小木匠_
小木匠_

高光谱遥感图像处理（7）----IDL遥感相关网站资源

IDL遥感相关

1. 香港浸会大学的virtual实验室，周启鸣老师
简介：在线GIS和RS软件教程，介绍了Envi的使用过程，
网址：http://geog.hkbu.edu.hk/virtuallabs/
2.GIS空间站
简介：GIS，rs相关资料，有免费的书籍下载（包括Envi用户手册等）
网址：http://www.gissky.net/soft/dzsj/
3.普度大学实验室网站
简介：Laboratory for Applications of Remote Sensing
网址：http://www.lars.purdue.edu/
4.国外一个英文遥感教材
简介：Remote Sensing
网址：http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/rsnote/contents.htm
5.普度大学著名的MultiSpec软件
简介：MultiSpec软件的相关资料，使用说明，数据等等
网址：http://cobweb.ecn.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/
6.遥感中文在线教程
简介：图片非常丰富
网址：http://courseware.ecnudec.com/zsb/zdl/zdl02/zdl021/zdl021000.htm
7.精细农业
简介：以农业需求为主，介绍了遥感如何在农业上应用，包括与GIS结合，系统设计等等，具有很高的参考价值
网址：http://www.caefs.zju.edu.cn/profs/hy/pa/3/webtutorial4-1-1.htm
8.台湾的遥感教程
简介：台湾的遥感教程
网址：http://lab.geog.ntu.edu.tw/course/rs/index2.htm
9.云南师范大学精品课程－－遥感
简介：以农业需求为主，介绍了遥感如何在农业上应用，包括与GIS结合，系统设计等等，具有很高的参考价值
网址：http://jpkc1.ynnu.edu.cn/course/yg/skja.htm
10.关于IDL的博客
简介：介绍很多IDL的资料
网址：http://rsgisman.bokee.com/
11.朱文泉的博客－NPP
简介：关于npp的
网址：http://adrem.org.cn/Faculty/ZhuWQ/index.html
12. 美国South Carolina大学Remote Sensing of the Environment 讲座---包括实验数据
简介：目录如下：
Chapter 1: Remote Sensing of the Environment
Chapter 2: Electromagnetic Radiation Principles
Chapter 3: History of Aerial Photography and Aerial Platforms
Chapter 4: Aerial Photography: Vantage Point, Cameras, Filters, and Film
Chapter 5: Elements of Visual Interpretation
Chapter 6: Photogrammetry
Chapter 7: Multispectral Remote Sensing Systems
Chapter 8: Thermal Infrared Remote Sensing
Chapter 9: Active and Passive Microwave, and LIDAR Remote Sensing
Chapter 10: Remote Sensing of Vegetation
Chapter 11: Remote Sensing of Water Resources
Chapter 12: Remote Sensing of Urban Landscapes
Chapter 13: Remote Sensing of Soils, Minerals, and Geomorphology 
网址： http://www.cas.sc.edu/geog/Rsbook/Lectures/Rse/index.html 和 ftp://gray.cla.sc.edu/
13. Remote sensing,GDAL国际官方网站 
简介：国际官方网站
http://www.remotesensing.org/Home.html

http://hdfeos.net/software.php#HDFExplorer   MODIS相关工具
http://liang0816.spaces.live.com/blog/cns!4653C3C95CBC6B53!787.entry 
http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html modis数据下载
http://bbs.typhoon.gov.cn/read.php?tid=5183&page=1&fpage=1 气象书籍
http://www.idl.changeip.org/forum/    idl中文社区
http://blog.csdn.net/fbysss/archive/2008/03/28/2226538.aspx IDL学习笔记(1)--可视化组件编程
http://rsgisman.bokee.com/diaryIndex.b   专门做这方面开发的blog
http://hi.baidu.com/qqzwind/blog idl编程
http://bbs.matwav.com/forumdisplay.php?fid=126 idl研究讨论
http://micro.ustc.edu.cn/IDL/ idl资源
http://fermi.jhuapl.edu/s1r/idl/idl.html 约翰·霍普金斯大学应用物理实验室
http://www.ittvis.com/UserCommunity/UserForums/tabid/58/forumid/27/scope/threads/Default.aspx
http://nstx.pppl.gov/nstx/Software/Programming/index.html idl实例
http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=494071&extra=page%3D11 envi里面的区域统计
http://liang0816.spaces.live.com/blog/cns!4653C3C95CBC6B53!818.entry 利用矢量数据对影像做多边形裁剪
http://niuxiaojie.bokee.com/diaryIndex.b 遥感爱好者
http://niuxiaojie.bokee.com/viewdiary.38308087.html   MODIS各级数据
http://niuxiaojie.bokee.com/viewdiary.38308075.html MODIS ＥＶＩ存在的问题
http://niuxiaojie.bokee.com/viewdiary.38308074.html MODIS植被指数计算过程际产品展示
https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/products/modis_products_table MODIS产品数据
http://niuxiaojie.bokee.com/viewdiary.20039040.html   ENVI中利用矢量边界裁剪栅格数据详解
ftp://e4ftl01u.ecs.nasa.gov/MOLT/   MODIS数据下载
http://e4eil01u.ecs.nasa.gov:22000/WebAccess/drill;jsessionid=A6B74A6CC0E74CD765B14D8A45F78135?attrib=group&group=MOLT& 
http://e4eil01u.ecs.nasa.gov:22000/WebAccess/drill?attrib=esdt&esdt=MOD13Q1.5&group=MOLT   MODIS13数据下载
http://westdc.westgis.ac.cn 西部环境与生态监测中心
http://westdc.westgis.ac.cn/data/download/uuid/1cad1a63-ca8d-431a-b2b2-45d9916d860d 西部环境与生态监测中心NDVI
http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=31837
http://www.gumley.com/PIP/Free_Software.html IDL Software
IDL官方网站代码库
https://www.ittvis.com/UserCommunity/CodeLibrary.aspx
IDL开发者论坛
http://objectmix.com/idl-pvwave/
the Fisheries Acoustics Research Lab IDL Web
http://www.acoustics.washington.edu/~towler/IDLviz.html
IDL书籍、源码下载网站，好久没更新了。
http://www.kilvarock.com/
具有9年IDL编程经历的个人网站
http://michaelgalloy.com/
斯坦福大学上的一个个人网站
http://imac-252a.stanford.edu/
约翰霍普金斯大学做应用物理的，有不少实用的算法
http://fermi.jhuapl.edu/s1r/idl/s1rlib/local_idl.html
NASA上的IDL资源
http://idlastro.gsfc.nasa.gov/homepage.html
Coyote’s Guide to IDL Programming
http://www.dfanning.com
IDL Emacs Mode (IDLWAVE)
http://www.idlwave.org/
Curve Fitting and Mathematics
http://cow.physics.wisc.edu/~craigm/idl/idl.html
JHUAPL IDL Library
http://fermi.jhuapl.edu/s1r/idl/s1rlib/local_idl.html
http://groups.google.com/group/comp.lang.idl-pvwave/topics
http://www.acoustics.washington.edu/~towler/
http://www.barnett.id.au/idl/
Varname=EV_250_RefSB
file=dialog_pickfile(default_extension='.hdf',filter='*.hdf'
hdfid=hdf_sd_start(file)
index=hdf_sd_nametoindex(hdfid,varname)
varid=hdf_sd_select(hdfid,index)
hdf_sd_getdata,varid,data,_extra=extra_kewords

hdf_sd_endaccess,varid

你可能感兴趣的:(高光谱图像处理ENVI,高光谱图像处理,图像算法,ENVI,遥感图像,高光谱,图像学习,图像处理)

  • 目前常用的机器视觉工具库总结，选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。 yuanpan 计算机视觉图像处理aiAI编程
    以下是常用机器视觉工具的总结，包括它们的特点、优点、缺点和是否付费：1.Halcon特点：由MVTec公司开发，专注于工业机器视觉。提供强大的图像处理、模式匹配、OCR和3D视觉功能。优点：高性能，适合复杂的工业应用。提供图形化编程界面（HDevelop），用户友好。支持多种硬件设备（如相机、采集卡）。缺点：付费：价格较高，适合企业级用户。开放性较低，定制化能力有限。学习曲线较高，文档复杂。是否付
  • CCNP之IGP学习笔记（2022） 码龄4年 审核中 笔记OSPFRIPEIGRPIGPCCNP
    evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • pyspark学习rdd处理数据方法——学习记录 亭午 学习
    python黑马程序员"""文件，按JSON字符串存储1.城市按销售额排名2.全部城市有哪些商品类别在售卖3.上海市有哪些商品类别在售卖"""frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosimportjsonos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r"D:\anaconda\envs\py10\python.exe"#创建Spark
  • conda篇----在已有conda环境的基础上升级python包 心惠天意 condapythonjvm
    conda篇----在已有conda环境的基础上升级python包原先的python版本第一步：condaupdate--all(py11)[xxx@aivrs01xxx]$condaupdate--allCollectingpackagemetadata(current_repodata.json):doneSolvingenvironment:done==>WARNING:Anewervers
  • os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法 @锦瑟五十弦 深度学习人工智能
    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=单值作用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=多值的作用os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=单值作用一定要在importtorch之前定义这句话importosos.environ['CUDA
  • OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南 土城三富
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
  • TCL空调携手中家院发布“SHE空调智慧健康绿色评价标准” TMT星球 家电科技
    3月20日，2025年TCL空调「智慧健康再进化」发布会于上海AWE圆满举办。据「TMT星球」了解，发布会现场，TCL空调携手中国家用电器研究院，联合发布《房间空气调节器智慧、健康和环境可持续评价规范》，以Smart（智慧）、Healthy（健康）、Environmental（环境可持续）为核心维度，首次构建空调行业智慧、健康、低碳的全链路标准，让用户购买智慧健康空调有标准可依、有标准可查。破解行
  • opencv对图像处理 syfirst1111 图像处理opencv计算机视觉
    形态学转换：基于图像形状的操作，通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀：腐蚀：求局部最小值，原图高亮部分被蚕食膨胀：求局部最大值，原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大，填充孔洞图像平滑（去噪
  • OpenCV图像处理基础2 指尖下的技术 OpenCVopencv图像处理计算机视觉
    接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值，maxval是最大值。2、自适应阈值处理thresholded_image=cv2.adaptiveThreshold(image,maxval,cv2.ADA
  • 力扣刷题-热题100题-第20题（c++、python） weixin_44505472 c++pythonleetcode
    48.旋转图像-力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/rotate-image/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked使用辅助矩阵直接创建一个新矩阵来装旋转好的矩阵，不过需要注意的是要将新矩阵的值赋值回原矩阵，在c++中是可以直接=，但python中要注意matrix[:]=matrix1才是赋值，直接=是改
  • 初始OpenCV 指尖下的技术 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库，它为开发人员提供了丰富的工具和算法，可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展，OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
  • 【2017-2025】Adobe Photoshop【PS】软件下载安装 adkjcbqvblq adobephotoshopui
    获取安装包https://pan.baidu.com/s/1NLUthiAyC2chlSEwbf1LRQ?pwd=4ppq1.起源与发展1.1初试啼声AdobePhotoshop的历史可以追溯到1987年，当时由托马斯·诺尔（ThomasKnoll）和他的兄弟约翰·诺尔（JohnKnoll）共同开发。托马斯在父亲的帮助下，开始了图像处理的编程尝试。他们的初始产品是一个用于Mac系统的程序，最初名为
  • PXE系统 惟贤箬溪 运维运维服务器
    PXE（PrebootExecutionEnvironment）系统PXE（PrebootExecutionEnvironment）是一种基于网络启动的技术，可以通过网络从远程服务器加载操作系统并进行安装或运行。通常，PXE用于企业环境，尤其是大规模部署操作系统时，能够实现无盘工作站的启动以及批量系统安装。通过PXE，用户无需使用U盘、光盘等物理媒介，只需要一台支持网络启动的计算机和一个配置好的P
  • GStreamer —— 3.2、Qt+GStreamer+OpenCV制作图像处理播放器(对每帧图像处理)，支持本地mp4文件、rtsp流、usb摄像头等（可跨平台，附源码） 信必诺 GStreamerQtGStreamerQt
    运行效果 介绍     本项目是一个结合了Qt、GStreamer和OpenCV的跨平台图像处理播放器项目。该
  • 人脸识别的一些代码 饿了就干饭 CV相关人脸识别
    1、cv2入门函数imread及其相关操作2、（详解）opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图（这个看着写的挺好的）6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
  • 强化学习 Reward 百态老人 算法
    在强化学习中，奖励（Reward）是智能体（Agent）与环境（Environment）交互过程中获得的重要反馈信号。奖励机制在强化学习中扮演着至关重要的角色，因为它不仅指导智能体如何在环境中行动，还影响其策略的优化和最终的学习效果。奖励是智能体在执行某个动作后从环境中获得的即时反馈，用于评估该动作的好坏。这种反馈帮助智能体调整其行为策略，以期在未来获得更多的奖励。奖励可以是正数、负数或零，其或负
  • 【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践 蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能
    《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
  • 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
    文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
  • 不论什么操作都显示，CondaValueError: Malformed version string ‘~‘: invalid character(s). 银㱠 conda
    不论什么操作，基本上都是这个报错：感觉是镜像地址的问题，无法用命令修改，打开environment.yml，将清华镜像的https全部替换为http，结果可以了。并且，重新下载之前备份的环境文件也快了很多（非常快了）。使用condaupdateconda更新conda会出错的话，就试试condaupgrade-nbase-cdefaults--override-channelsconda。思路：清
  • 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？ 墨染辉 大语言模型pdf
    10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题？解决方案：嵌入式表格检索解释：嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解，使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤：表格检测和识别：目标：在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
  • 揭秘时空大数据：详细介绍、真实应用场景和数据示例解析 陈书予 GIS开发（时空大数据）前端大数据python时序数据库
    时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息，以及数字技术，从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据，对空间环境和时间环境进行实时监测，并基于复杂的数据分析和挖掘，获取有价值的信息。时空大数据示例：1）社会网络数据：Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体上的海量数据，可以通过时间、空间、主题等来提取有价值的信息。2）遥感图像数据：通过遥感技术从卫
  • Flink启动任务 swg321321 flink大数据
    Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发
  • 图像识别技术与应用课后总结（20） 一元钱面包 人工智能
    图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别，预测目标轮廓，属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来，就像把一幅画里的各个元素精准归类。应用场景人像抠图：能精准分离人物和背景，用于图片编辑、影视制作等，比如去除照片背景换背景。医学组织提取：在医学影像（如CT、MRI图像）中分离出不同组织，辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析：分析卫星或航空遥感图像时，区分土地、植被、建筑等不
  • 【详细解决】pycharm 终端出现报错：“Failed : 无法将“Failed”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。 一只小白跳起来 笔记pycharmpythonide
    昨天在终端一顿操作后突然打开pycharm时就开始报错：无法将“Failed”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。所在位置行:1字符:1+Failedtoactivatecondaenvironment.+~~~~~~+CategoryInfo:ObjectNotFound:(Failed:String)[],Com
  • 并查集：从连通性检测到动态合并的算法艺术 六七_Shmily 数据结构与算法分析算法
    并查集：从连通性检测到动态合并的算法艺术（C++实现）一、并查集：算法世界的隐形支柱在算法竞赛和工程实践中，并查集（DisjointSetUnion，DSU）是解决动态连通性问题的终极武器。它能在近乎常数时间内完成集合的合并与查询操作，广泛应用于社交网络、图像处理、编译器优化等领域。本文将深入剖析并查集的核心原理，并通过实战案例揭示其精妙之处。二、并查集的三重核心1.数据结构设计classDSU{
  • 深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
  • 实测 Gemini 2.0 Flash 图像生成：多模态 AI 的创作力边界 python
    近日，Google发布了Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能（Gemini2.0Flash(ImageGeneration)Experimental）。我也第一时间体验了这一功能，再次感受到AI技术对传统图像处理工具的颠覆性冲击。本文从主要功能、安装方法、应用场景，并通过实际测试展示其能力，希望帮助大家更好地了解和使用这一工具。引言Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能于20
  • gralloc usage flags Damon_X gralloc
    下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案，并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状：长曝光快照（longexposuresnapshot）在某些内存优化后，拍摄时间异常变长。根因：第三方算法在多个快照帧上执行，耗时约1.2秒。Buf
  • 【OpenGL】实现三维空间漫游和立方体、球体贴图 a9c93f2300 圖形學3d
    图像处理引用文件stb_image.h访问镜像下载：https://gitee.com/mirrors/stb-image主函数main.cpp#include#include#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION#include#include#include#include#include#include#includeconstGLfloatPI=3.14159265
  • 项目中 枚举与注解的结合使用 飞翔的马甲 javaenumannotation
    前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。 一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
  • 【Scala十七】Scala核心十一：下划线_的用法 bit1129 scala
    下划线_在Scala中广泛应用，_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方，本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义   1. 在高阶函数中使用 scala> val list = List(-3,8,7,9) list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9) scala> list.filter(_ > 7) r
  • web缓存基础：术语、http报头和缓存策略 dalan_123 Web
    对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
  • crontab 问题 周凡杨 linuxcrontabunix
      一： 0481-079   Reached   a   symbol   that   is   not   expected.   背景： */5   *   *   *   *  /usr/IBMIHS/rsync.sh 
  • 让tomcat支持2级域名共享session g21121 session
    tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。 打开tomcat下conf下context.xml文件 找到Context标签,修改为如下内容 如果你的域名是www.test.com <Context sessionCookiePath="/path&q
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数） 老A不折腾 Webfinereport总结
      ABS ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。 Number:需要求出绝对值的任意实数。 示例: ABS(-1.5)等于1.5。 ABS(0)等于0。 ABS(2.5)等于2.5。   ACOS ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度，返回角度以弧度形式表示。 Number:需要返回角
  • linux 启动java进程 sh文件 墙头上一根草 linuxshelljar
    #!/bin/bash #初始化服务器的进程PId变量 user_pid=0; robot_pid=0; loadlort_pid=0; gateway_pid=0; ######### #检查相关服务器是否启动成功 #说明： #使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid #jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径 #使用awk，分割出pid
  • 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory aijuans Spring 3 系列
    如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？ package onlyfun.caterpillar.device; import org.springframework.beans.factory.BeanFactory; import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory; import
  • Linux 内存使用方法详细解析 annan211 linux内存Linux内存解析
    来源 http://blog.jobbole.com/45748/ 我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。 一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。 Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
  • 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle函数单表查询
        创建数据库;       --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));       创建bloguser表,里面有三个字段     &nbs
  • 多线程基础知识 bijian1013 java多线程threadjava多线程
    一．进程和线程 进程就是一个在内存中独立运行的程序，有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。 “多任务”：指操作系统能同时运行多个进程（程序）。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。 线程：是进程内部单一的一个顺序控制流。 线程和进程 a.       每个进程都有独立的
  • fastjson简单使用实例 bijian1013 fastjson
    一.简介         阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：     
  • 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap bit1129 spring
    Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。 这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成  
  • 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
    1. mahout seqdirectory   $ mahout seqdirectory --input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件). --output (-o) output The directory pathna
  • linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题 ronin47 linux lock　重复执行
    linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。 例如： <? //  test .php
  • java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
    public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
  • linux 系统相关命令 candiio linux
    系统参数 cat /proc/cpuinfo  cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况 性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则 回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
  • [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义 comsci 软件开发
         一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造       如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中           那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
  • 在CentOS5.5上编译OpenJDK6 Cwind linuxOpenJDK
    几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。 0. OpenJDK介绍 OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点： 1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
  • java乱码问题 dashuaifu java乱码问题js中文乱码
    swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码     在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
  • cygwin很多命令显示command not found的解决办法 dcj3sjt126com cygwin
    cygwin很多命令显示command not found的解决办法   修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
  • [介绍]从 Yii 1.1 升级 dcj3sjt126com PHPyii2
    2.0 版框架是完全重写的，在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单，通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。 如果你之前没有用过 Yii 1.1，可以跳过本章，直接从"入门篇"开始读起。 请注意，Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
  • Linux SSH免登录配置总结 eksliang ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理      我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥，将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。      生成公钥与私钥有两种加密方式，第一种是
  • 手势滑动销毁Activity gundumw100 android
    老是效仿ios，做android的真悲催！ 有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？ 不用~，网上先问一下百度。 结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
  • JavaScript变换表格边框颜色 ini JavaScripthtmlWebhtml5css
    效果查看：http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下，保存到HTML文件也可以查看效果： <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>表格边框变换颜色代码-何问起</title> </head> <body&
  • Kafka Rest : Confluent kane_xie kafkaRESTconfluent
    最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。 这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。 环境声明：Ubu
  • Calender不是单例 men4661273 单例Calender
             在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。 测试： Calendar c1 =
  • 线程内存和主内存之间联系 qifeifei java thread
    1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段，    lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。   unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。   read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。   load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。  
  • schedule和scheduleAtFixedRate tangqi609567707 javatimerschedule
    原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {  
  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他