- 无人机遥感技术:从植被监测到生理参数反演的进阶之路
KY_chenzhao
无人机植被遥感参数反演
在当今的生态学和农林业研究中,无人机遥感技术已经成为获取植被信息的重要手段。它不仅能够快速覆盖大面积区域,还能提供高分辨率的多光谱和高光谱数据,为植被健康监测、生长状况评估和生理参数反演提供了强大的技术支持。今天,我们就来深入了解一下无人机遥感技术在植被定量监测中的应用。一、无人机遥感:为何备受青睐?无人机遥感技术结合了无人机的灵活性和遥感传感器的高精度,能够快速获取植被的多维度信息。与传统的卫星
- 一文读懂遥感技术在农险服务全流程的应用与价值
珈和info
遥感
农业保险作为分散农业风险、提高农业生产积极性、保障农民收入稳定的重要金融政策工具,其效能直接关系到农业生产的稳定与农村经济的繁荣。然而,传统农业保险业务在信息获取、风险评估等方面的局限性日益凸显。转型之际,科技手段应如何精准地介入到农险业务的发展中来?承保、理赔、风险评估等关键业务环节能否实现从重经验到重数据的转变?已实现商业化应用的遥感技术是否能突破局限,在成本、精度、算法等维度更贴合农险业务的
- 【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理
weixin_贾
GIS无人机遥感无人机图像拼接多光谱Photoscan软件
无人机遥感图像采集流程:无人机遥感监测介绍无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航拍一般过程无人机遥感图像拼接软件操作:Photoscan软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例:基于无人机航拍的单体三维建模案例基于普通相机拍摄的单体三维建模案例基于无人机航拍的正射影像制图案例利用批处理实现无人机航拍制图案例利用地面控制点提高制图精度
- 遥感影像建筑物提取
V搜xhliang0246
人工智能计算机视觉深度学习python开发语言
遥感影像建筑物提取是一项重要的地理信息处理任务,它在城市规划、环境监测、人口估算和土地覆盖制图等领域具有广泛的应用价值。以下是对遥感影像建筑物提取的详细解析:一、数据采集数据采集是建筑物提取的基础步骤。应选择具有高空间分辨率和多光谱信息的遥感影像,以确保提取的准确性。常用的遥感影像数据包括航空影像和卫星影像:航空影像:拍摄于飞机上,具有较高的空间分辨率,适用于小区域的建筑物提取。卫星影像:拍摄于卫
- 【语义分割专题文章】
BoostingIsm
Segmentationpython
本栏聚焦在语义分割的相关算法,专栏内文章的代码均已实现。一、数据篇【遥感】【道路】篇:【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015):【语义分割】【专题系列】二、Unet语义分割代码实战PSPNet(2017):【语义分割】【专题系列】三、PSPNet语义分割代码实战Linknet(2017)FPN(Featu
- 无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合制图教程
岁月如歌,青春不败
生态遥感无人机农业科学林业科学GIS制图遥感生态学
遥感技术作为一种空间大数据手段,能够从多时、多维、多地等角度,获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势,是智慧农业必须采用的重要技术之一。一:综合态势分析1.1研究区及作物品种分析(1)形态指标分析(2)生理生化指标分析(3)胁迫指标分析(4)产量指标分析(5)综合分析1.2无人机平台分析:析目前常用于农林行业的无人机平台。1.3无人机机载传感器分析:析目前常用于农林行业
- 无人机图像拼接数据在GIS中的处理与分析、可视化与制图;无人机航拍;无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析
WangYan2022
遥感生态无人机图像处理数据分析ArcGIS生态环境监测
ArcGIS作为地理信息系统领域最主流的GIS平台软件,空间数据处理和分析功能强大,十分适用于地表空间监测数据的读写、管理、分析与可视化。本教程融合无人机生态环境监测技术和ArcGIS数据分析技术,通过具体案例分析与软件操作实践,详细介绍包括无人机多源遥感影像数据采集(可见光、多光谱、激光雷达等)、影像数据拼接、空间数据编辑、空间数据分析、空间数据专题制图等流程的一条完整作业“流水线”,期望能够为
- 如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集,视觉定位,无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率
计算机c9硕士算法工程师
数据集遥感类数据集无人机类数据集无人机卫星影像空间无人机视觉定位数据集遥感影像视觉定位
无人机视觉定位数据集,将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配,可以实现无人机的精确快速定位,且不会产生误差累积,能作为当前无人机组合导航系统的重要补充,无人机影像收集自国内多个地区,涵盖不同地形特征和大部分国内地区;匹配的底图影像则是从谷歌地图获取的卫星图像。数据集旨在通过提供多样化的数据来支持无人机视觉定位模型的训练和测试。该数据集包含6,742幅无人机图像和11幅卫星影像。无人机图像
- 农业信息技术知识点(一)
虫洞没有虫
农业信息技术重点总结考研笔记课程设计其他
第一章1.信息是什么?信息是信息源所发生的各种信号和消息经过传递被人们所感知、接受、认识和理解的内容的统称。2.信息技术是什么?信息技术是指获取、处理、传递、存储、使用信息的技术,是能够扩展人们的信息功能的技术。3.信息采集技术,信息处理技术,信息传递技术,信息控制技术①信息采集技术:是指能有效地扩展人类感觉器官的感知域、灵敏度、分辨力和作用范围的技术,包括传感、测量、识别和遥感遥测技术。②信息传
- 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
- 使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务 如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
语义分割unet
使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究数据集文章目录1.安装依赖2.数据准备创建自定义的数据加载器3.模型定义4.训练模型5.可视化预测结果Postdam数据集遥感影像-语义分割数据集:Postdam数据集像素大小512*512训练图片为.tif标签图片为.tif数据集(train3678张val920张)
- 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
- AI助力精准农业:从数据到行动的智能革命
Echo_Wish
人工智能前沿技术人工智能
AI助力精准农业:从数据到行动的智能革命农业,作为人类最古老的产业,正经历着一场前所未有的智能化变革。从传统的经验种植到现代化机械农业,再到今天的人工智能(AI)精准农业,科技的每一次跃迁都在提高农业生产效率,降低资源浪费,并增强粮食安全。AI之所以能在农业中大显身手,主要依赖于数据驱动的智能决策。通过卫星遥感、无人机、传感器、气象数据等多维度信息,AI可以帮助农民精准施肥、智能灌溉、预测病虫害,
- GEE python——gee_pyccd基于连续监测变化检测(Continuous Change Detection and Classification, CCDC)
此星光明
GEE-PYTHONpython开发语言geeccdc变化检测py连续性
目录简介gee_pyccdPyCCDCCDC算法代码1代码2结果简介gee_pyccd协调在GoogleEarthEngine数据上使用PyCCD的脚本。此存储库与Google或USGS没有正式关联。gee_pyccd是一个基于GoogleEarthEngine平台的Python库,用于对遥感时间序列数据进行变化检测和趋势分析。它实现了基于连续监测变化检测(ContinuousChangeDete
- 遥感中的反演
ximenchuixuezijin
工作农业算法金山网络io
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
- matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究
老许的花开
matlab神经网络遥感反演
采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。更多还原【Abstract】Theresearchonsalinityinversionfromr
- 遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别
FL1623863129
数据集计算机视觉人工智能深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):2026标注数量(json文件个数):2026标注类别数:5标注类别名称:["Tree","building","Tin_Shade","farmland","water"]每个类别标注的框数:Treecount=64782buildingcount=52980Tin_Shade
- 几种不同数据采集的概念:遥测、遥控、遥信、遥调、遥视、遥感
CServer_01
bigdata物联网
遥测、遥控、遥信、遥调、遥视、遥感、遥视:这几种技术在概念上容易混淆,在数据自动采集中常常用到,各自有不同的用途,下面加以简述:遥测(Telemetry):通过远程传输数据来监测远程系统中的各种物理量。如:电压、电流、频率等,数据通过远程系统种的传感器、PLC等方式获取后传输到远方。遥信(Teleprotection):通过远程传输信号来传递系统状态和故障信息。如:当发生故时,遥信系统可以远程传输
- 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。
- 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。
- 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
- 【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
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s