- OpenLayers 计算GeoTIFF影像NDVI
GIS之路
OpenLayersWebGIS前端信息可视化
前言NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)即归一化植被指数,是反应农作物长势和营养信息的重要参数之一,用于监测植物生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差。其值在[-1,1]之间,-1表示可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖,且值越大,表明植被覆盖度越高。计算公式:NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)1.
- PostGIS实现栅格波段提取与重组【ST_Band】
gerrywhu
postgis栅格数据栅格波段提取栅格波段重组ST_Band
全部文章内容请转公众号【PostGIS专栏】,原创不易,求关注支持,更多开源GIS相关知识技能分享,免费提供学习问答交流。一、函数概述二、核心参数与语法结构三、参数详解与使用规范1.波段选择参数2.返回值逻辑3.弃用提示四、典型用法示例示例1:提取多光谱影像指定波段(如NDVI计算)示例2:重组波段顺序(如RGB转BGR)示例3:复制单波段生成多波段栅格五、应用场景1.遥感影像分析2.影像处理与格
- CASA模型(讲解+案例实践)NDVI计算、FLASSH大气校正、未来土地利用预测
科研的力量
生态遥感双碳CASA模型CMIP6土地利用气象数据NDVIFLASSH大气校正ArcGIS软件
由于全球变暖、大气中温室气体浓度逐年增加等问题的出现,“双碳”行动特别是碳中和已经在世界范围形成广泛影响。碳中和可以从碳排放(碳源)和碳固定(碳汇)这两个侧面来理解。陆地生态系统在全球碳循环过程中有着重要作用,准确地评估陆地生态系统碳汇及碳源变化对于研究碳循环过程、预测气候变化及制定合理政策具有重要意义。CASA(Carnegie-Ames-StanfordApproach)模型是估算陆地生态系统
- 植被监测新范式!Python驱动机器学习反演NDVI/LAI关键技术解析
梦想的初衷~
生态环境遥感植被python机器学习生态环境监测
在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下,植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术,正面临数据复杂度提升、模型精度要求高、多源异构数据融合等挑战。人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是机器学习与深度学习算法的突破,为解决这些难题提供了全新路径。AI凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力,能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性,显著提升植被参
- Google Earth Engine(GEE) 代码详解:批量计算_年 NDVI 并导出(附 Landsat 8 数据处理全流程)
做科研的周师兄
java前端javascript
一、代码整体目标基于Landsat8卫星数据,批量计算2013-2020年研究区的NDVI(归一化植被指数),实现去云处理、数据合成、可视化及批量导出为GeoTIFF格式,适用于植被动态监测、生态环境评估等场景。二、代码分步解析(含核心原理与易错点)1.加载并显示研究区边界varroi=table;//假设table是用户上传的矢量边界(如SHP文件)Map.centerObject(roi,8)
- GEE| 基于Landsat 8 计算NDVI
Aaron Hill
GEE植被指数遥感
基于Landsat8计算NDVI,并将栅格数据导出。(使用时将roi更改为自己的矢量范围并在.filterDate进行时间筛选即可)varroi=ee.FeatureCollection('users/yongweicao11/fujian');print('ROI:',roi);varmyImage=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2").fil
- 第36讲:作物生长预测中的时间序列建模(LSTM等)
Chh0715
lstm人工智能rnnr语言python
目录为什么用时间序列模型来预测作物生长?⛓️什么是LSTM?示例案例:预测小麦NDVI变化趋势1️⃣模拟数据构建(或使用真实遥感数据)2️⃣构建LSTM所需数据格式3️⃣构建并训练LSTM模型4️⃣模型预测与效果可视化除了LSTM,还有哪些方法?农学中的潜在应用场景✅小结在精准农业快速发展的今天,如何准确预测作物的生长状态,已成为提升农业决策效率的重要课题。特别是面对多变的气候、不同地块的管理方式
- 第十九讲 XGBoost 二分类模型案例(遥感数据识别玉米与小麦地块)
Chh0715
数据挖掘人工智能r语言机器学习算法分类
案例场景:遥感数据识别玉米与小麦地块你是一名农业遥感研究者,希望根据遥感指数(如NDVI、EVI、土壤亮度等)对农田进行分类,判断地块是玉米还是小麦。步骤1:模拟数据生成我们使用dplyr和MASS生成500个样本数据,包含4个遥感特征变量与1个类别标签(玉米=1,小麦=0)。#加载所需包library(dplyr)library(ggplot2)library(xgboost)library(c
- 根据ndvi提取非水体_无人机多光谱遥感系统在河道水体富养化监测中的应用
小小黑飞飞
根据ndvi提取非水体
摘要:伴随着无人机平台的不断进步,遥感传感器日益丰富,可见光及近红外波段的高分辨率影像逐步普及,推动无人机低空遥感由侧重几何定位的测绘应用向以决策支持为目的的专题信息提取方向转变。运用分析遥感数据的数学和物理方法,开展定量遥感方面的研究,进一步将基础影像数据转化为高级专题产品,正在成为一种新的趋势。本文介绍一种面向水体污染物监测的无人机多光谱应用方法。水体富营养化防治是水污染治理中最为复杂和困难的
- NDVI 数据产品和常见传感器说明(Modis,TM,AVHRR,SPOT)
探寻TUT
大数据
NDVI常见传感器说明1,modis(moderateresolutionimagingspectroradimeter)Modis是由nasa发射的,共有36个通道,从可见光到热红外波段,在1999年发射的terra,2002年5月发射Aqua,Terra每天经过2次,分别为早上10:30和22:30,aqua每天同样两次,1:30am和13:30Modis主要提供以下变量每日地表反射率,雪盖,
- python活用gdal库进行批量重投影、重采样、裁剪
探寻TUT
python大数据
自然地理的数据经常保存为nc文件,因为nc文件包含经纬度、时间三个轴的基本信息。另一种保存方式是保存为tif文件,但tif文件只有经纬度信息,丢失了时间信息,折衷方案是对每个tif文件进行包含时间信息的命名,例如著名的GIMMSNDVI数据"PKU_GIMMS_NDVI_V1.2_19820101.tif"。这会导致一个问题,就是一个日期的数据都保存为一个tif,如果要处理1982-2020年总共
- CASA模型-估算陆地生态系统植被净初级生产力NPP的经典模型(相关遥感数据、MODIS NDVI遥感产品预处理、气象数据预处理与空间插值、区域制图)
KY_chenzhao
人工智能大数据机器学习matlab
CASA模型(Carnegie-Ames-StanfordApproach)是一个基于光合作用和呼吸作用过程的生态系统生产力模型。在实际应用中,气象数据是CASA模型的关键输入之一,用于模拟植被的光合作用和呼吸作用。本文将介绍如何结合气象数据实现CASA模型,并提供一个实际案例CASA模型需要的气象数据主要包括:辐射(光合有效辐射PAR)温度(影响酶活性和呼吸作用)降水(影响土壤水分和植被生长)这
- 多光谱相机在农业中的应用(农作物长势、病虫害、耕地检测等)
中达瑞和-高光谱·多光谱
数码相机
多光谱技术通过捕捉作物在不同波段的光谱反射特征,为农业提供了前所未有的精准监测手段。从作物生长监测到病虫害预警,从土壤肥力评估到产量预测,多光谱相机已成为现代农业的核心工具之一。本文将深入探讨多光谱技术在农业中的具体应用及其带来的变革。一、作物生长监测与营养管理1.叶绿素与氮素含量分析多光谱相机获取光谱数据后,通过光谱分析软件做植被指数(如NDVI、GNDVI)的计算,可实时监测作物的叶绿素含量,
- 基于 GEE 的研究区 1986-2024 年年均归一化植被指数 NDVI 时间序列分析
@HNUSTer
GoogleEarthEngine(GEE)GEE云计算云平台遥感大数据数据集
目录1代码解析1.1初始化与地图设置1.2数据预处理函数1.3云去除函数1.4NDVI计算函数1.5数据集加载与处理1.6年均NDVI计算与导出1.7时间序列影像集合1.8绘制时间序列图表2完整代码3运行结果1代码解析1.1初始化与地图设置varroi=table;Map.centerObject(roi);Map.addLayer(roi,{'color':'grey'},'roi');roi定
- 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
- 基于 GEE 计算年均归一化植被指数 NDVI、植被覆盖度 FVC
@HNUSTer
GoogleEarthEngine(GEE)GEE云计算云平台遥感大数据数据集
目录1完整代码2运行结果1完整代码//导入研究小区的集合Map.centerObject(roi);Map.addLayer(roi,{'color':'grey'},'roi');//应用缩放因子functionapplyScaleFactors(image){varopticalBands=image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
- 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
- GEE训练教程——基于Landsat C02数据的多指数计算和批量下载
此星光明
GEE教程训练前端数据库javascriptgeeLandsat指数下载
目录简介指数介绍代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于LandsatC02数据的多指数计算和批量下载指数介绍NDVI:归一化差异植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex)是通过比较近红外波段(NIR)和红波段(Red)的反射率来评估植被状况的指数。计算公式为:(NIR-Red)/(NIR+Red)。NDVI值范围从-1到1,数值越高表示植被越茂盛。EVI
- GEE数据集——MOD13A1.006Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品
此星光明
中科星图服务器运维javascriptmodis植被指数数据集影像
数据名称:MOD13A1.006Modis16天Terra500m数据来源:NASA时空范围:2000-2022年空间范围:全国波段名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001NormalizedDifferenceVegetationIndexEVIB2EVI-2000100000.0001EnhancedVegetationIndexVIQB3B
- 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
- arcmap提取栅格数据像元值
椅子屋虎伢
我们知道,栅格数据的像元是有值的,我们根据值的不同可以对栅格数据进行不同颜色的渲染。比如:我们有一份NDVI栅格数据,NDVI中的指数大小就是每个像元的值,下面我们就来提取一下NDVI指数。一、在arcmap中打开栅格数据image.png二、点击工具栏上的identify工具,拾取栅格,可以查看到当前像元值image.png三、工具>Conversion>FromRaster>RastertoP
- 1982-2022年的GIMMIS-NDVI数据
亿份资料
python
GIMMIS-NDVI简单介绍NDVI基于先进高分辨率辐射计(AVHRR)数据的校正和校准测量,空间分辨率为0.0833度,覆盖1982年至2022年的全球范围。最大NDVI值在每月两次合成周期内报告(每月两个值)。该数据集由不同的AVHRR传感器组装而成,并考虑了各种影响,例如校准损失、轨道漂移和火山喷发。1982-2022年的GIMMIS-NDVI数据获取方法:https://mp.weixi
- 【免费分享】2000-2020年中国30米年最大NDVI数据集
yikegis
arcgis数据库
有人需要数据的话可以免费领取,这是我自己找到的,方便大家用,很多都要转发朋友圈什么的,这个不用,有需要就自取数据详情2000-2020年中国30m年最大NDVI数据集是基于GoogleEarthEngine云计算平台,利用全年所有Landsat5/7/8遥感数据,通过去云去阴影得到所有的Landsat有效观测数据,然后对每一个Landsat有效观测进行NDVI提取,并结合线性插值以及S-G平滑等方
- 基于R语言的NDVI的Sen-MK趋势检验
TwcatL_tree
R地理信息r语言开发语言sen-mk
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据,数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值,在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下:importeeimportgeemapgeemap.set_proxy(port=7890)#设置全局网络代理Map=geemap.Map()#指定艾比湖地区数据范围region=ee.Geometry.BBox(82.433,44.367,
- GEE计算NDVI
BNU_JW
NDVI主要用来检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等,其取值范围-1<=NDVI<=1,负值表示地面覆盖为云、水、雪等,对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖,且随覆盖度增大而增大;NDVI=(近红外波段-红波段)/(近红外波段+红波段)Landsat8:NDVI=(band5-band4)/(band5+band4)Sentinel2:NDVI
- 【MATLAB】 HANTS滤波算法
Lwcah
MATLAB数字信号处理滤波算法matlab算法开发语言
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1基本定义HANTS滤波算法是一种时间序列谐波分析方法,它综合了平滑和滤波两种方法,能够充分利用遥感图像存在时间性和空间性的特点,将其空间上的分布规律和时间上的变化规律联系起来。该算法在进行影像重构时,充分考虑了植被生长周期性和数据本身的双重特点,能够用代表不同生长周期的植被频率曲线重新构建时序NDVI影像,真实反映植被的周期性变化规律。HANTS滤波算法
- Day 41 利用NDVI区分小麦的基因型和生产力
Elvira1021
Abstract:Cropbreedersarelookingfortoolstofacilitatethescreeningofgenotypesinfieldtrials.Remotesensing-basedindicessuchasnormalizeddifferencevegetativeindex(NDVI)aresensitivetobiomassandnitrogen(N)vari
- 开源大数据一周精彩回放【荐】:推动数据开放,助力产业发展
数据禾
自然资源大数据时空大数据
马云说过“21世纪的竞争是数据的竞争,谁掌握数据,谁就掌握未来!”进入大数据时代,谁掌握了数据源,谁就站在行业制高点。数据禾通过推动数据开放,助力产业升级和发展。以下开源数据,请登录databox.store注册下载。01)2013-2016年全国逐月NDVI数据下载归一化植被指数NDVI的遥感反演是以晴空状态下的地表反射为输入,因此预先合成多天晴空状态的地表反射率,并进行去云及其它噪音处理,采用
- Landsat计算TVDI进行干旱监测(更新)
海绵波波107
遥感反演技术java数据库服务器
目录影像下载NDVI计算和热红外单波段提取NDVI行列审查以及范围查看劈窗算法计算地表温度计算TVDI影像下载预先下载了研究区13景的Landsat8和9的影像,该影像有10个波段,其中1-9为可见光波段(30m),10-11为热红外波段(100m)。在存储时,Landsat的每个波段为TIFF形式。OLI波段需要进行辐射定标和大气校正,两个热红外单波段要进行辐射定标预处理步骤可见(Landsat
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f