weixin_39657300
weixin_39657300

地理加权回归_科研笔记 | 地理加权回归模型（GWR）软件操作（1）: 下载与安装...

地理加权回归_科研笔记 | 地理加权回归模型（GWR）软件操作（1）: 下载与安装..._第1张图片

引言

在上一期我们对GWR,MGWR,和GTWR模型的进行了一个总体了解，简单的介绍了GWR的理论基础。在接下来的几期推文中将分别对GWR,MGWR,和GTWR模型进行详细的操作讲解，从下载安装，数据输入，模型选择，模型运行，结果分析进行详细的实践操作总结。

软件下载

7ce08d9897a493876b57478f25b23ff9.png

地理加权回归模型(GWR4.0)软件官方下载地址为亚利桑那州立大学数据中心网站，其下载网址如下所示，打开界面如图1所示，然后根据自己电脑的配置选择32位或者64位操作系统的GWR4.0模型即可。

地理加权回归_科研笔记 | 地理加权回归模型（GWR）软件操作（1）: 下载与安装..._第2张图片

图1 GWR4.0模型下载网址及其页面

(https://sgsup.asu.edu/sparc/gwr4)

安装要求

7ce08d9897a493876b57478f25b23ff9.png

在安装GWR4.0模型之前自己的电脑必须安装NET Framework 和 Visual C++ 2012/2015 Redistributable 包。如果自己电脑没有安装，系统会进行提示，大家可以在网上直接搜这两个包进行安装就可以，或者点击下面这个链接下载安装即可。

https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=17718。

软件安装

7ce08d9897a493876b57478f25b23ff9.png

解压自己的安装包，可以发现软件包中会有一个安装程序(如图2所示)，双击这个图标即可安装，安装完成后，会有安装成功提示

445e24817205e00b94b984b75fdbefa8.png

图2 安装程序

界面初识

7ce08d9897a493876b57478f25b23ff9.png

打开GWR4.0软件后会呈现如图3所示的界面。我们打开软件后要确保菜单栏有五个标签，分别被命名为步骤1、步骤2、步骤3、步骤4和步骤5。不同步骤表示不同操作过程和运算程序。一般程序启动时的第一个标签是“Step1:Data”。每个步骤表示的含义如下：

地理加权回归_科研笔记 | 地理加权回归模型（GWR）软件操作（1）: 下载与安装..._第3张图片

图3 GWR4.0软件界面及其个标签含义

你可能感兴趣的:(地理加权回归,时空地理加权回归)

  • 【LeetCode 热题 100】24. 两两交换链表中的节点——（解法一）迭代+哨兵 xumistore LeetCodeleetcode链表算法java
    Problem:24.两两交换链表中的节点题目：给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度：O(N)空间复杂度：O(1)整体思路这段代码旨在解决一个经典的链表操作问题：两两交换链表中的节点(SwapNodesinPairs)。问题要求将链表中每两个相邻的节点进行交换
  • 深入剖析OpenJDK 18 GA源码：Java平台最新发展 想法臃肿
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenJDK18GA作为Java开发的关键里程碑，提供了诸多新特性和改进。本文章深入探讨了OpenJDK18GA源码，揭示其内部机制，帮助开发者更好地理解和利用这个版本。文章还涵盖了PatternMatching、SealedClasses、Records、JEP395、JEP406和JEP407等特性，以及HotSpot虚拟机、编译器、垃圾收集器、内存模型
  • 前端 NPM 包的依赖可视化分析工具推荐 前端视界 前端艺匠馆前端npmarcgisai
    前端NPM包的依赖可视化分析工具推荐关键词：NPM、依赖管理、可视化分析、前端工程、包管理、依赖冲突、性能优化摘要：本文将深入探讨前端开发中NPM包依赖可视化分析的重要性，介绍5款主流工具的使用方法和特点，并通过实际案例展示如何利用这些工具优化项目依赖结构、解决版本冲突问题以及提升构建性能。文章将帮助开发者更好地理解和掌控项目依赖关系，提高开发效率和项目可维护性。背景介绍目的和范围本文旨在为前端开
  • Maya自定义右键菜单样例教程 holy-pills
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细指导如何在Maya中通过脚本节点自定义右键菜单，增强工作效率和个性化工作环境。自定义右键菜单允许用户根据个人习惯调整菜单项，使之更加便捷。文章介绍了创建脚本节点、编写菜单脚本、关联菜单到视图以及保存和加载自定义菜单的具体步骤。同时提供了实际操作样例，帮助用户更好地理解和应用这一技巧。1.Maya自定义右键菜单的重要性Maya，作为三维动画制作的行业标准
  • redis管道 -redis pipeline -redis pipelining shuair redisredisbootstrap数据库
    redis管道文档redis单机安装redis常用的五种数据类型redis数据类型-位图bitmapredis数据类型-基数统计HyperLogLogredis数据类型-地理空间GEOredis数据类型-流Streamredis数据类型-位域bitfieldredis持久化-RDBredis持久化-AOFredis持久化-RDB+AOF混合模式redis事务官方文档官网操作命令指南页面：https
  • C语言手写一个简易 DNS 客户端 （Charon） 服务器linux网络
    本文聚焦讲解如何通过C语言构造并发送一个最小化的DNS请求，特别以dns_client_commit()函数为主线，带你一步步理解DNS请求的构造过程。为什么要学习DNS报文构造？我们平时在浏览器里输入一个网址（比如www.baidu.com），浏览器其实背后会通过操作系统的DNS模块发送一个查询请求，将域名解析为IP地址。而如果我们手动用C语言自己构造DNS请求，我们可以更深刻地理解底层网络通信
  • 【医学影像】无痛安装mamba 周树皮 医学影像python
    去年编辑的一个帖子。摆了一段时间后重新回归，发送一下作为状态分界线。很癫狂的体验，man，whatcanisay！issue查看我的狗急跳墙状态1.确定版本cudanvcc-Vpythonpython--versiontorchpipshowtorch2.下载对应版本wheelcausal-conv1d：https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/rele
  • OpenCV图像数据处理:convertTo,normalize和scaleAdd luofeiju OpenCV函数实战opencv
    在OpenCV图像处理的世界里，有几个函数进行一些基本数据变换：cv::convertTo()：类型转换与线性缩放；cv::normalize()：归一化处理；cv::scaleAdd()：加权叠加运算。cv::addWeighted():与scaleAdd相似，进行加权叠加运算；一、cv::convertTo()：线性变换+数据类型转换voidcv::Mat::convertTo(OutputA
  • MATLAB实现快速非局部均值图像去噪方法 一只爪子
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：非局部均值滤波是一种先进的图像去噪技术，与传统方法相比，它利用图像的全局信息来去除噪声，同时保持图像细节。该算法通过搜索和利用整个图像中相似的像素块，对每个像素点进行去噪处理。本文提供的MATLAB代码FAST_NLM_II.m实现此算法，并包含必要的参数设置、相似性计算、加权平均和图像更新步骤。了解并应用此代码是学习和进一步改进非局部均值滤波技术的基础。1.
  • 使用tensorflow的多项式回归的例子（二） lishaoan77 tensorflowtensorflow回归人工智能多项式回归
    例2importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('default')#importtensorflow.contrib.eagerastfe#fromgoogle.colabimportfiles#tf.enable_eager_execution()x=np.arange(0,5,0.1
  • 使用tensorflow的线性回归的例子（七） lishaoan77 tensorflowtensorflow线性回归人工智能
    L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中，理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
  • 使用tensorflow的线性回归的例子（十二） lishaoan77 tensorflowtensorflow线性回归人工智能戴明回归
    DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。戴明回归Demingregression也称为totalleastsquares,其中我们最小化从预测线到实际点(x,y)的最短的距离。最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离，戴明回归最小化与预测线的总的距离，这种
  • MVVMDemo：一款现代Android开发的最佳实践示例
    MVVMDemo：一款现代Android开发的最佳实践示例本文将向您介绍项目，这是一个基于MVVM（Model-View-ViewModel）架构模式的Android应用实例，旨在帮助开发者更好地理解和应用这一流行的软件设计模式。项目概述MVVMDemo是由zhouxu88维护的一个开源项目，它展示了如何在Android平台上有效地实施MVVM架构。此项目包括了基本的数据绑定、LiveData观测
  • AI技术全景图鉴：从模型开发到落地部署的全链路拆解 大模型玩家 人工智能langchain大模型产品经理学习ai程序员
    人工智能（AI）技术的快速发展，使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。从数据管理、模型训练到应用落地，再到算力调度和智能运维，一个完整的AI架构需要涵盖多个层面，确保AI技术能够高效、稳定地运行。本文将基于AI技术架构全景图，深入剖析AI的开发工具、AI平台、算力与框架、智能运维四大核心部分，帮助大家系统性地理解AI全生命周期管理。一、AI开发工具：赋能高效开发，提
  • Python 特殊属性深度解析：探索代码背后的奥秘 tekin Python编程秘籍库python开发语言Python特殊属性深度解析
    Python特殊属性深度解析：探索代码背后的奥秘本文将深入探讨Python中的特殊属性，这些属性以双下划线开头和结尾，如__dict__、__class__、__name__等。我们会详细介绍这些特殊属性的定义、用途、使用场景，并通过丰富的示例代码进行演示。同时，对相关联的知识点进行扩展深化，帮助读者更好地理解Python对象的内部结构和运行机制。文章目录Python特殊属性深度解析：探索代码背后
  • LDR6500,C转DP双向互传解决方案
    随着科技的飞速发展，数字接口技术也在不断演进。在众多接口标准中，Type-C转DP（DisplayPort）技术凭借其出色的兼容性、高清视频输出和多功能应用，逐渐成为广大消费者的优选。本文将详细介绍Type-C转DP接口的技术原理、适用设备以及性能参数，帮助您更好地理解这一技术。一、Type-C转DP的技术原理Type-C转DP接口技术利用Type-C接口中的AltMode（交替模式）功能，实现了
  • 构建高效的jQuery地理选择器组件 Kiki-2189
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目展示了如何利用jQuery构建一个在网页中常用的二级和三级城市选择器。这种选择器对于地理位置选择场景尤为重要，例如在线购物和预订服务。组件通过动态DOM操作、JSON数据结构、事件绑定、异步数据加载、插件化、样式美化、响应式设计、性能优化和无障碍访问等技术点，提供了一个高效、易用和适应性强的用户体验。同时，还需注意代码的兼容性、错误处理和全面的测试。1.
  • 从零到一：王者荣耀英雄数据采集与技能图谱异步爬虫实战 程序员威哥 爬虫python开发语言自动化scrapy
    引言：随着游戏行业的迅猛发展，王者荣耀作为一款深受玩家喜爱的手游，其英雄数据和技能信息成为了爬虫开发者研究的热点之一。通过抓取英雄数据并对技能图谱进行可视化，我们不仅能够更好地理解游戏数据，还可以为游戏爱好者或数据分析师提供一个有价值的数据分析平台。本篇文章将带你一步步实现王者荣耀英雄数据的采集与技能图谱的可视化，并使用异步爬虫技术提高爬取效率。我们将结合实际开发中的需求，深入讲解如何使用异步爬虫
  • 12 | 走向元宇宙：数字化工作与生活 _Rye_ 元宇宙
    专栏快接近尾声了。在之前的课程里，我们一直在用一个框架来概括元宇宙，那就是：元宇宙=立体互联网+价值互联网。这个公式可以帮助我们从宏观角度更好地理解元宇宙。当我们回归工作和生活，用更加个人化的角度来观察元宇宙时，我们可以换用另外一个等式：元宇宙=实体空间+数字空间。通过这个等式，我们可以看到，元宇宙将带给我们线上线下全面融合的数字生活。这一讲的讨论分成两个部分。首先，我们来看看自己周围的数字化发展
  • 前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系 m0_75133639 流体力学深度学习人工智能航空航天fluent流体力学材料科学CFD
    基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法（有限差分/有限元/伪谱法）·Fluent工业级应用：稳态/瞬态流、两相流仿真（圆柱绕流、入水问题）·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络（PINN）：将N-S方程嵌入损失函数（JAX框架实现）·神经常
  • 华为OD技术面试高频考点（算法篇、AI方向）
    一、Transformer核心机制：自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理：1.Q/K/V矩阵：输入向量通过线性变换生成Query(查询）、Key(键）、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出：权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势：并行计算、全局上下文感知
  • 广州华锐互动在各领域打造的 VR 成功案例展示 广州华锐视点 vr
    （一）文旅行业：重塑旅游体验在文旅行业，广州华锐互动打造的VR全景虚拟现实在线旅游项目，为游客带来了前所未有的旅游体验。以故宫博物院的VR项目为例，通过高精度的3D建模和全景拍摄技术，华锐互动将故宫的每一处宫殿、每一片园林都真实地呈现在游客眼前。游客只需通过手机或VR设备，就能足不出户游览故宫，仿佛穿越时空，置身于明清时期的皇家宫殿之中。在游览过程中，游客可以自由切换视角，近距离欣赏故宫的建筑细节
  • 【LeetCode 热题 100】148. 排序链表——（解法二）分治 xumistore LeetCodeleetcode链表算法java
    Problem:148.排序链表题目：给你链表的头结点head，请将其按升序排列并返回排序后的链表。【LeetCode热题100】148.排序链表——（解法一）暴力解文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度：O(NlogN)空间复杂度：O(logN)整体思路这段代码旨在解决“排序链表”的问题，并且采用了符合题目进阶要求（O(NlogN)时间复杂度和O(1)空间复杂度）的自顶向下归并排序(Top
  • 如何获取微信公众号用户的个人信息（包括OpenId） 一杯冰美式_丶 Java相关知识
    最近，对微信公众号有点兴趣，就自己研究了研究里面的一些内容，发现还挺有意思的，而且通过微信公众号可以调用一些比较有意思的接口，就比如百度开发服务平台点击进入里面的很有接口，就比较常见的翻译，语音识别，地理位置等等，都挺好的。好了，不多说，进入正题好了。我想，做微信公众号开发的，对于想获取关注了公众号的用户信息，或者说是当前与后台服务器进行交互的当前用户信息，这个功能是很重要的吧。因为，通过这个，可
  • 【字节跳动】数据挖掘面试题0010：解释全国人均收入下降，各省份人均收入增加的现象，属于辛普森悖论（开放性问题） 言析数智 数据挖掘常见面试题辛普森悖论局部与整体分析差异归因数据分析面试题
    文章大纲一、辛普森悖论的核心定义二、现象成因：加权平均中的“权重偏移”三、数学逻辑与案例说明1.数学表达式2.具体案例四、辛普森悖论的本质：忽略“混杂因素”的影响五、生活中常见的辛普森悖论案例及应对策略1.医疗疗法效果评估2.大学录取率的性别偏差3.篮球运动员投篮效率4.公司员工绩效与部门规模如何利用辛普森悖论？（数据分析中的价值）六、总结全国人均收入下降而各省份人均收入增加的现象，确实属于辛普森
  • 数据挖掘：从理论到实践的深度探索 代码老y 数据挖掘人工智能
    在当今数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术，已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例，帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念（一）数据挖掘的定义数据挖掘（DataMining）是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
  • 机器学习算法：核心原理与前沿发展综述 fmvrj34202 机器学习算法人工智能
    机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
  • 跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析 观熵 大模型高阶优化技术专题架构人工智能
    跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析关键词跨集群调度、边缘推理、GPU-NPU协同、KubeFed、资源分域、任务下发、多租户隔离、MLOps联邦调度、推理闭环、负载均衡摘要在AI推理系统进入产业级部署阶段后，模型服务逐步从中心化集群向边缘设备、跨地理分布式节点延伸，形成典型的“中心+边缘”异构多集群形态。为实现高效资源利用与低时延响应，推理系统需要支持节点异
  • 机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据 梦想成为一名机器学习高手 机器学习python人工智能
    这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步：随机森林模型的建立问题：背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24，包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年，总部位于印度古尔冈，是一个在印度
  • 从报文角度分析物联网（IoT）协议
    从报文角度分析物联网（IoT）协议，可以更直观地理解不同协议的设计差异和适用场景。以下是主要物联网协议的报文结构、交互模式及特点对比：一、物联网协议报文的通用结构大多数协议报文包含以下部分：头部（Header）协议标识、版本、消息类型（如请求/响应）、QoS（服务质量）等控制信息。负载（Payload）实际传输的数据（如传感器读数、控制指令）。尾部（Footer）校验码（CRC）、签名等，用于确保
  • jquery实现的jsonp掉java后台 知了ing javajsonpjquery
    什么是JSONP？ 先说说JSONP是怎么产生的： 其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
  • Struts2学习笔记 caoyong struts2
    SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2  =  Struts  + Webwork 2、搭建struts2开发环境    a>、到www.apac
  • SpringMVC学习之后台往前台传值方法 满城风雨近重阳 springMVC
    springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView    通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：      ModelAndView mv=new ModelAndView();  mv.setViewName="success
  • WebService存在的必要性？ 一炮送你回车库 webservice
    做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis  Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。 是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。 当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。 但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
  • js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
    <div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
  • 简单链式调用的实现技术 归来朝歌 方法调用链式反应编程思想
    在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用 这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");   也可能在HQ
  • JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
    /** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
  • Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。 aijuans Way
    最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
  • 狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
    狼和羊，该怎么抉择 在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。 今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
  • 读取android系统的联系人拨号 百合不是茶 androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
           联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢   关键代码:     1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
  • ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
    实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
  • 查看端号使用情况 征客丶 windows
    一、查看端口 在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP     127.0.0.1:80         0.0.0.0:0    &
  • 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
    Spark Streaming简介   NetworkWordCount代码   /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
  • Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2spring mvc
    1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
  • Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernateupdate
    地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
  • 重置MySQL密码 chenhbc mysql重置密码忘记密码
    如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables  3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot  
  • 再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
                               再谈系统论，控制论和信息论     偶然看
  • oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
    转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
  • Python版B树 dieslrae python
    话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
  • C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
    代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
  • 自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
    -(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
  • 11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
    1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize  --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize  --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
  • nginx日志分割 for linux HarborChung nginxlinux脚本
    nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本   使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限   复制代码代码如下: chmo
  • Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 jinnianshilongnian springspring4泛型式依赖注入
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • centOS安装GCC和G++ liuxihope centosgcc
    Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。 按照这个思路，我想安装过程如下： 安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
  • 第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • How to determine BusinessObjects service pack and fix pack blueoxygen BO
    http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/   The table below is helpful. Reference   BOE XI 3.x 12.0.0. y BOE XI 3.0 12.0. x. y BO
  • Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
    　大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 　　我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列 create table t ( id 　　 　　 number generated by default as identity (start with 1 increment b
  • Spring Security（01）——初体验 yang_winnie springSecurity
    Spring Security（01）——初体验     博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证        首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他