- InSAR技术大揭秘:数据处理、地形重建、形变监测一网打尽!
AIzmjl
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、
- 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习
zkzhzy
ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊(副教授)主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的科研经验,主编《MATLAB智能算
- `sig_atomic_t` 是C语言中的一个数据类型,它通常用于在信号处理程序中声明变量
sunfanup
linux开发cc++c语言信号处理开发语言
例子staticvolatilesig_atomic_tsignal_num;staticvoidSigTerm(intsigno){running=0;signal_num=signo;}intmain(intargc,char*argv[]){signal(SIGTERM,SigTerm);signal(SIGINT,SigTerm);}sig_atomic_t是C语言中的一个数据类型,它通常
- echarts 雷达图样式自定义 2018-12-13
心有余悸天
exportdefaultfunctiondrawradar(basedata,all_data){varRadar={//title:{//text:'基础雷达图'//},//鼠标移入的悬浮框的样式tooltip:{backgroundColor:'#ffff',borderColor:'#eeee',borderRadius:2,borderWidth:1,textStyle:{color:'
- 水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水
海绵波波107
遥感反演与解译技术笔记c#
目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展,由于雷达后向散射系数还会受到植被覆盖、土壤粗糙度等的影响,所以雷达后向散射系数直接反演土壤水难以精确,本文使用水云模型去除植被散射影响,在此基础上更精确地反演土壤水。水云模型简介<
- 闰年导致的哪些 Bug
伍六七AI编程
JAVA日常bugjava程序人生
每次闰年对程序员们都是一个挑战,平时运行好好的系统,在02-29这一天,好像就会有各种毛病。虽然,提前一天,领导们都会提前给下面打招呼。但是,不可避免的,今天公司因为闰年还是有一些小故障。就连大家熟知的一些大公司,也不可避免的因为闰年导致大大小小的故障。闰年导致的哪些Bug1、2月29日下午,有消息称禾赛科技激光雷达存在固件bug,致使凡是用了禾赛激光雷达的车,自动驾驶功能全部歇菜。2、OpenA
- 【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结
CS_Zero
自动驾驶人工智能
自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法(组合导航,视觉、激光SLAM等),融合多种传感器数据,构建高精度、高分辨率的三维语义地图,将要素矢量化,构建要素间的关联关系,通过质检确保质量可靠,形成地图引擎(服务、API)以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法,点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备,采用高线束激光雷达,硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
- 【知识分享】Echarts雷达图组件封装
加瓦程序设计师
Java知识分享echartsvue.jsjavascript
封装Echarts的雷达图(radarchart)组件也可以让你在Vue项目中更方便地使用雷达图。以下是封装Echarts雷达图组件的思路和示例代码:(1)继续沿用之前安装的Echarts和Vue-Echarts插件。(2)创建一个RadarChart.vue组件用于封装雷达图:importechartsfrom'echarts';exportdefault{props:{data:{type:A
- octave 与 matlab
UPUPUPEveryday
matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系:Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的,它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作,使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库,包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- ACC自适应巡航---给CC定速巡航装上了眼睛
高老庄里的高小翠
智能驾驶人工智能驾驶辅助系统
之前说了CC定速巡航,也知道它只会帮驾驶员解放右脚,控制车速;但是它不会识别前方障碍物,如果驾驶员分心开小差,可能就会导致与前方障碍物碰撞的危险~为了解决或者降低这种事故的发生,ACC自适应巡航(AdaptiveCruiseControl),这时候就诞生了。ACC自适应巡航介绍它是一种汽车驾驶辅助系统,可以根据车辆前方的情况自动调整车速,以保持与前车的安全距离。ACC自适应巡航系统通常使用雷达或摄
- 压缩感知中的稀疏基是什么?
superdont
计算机视觉入门计算机视觉人工智能pythonopencv算法
要压缩感知中,涉及到要将信号转换为稀疏形式。此时,需要用到的就是稀疏基。稀疏基可能是傅里叶基或者小波基。例如,如下参考文献提到:参考基傅里叶基和小波基是用于信号处理和图像处理中的常用数学工具,它们能够帮助我们在不同的基下表示信号,便于对信号的分析、压缩和重建。傅里叶基(FourierBasis):傅里叶基是一组复指数函数(对于连续信号)或者傅里叶级数(对于离散信号),可以用来表示周期性信号。对于任
- 国宝大熊猫
周子谦
周子谦说的大熊猫大家可能都认识,是我国特有的物种,是我国一级保护动物。大熊猫圆圆的脸上立着雷达一样的黑茸茸的耳朵。最令人注目的是它那两只黑乎乎的眼睛,不仔细看,还以为他戴了一副墨镜呢。短而圆的尾巴跟它圆滚滚的身体后面,一摇一摆,十分可爱。大熊猫最爱吃竹笋了。他走到竹林里,盘腿坐下,用爪子抓住竹笋,剥开笋皮,送进嘴里。嘎吱嘎吱的响,细细品尝着它的“豪华大餐。”大熊猫不仅爱吃,而且爱睡。他喜欢的一块大
- 003:高精地图数据采集
qq_31762031
019-自动驾驶技术整理高精地图高精地图数据采集
摘要:高精度地图数据采集涉及多个环节和技术,需要严谨的规划和执行,以确保采集到的地理信息质量可靠、精准,并能够支持各种智能交通和导航应用的需求。一、设备准备高精地图数据采集需要高精度的设备,如Lidar(激光雷达)、高清相机、惯性测量单元(IMU)、GNSS(全球导航卫星系统)等。1、Lidar(激光雷达):工作原理:Lidar利用激光束扫描周围环境,通过测量激光发射和反射回来的时间差来确定目标物
- 数字信号处理基础----xilinx除法器IP使用
black_pigeon
FPGA数字信号处理数字信号处理基础补码
前言在进行数字信号处理的时候,计算是必不可少的,通常情况下,能够不用乘法器和除法器就不用乘除法器,可以采用移位和加减法的方式来完成计算。但在一些特殊情况下,希望采用乘除法,这时候在FPGA当中就需要专用的IP了。乘除法在FPGA当中实现起来是比较困难的一件事情。若直接在verilog代码中使用了乘法或者除法,其实最终对应到电路中,要么是采用大量的blockram来实现,要么是占用DSP资源。这种情
- 2021年汽车传感器行业研究报告
行研君.嵇睿麒
自动驾驶其他
核心观点:自动驾驶加速渗透,推动汽车传感器市场的高速增长。传感器是自动驾驶的关键,当前主流自动驾驶传感器主要包括毫米波雷达、车载摄像头以及超声波雷达。2020年国内L2级别自动驾驶的渗透率已近15%。车企相继推出具备L3功能的自动驾驶车型。随着自动驾驶等级的提高,对传感器的数量和质量也提出了更高的要求,L2级自动驾驶传感器数量约为6个,L3约为13个,未来L5要达到30个以上,相应带动汽车传感器市
- 突破编程_C++_面试(高级特性(1))
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面试题1:什么是线程以及它在并发编程中的作用是什么线程(Thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。线程是独立调度和分派的基本单位,同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源,如虚拟地址空间,文件描述符和信号处理等等。但同一进程中的不同线程间的
- 智能汽车「利好」数据服务,特斯拉/英伟达/大众都在布局
高工智能汽车
自动驾驶
硬件预埋,正在推动智能驾驶行业进入数据驱动迭代周期。今年,英伟达在Orin进入规模上量阶段的同时,推出了DriveMap,基于精确测绘数据与匿名众包数据相结合,提供厘米级的定位精度。后者,由搭载英伟达Hyperion架构的车辆提供数据众包,包括来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达的数据。所有这些数据,从车端不断上传到云端。然后,加载到英伟达的Omniverse平台,后者是一个为虚拟仿真和实时物理精确模
- 通俗易懂地理解稀疏性
superdont
计算机视觉计算机视觉入门人工智能算法opencv计算机视觉矩阵
今天我想与大家探讨的是一个数学和工程学中的重要概念——稀疏性。这个概念可能听起来很抽象,但它实际上贯穿于我们生活中的许多方面。那么,稀疏性到底是什么呢?简单来说,在数学和信号处理领域,一个信号被称为稀疏,指的是它在某个域(例如时间域、频率域或其他变换域)中只有少量的非零元素。示例我们通过两个生活中的例子来理解一下。窗户上的泥让我们通过一个实际例子来描绘稀疏性。假设你有一扇带有许多小玻璃窗格的窗户。
- 中年危机遇上经济危机,这届中年太难了
旺财的旺柴
人到中年,最怕半夜接到电话。昨天夜里快两点,朦胧中听到老公接电话去了阳台,久久没回来。虽然白天被俩娃闹腾一天困得不行了,还是竖起了警觉的雷达。谜底直到今天早餐才揭晓,电话来自老公的朋友A君,主题:诉苦。A君这几年一直在创业,经历过危机、也遇到过风口。今年遇上了疫情这样的黑天鹅,主营业务几乎全面停摆,十几名员工的工资、公司的房租压力山大,决意卖一套房发工资维持运转。老公叹气说,“中年危机遇上了经济危
- MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置
端木的AI探索屋
自动驾驶cudacuda-bevfusionnvidia部署模型算法部署bev
目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始,我们将一起看CUDA-BEVFusion的代码流程,看看NVIDIA部署方案的思路方法。加载命令行参数将代码debug起来,launch.json中配置好了传入的参数。C+
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter1
凭轩听雨199407
学习python制造数据挖掘
VSBPowerLineFaultDetection-chapter1backgrounddataset数据介绍信号处理方法EDAtrainfeatureengineeringmodeltraintry信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetectionbackground中压高架线路绵延上百公里来为城市提供电力。因为距离很远,所以人工检测那些没有立即
- SAR成像处理算法_BP算法
爱学习的小伟
合成孔径雷达SAR后向投影算法BP算法
目录BP算法基本原理距离向脉冲压缩划分成像网格聚焦处理小结BPA成像处理软件设计与接口机载SAR模型BPA1程序接口仿真数据1处理(一个点目标)仿真数据使用前面介绍的机载SAR回波仿真软件生产,详细使用说明见机载正侧视模型条带SAR回波仿真算法与编程_爱学习的小伟的博客-CSDN博客机载正侧视模型条带SAR回波仿真算法与编程。在机载模型下,建立空间三维坐标系,并在此坐标下计算目标和雷达相位中心的位
- 基于BP算法的SAR成像matlab仿真
可编程芯片开发
MATLAB仿真#雷达仿真算法matlabBP算法SAR成像
目录1.课题概述2.系统仿真结果3.核心程序与模型4.系统原理简介4.1BP算法的基本原理4.2BP算法的优点与局限性5.完整工程文件1.课题概述基于BP算法的SAR成像。合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率的雷达系统,能够在各种天气和光照条件下提供地表的高分辨率图像。BP(BackProjection)算法,即后向投影算法,是SAR成像中的一种常用算法,以其高精度和适应性强的特点而广受关注。2.
- JAVA编程实战:坦克大战系列3-坦克组成部分
千锋陈老师
游戏中寻找学习JAVA的乐趣之坦克大战系列3-坦克组成部分前言本篇让大家更详细的了解坦克的结构。坦克组成部分Robocode中的Robot分为三部分:Body、Gun和RadarBody–坦克的主体部分,枪和雷达都是装在Body上面的。Body主要是控制坦克的移动(前进、后退、左转、右转)。Gun–安装在Body上面,用来发射子弹打击敌人,可以左右旋转调整炮筒的瞄准方向。Radar–安装在Gun上
- PYTHON已知起点经纬度及两点间距离、方位角如何求出终点经纬度?
最近遇到一个需求,使用pyhon获取雷达设备中的数据并解析,将返回数据中包含方位角、速度、距离等,需要使用获得的数据来计算目标经纬度!importmathlon=23.1090329023218lat=113.64838778972626l_azimuth=23l_distance=0.5#km#已知起点经纬度,使用距离与方位角求终点经纬度defget_destination(lat1:float
- CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
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人工智能算法深度学习信号处理matlab
CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。并输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。下面对所涉及算法及运行效果进行介绍好的,下面
- SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵
2301_78492934
人工智能matlab信号处理
对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵,程序实用性高,适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。可输出分解图、包络图、包络谱图、峭度值图、频谱图。从Excel表格中读取,直接替换数据就可以使用,matlab代码SGMD(辛几何模态分解)辛几何模态分解(SGMD)是一种基于辛几何理论的信号分解方法。辛几何是一种数学框架,用
- 中国的气象气球有以下几个可能的目的:
陳鋒雲
用于气象等科研,观测高空风速、温度、湿度等参数作为一种升空器具,研究平流层和其他高空现象用于探空火箭、气象雷达、气象卫星等其他探测仪器的标定用于携带仪器升空,进行军民融合项目(这一点没有确凿证据,只是一些媒体的推测)
- 如何实现基于图像与激光雷达的 3d 场景重建?
大势智慧
3d人工智能计算机视觉三维建模激光点云
智影S100是一款基于图像和激光点云融合建模技术的高精度轻巧手持SLAM三维激光扫描仪。设备机身小巧、手持轻便,可快速采集点云数据;支持实时解算、实时预览点云成果,大幅提高内外业工作效率;同时支持一键生成实景三维Mesh模型,实现城市建筑、堆体、室内空间等场景的高逼真3d重建。以下是智影S100在国家游泳中心“水立方”进行实地采集的点云与模型成果展示:智影S100:水立方立面点云与模型成果分享,实
- 星宸科技SSC369G 双4K高性价比AI IPC方案
芯智雲城
解决方案科技人工智能
一、方案描述SSC369G双4K高性价比AIIPC方案采用主芯片SSC369G,内核为CA55四核最高主频为1.5Ghz处理器。SOC内置集成一个64位的四核RISC处理器,先进的图像信号处理器(ISP),高性能的H.265/H.264/MJPEG视频编解码器,双核智能处理单元(IPU),四核数字信号l处理器(DSP)以及高速I/O接口,如PCIe、USB3.1和千兆以太网。产品可用于多通道、高分
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep