测>
深度学习lover
深度学习数据集目标检测人工智能计算机视觉YOLO深度学习
数据集格式:VOC+YOLO格式图片数量:15047张标注数量(xml文件个数):15047标注数量(txt文件个数):15047标注类别数:25标注类别名称:['AircraftCarrier','AuxiliaryShips','OtherShip','OtherWarship','Destroyer','Dock','Hovercraft','Submarine','Ferry','Barg
- ArcPy批量填充大量栅格图像NoData无效值的方法
疯狂学习GIS
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值(NoData值)填充的方法。 在处理栅格图像文件时,我们经常会遇到图像中存在有无效值(即NoData值)的情况。如下图所示,这里有一个矢量面要素图层和该矢量图层范围对应的一景栅格图像;可以看到,由于该栅格图像存在无效值NoData,因此栅格图像是没有完全遮盖矢量图层的。 在一些情况下,这些无效值可能会对我们的后
- 基于遥感解译与GIS技术生态环境影响评价图件制作
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《环境影响评价技术导则生态影响》(HJ19—2022)即将实施,其中生态影响评价图件是生态影响评价报告的必要组成内容,是评价的主要依据和成果的重要表现形式,是指导生态保护措施设计的重要依据。在众多图件中,土地利用图、植被类型图、植被覆盖度图、土壤侵蚀图等专题图的制作需用到大量的遥感和GIS技术。1、掌握遥感和GIS土地利用现状解译与制图技术2、掌握遥感和GIS植被分类与制图技术3、掌握遥感和GIS
- 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
- InSAR技术大揭秘:数据处理、地形重建、形变监测一网打尽!
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生态insar大地测量sar卫星时间序列
合成孔径雷达干涉测量(InterferometricSyntheticApertureRadar,InSAR)技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术,凭借其可以穿过大气层,全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性,已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。InSAR作为一种新兴的空间大地测量技术,克服了传统大地测量技术需要人工野外布点、
- GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析
AIzmjl
GPT生态遥感大数据gptgee灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展,云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据,我们能够实时获取灾害发生地的影像信息,为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时,在水体与湿地监测方面,遥感云大数据也发挥着重要作用,帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来,GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果,其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
- 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
- 挑战杯 基于机器视觉的图像拼接算法
laafeer
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前言图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来。那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?这是一个较为新颖的竞
- 无感
慢_简
万般小溪汇入河汉江淮澄江如练犹如一道清流时而温柔时而沁人心脾奔涛炙浪遥感如画之景,竟再无平静之意欲与江河势比美,也能会临绝顶攬日月高比天公能言矮,壮似山川不可攀举手平星辰,身动定河川心有万千阔,一叶一世界图片发自App
- GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析(2015-2023年滇池为例)
此星光明
GEE案例分析前端服务器时序sentinel影像JavaScript面积
简介Sentinel-2是一颗遥感卫星,其提供的高分辨率数据可以广泛应用于环境监测、土地利用和水资源管理等领域。其中,利用归一化水体指数(NormalizedDifferenceWaterIndex,NDWI)来进行长时序水域分析是一种常见的方法。本文将介绍NDWI的定义和计算方法,并结合Sentinel-2影像的使用,详细说明如何进行长时序水域分析。首先,我们来看一下NDWI的定义和计算方法。N
- 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
- 【MATLAB】赫尔默特方差分量估计算法
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微信公众号由于改变了推送规则,为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中,记得将本公众号设为星标或置顶哦~有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1文章简介文章DOI:10.1109/TGRS.2023.3265508链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10097458/keywords#keywords该篇文章讲的是一种遥感反演雪深的新方法,
- 英文论文(sci)解读复现【NO.18】基于DS-YOLOv8的目标检测方法用于遥感图像
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英文论文解读复现目标跟踪人工智能机器学习
此前出了目标检测算法改进专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的SCI论文,并对相应的SCI期刊进行介绍,帮助大家解答疑惑,助力科研论文投稿。解读的系列文章,本人会进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我获取。一、摘要改进的YOLOv8模型(DCN_C2f+SC_
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后