- GEE 将本地 GeoJSON 文件上传到谷歌资产
ThsPool
GISjavaandroid前端envigis
在地理信息系统(GIS)领域,GoogleEarthEngine(GEE)是一个强大的平台,它允许用户处理和分析大规模地理空间数据。本文将介绍如何使用Python脚本批量上传本地GeoJSON文件到GEE资产存储,这对于需要将地理数据上传到GEE进行进一步分析的用户来说非常有用。应用场景数据集成:将本地GeoJSON数据集成到GEE中,以便进行更复杂的地理空间分析。数据共享:与团队成员共享GeoJ
- gee mysql数据库_MySQL
weixin_39955142
geemysql数据库
集合如果你有更好的想法请在评论区留下您的答案,一起交流讨论说说常见的集合有哪些?答:主要分List、Set、Map、Queue四类,其中包含ArrayList、LinkedList、HashSet、TreeSet、HashMapComparable和Comparator接口的区别?答:其两...»smart-rick2021-02-15JAVA基础面向对象有哪些特征?答:继承、封装、多态JDK与J
- GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析
AIzmjl
GPT生态遥感大数据gptgee灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展,云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据,我们能够实时获取灾害发生地的影像信息,为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时,在水体与湿地监测方面,遥感云大数据也发挥着重要作用,帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来,GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果,其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
- GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析(2015-2023年滇池为例)
此星光明
GEE案例分析前端服务器时序sentinel影像JavaScript面积
简介Sentinel-2是一颗遥感卫星,其提供的高分辨率数据可以广泛应用于环境监测、土地利用和水资源管理等领域。其中,利用归一化水体指数(NormalizedDifferenceWaterIndex,NDWI)来进行长时序水域分析是一种常见的方法。本文将介绍NDWI的定义和计算方法,并结合Sentinel-2影像的使用,详细说明如何进行长时序水域分析。首先,我们来看一下NDWI的定义和计算方法。N
- GEE数据集——德克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地高排放甲烷点源探测数据(千克/小时)矢量数据
此星光明
前端javascript数据库gee矢量数据集甲烷
简介该数据集提供了新墨西哥州南部和得克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地的高排放甲烷点源探测数据(千克/小时)。https://www.cbedai.net/xg甲烷是一种强效温室气体,在进入大气层后的头20年中,其变暖能力是二氧化碳的80多倍。当今全球变暖的原因至少有30%是人类活动产生的甲烷。减少与人类活动相关的甲烷排放--包括石油和天然气开采、农业和废物管理中可避免的排放--是
- GEE数据集——MOD13A1.006Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品
此星光明
中科星图服务器运维javascriptmodis植被指数数据集影像
数据名称:MOD13A1.006Modis16天Terra500m数据来源:NASA时空范围:2000-2022年空间范围:全国波段名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001NormalizedDifferenceVegetationIndexEVIB2EVI-2000100000.0001EnhancedVegetationIndexVIQB3B
- Google Earth Engine(GEE)——美国近地表高精度实时气象数据集(2500米分辨率)
此星光明
GEE数据集专栏gee气象实时近地表数据集
实时中尺度分析(RTMA)是针对近地表天气条件的高空间和时间分辨率分析。该数据集包括CONUS在2.5公里处的每小时分析。数据集可用性2011-01-01T00:00:00Z–2022-09-17T02:00:00数据集提供者美国国家海洋和大气局/国家气象局地球引擎片段ee.ImageCollection("NOAA/NWS/RTMA")分辨率2500米波段姓名单位敏最大限度描述HGT米-81*4
- Google Earth Engine(GEE)——1981年至今全球逐日降水数据集(最终版)
此星光明
GEE数据集专栏开发语言JavaScript数据集降水gee
CHIRPS:气候灾害组红外降水站点数据(版本2.0最终版)气候灾害组红外降水与站数据(CHIRPS)是一个30多年的准全球降雨数据集。CHIRPS将0.05°分辨率的卫星图像与现场站数据相结合,创建网格化降雨时间序列,用于趋势分析和季节性干旱监测。注意:这个数据集中没有高纬度地区的国家包括中国的内蒙古东北部和黑龙江省西北部,以及新疆的北部。分辨率5566米波段姓名单位敏最大限度描述precipi
- Google Earth Engine(GEE)——全球农田范围分布数据集1000m
此星光明
GEE数据集专栏gee农田数据集全球1km
GFSAD1000:农田范围1km多研究作物面具,全球粮食支持分析数据数据集可用性2010-01-01T00:00:00Z–2010-01-01T00:00:00数据集提供者全球粮食安全支持分析数据在30m项目(GFSAD30)地球引擎片段ee.Image("USGS/GFSAD1000_V1")GFSAD是NASA资助的一个项目,旨在提供高分辨率的全球农田数据及其用水情况,为21世纪的全球粮食安
- Google Earth Engine(GEE)——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集
此星光明
GEE数据集专栏人工智能
哥白尼大气监测服务(CAMS)全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。主要的全球近实时生产系统是一个数据同化和预测套件,每天为气溶胶和化学化合物提供两次为期5天的预测,这些都是化学方案的一部分。在2021-07-01之前,只有两个参数可用,1.550nm表面的总气溶胶光学深度2.颗粒物d<25um表面注意system:time_start是指预测时
- Google Earth Engine(GEE)——Sentinel-3 OLCI EFR:海洋和陆地彩色地球观测全分辨率数据集
此星光明
GEE数据集专栏计算机视觉算法sentinel海洋数据集
海洋和陆地颜色仪器(OLCI)地球观测全分辨率(EFR)数据集包含21个光谱带的顶部大气辐射,中心波长范围在0.4μm和1.02μm之间,空间分辨率为300m,每2天覆盖一次全球范围。OLCI是ESA/EUMETSATSentinel-3任务中的仪器之一,用于测量海面地形、海面和地表温度、海洋颜色和陆地颜色,具有高端的准确性和可靠性,以支持海洋预报系统,以及作为环境和气候监测。Sentinel-3
- Google Earth Engine(GEE)——GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率
此星光明
GEE数据集专栏大数据人口数据集网格gee
最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站,点击跳转到网站:前言–床长人工智能教程上面有很多关于基础的人工只能的介绍,对于入门人工智能的同学来说是有巨大帮助的。正式开始数据介绍:GHSL依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施,允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识,这些数据包括:全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。该数据集描述了人口的分布和密度,以每个细胞的人
- Google Earth Engine(GEE)——海洋总测深图数据集(GEBCO)
此星光明
GEE数据集专栏人工智能gee数据集地图海洋
海洋总测深图数据集(GEBCO)GEBCO_2021Grid是GeneralBathymetricChartoftheOceans(GEBCO)发布的最新全球测深产品,由日本财团-GEBCOSeabed2030项目开发。GEBCO_2021网格在43200行x86400列的15弧秒网格上提供以米为单位的全球高程数据覆盖,提供3,732,480,000个数据点。弧秒。该网格用作SRTM15+数据集的
- Google Earth Engine(GEE)——NASA 和UCSB对比两种降水数据的降水差异分析
此星光明
GEE案例分析降水数据数据集对比GEE
本文需要以下几个步骤:第1步:选择您的区域并导入数据第2步:筛选感兴趣的期间第3步:计算平均降雨量第4步:将数据添加到他们的地图数据1:GPM:GlobalPrecipitationMeasurement(GPM)v6DatasetAvailability2000-06-01T00:00:00-2021-11-14T00:00:00DatasetProviderNASAGESDISCatNASAG
- Google Earth Engine(GEE)——下载中国区域MCD19A2 AOD气溶胶数据tif格式
此星光明
GEE错误集气溶胶AOD数据中国下载
上一次写了气溶胶数据下载流程,但是,代码确实出现了问题,展示不成问题,但是下载过程中出现了期待的是影像的波段值,但是实际上给出的却是影像的集合,所以问题出现在那里呢?上次写的文章问题:满天星:GoogleEarthEngine(GEE)——下载中国区域MCD19A2AOD气溶胶数据tif格式修改后的代码主要是因为没有镶嵌在一起,所以用了最大值合成qualityMosaic()实现代码的合成之后就完
- Google Earth Engine(GEE)——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集
此星光明
GEE数据集专栏gee分类数据集土地植被覆盖
数据介绍:美国西部的牧场生态系统对气候变化、火灾和其他人为干扰有动态反应。牧场状况、监测、评估和预测(RCMAP)产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。RCMAP使用1985-2020年的Landsat图像,量化了美国西部牧场各组成部分的覆盖率(根据Rigge等人,2020)。RCMAP时间序列由八个部分组成:一
- GEE——美国本土土地变化监测、评估和预测 (LCMAP) v1.1数据集案例展示和分析
此星光明
GoogleEarthEngineGEE教程训练GEE土地分类土地利用监测变化
土地变化监测、评估和预测(LCMAP)代表了美国地质调查局地球资源观测与科学(EROS)中心的新一代土地覆盖制图和变化监测。LCMAP以比以前的努力更多的土地覆盖和变化变量满足了对更高质量结果的需求。LCMAP科学产品文档包含产品的详细信息、描述和注意事项,可在此处下载其他资源链接LCMAP网站LandChangeMonitoring,Assessment,andProjection
- GEE数据集——美国两个主要石油和天然气(O&G)产区内与石油和天然气(O&G)相关的基础设施的位置
此星光明
数据库javascriptgee甲烷排放矢量数据集
该数据集提供了美国两个主要石油和天然气(O&G)产区内与石油和天然气(O&G)相关的基础设施的位置:德克萨斯州西部和新墨西哥州南部二叠纪盆地的特拉华子盆地以及犹他州的乌因塔盆地。前言–人工智能教程石油和天然气基础设施绘图(OGIM)数据库是由环境保护基金(EDF)和EDF的全资子公司MethaneSATLLC共同开发的一个项目。开发诸如OGIM这样的标准化石油和天然气基础设施数据库的主要目的是支持
- 谷歌地球引擎(GEE)中公开免费的扩展包介绍(汇总)
此星光明
GEE学习专栏python开发语言geejavascript扩展
此页面包含地球引擎开发人员社区生成的资源集合。您将找到将EarthEngine扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块,以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/community/developer-resources#datasets扩展将EarthEngine扩展到QGIS、R和P
- 【GEE】Google Earth Engine(GEE)注册详细教程&无需教育邮箱
RS迷途小书童
GoogleEarthEngineGEE云计算数据处理数据管理开发语言
这个专栏真的是纠结了很久,不知道到底要不要分享自己在学习GEE的时候的一些经验和代码。因为本人在日常中使用Python和ENVI多点,虽然GEE也会用但不至于频繁使用,同时针对GEE其实官网给出了很多接口的使用方法,国内外也有很多人分享过一些实操代码,因此大部分代码可能都是重复的,感觉没什么创新力。最近在搞热岛效应又要用到GEE了,所以思虑再三还是开一个专栏分享一下GEE的用法吧。一、前言GEE(
- Google Earth Engine(GEE)简单介绍及注册
生态遥感监测笔记
大数据编程语言人工智能javapython
GoogleEarthEngine(GEE)是由谷歌、卡内基梅隆大学、美国地质调查局(USGS)共同开发的用以处理卫星遥感影像数据和其他地球观测数据的云端运算平台。GEE平台融合了谷歌服务器提供的强大计算能力或者以及大范围的云计算资源,平台数据集提供了对地观测卫星大量完整的影像数据如Sentinel,MODIS,Landsat等,也提供了植被、地表温度和社会经济等数据集,并能做到数据库每天更新。G
- GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据(将多类土地分类转化为草地和非草地区域)
此星光明
gee土地分类专栏人工智能javascriptgee土地分类lulc分类重分类
简介本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类,而且只提取ESRI_Global-LULC_10mESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI(环境系统研究研究所)开发的一个全球级别的土地利用/土地覆盖数据集。该数据集使用10米的空间分辨率,并提供了详细的土地利用/土地覆盖分类信息。该数据集基于多源的遥感影像数据,包括卫星图像和高分辨率航拍图像。这些数
- GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题
_养乐多_
GEEGEEjavascript遥感图像处理云计算回归
作者:CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?1.2问:为什么只有这四种?哪个精度高?1.3问:GEE上能否运行深度学习算法?一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?答:GEE平台上有四种机器学习回归算法,分别是随机森林回归、CART(C
- GEE:CART(Classification and Regression Trees)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程回归GEEjavascript云计算遥感图像处理
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行CART(ClassificationandRegressionTrees)回归的方法和代码,
- GEE:最小距离(minimumDistance)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程回归GEEjavascript云计算机器学习
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行最小距离回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍,加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特
- GEE:梯度提升树(Gradient Boosting Tree)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程boosting回归GEE云计算javascript遥感图像处理
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行梯度提升树(GradientBoostingTree)回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍
- GEE数据集——全球日光日照地图分布图数据
此星光明
GEE数据集专栏数据库javascriptgee数据集日照影像云计算
日光地图分布图数据在社区和专业地图绘制者的支持下,Daylight是全球开放地图数据的完整分发版。我们将OpenStreetMap等项目的全球贡献者的工作与Daylight地图合作伙伴的质量和一致性检查相结合,创建了一个免费、稳定和易于使用的街道尺度全球地图。日光地图发行版将包括一个新的数据集,该数据集由矢量化的土地覆盖物特征组成,这些特征来自欧洲空间局的2020年世界覆盖物(10米)栅格。该数据
- GEE数据集——美国地质调查局历史地形图(更新)
此星光明
GEE数据集专栏信息可视化gee云计算数据集topo美国地质调查局
美国地质调查局历史地形图美国地质调查局地形图的历史可追溯到19世纪末,当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000比例尺,也称为7.5分钟四边形地图,成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖7.5分经纬度的区域,从而详细呈现了约64平方英里(166平方公里)的面积。前言–人工智能教程其中的一个子集已被收录到约81,000+幅地图的总体收藏中,未来还将进行改进和补充。元数据包括
- Google Earth Engine(GEE)——欧空局WorldCover 10 m分辨率土地利用/土地覆盖数据集 2020 V100
此星光明
GEE数据集专栏javascriptgee土地利用土地覆盖数据集
欧空局WorldCover10m2020V100输入质量¶。ESAWorldCover10m2020V100产品是以EPSG:4326投影(地理经纬度CRS)的云优化GeoTIFFs(COG)形式,以3x3度瓦片形式交付。有2651个瓦片,关于访问这个数据集的更多信息可以在这里找到。目前的收集只集中在输入质量层,地图层在谷歌地球引擎中可作为一个图像集。DATA|WORLDCOVER输入质量层是一个
- GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示(Mapbiomas 集成包)内含使用教程和下载链接
此星光明
GoogleEarthEngineGEE教程训练gee巴西土地分类数据下载土地覆盖
巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划,这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动分类器功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列。MapBiomas项目-是一项多机构计划,旨在使用应用于卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆盖和使用地图。可以在此处找到该项目的完整描述。分辨率:30m,数据类型:多个栅格数据集和类型
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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