WangYan2022
WangYan2022

PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实践

光学遥感主要反映地物的光谱反射特性信息，通过构建遥感光谱反射信号与地表参数之间的关系模型来准确估算植被参数。基于Python平台，以PROSAIL模型为例较为系统地阐释其反演建模思路与基本原理，并进行深入讨论，重点讲解PROSAIL模型反演方法涉及的遥感数据、辐射传输模型、模型参数敏感性分析、代价函数构建、反演算法、迭代求解等主要环节。

【专家】：主讲专家来自中国科学院及重点高校资深专家，长期从事植被参数遥感反演与应用方面的研究和教学工作，拥有丰富的科研及上机操作经验。

///点击查看 【教 程】PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实现

PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实践_第1张图片

PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实践_第2张图片

PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实践_第3张图片

PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实践_第4张图片

更多
●Meta分析在生态环境中的应用
●R语言在生态环境领域中的应用
●陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化应用
●遥感数据与DSSAT作物生长模型同化及在作物长势监测与估产中的应用
●近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演
●CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型原理及应用
●CENTURY模型实践技术应用与案例分析
●Biome-BGC生态系统模型建模方法与实践技术应用
●无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用
●InVEST模型在生态系统服务供需、碳中和等领域中的应用及论文写作技能
●MAXENT模型生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、保护区布局优化评估及论文写作技巧
●长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等

你可能感兴趣的:(遥感,生态,PROSAIL模型)

  • YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理 い不靠譜︶朱Sir 实用项目部署YOLO人工智能pythonlinuxpip
    关注微信公众号：朱sir的小站，发送202411081即可免费获取源代码下载链接一、简单介绍YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv8架构的姿态估计模型，能够识别图像中的关键点位置，这些关键点通常表示人体的关节、特征点或其他显著位置。该模型在COCO关键点数据集上训练，适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地
  • Labelbox：引领AI与人类协作的未来 魏兴雄Milburn
    Labelbox：引领AI与人类协作的未来labelbox-pythonLabelboxPythonClient项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelbox-python项目介绍Labelbox是一款专为企业和学术研究社区设计的开源工具，旨在简化数据标注、生成高质量的人类反馈数据、评估和提升模型性能，并通过无缝结合AI与人类工作流程来自动化任务。无
  • 本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调 非著名架构师 大模型知识文档智能硬件人工智能大数据大模型deepseek
    本文将指导您在本地搭建一个小型的DeepSeek模型，并进行微调，以处理您的特定数据。1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/deepseek-ai/deepseek.gitcddeepseek3.安装依赖bash复制pipinstall
  • HarmonyOS全栈开发指南：从入门到精通，构建万物智联的未来生态（一） 林钟雪 Harmonyosharmonyos华为
    一、HarmonyOS基础认知篇1.HarmonyOS发展历程与核心使命内容摘要：HarmonyOS，由华为公司于2019年首次公开发布，标志着华为在操作系统领域的深度布局。从最初的智能物联网设备操作系统定位，到如今面向万物智联时代的分布式全场景操作系统，HarmonyOS经历了多次迭代与升级。发展历程：初期探索：2019年，华为正式推出HarmonyOS，旨在打造一个适用于智能物联网设备的操作系
  • Transformer 模型架构 2401_89793006 热门话题transformer深度学习人工智能
    Transformer是一种模型架构（ModelArchitecture），而不是一个软件框架（Framework）。它的定位更接近于一种设计蓝图，类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
  • Vue.js 基础与实战指南：从入门到跑路 王嘉俊705 前端javascriptvisualstudiocodehtml前端vue.js
    一、Vue的两种使用方式扩展核心包开发直接通过引入Vue.js，适用于简单页面或局部功能增强。优点：轻量，无需构建工具。缺点：难以管理复杂项目，缺少工程化支持。工程化开发使用VueCLI、Vite等工具创建项目，结合Webpack/Vite构建。支持单文件组件（.vue文件），结构清晰（`,,）。插件生态丰富（如VueRouter、Vuex、Pinia）。二、Vue实例的深入理解核心配置项 new
  • 使用rknn进行yolo11-pose部署 点PY 深度学习模型部署pytorch深度学习人工智能
    文章目录概要生成ONNX生成RKNN实测效果概要使用RKNN进行YOLOv11Pose部署的必要性在于，RKNN能将YOLOv11Pose模型转化为适合Rockchip硬件平台（如RV1109、RV1126）执行的格式，充分利用其AI加速功能，显著提高推理速度和效率。此外，RKNN提供模型优化（如量化）功能，有助于减少计算资源消耗，提升实时处理能力，特别适合在嵌入式设备上进行高效、低功耗的姿态估计
  • 【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空 爱学习不掉头发 深度学习自然语言处理（NLP）自然语言处理迁移学习人工智能
    文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍：数据文件有三个train.csv，test
  • 鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖 分类数据挖掘人工智能
    1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
  • Docker Compose部署大语言模型LLaMa3+可视化UI界面Open WebUI m0_74824877 docker语言模型ui
    一、介绍Ollama：部署+运行大语言模型的软件LLaMa3：史上最强开源AI大模型—Meta公司新发布的大语言模型OpenWebUI：AI用户界面，可通过浏览器访问二、Docker部署docker-compose.yml文件如下：version:'3'services:ollama:container_name:bruce-ollamaimage:ollama/ollamavolumes:-./
  • 毕业论文如何降低AIGC率？ kexiaoya2013 AIGC论文笔记论文阅读
    在Deepseek爆火的当下，AI生成内容已经渗透到各个领域，包括论文写作。如果你的论文使用了AI工具辅助写作，那么，如何降低AIGC率呢？一、控制使用比例将AI工具用于辅助性任务，如文献检索、语法检查、词汇替换等，而非核心内容的生成。论文的研究方法、数据分析、结论等核心部分应尽量手动完成。完全依赖AI生成论文会导致AI率过高，而将AI用于辅助性任务则能有效降低AI率。二、采用不同模型不同AI模型
  • 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】 code_stream #机器学习神经网络
    第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
  • BP 神经网络在考古数据分析中的应用 fanxbl957 人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
    BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性，并对其在考古数据分
  • 图像识别与应用 狂踹瘸子那条好脚 python
    图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
  • Mamba超绝创新！搭上异常检测准确率99%+！一区秒了！ 人工智能学起来 人工智能深度学习
    今天给大家推荐一个创新Max，且不卷的idea：基于Mamba做异常检测！以往的异常检测方法，以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难，Transformer虽然表现出色，但由于其自注意力机制，计算复杂度较高。而Mamba，则完美弥补了这两者的缺陷，在有效处理长距离依赖性同时，具有线性复杂度，计算资源需求少！在提高模型检测精度和速度方面，一骑绝尘！比如模型A
  • 从开发到部署，搭建离线私有大模型知识库_离线大模型 ai大模型应用开发 数据库服务器linux语言模型人工智能自然语言处理深度学习
    文末有福利！背景介绍最近一段时间搭建了一套完整的私有大模型知识库，目前完整的服务已经完成测试部署上线。基本之前的实践过程，从工程角度整理技术方案以及中间碰到的一些问题，方便后续对这个方向有需求的研发同学们。为什么做离线私有化部署在大模型火热起来之后，很多企业都有尝试相关服务。但是实际会碰到大模型不了解公司个性化的情况，无法针对公司情况给出个性化回答。因此就出现了针对大模型的知识库，通过提供公司内部
  • 大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！ AGI大模型学习 大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
    目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的
  • DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek人工智能
    大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
  • 【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析 生信学习者1 数据分析数据分析数据挖掘r语言数据可视化
    禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个
  • 大模型（含deepseek r1）本地部署利器ollama的API操作指南 人工智能llm
    ollama介绍：Ollama是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。它支持多种预训练的大型语言模型（如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等），并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。出现Error:somethingwentwrong,pleaseseetheollamaserverlogsfordet
  • 再有人问你DDD，把这篇文章丢给他 聪明马的博客 Javajava开发语言
    DDD（Domain-DrivenDesign，中文名领域模型设计）是一种软件开发方法论，它强调将业务领域中的知识融入到软件设计中。DDD强调将软件开发过程分为两个主要阶段：领域分析和领域建模。领域分析是指深入了解业务领域中的问题和需求，领域建模是将分析出的领域知识转化为软件模型。在本文中，我不再过多说明DDD的来龙去脉，我将用多个例子来详细说明使用DDD和不使用DDD的区别、优势和劣势。需求：假
  • 还不会Mybaits吗？一招解决 聪明马的博客 Javamybatisjavaspring
    MyBatis是一种优秀的JavaORM框架，它可以帮助开发人员轻松地管理数据库，并提供了一种简单易懂的编程模型，以便于快速地进行数据库访问操作。MyBatis的出现为Java开发人员提供了一种更加高效和灵活的数据访问方式。在本篇博客中，我们将深入了解MyBatis的含义，各种用法以及如何使用Java代码来实现各种操作。一、MyBatis的含义MyBatis是一种开源的JavaORM框架，它可以帮
  • YashanDB访问约束 数据库
    本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...访问约束是YashanDB特有的一种关系数据结构，基于有界计算理论的访问约束模型（AC，AccessConstraint）实现：通过在数据源上建立AC，实现大数据变小的模型变换。在查询时，通过访问AC数据，缩小查询代价和提升查
  • RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量|得物技术 后端rust
    一、引言在《得物新一代可观测性架构：海量数据下的存算分离设计与实践》一文中，我们探讨了存算分离架构如何通过解耦计算与存储资源，显著降低存储成本并提升系统扩展性。然而，仅优化存储成本不足以支撑高效可观测性系统的全局目标。在生产环境中，计算层作为可观测性体系的核心模块，需在处理日益复杂和动态的大流量数据时，保持高性能、强稳定性与优异的资源利用效率。在得物的可观测性计算层中，Java凭借其成熟的生态系统
  • 知识图谱构建概念、工具、实例调研 熟悉的黑曼巴 知识图谱人工智能
    一、知识图谱的概念知识图谱（Knowledgegraph）知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体，如一个人、一本书等，或是抽象的概念，如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性，如姓名、书名或是实体之间的关系，如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb（语义网络），其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
  • LLM的分布式部署：AI的云端革命 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    《LLM的分布式部署：AI的云端革命》关键词分布式部署语言模型云端计算资源管理性能优化安全性摘要本文将深入探讨大型语言模型（LLM）的分布式部署，分析其技术背景、架构设计、资源管理、性能优化以及安全性等方面。通过对LLM分布式部署的关键技术进行详细介绍，我们旨在为读者提供一个全面、系统的理解，以及展望未来LLM分布式部署的发展趋势。目录大纲第一部分：分布式部署概述第1章：分布式系统基础第2章：LL
  • DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决 金枝玉叶9 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
    DeepSeek（深度求索）与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型，在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比，为不同需求场景提供选择参考：一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统（MoE）+自研深度优化架构Transformer架构（GPT-3.5/4系列）训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
  • DeepSeek和ChatGPT的全面对比 陈皮话梅糖@ AI编程
    一、模型基础架构对比（2023技术版本）维度DeepSeekChatGPT模型家族LLAMA架构改进GPT-4优化版本参数量级开放7B/35B/120B闭源175B+位置编码RoPE+NTK扩展ALiBiAttention机制FlashAttention-3FlashAttention-2激活函数SwiGLUProGeGLU训练框架DeepSpeed+Megatron定制内部框架上下文窗口32k（
  • 百度交重构一年成绩单 10%的百度搜索流量由文心一言的模型生成 百度
    “大模型我们走在最前面，我们需要去勇闯无人区，需要去冒前人没有冒过的风险。”近日，在百度一场内部颁奖活动中，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏指出，百度一直坚信技术可以改变世界，会一直沿着这条路走下去。当天，李彦宏在颁奖时，向现场的获奖团队和个人表示祝贺并强调，“你们才代表百度，你们才代表最真实的百度，你们是百度最真实的代表。”他在讲话中指出，创新并不容易，“十个创新，可能九个最后都是以失败告终
  • 2024 百度万象大会举办：大模型全面重构百度移动生态，让智能体人人可用 百度
    「智能体就是生产力，这是每一个人放大杠杆、撬动红利，成为超级个体的时代机遇。」5月30日，在苏州举办的2024百度移动生态万象大会上，百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组总经理何俊杰发表《让智能体人人可用》的主题演讲。他认为，百度有责任也有能力做好新技术的普惠者，让所有人因此受益。在本次大会上，百度搜索、文心一言APP、百度文库、百度电商、文心智能体平台、百度APP等百度移动生态业务都发布了基
  • 统一思想认识 永夜-极光 思想
    1.统一思想认识的基础,才能有的放矢  原因:    总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.    如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.          难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式.   &
  • Joda Time使用笔记 bylijinnan javajoda time
    Joda Time的介绍可以参考这篇文章： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html 工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法：     /** * DateTime变化（增减） */ @Tes
  • FileUtils API eksliang FileUtilsFileUtils API
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • 各种新兴技术 不懂事的小屁孩 技术
    1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。 现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle， 搭建java环境: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/ 搭建android环境： http://m
  • tomcat6的https双向认证 酷的飞上天空 tomcat6
    1.生成服务器端证书 keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
  • 托管虚拟桌面市场势不可挡 蓝儿唯美
    用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。 在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。 MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。 “我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
  • spring学习——xml文件的配置 a-john spring
    在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.or
  • HDU 4342 History repeat itself 模拟 aijuans 模拟
    来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342 题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。 思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
  • java中最常用jar包的用途 asia007 java
    java中最常用jar包的用途 jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法.  w
  • ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法 百合不是茶 jsjson编码返回异常
    一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码  出现以下 问题:       1,强制flush输出  json编码打印在首页 2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面   却没有跳转到错误页面 3,  ajax中的dataType的json 改为text 会
  • JUnit使用的设计模式 bijian1013 java设计模式JUnit
    JUnit源代码涉及使用了大量设计模式 1、模板方法模式（Template Method）         定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。   
  • Linux常用命令（摘录） sunjing crondchkconfig
    chkconfig --list   查看linux所有服务 chkconfig --add servicename 添加linux服务 netstat -apn | grep 8080  查看端口占用 env 查看所有环境变量 echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量   安装编译器 yum install -y gcc
  • 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建 bit1129 hadoop
     结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
  • Anychart图表系列五之事件监听 白糖_ chart
    创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。 以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下： <script> //创建AnyChart var chart = new AnyChart(); //添加钻取操作&quo
  • Web前端相关段子 braveCS web前端
    Web标准：结构、样式和行为分离   使用语义化标签 0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。 1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
  • 编程之美-24点游戏 bylijinnan 编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.Set; public class PointGame { /**编程之美
  • 主页面子页面传值总结 chengxuyuancsdn 总结
    1、showModalDialog returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值 主界面 var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp"); 子界面 window.retu
  • [网络与经济]互联网+的含义 comsci 互联网+
          互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统       互联网+你的名字 =  网络个人数据库       每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
  • oracle 创建视图 with check option daizj 视图vieworalce
    我们来看下面的例子： create or replace view testview as select empno,ename from emp where ename like ‘M%’ with check option; 这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果： select * from testv
  • ToastPlugin插件在cordova3.3下使用 dibov Cordova
        自己开发的Todos应用，想实现“ 再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。       ToastPlugin.java package&nbs
  • C语言22个系统函数 dcj3sjt126com cfunction
    C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和 以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
  • 开发一个类的流程 dcj3sjt126com 开发
    本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。   以下是开发流程： 1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构 2. 初步设想类的接口 3. 类名设计（驼峰式命名） 4. 属性设置(权限设置) 判断某些变量是否有必要作为成员属
  • java 并发 shuizhaosi888 java 并发
    能够写出高伸缩性的并发是一门艺术   在JAVA SE5中新增了3个包 java.util.concurrent java.util.concurrent.atomic java.util.concurrent.locks 在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
  • Spring Security（11）——匿名认证 234390216 Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
    匿名认证 目录 1.1     配置 1.2     AuthenticationTrustResolver          对于匿名访问的用户，Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
  • NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...] 逐行分析JS源代码 Ajaxnodejsexpress
      一、前言         通过上节学习，我们已经        ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统，并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取，但写着写着，web端就
  • 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值 lhbthanks javahtmlstrutscheckbox
    第一种方法：获取结果String类型 在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。 所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。 以下是实现的代码： 前台 HTML 代码：
  • 003.Kafka基本概念 nweiren hadoopkafka
    Kafka基本概念：Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic：             消息源（Message）的分类。 Partition：             Topic物理上的分组，一
  • Linux环境下安装JDK roadrunners jdklinux
    1、准备工作 创建JDK的安装目录： mkdir -p /usr/java/   下载JDK，找到适合自己系统的JDK版本进行下载： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html   把JDK安装包下载到/usr/java/目录，然后进行解压： tar -zxvf jre-7
  • Linux忘记root密码的解决思路 tomcat_oracle linux
    1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 　　2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 　　3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 　　4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 　　例如: 　　ro
  • 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现 xueyou jsonpjquery框架UIhtml5
    postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他