- 06 - gldas水文模型数据处理 - 下载、matlab读取
咋(za)说
论文笔记笔记经验分享
gldas水文模型数据处理-下载、matlab读取0.引言1.GLDAS水文数据介绍2.GLDAS数据下载3.GLDAS数据读取的matlab程序0.引言 根据水量平衡方程,陆地水储量变化(Δtws\DeltatwsΔtws
- matlab spmd,matlab并行计算命令
其实我是老莫
matlabspmd
1.matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口,输入matlabpoolopen就OK了。这样,就相当于将一台计算机的两个核心,当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种?主要是两种:parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是parallel+for简化而来,顾名思义啊,就是把原来
- 目标检测项目
sho_re
神经网络人工智能pytorch目标检测
·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务:位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集:PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。4大类,20小类VOC2007:9963图片/24640目标VOC2012:23080图片/54900目标·COCO数据集:起源于微软2014
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的图像处理应用,涵盖从基础图像操作到高级滤镜应用的完整开发流程。我们将通过一个实际的案例——实现一个实时图像滤镜应用,来展示ArkTS在HarmonyNext平台上的强大能力。环境准备在开始之前,确保你的开发环
- HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,ArkTS作为新一代的编程语言,为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的图像处理应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例,您将学习到如何利用HarmonyNext的特性,结合ArkTS的强大功能,实现复杂的图
- 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测
机器学习和优化算法
多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.需要其他算法的都可以定制!注:1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
- DeepSeek源码解析(2)
白鹭凡
deepseekai
Tensor(张量)的介绍在计算机科学和机器学习领域,“张量”(Tensor)是一个数学概念,它被用来表示多维数组。在大模型(如深度学习模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如,在图像处理中,一张图片可以被表示为一个三维张量(高度、宽度、颜色通道数),而在自然语言处理中,一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量(句子长度、词向量维度
- 点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练
完美代码
3dneo4j点云
点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法,可用于处理点云数据,并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中,我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练,并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
- 基于YOLOv5的烟雾检测系统:从数据集准备到UI界面实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警,为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此,烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来,随着深度学习技术的发展,目标检测算法被广泛应用于烟雾检测,尤其是基于YOLOv5的目标检测模型,由于其较高的精度和较低的计算开销,已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中,我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
- 计算机视觉|3D 点云处理黑科技:PointNet++ 原理剖析与实战指南
紫雾凌寒
AI炼金厂#深度学习#计算机视觉深度学习计算机视觉3dcnnPointNet++3d云3d云数据
一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代,3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域,这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例,车辆需要实时感知周围复杂的环境信息,包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息,使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体,从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上,自动驾驶车辆通过3D点
- 【基于手势识别的音量控制系统】
合肥玉安人工智能工作室
PythonOpenCVpythonmediapipe手势手势控制音量
基于手势识别的音量控制系统github项目效果这是一个结合了计算机视觉和系统控制的实用项目,通过识别手势来实现音量的无接触控制,同时考虑到了用户隐私,加入了实时人脸遮罩功能。核心功能实现1.手势识别与音量映射系统使用MediaPipe框架进行手部关键点检测,通过计算大拇指和食指之间的距离来控制音量:def_process_landmarks(self,hand_landmarks):#获取手指关键
- opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程
weixin_44602056
opencvC++
本文转载自:https://www.fuwuqizhijia.com/linux/201704/70863.html此网页,仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作。该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参
- 【2020蓝桥杯省赛“蛇形填数“python实现】纯暴力规律求解
自由之翼explore
蓝桥杯python职场和发展算法
原题如下在网上找的python解答都让我云里雾里的,无奈自己太笨,于是乎开始寻找这个问题的简单规律,最后倒确实找到了:(我先用MatLab生成了一个蛇形矩阵,这段代码是在CSDN上找的)%Zigzagscanningn=8;a=zeros(n);%初始化a(1,1)=1;i=1;%行j=1;%列f=0;%标志位1表示行增加列减小k=2;%循环赋值从左上角开始循环while(kn^2)break;e
- 利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理:全面指南
快撑死的鱼
C++(C语言)算法大揭秘opencv图像处理人工智能
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理:全面指南前言在现代计算机视觉领域,图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控,还是医疗影像分析,图像处理技术都扮演着至关重要的角色。然而,图像处理的计算量非常大,往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是,CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。本篇文章将详细介绍如何结合CUDA与OpenCV,利用GPU的强大计算能
- 【无标题】
东东就是我
opencv计算机视觉人工智能
1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程,是工业视觉系统的核心部分。知识点扩展OpenCV基础cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()进行基本图像读取、显示、保存cv2.cvtColor()进行颜色空间转换(RGB↔GRAY,RGB↔HSV)cv2.resize()进行图像缩放cv2.flip()进行图像翻转(水平/垂直)imp
- 用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏:代码解析与动态可视
爱玩三国杀的界徐盛
matlab3d开发语言
一、效果预览本文我们将用MATLAB实现一个令人惊艳的3D动态可视化效果:旋转的粒子心脏悬浮在星空背景中,粉紫色的心形粒子群与不同层次的旋转星辰交相辉映。这个效果结合了三维曲面生成、粒子系统、坐标变换等多项技术,最终呈现出一个充满科技感的动态艺术作品。二、代码解析2.1颜色配置模块col=@(n)repmat([255,158,196]./255,[n,1])+repmat([-39,-81,-5
- CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用
byxdaz
CUDAopencv人工智能计算机视觉
OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。一、版本匹配与环境配置CUDA与OpenCV版本兼容性OpenCV各版本对CUDA的支持存在差异,例如OpenCV4.5.4需搭配CUDA10.02,而较新的OpenCV4.8.0需使用更高版本CUDA。需注意部分模块(如级联检测器)可能因CUDA版本更新而不再支持。OpenCV版本CUDA版本4.5.x推荐CUDA11.x及以下
- 基于支持向量数据描述 (SVDD) 进行多类分类(Matlab代码实现)
荔枝科研社
分类matlab人工智能
个人主页:研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述(SVDD)进行多类分类。矩阵代码。基于SVDD的多类分类在此MATLAB脚本中呈现。多类
- 基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现)
砌墙_2301
matlab算法人工智能
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于信息间隙决策理论(IGDT)的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论(IGDT)的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、总结与
- 用OpenCV写个视频播放器可还行?(C++版)
程序员Linc
OpenCVopencv音视频c++opencv4.11
引言提到OpenCV,大家首先想到的可能是图像处理、目标检测,但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器?本文将通过一个实战项目,带你深入掌握OpenCV的视频处理能力,并解锁以下功能:基础播放/暂停动态倍速调节(0.5x~4x)交互式进度条实时时间戳显示文末提供完整代码,可直接运行!一、环境准备安装OpenCV请参考其他博客,C++版本的OpenCV安装,每个
- PSPNet在图像超分辨率中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
- 基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
软件算法开发
MATLAB程序开发#网络仿真matlabBMO磁性细菌优化WSN网络最优节点部署
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)由大量分布式传感器节点组成,用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题,合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中,模拟磁性细菌的这种趋磁
- MATLAB控制函数测试要点剖析
蚂蚁质量
其他matlab深度学习
一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数,像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss,以及开展阶跃响应分析的step等,必须确认其能精准执行基础操作。以tf函数为例,在输入分子与分母系数后,理应生成准确无误的传递函数模型;而运用step函数时,则应能够精准计算并绘制出系统的阶跃响应曲线,如实反映系统对阶跃输入的动态响应过程。复杂功能测试对于高级控制函数,例如线性二次调节器lqr、模型预
- 多宠识别:基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析
深圳市快瞳科技有限公司
计算机视觉宠物系统架构
一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中,传统方案面临三大技术瓶颈:1.生物特征混淆:同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应:进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题:离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**,结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型,实现:-98.7%的跨品种宠物识别准确率(CVPR2024最新测试数据)-单次
- 在MATLAB环境中,对矩阵拼接(Matrix Concatenation)的测试
蚂蚁质量
软件测试matlab矩阵
在MATLAB环境中,对矩阵拼接(MatrixConcatenation)的正确性与鲁棒性开展测试时,需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例,全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。以下是详尽的测试方法与具体示例:基础功能测试(1)水平拼接([A,B]或horzcat)测试目的:确认在列方向进行拼接后,所得矩阵的尺寸是否准确无误,以及数据排列顺序是否符合预期。测试代码:matl
- Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights(预览版本)
境心镜
免训练深度学习人工智能NAS
代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉,但它使用深度网络架构取得了巨大的成功,而这些架构大多是手工制作的,因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距,该范式系统地寻找最佳架构,给定客观标准,例如最大分类准确度。然而,NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本,因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中,我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
- 构建一个完整的视觉Transformer(ViT)图像分类模型 VIT (vision transformer)图像分类
Jackie_AI
transformer分类深度学习
构建一个完整的视觉Transformer(ViT)图像分类模型VIT(visiontransformer)图像分类根据提供的截图内容,我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer(VisionTransformer,简称ViT)网络架构的部分代码。下面我将提供完整的VitNet类以及相关的辅助函数和训练流程示例代码。计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取,远程协助,代码
- 【人工智能基础】生成模型:让数据“无中生有”的神奇魔法
roman_日积跬步-终至千里
#人工智能基础知识人工智能
文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络(GAN)2、变分自编码器(VAE)3、扩散模型(DPM)4、基于能量的模型(EBM)5、正规化流(NF)四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期,计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术。这些算法基于手工设计的特征进行图像构建,然而,
- chatgpt赋能python:Python生成噪声:让你的声音不再单调无味
test100t
ChatGptpythonchatgptnumpy计算机
Python生成噪声:让你的声音不再单调无味如果你的项目需要制作音效或者游戏开发,你可能需要一些噪声来为场景增添真实感。而在Python中,生成各种形态的噪声将会变得非常容易。这篇文章将会探讨Python中如何生成多种类型的噪声,并且如何利用它们来让你的项目变得更加动态和生动。什么是噪声在音效和图形处理中,噪声是一种随机产生的信号,通常被用来模拟自然事件中的随机变化。在图像处理中,噪声常常被用来为
- Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。