GIS攻略
GIS攻略

Invest模型安装及使用方法

Invest模型是一个生态系统服务和权衡的综合评估模型，旨在通过模拟不同土地覆被情景下生态系统物质量和价值量的变化。它提供了多种生态系统服务功能评估，包括了淡水生态系统评估、海洋生态系统评估和陆地生态系统评估三大板块。其中陆地生态系统评估包括了生物多样性、碳储量、授粉等多种模型。

图为下载版本以及安装后部分模型预览，最新版本下载以及中英文使用手册下载网址：

https://naturalcapitalproject.stanford.edu/software/invest

Invest模型安装及使用方法_第1张图片

下载后直接运行下图所示应用程序，一步步安装即可。

    安装成功后，最为重要的学习资源就是下图所示文件夹。其中包含着各种模型的示例数据，通过示例数据以及中文操作手册即可基本了解多数模型的使用方法。

 模型的运行十分简单，直接点击相应模型并等待进入模型模拟界面即可。

Invest模型安装及使用方法_第2张图片

大家可以根据中文手册或者示例数据进行模型的运行

模型的安装与使用较为简单，大家如果想对模型代码进行更改，可以参考使用手册中的python接口使用方法。除此之外，Invest模型在官网有论坛，供大家进行交流讨论。

后续将会向大家推出生境质量模拟的方法，以及所需数据情况

 微信公众平台GIS攻略同步更新，欢迎大家关注，共同交流沟通！！！

你可能感兴趣的:(学习)

  • R语言：探索数据的利器 ByteWhiz r语言开发语言R语言
    R语言：探索数据的利器R语言是一种强大而灵活的编程语言，尤其在数据科学和统计分析领域中广泛应用。作为一门开源语言，R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能，同时支持大规模数据分析和机器学习。本文将介绍R语言的基本特性、常用的数据操作和可视化技巧，并提供相应的源代码示例。一、R语言的基本特性向量化操作：R语言鼓励使用向量化操作，即对整个向量或矩阵执行相同的操作，从而提高运算效率。例如，可以通过一条简单的
  • C语言——字符函数和字符串函数 ⁤⁢初遇 c语言开发语言
    前言：在编程的过程中，我们经常要处理字符和字符串，为了方便操作字符和字符串，C语言标准库中提供了一系列库函数，接下来我们就学习一下这些函数。1.字符分类函数C语言中有⼀系列的函数是专门做字符分类的，也就是⼀个字符是属于什么类型的字符的。这些函数的使用都需要包含⼀个头文件是ctype.h这些函数的使用方法非常类似，我们就讲解⼀个函数的事情，其他的非常类似：1intislower(intc);islo
  • Dirsearch的下载、安装和使用（全） 燕雀安知鸿鹄之志哉. 渗透测试工具测试工具网络安全系统安全web安全
    目录介绍安装与使用单词列表（重要）选项基本参数进阶参数报告参数其他参数如何使用简单使用暂停进度递归线程前缀/后缀黑名单过滤器原始请求单词列表格式排除扩展扫描子目录代理报告更多示例命令支持Docker安装DockerLinux构建映像目录搜索使用dirsearch免责声明本文所提供的文字和信息仅供学习和研究使用，请读者自觉遵守法律法规，不得利用本文所提供的信息从事任何违法活动。本文不对读者的任何违法
  • DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升 Coderabo DeepSeekR1模型企业级应用人工智能
    DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈，有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。二、系统架构设计核心模块组成文本预处理模块深度学习评分引擎错误模式识别模块个性化反馈生
  • 机器学习安全核心算法全景解析 金外飞176 网络空间安全机器学习安全算法
    机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取，攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱，重点解析12类核心算法及其防御价值。一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
  • 零基础学习机器学习分类模型 可喜~可乐 机器学习机器学习学习分类人工智能数据挖掘
    下面将带你通过一个简单的机器学习项目，使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。数据加载和预处理：如何加载数据并进行必要的处理。模型训练和评估：使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释：逐步分析代码实现。拓展内容：如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习（
  • volatile的底层实现 一个儒雅随和的男子 多线程java并发
    前言volatile主要有两个作用：保证可见性和禁止指令重排序。可见性是指当一个线程修改了volatile变量的值，其他线程能立即看到这个修改。禁止重排序是为了避免编译器和处理器对指令的优化导致执行顺序改变，从而引发多线程环境下的问题。如果读者已经知道volatile的基本用法，现在想更深入了解其底层机制。可能是一位Java开发者，正在准备面试，或者在学习多线程编程时遇到了疑问。JVM如何实现vo
  • DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程) 一个处女座的程序猿 精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
    DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow，安装之前各种谷歌，各种百度，各种国内外资料，做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE：深度学
  • Latex学习_MARKDOWN（持续更新） 崧小果 科研小白成长路学习
    overleafIEEE期刊模板：https://template-selector.ieee.org/secure/templateSelector/publicationTypeIEEE会议模板：https://www.ieee.org/conferences/publishing/templates.html图片、表格公式$formular$\begin{equation}formular\
  • 训练神经网络出现nan 崧小果 AI学习记录神经网络深度学习机器学习
    在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞135次，收藏489次。常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deepmodel
  • 【前端开发】能不能用Vue+Bootstrap进行项目开发？有什么需求场景需要用到的地方 爱上大树的小猪 vue.jsbootstrap前端
    简介：Vue.jsVue.js（通常简称为Vue）是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。它允许开发者创建高效的、交互式的单页面应用（SPA）。Vue的核心库专注于视图层，易于学习且集成到现有项目中，同时也能够为复杂的应用提供强大的功能支持。Vue通过组件化的方式让代码更加模块化、可重用和维护。BootstrapBootstrap是一个开源的CSS框架，旨在简化网页和Web应用的前
  • java23种设计模式-命令模式 千里码！ 设计模式后端技术#Java设计模式命令模式
    命令模式（CommandPattern）学习笔记1.模式定义行为型设计模式，将请求封装为对象，使请求的发送者与接收者解耦。支持请求的排队、记录、撤销/重做等操作。2.适用场景✅需要将操作参数化✅需要支持事务操作（撤销/重做）✅需要实现任务队列/线程池✅需要记录操作历史✅需要支持宏命令（命令组合）3.模式结构knowsexecutescreatescreates«interface»Command+
  • 深入解析 Python 的 __str__() 方法重写 web安全工具库 pythonmicrosoft开发语言
    各类资料学习下载合集https://pan.quark.cn/s/8c91ccb5a474在Python中，__str__()是一个特殊的方法，用于定义对象的“非正式”字符串表示。重写__str__()方法可以让我们定制类的实例在打印或转换成字符串时的表现。本文将详细讲解__str__()方法的作用、如何重写它，以及具体的代码示例和运行结果。一、什么是__str__()方法__str__()方法是
  • 设计模式-建造者模式 老菜鸟的每一天 设计模式设计模式建造者模式
    解释生活中有着很多的Builder的例子，个人觉得大学生活就是一个Builder模式的最好体验：要完成大学教育，一般将大学教育过程分成4个学期进行，因此没有学习可以看作是构建完整大学教育的一个部分构建过程，每个人经过这4年的（4个阶段）构建过程得到的最后的结果不一样，因为可能在四个阶段的构建中引入了很多的参数（每个人的机会和际遇不完全相同）。Builder模式要解决的也正是这样的问题：当我们要创建
  • Kafka 基础教程 — 可靠的数据传递 码炫课堂-码哥 kafka专题kafka消息队列
    作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对
  • 数据库的 DDL、DML、DQL、DCL 分别是什么？下面谈谈这四者的概念。 雪碧聊技术 MySQL数据库四种操作语句MySQLSQL
    欢迎来到“雪碧聊技术”CSDN博客！在这里，您将踏入一个专注于Java开发技术的知识殿堂。无论您是Java编程的初学者，还是具有一定经验的开发者，相信我的博客都能为您提供宝贵的学习资源和实用技巧。作为您的技术向导，我将不断探索Java的深邃世界，分享最新的技术动态、实战经验以及项目心得。让我们一同在Java的广阔天地中遨游，携手提升技术能力，共创美好未来！感谢您的关注与支持，期待在“雪碧聊技术”与
  • MySQL知识点思维导图 Java小白白又白 各种技术思维导图合集mysql
    MySQL知识点思维导图，文章里是PNG格式，可能不是很清晰，文末附上PDF和xmind工程文件链接，需要的小伙伴自取，都只需要1个币（设置成0个币还需要啥下载码）。如有错误的地方欢迎大家批评指正。MySQL知识点思维导图PDFMySQL知识点思维导图PDF-MySQL文档类资源-CSDN下载MySQL知识点思维导图PDF更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://downloa
  • 深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人 皮皮冰燃 深度学习深度学习人工智能LangGraph
    文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
  • 软件工程应试复习（考试折磨版） 愚戏师 软件工程
    针对学校软件工程考试，参考教材《软件工程导论（第6版）》1-8章学习的艺术：不断地尝试，我一定会找到高效用的方法，让学习变成一门艺术，从应试备考中解救出我的时间同胞们。好嘞！既然时间紧迫，咱们就用「闪电战」学习法，把知识点当零食一样快速吞下（但记得消化哦）！上攻略三步速成秘籍(测试版）：应试求生指南！1.开挂第一步：「抓大放小」狙击战！锁定BOSS级考点：翻开目录，用荧光笔把老师敲黑板的内容（PP
  • 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理 调皮的芋头 数据挖掘人工智能AIGC计算机视觉
    好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）、信息增益、互信息、方差分析等统计方法，并结合金融量化交易的实际应用，确保内容既有理论深度，又能落地实践。完成后，我会通知您！1.统计学基础：描述性统计、方差分析、相关性与
  • 深入探索Spark MLlib：大数据时代的机器学习利器 concisedistinct 人工智能mllibspark-mlSparkMLlib大数据机器学习
    随着大数据技术的迅猛发展，机器学习在各行各业的应用日益广泛。ApacheSpark作为大数据处理的利器，其内置的机器学习库MLlib（MachineLearningLibrary）提供了一套高效、易用的工具，用于处理和分析海量数据。本文将深入探讨SparkMLlib，介绍其核心功能和应用场景，并通过实例展示如何在实际项目中应用这些工具。一、SparkMLlib概述1.什么是SparkMLlib？S
  • 【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络 HyperAI超神经 TVM神经网络人工智能深度学习TVMGPUNVIDIA语言模型
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
  • AI人工智能机器学习之监督线性模型 rockfeng0 人工智能机器学习sklearn
    1、概要  本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
  • The Rust Programming Language 学习
    说明关于参考的教程TheRustProgrammingLanguage是英文版本的由于本人英语水平相当的有限,所以我们这里直接去看翻译好的版本Rust程序设计语言.下面我们将两个地址全部都贴出来.TheRustProgrammingLanguageRust程序设计语言Rust官方文档中文教程教程中提到的一些前置翻译已参照最新的Rust1.58.0版及开发版进行调整，这是目前网上最新的中文版本，最后
  • 大数据模型：技术赋能，引领未来 大模型教程 人工智能AI大模型大模型语言模型
    随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展，我们正身处一个数据爆炸的时代。数据，已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据，为企业和社会创造价值，正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨：概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，
  • Selenium入门，最近看到的都师一些小白想学测试，今天就分享入门吧~ 程序员-小枫 selenium自动化测试Pythonseleniumpython软件测试
    Selenium入门（自动右键保存图片到本机上）前言入职测开一段时间，基本就是熟悉需求，熟悉业务，熟悉这熟悉那，再跟着需求做各种各样的测试和联调，趁着业余时间，也是学习了一下Selenium，在之前Selenium是我作为爬虫的工具，不过之后就用来做写一些自动化测试脚本啦~~（这里使用Python中的Selenium库进行Coding~~1、什么是SeleniumSelenium是一个用于Web应
  • rabbitmq 同步策略_数据同步解决方案-canal与rabbitmq weixin_39996739 rabbitmq同步策略
    学习目标能够完成canal环境的搭建与数据监控微服务的开发能够完成首页广告缓存更新的功能，掌握OkHttpClient的基本使用方法能够完成商品上架索引库导入数据功能，能够画出流程图和说出实现思路能够完成商品下架索引库删除数据功能，能够画出流程图和说出实现思路该工程使用lua+nginx+rabbitmq+redis等技术的第一个主要目的是实现轮播图的读取，具体图解：其中nginx的作用包括了从数
  • 【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50 别出BUG求求了 深度学习深度学习pytorchcifar-10resnet50神经网络
    一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
  • 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具 学步_技术 自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
    人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵：GHM（GeneralizedH
  • Qt——Qt控件之输入窗口-QTextEdit文本编辑框控件的使用总结（例程：文本编辑输入） Winter_world QT开发实战qt开发语言QTextEdit控件Qt文本编辑控件的使用
    【系列专栏】：博主结合工作实践输出的，解决实际问题的专栏，朋友们看过来！《项目案例分享》《极客DIY开源分享》《嵌入式通用开发实战》《C++语言开发基础总结》《从0到1学习嵌入式Linux开发》《QT开发实战》《Android开发实战》《实用硬件方案设计》《结构建模设计》《数据库开发总结》《JAVA入门基础》《JavaWeb开发实战》长期持续带来更多案例与技术文章分享；欢迎商业项目咨询，10年+软
  • 基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
    package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
  • 摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》 白糖_ 高质量代码
            记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。           看完整本书，也记了不少笔记
  • 【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
    注意：本文基于 Django 1.8.2 版本   生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls  说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整   查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
  • 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零 周凡杨 java算法阶乘面试效率
                                     &n
  • spring注入servlet g21121 Spring注入
    传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
  • Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
    假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
  • UnicodeBlock检测中文用法 布衣凌宇 UnicodeBlock
    /**  * 判断输入的是汉字  */ public static boolean isChinese(char c) {        Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);    
  • java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans javaorale
    1.创建表：STOCK_PRICES     2.插入测试数据：     3.建立一个返回游标：  PKG_PUB_UTILS   4.创建和存储过程：P_GET_PRICE     5.创建函数：   6.JAVA调用存储过程返回结果集 JDBCoracle10G_INVO
  • Velocity Toolbox antlove 模板toolboxvelocity
    velocity.VelocityUtil package velocity; import org.apache.velocity.Template; import org.apache.velocity.app.Velocity; import org.apache.velocity.app.VelocityEngine; import org.apache.velocity.c
  • JAVA正则表达式匹配基础 百合不是茶 java正则表达式的匹配
      正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作   正则表达式的用途; 字符串的匹配 字符串的分割 字符串的查找 字符串的替换       正则表达式的验证语法     [a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
  • 是否使用EL表达式的配置 bijian1013 jspweb.xmlELEasyTemplate
            今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。         网
  • 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础 bijian1013 oracle数据库plsql
    --只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
  • 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器 bit1129 nginx
    Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：   接受客户端请求 将请求转发给被代理的服务器 从被代理的服务器获得响应结果 把响应结果返回给客户端 实例 本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器 对于静态的html和图片，直接从Nginx获取 对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
  • Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin   maven报错： Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
  • 发布docker程序到marathon ronin47 docker 发布应用
    1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry docker pull docker-registry docker run -t -p 5000:5000 docker-registry 下载docker镜像并发布到私有registry docker pull consol/tomcat-8.0
  • java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /* * Q 57 用两个栈实现队列 */ public class QueueImplementByTwoStacks { private Stack<Integer> stack1; pr
  • Nginx配置性能优化 cfyme nginx
    转载地址：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605   大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。而且，在大多数情况下，一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而，如果你真的想挤压出Nginx的性能，你必
  • [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
         对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......   &nb
  • MonkeyRunner的使用 dai_lm androidMonkeyRunner
    要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎 先抄一段官方doc里的代码 作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
  • Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreducehadoop分布式计算
    csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。 原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。     Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
  • 以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
    以資料庫驗證登入 由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼:    public function authenticate()    {        $users=array( &nbs
  • github做webhooks：[2]php版本自动触发更新 dcj3sjt126com githubgitwebhooks
    上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。 工具/原料 git github 方法/步骤   在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。   钩子更新的代码如下： error_reportin
  • Eos开发常用表达式 蕃薯耀 Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
    Eos开发常用表达式 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一     &
  • SpringSecurity3.X--SpEL 表达式 hanqunfeng SpringSecurity
    使用 Spring 表达式语言配置访问控制，要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性：   <http auto-config="true" use-expressions="true"> 这样就会在投票器中自动增加一个投票器：org.springframework
  • Redis vs Memcache IXHONG redis
    1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
  • Python - 装饰器使用过程中的误区解读 kvhur JavaScriptjqueryhtml5css
    大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。 原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下：   @function_wrapper de
  • 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新 nannan408 case when
    1.前言.    如题. 2. 代码.   <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="list" index=&
  • Algorithm算法视频教程 栏目记者 Algorithm算法
    课程：Algorithm算法视频教程 百度网盘下载地址： http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji 程序写的好不好,还得看算法屌不屌！Algorithm算法博大精深。 一、课程内容： 课时1、算法的基本概念 + Sequential search 课时2、Binary search 课时3、Hash table 课时4、Algor
  • C语言算法之冒泡排序 qiufeihu c算法
    任意输入10个数字由小到大进行排序。 代码： #include <stdio.h> int main() { int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/ for(i = 1;i < 11;i++){ scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/ } for
  • JSP异常处理 wyzuomumu Webjsp
    1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中: <%@ page errorPage="errors.jsp"%>   2.在处理异常的网页中做如下声明： errors.jsp: <%@ page isErrorPage="true"%>，这样设置完后就可以在网页中直接访问exc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他