Harry嗷
Harry嗷

[高光谱] GitHub开源项目Hyperspectral-Classification的解析

GitHub链接：Hyperspectral-Classification Pytorch。

画重点！！！

完整版看这里嗷：GitHub开源项目Hyperspectral-Classification的解析。

项目简介

项目的作者是Xidian university，是基于PyTorch的高光谱图像地物目标的分类程序。该项目兼容Python 2.7和Python 3.5+，基于PyTorch深度学习和GPU计算框架，并使用Visdom可视化服务器。

预定义的公开的数据集有：

  • 帕维亚大学
  • 帕维亚中心
  • 肯尼迪航天中心
  • 印度松树
  • 博茨瓦纳

用户也可添加自定义的数据集，示例是“数据融合大赛2018的高光谱数据集”DFC2018_HSI。开发人员应该为CUSTOM_DATASETS_CONFIG变量添加一个新条目，并为其用例定义特定的数据加载器。

该工具实现了scikit-learn库中的几个SVM变体以及PyTorch中实现的许多最先进的深度网络：

  • SVM（带网格搜索的线性，RBF和多核）
  • SGD（使用随机梯度下降的线性SVM进行快速优化）
    基线神经网络（4个完全连接的层，有丢失）
  • 1D CNN（用于

你可能感兴趣的:(开源项目使用,高光谱图像分类,高光谱)

  • 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
  • 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
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • 基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码） 难得北窗高卧 pytorch人工智能python深度学习
    本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率，并生成混淆矩阵，将其中每一个错误的图片并保存下来。语言：python实现方式：pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所
  • 验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构 dfj77477 人工智能python
    简介图像分类对网络结构的要求，一个是精度，另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。resneXt：分组卷积，降低了网络参数个数。densenet：密集的跳连接。mobilenet：标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积，即深度分离卷积。SENet：注意力机制。简单起见，使用了[1]的代码，注释掉layer4，作为基本框架resnet14。然后改变局部结构，验证分类效果。实验结果GPU：gtx107
  • 基于深度学习的对抗样本生成与防御 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫
  • 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str 高斯小哥 BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
    【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页，我是高斯小哥！博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
  • Transformer+目标检测，这一篇入门就够了 BIT可达鸭 ▶深度学习-计算机视觉transformer深度学习目标检测计算机视觉自然语言处理
    VisionTransformerforObjectDetection本文作者：Encoder-Decoder简介：Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之ViT：图像分类之PyramidViT：目标检测之DETR：目标检测之DeformableDETR：本文作者：
  • Time-LLM 开源项目使用教程 袁菲李
    Time-LLM开源项目使用教程Time-LLM[ICLR2024]Officialimplementationof"Time-LLM:TimeSeriesForecastingbyReprogrammingLargeLanguageModels"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/Time-LLM项目介绍Time-LLM是一个用于时间序列预测的框架，通过
  • 经典网络训练图像分类模型一 三十度角阳光的问候 分类数据挖掘人工智能
    目录数据预处理部分：网络模块设置：网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源：读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分：-数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用-数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现
  • 识别实验笔记和经验总结 Wils0nEdwards 笔记
    1.跑对比实验之前，首先保证对比的公平性和可靠性！在进行图像分类模型对比实验时，为了确保对比的公平性和可靠性，以下几个因素需要重点考虑：数据集的一致性：数据集分割：确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。数据集大小：确保数据集的样本数量充足且具有代表性，避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理：图像预处理方法：所有模型使用相同的预处理方法（如归一化、裁剪
  • 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、
  • [opencv]DNN图像分类 FL1623863129 opencvopencvdnn分类
    OpenCV是一个计算机视觉开源库，提供了处理图像和视频的能力。OpenCV的影响力非常大，有超过47000的社区用户，以及超过1400万次的下载量。其应用领域横跨图像处理、交互式艺术、视频监督、地图拼接和高级机器人等。作为一个有十几年历史的开源项目，OpenCV拥有广大的用户群体和开发者群体。在数字的世界中，一幅图像由多个点（像素）组成。图像处理就是对其中一个像素或者一个区域内的像素（块）进行处
  • 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务 E寻数据 huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
    目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中，我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数，它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务，包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
  • 浅谈对Maven的理解 CN.LG JavaSpringBootSpringmavenjava
    一、基本介绍Maven——是Java社区事实标准的项目管理工具，能帮你从琐碎的手工劳动中解脱出来，帮你规范整个组织的构建系统。不仅如此，它还有依赖管理、自动生成项目站点等特性，已经有无数的开源项目使用它来构建项目并促进团队交流，每天都有数以万计的开发者在访问中央仓库以获取他们需要的依赖。项目开发可能遇到的问题:1、开发人员将功能开发完成，编译、打包、运行正常，而后提交svn，测试人员从svn获取代
  • ArtPlayer.js 开源项目使用手册 苏承根
    ArtPlayer.js开源项目使用手册ArtPlayer:art:ArtPlayer.jsisamodernandfullfeaturedHTML5videoplayer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArtPlayer1.目录结构及介绍ArtPlayer.js的项目目录精心组织，以支持高效的开发与维护。以下是核心的目录结构及简要介绍：├──docs
  • 阿尔兹海默症-图像分类数据集 数据集_深度学习 分类数据挖掘人工智能python机器学习算法
    阿尔兹海默症-图像分类数据集数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1gSUT74XrnHmg2Z11oZNd6A?pwd=wphh提取码：wphh数据集信息介绍：文件夹健康中的图片数量:8000文件夹早期轻度认知障碍中的图片数量:10000文件夹阿尔兹海默症中的图片数量:8000所有子文件夹中的图片总数量:26000阿尔兹海默症-图像分类数据集摘要阿尔兹海默症（Alzhei
  • Thanos.sh 开源项目使用教程 荣钧群
    Thanos.sh开源项目使用教程Thanos.shifyouareThanos(root),thiscommandcoulddeletehalfyourfilesrandomly项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/Thanos.sh项目介绍Thanos.sh是一个基于命令行的工具，灵感来源于漫威电影中的角色灭霸。该项目的主要功能是随机删除对象，每个对象被
  • 基于深度学习的自适应架构 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习架构人工智能
    基于深度学习的自适应架构是一种能够动态调整自身结构和参数的神经网络体系，以更好地适应不同的任务和环境需求。这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力，特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。以下是对该主题的详细介绍：1.背景与动机任务多样性：在现实世界中，模型可能需要处理各种不同的任务，如图像分类、物体检测、自然语言处理等。传统的固定架构模型往往难以在所有任务上都表现出色。资源受限环境：在边缘
  • [数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别 FL1623863129 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数：lianghao图片数：435qingwei图片数：423yanzhong图片数：577zhongdu图片数：487重要说明
  • 视觉系统对透明胶水的检测都有哪些方案? csray_aoi 机器视觉检测视觉检测
    透明胶水的检测在工业生产中是一个挑战，因为传统的基于RGB相机的视觉系统通常难以检测透明物体。然而，随着技术的发展，现在有多种方法可以有效地检测透明胶水。1.高光谱相机：高光谱相机可以提供不同于传统RGB相机的解决方案。例如，Specim高光谱相机能够覆盖不同波长的光谱，如近红外（NIR）、短波红外（SWIR）和中波红外（MWIR），这些波长的光可以被胶水吸收或反射，从而使得胶水在图像中可见。这种
  • 线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现 科学的N次方 人工智能线性代数cnn人工智能
    案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积，就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R
  • 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能 仰望大佬007 图像处理opencv计算机视觉c#
    深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库，它提供了
  • [数据集][图像分类]鲜花分类数据集5735张102类别 FL1623863129 数据集计算机视觉
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：5735分类类别数：102类别名称:["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23",
  • 【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析 prince_zxill Python实战教程人工智能与机器学习教程pytorch分类目标检测
    【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二：目标检测数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目三：情感分析数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测
  • 深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？ 神笔馬良 深度学习分类人工智能
    问题描述：深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？问题解答：在深度学习图像分类任务中，通常假设每张图像只包含一类物体。这是因为图像分类模型是针对特定类别的，模型训练的目标是学习如何将输入图像正确分类到这些预定义的类别中。因此，如果一张图像中包含多个类别的物体，那么根据通常的假设，该图像将被分为其中的主要类别或最突出的类别。具体来说，如
  • python代码进行图像配准 @爱编程的郭同学 pythonopencv开发语言
    这段代码演示了如何使用ORB特征检测器和特征匹配来进行图像配准。图像配准是将两幅图像对齐，使得它们在同一空间中表现出相似的视觉内容。一、效果图展示二、代码importcv2importnumpyasnp#读取两张图像#image1是RGBimage2是高光谱相机拍的伪RGB#iamge1和iamge2尺寸可以是不一样的image1=cv2.imread('datasets/image/ccc.bm
  • 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论 脚踏实地的大梦想家 #深度学习深度学习概率论
    目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
  • 深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型 GodFishhh 深度学习深度学习python人工智能pytorch
    目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch工具包调用经典网络架构resnet训练图像分类模型，用于分辨不同类型的花二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包importosimpor
  • knob UI插件使用 换个号韩国红果果 JavaScriptjsonpknob
    图形是用canvas绘制的 js代码 var paras = { max:800, min:100, skin:'tron',//button type thickness:.3,//button width width:'200',//define canvas width.,canvas height displayInput:'tr
  • Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。   因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。   我也是第一次接触S
  • impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
    最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点： 根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）： 1. 首次编译impala，推荐使用命令： ${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format 2.仅编译BE ${I
  • 求二进制数中1的个数 周凡杨 java算法二进制
    解法一： 对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。   public int bitCount(int x){ int count = 0; while(x!=0){ if(x%2!=0){ /
  • spring中hibernate及事务配置 g21121 Hibernate
    hibernate的sessionFactory配置： <!-- hibernate sessionFactory配置 --> <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"> <
  • log4j.properties 使用 510888780 log4j
    log4j.properties 使用 一.参数意义说明 输出级别的种类 ERROR、WARN、INFO、DEBUG ERROR 为严重错误 主要是程序的错误 WARN 为一般警告，比如session丢失 INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出 DEBUG 为程序的调试信息 配置日志信息输出目的地 log4j.appender.appenderName = fully.qua
  • Spring mvc-jfreeChart柱图（2） 布衣凌宇 jfreechart
    上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。 第一步：导包 第二步；配置web.xml(上一篇有代码) 建BarRenderer类用于柱子颜色 import java.awt.Color; import java.awt.Paint; import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
  • 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
    PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。 PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
  • maven 之 cobertura 简单使用 antlove maventestunitcoberturareport
    1. 创建一个maven项目 2. 创建com.CoberturaStart.java package com; public class CoberturaStart { public void helloEveryone(){ System.out.println("=================================================
  • 程序的执行顺序 百合不是茶 JAVA执行顺序
          刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧   代码如下;     经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
  • 设置session失效的几种方法 bijian1013 web.xmlsession失效监听器
    在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
  • java jvm常用命令工具 bijian1013 javajvm
    一.概述         程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具:       &nbs
  • 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解 bit1129 Spring常用注解
    Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个： Autowired Resource Component Service Controller Transactional 根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
  • mysql 操作遇到safe update mode问题 bitray update
        我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.     在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行 SET
  • nginx_perl试用 ronin47 nginx_perl试用
    因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl 这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
  • java-63-在字符串中删除特定的字符 bylijinnan java
    public class DeleteSpecificChars { /** * Q 63 在字符串中删除特定的字符 * 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 * 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” */ public static voi
  • EffectiveJava--创建和销毁对象 ccii 创建和销毁对象
    本章内容： 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器 2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式） 3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性 4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力 5. 避免创建不必要的对象 6. 消除过期的对象引用 7. 避免使用终结方法 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器     类可以通过
  • [宇宙时代]四边形理论与光速飞行 comsci
       从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？    一组星体组成星座  向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说  一组频率就代表一个时空的入口    那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
  • ubuntu server下python脚本迁移数据 cywhoyi pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
    因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql， 但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602 1.安装python 2.安装pip、pymysql
  • Ajax正确但是请求不到值解决方案 dashuaifu Ajaxasync
    Ajax正确但是请求不到值解决方案   解决方案：1 .     async: false ,    2.     设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！   例如：   $.ajax({     &
  • windows安装配置php+memcached dcj3sjt126com PHPInstallmemcache
    Windows下Memcached的安装配置方法 1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。 2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。 3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
  • iOS开发学习路径的一些建议 dcj3sjt126com ios
    iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是： 想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759   下面是我回复的内容：   结合自己情况聊下iOS学习建议，
  • Javascript闭包概念 fanfanlovey JavaScript闭包
    1.参考资料 http://www.jb51.net/article/24101.htm http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462 2.内容概述 要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题 内部函数可以饮用外面全局变量 var n=999; 　　functio
  • yum安装mysql5.6 haisheng mysql
    1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm   2、yum install mysql   3、yum install mysql-server   4、vi /etc/my.cnf   添加character_set_server=utf8
  • po/bo/vo/dao/pojo的详介 IT_zhlp80 javaBOVODAOPOJOpo
        JAVA几种对象的解释 PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
  • java设计模式 kerryg java设计模式
    设计模式的分类：    一、 设计模式总体分为三大类： 1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。 2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。 3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
  • [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇 木头.java springwebserviceCXF
    Spring 版本3.2.10 CXF 版本3.1.1 项目采用MAVEN组织依赖jar 我这里是有parent的pom，为了简洁明了，我直接把所有的依赖都列一起了，所以都没version，反正上面已经写了版本 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
  • Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标 qindongliang1922 工作感悟人生
    身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写）） 你的健康 无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
  • linux打开最大文件数量1,048,576 tianzhihehe clinux
    File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often  considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
  • java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释 衞酆夼 javaVOBOPOJOpo
    PO:persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。 BO:business object业务对象 封装业务逻辑的java对象
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他