萍水间人
萍水间人

74971论文

气候变化指数CCI
通过对气象要素异常和极端天气的概率进行分析。
在此基础上，从三个方面初步的选取了与气候变化密切相关的12个指标。

运用熵权法和变异系数法将指标综合到基于气候变化的脆弱性指标中，此外，利用模糊聚类分析的办法，将国家分为四种类型。

论文进行的工作

1.建立脆弱性评价指标模型。

  1. 定义一个临界点，来判断一个国家何时达到这个临界点。
  2. 介绍人的干预， 人类活动如何有助于防止一个国家变得更加脆弱。

假设国家是一个整体，没有考虑国内各个地方的差距
假设所有国家都积极应对气候变化。忽视被动国家

气候变化指数的考虑：

温度， 降水， 和海平面的特征

我们定义了
年际气温异常d1
年降水异常d2
年海平面异常d3
气温年标准差σ1
降水量σ2
海平面σ3
等来描述气候变化。

函数关系

φ1，φ2，φ3分别表示温度T、降水P和海平面L的指标

边界条件
曲线
设定临界值为φi = 0.5
极端天气指数

考虑到在全球变暖的背景下，极端天气灾害主要表现在高温和暴雨，因此结合气温和降水指数，可以构造极端天气指数E。

我们可以假设一个国家一年内的温度和降水量都服从正态分布，于是可以得到


温度的概率密度函数

μi是年平均温度，t是区域的日平均温度，f(t)是温度的概率密度函数。

我们假设当异常值超过标准差的两倍时，天气是异常的，从而得出温度异常概率P(t), 同样降水具有概率P(p)


异常天气

于是我们构造出异常天气指数。

异常天气指数

于是我们选择温度，降水，海平面和极端灾害日数作为重点，假定它们同等重要，得到气候变化的指数。


CCI计算公式
内陆和沿海国家

气候变化的脆弱性指数

定义了一堆的变量。

熵权法

得到三个指数，经济衰退指数，生态系统可持续性指数，和社会可居性指数。

三个指数
变异系数法

通过变异系数法进行加权，合并成一个综合度量。
可得到如下度量(虽然我也不知道它是怎么得出的）


综合度量

通过模糊聚类分析，可以得到如下结果

模糊聚类分析

后面的讨论就是将这个模型进一步实例化了。先更新到这里吧

你可能感兴趣的:(74971论文)

  • ARM嵌入式可编程控制器技术开发 拉勾科研工作室 arm开发
    PLC自动化设计|毕业设计指导|工业自动化解决方案✨专业领域：PLC程序设计与调试工业自动化控制系统HMI人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具：西门子S7系列PLC编程三菱/欧姆龙PLC应用触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容：PLC控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图绘制控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计✅具体问题可以
  • 基于Python的Google Scholar学术论文爬虫实战：最新技术与完整代码解析 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言学习scrapy
    摘要本文详细介绍如何使用Python构建一个高效的GoogleScholar爬虫系统，包括代理设置、反反爬策略、数据解析与存储等核心技术。文章涵盖最新Python爬虫技术栈（如Playwright、异步IO等），提供完整可运行的代码示例，并讨论学术爬虫的伦理与法律问题。通过本教程，读者将掌握从GoogleScholar批量获取学术论文信息的高级爬虫技术。关键词：Python爬虫、GoogleSch
  • [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal 0x211 论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
    中文译名：逐步蒸馏！以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接：http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因：近期任务需要用到蒸馏操作，了解相关知识核心思想：改变视角。原来的视角：把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角：把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪？需要的数据量少，得到的结果好。文章的方法
  • python+springboot+vue的音乐系统 QQ_511008285 pythonspringbootvue.jsdjangoflasknode.jsphp
    目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
  • python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
    目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
  • 基于 Python 的图书管理系统（源码）
    摘要：本论文详细阐述了利用Python语言开发一个简易图书管理系统的过程。该系统具备图书信息录入、删除、修改、查询以及借阅管理等核心功能，可有效提升图书管理的效率与便捷性。通过阐述系统的需求分析、设计思路、代码实现及测试过程，展示了Python在小型管理系统开发中的应用潜力，为相关领域的软件开发提供了有益参考。关键词：Python编程；图书管理系统；数据结构；代码实现一、引言（一）研究背景随着数字
  • 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔（四） Superstarimage 文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
    AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像，通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps，这些maps最终合并成场景的纹理地图集，并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下：在当前时代的技术背景下，生成与几何匹配
  • 超越RAG的搜索革命！分层框架让AI像专家团队一样深度思考 Python_金钱豹 人工智能深度学习网络知识图谱大数据
    ❝一句话概括：与其训练一个越来越大的“六边形战士”AI，不如组建一个各有所长的“复仇者联盟”，这篇论文就是那本“联盟组建手册”。（原论文题目见文末，点击阅读原文可直接跳转至原文链接，Publishedonarxivon03Jul2025,byRenminUniversityofChina）*第一阶段：核心思想概览**论文的动机*在面对“未来的家庭娱乐会是什么样？”或“结合最新的财报和市场趋势，分析
  • SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks 这张生成的图像能检测吗 优质GAN模型训练自己的数据集人工智能生成对抗网络计算机视觉深度学习神经网络算法
    简介简介：该论文针对传统GANs中鉴别器采用硬边际分类导致的误分类问题，提出了基于Siameseprojection网络的SPGAN方法。主要创新点包括：（1）设计Siameseprojection网络来测量特征相似性；（2）提出相似特征对抗学习框架，将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数；（3）通过相似特征对抗学习，鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性，生成器能合成包含更多真实图像特征
  • 计算机科学期刊介绍--各种杂志投稿方式与评价 狮子小宝 做研究写论文transactions工作email出版数据库自然语言处理
    一、计算机科学期刊介绍计算机科学的publication最大特点在于：极度重视会议，而期刊则通常只用来做re-publication。大部分期刊文章都是会议论文的扩展版，首发就在期刊上的相对较少。也正因为如此，计算机期刊的影响因子都低到惊人的程度，顶级刊物往往也只有1到2左右----被引的通常都是会议版论文，而不是很久以后才出版的期刊版。因此，要讨论计算机科学的publication，首先必须强调
  • 【大家的项目】helyim: 纯 Rust 实现的分布式对象存储系统
    helyim是使用rust重写的seaweedfs，具体架构可以参考Facebook发表的haystack和f4论文。主要设计目标为：精简文件元数据信息，去掉对象存储不需要的POSIX语义（如文件权限）小文件合并成大文件，从而减小元数据数，使其完全存在内存中，以省去获取文件元数据的磁盘IO支持地域容灾，包括IDC容灾和机架容灾架构简单，易于实现和运维支持的特性：支持使用Http的文件上传，下载，删
  • Python：列表切片允许“后边小于左边”吗？
    目录1问题2测试3欢迎纠错4论文写作/Python学习智能体1问题  在Python中，列表切片允许“后边小于左边”吗？2测试  在Python中，列表切片允许“后边小于左边”，此时会返回一个空列表，不会报错。  例如：lst=[1,2,3,4,5]print(lst[3:1])#输出：[]  这是因为，当切片的结束索引小于开始索引，且步长为默认的1（正数）时，Python认为没有符合条件的元素，
  • 【论文复现】Taylor算法用于TOA（到达时间）的三维标签位置解算，360个标签、12个基站的环境作为验证，附MATLAB例程 MATLAB卡尔曼 论文复现算法matlab开发语言
    本文给出论文《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》中的Taylor算法来解算TOA的复现程序（MATLAB）。使用论文中给定的12个锚点/360个测试的标签用来测试算法性能文章目录运行结果程序介绍核心功能概述结果输出应用场景MATLAB源代码运行结果误差输出：程序介绍本程序基于Taylor迭代算法，实现了对三维空间内360个目标点的TOA（TimeofArrival）定位解
  • 论文-算法-伪代码-1 youngfengying 算法
    伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言。伪代码必须结构清晰、代码简单、可读性好，并且类似自然语言。介于自然语言与编程语言之间。例子：主要规定：1)算法中出现的数组、变量可以是以下类型：整数、实数、字符、位串或指针。通常这些类型可以从算法的上下文来看是清楚的，并不需要额外加以说明。2)在算法中的某些指令或子任务可以用文字来叙
  • 深度学习交互式图像分割技术演进与突破 wang1776866571 深度学习交互式分割深度学习人工智能交互式分割
    说明本文为作者读研期间基于交互式图像分割领域公开文献的系统梳理与个人理解总结，所有内容均为原创撰写（ai辅助创作），未直接复制或抄袭他人成果。文中涉及的算法、模型及实验结论均参考自领域内公开发表的学术论文（具体文献见文末参考文献列表）。本文旨在为交互式图像分割领域的学习者提供一份结构化的综述参考，内容涵盖技术演进、核心方法、关键技术优化及应用前景，希望能为相关研究提供启发。摘要：本文系统综述了基于
  • 【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
    引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱，现有S
  • 计算机专业毕业设计-线上招聘与求职系统的设计与实现-开题报告 苦奢bu咖啡 课程设计毕业论文毕业设计软件开发开题报告求职招聘javaweb
    本系统开发采用技术为JSP、Bootstrap、Ajax、Springboot、Java、Tomcat、Maven此文章为开题报告，此系统已开发完成相关文档都很健全，相关的代码+部署+论文+ppt+代码讲解+答辩指导文件都有可私要，为本人亲自指导加编写，禁止任何人抄袭以及各类盈利性传播计算机专业毕业设计任何项目-程序-论文-想单独指导的可以私1、选题的目的和意义。通过开发一个功能全面的线上招聘与求
  • 头盔检测数据集和论文 daguantou 人工智能算法
    背景据统计使用摩托车头盔可以将道路交通事故中摩托车驾驶员致命伤害的可能性降低42％，尽管如此，遵守摩托车头盔还是较少，尤其是在发展中国家，为了有效开展针对性的头盔使用运动，政府必须收集有关头盔法律遵守程度的详细数据。但40％的国家尚未估算出这一关键的道路安全指标。而且即使有数据可用，头盔使用的观察也常常受到样本量和区域范围的限制，是从相对较短的时间框架中得出的数据，或仅在学术研究范围内单独收集。缺
  • 【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计 IRevers 个人学习笔记自动驾驶算法人工智能深度学习python机器学习
    LSS-Lift.Splat,Shoot论文题目：Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码：https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括：先做深度估计和特征融合，然后投影到BEV视图中，在BEV视图中做特征融合，在融合后的特
  • 【氮化镓】p-GaN栅极退化的温度和结构相关性 北行黄金橘 氮化镓器件可靠性人工智能机器学习学习科学研究科技
    论文总结：本文献深入研究了带有p-GaN栅极的正常关断型(normally-off)高电子迁移率晶体管(GaN-HEMTs)在恒定电压应力下的时序退化行为。通过直流特性分析和温度依赖性分析，研究了故障时间(TTF)与应力温度和器件几何结构的依赖性。结果显示，p-GaN栅极晶体管在7.2V的栅偏压下可达到20年的使用寿命，表明了良好的稳定性。故障时间与应力电压呈指数关系，且退化主要发生在栅极边缘而非
  • 基于SpringBoot+MyBatis+MySQL+VUE实现的汽车租赁系统（附源码+数据库+毕业论文+答辩PPT+项目部署视频教程+项目所需软件工具），推荐！
    摘要随着社会的发展，计算机的优势和普及使得汽车租赁系统的开发成为必需。汽车租赁系统主要是借助计算机，通过对汽车租赁信息等信息进行管理。减少管理员的工作，同时也方便广大用户对个人所需汽车租赁信息的及时查询以及管理。汽车租赁系统的开发过程中，采用B/S架构，主要使用Java技术进行开发，结合最新流行的springboot框架。使用Mysql数据库和Eclipse开发环境。该汽车租赁系统包括用户和管理员
  • Transformer、BERT等模型原理与应用案例 程序猿全栈の董（董翔） 人工智能热门技术领域transformerbert深度学习
    Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
  • 大模型服务的推理优化探索 半吊子全栈工匠
    【引】有的事情别人不问时我们明白，一旦要我们解释它我们就不明白了，而这正是我们必须留心思索的东西。于是，开启了一次又一次的论文阅读之旅。开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而，钱并不是唯一的考虑因素，如果不能解决模型性能方面的问题，即使有很大的预算，大模型服务仍会受到影响。本文尝试讨论将LLM推理服务更改为高吞吐量引擎的挑战与应对方法。1.大模型服务面临的挑战大模型的能力令人惊叹，但其
  • ER综述论文阅读-Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review 今天早睡了 情绪识别EmotionRecognition论文阅读深度学习人工智能
    EmotionrecognitioninEEGsignalsusingdeeplearningmethods:AreviewQ1期刊，2023论文链接：https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/105887899/emotionreview-libre.pdf?1695460941=&response-content-disposition=inline%3B+f
  • 【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting quintus0505 LLM论文阅读语言模型
    AdaCtrl:TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口（Length-TriggerTagsasControllingInterface）3.2冷启动微调（Cold-startfine-tuning）3.3难度感知的强化学习框架（Difficulty-awar
  • 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series 少写代码少看论文多多睡觉 #论文阅读笔记论文阅读笔记
    TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。
  • ISBI 2023部分半监督学习论文汇总 xiongxyowo 划水
    ISBI2023论文集：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10230311/proceeding[link]LeveragingInter-AnnotatorDisagreementforSemi-SupervisedSegmentation生物医学图像的信噪比通常较低，这往往导致专家们对GT分割存在分歧。现有的多重标注方法试图解决相互冲突的标注，而我
  • 论文略读： Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab UQI-LIUWJ 论文笔记人工智能
    ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色，但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高、计算时间长——>提出了一种新的假设来检测机器生成的文本人类和机器在给定上下文的情况下选择词汇存在明显的差异人类的选择比较多样，而机器更倾向于选择具有更高
  • 【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation Bosenya12 论文阅读
    摘要：最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征，而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。为了提供研究logit蒸馏的新观点，我们将经典的KD损失重新表述为两部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。我们实证调查并证明了两部分的效果：TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识，而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是，我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式，
  • 【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples
    摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能，信噪比（SNR）被用作一个功能来促进信号的分类。仿真结果表明，迁移模型在分类精度方面具有显著优势。这篇文章的核心内容是提出了一种基于迁移学习（TransferLearning）的自动调制识
  • Spring4.1新特性——Spring MVC增强 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • mysql 性能查询优化 annan211 javasql优化mysql应用服务器
    1 时间到底花在哪了？ mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务，这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段，这其中包含了大量为了 检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。在完成这些任务的时候，查询需要在不同的地方 花费时间，包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
  • windows系统配置 cherishLC windows
    删除Hiberfil.sys ：使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可： http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html 类似的还有pagefile.sys msconfig 配置启动项 shutdown 定时关机 ipconfig 查看网络配置 ipconfig /flushdns
  • 人体的排毒时间 Array_06 工作
    ======================== ||  人体的排毒时间是什么时候？|| ======================== 转载于： http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
  • ZooKeeper cugfy zookeeper
    Zookeeper是一个高性能，分布式的，开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能，分布式应用可以基于它实现更高级的服务，比如同步， 配置管理，集群管理，名空间。它被设计为易于编程，使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上，提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是高有效和可靠的协同工作系统，Zookeeper能够用来lea
  • 网络爬虫的乱码处理 随意而生 爬虫网络
    下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意，这里不仅是中文乱码，还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理，因为他们的解决方式 是一致的，故在此统一说明。     网络爬虫，有两种选择，一是选择nutch、hetriex，二是自写爬虫，两者在处理乱码时，原理是一致的，但前者处理乱码时，要看懂源码后进行修改才可以，所以要废劲一些；而后者更自由方便，可以在编码处理
  • Xcode常用快捷键 张亚雄 xcode
    一、总结的常用命令：     隐藏xcode command+h     退出xcode command+q     关闭窗口 command+w     关闭所有窗口 command+option+w     关闭当前
  • mongoDB索引操作 adminjun mongodb索引
    一、索引基础：    MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令：    > db.test.ensureIndex({"username":1})    可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立： &nbs
  • 成都软件园实习那些话 aijuans 成都 软件园 实习
    无聊之中，翻了一下日志，发现上一篇经历是很久以前的事了，悔过~~ 　　断断续续离开了学校快一年了，习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境，到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好，那是刚到这里时的想法，现在感觉在这挺好，不管怎么样，最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会，在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。 　　都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难，因为在外面每个人都
  • Linux下FTP服务器安装及配置 ayaoxinchao linuxFTP服务器vsftp
    检测是否安装了FTP [root@localhost ~]# rpm -q vsftpd 如果未安装：package vsftpd is not installed  安装了则显示：vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息   安装FTP 运行yum install vsftpd命令，如[root@localhost ~]# yum install vsf
  • 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档 BigBird2012 driver
    注：本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。   在MongoDB中，一个集合（collection）在概念上就类似我们SQL数据库中的表（Table），这个集合包含了一系列文档（document）。一个DBObject对象表示我们想添加到集合（collection）中的一个文档（document），MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id，这个id在
  • JSONObject以及json串 bijian1013 jsonJSONObject
    一.JAR包简介     要使程序可以运行必须引入JSON-lib包，JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包：     1.commons-lang-2.0.jar     2.commons-beanutils-1.7.0.jar     3.commons-collections-3.1.jar &n
  • [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，看个简单的代码，   import org.apache.zookeeper.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ThreadLocal
  • 【Scala十二】Scala核心六：Trait bit1129 scala
    Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
  • weblogic version 10.3破解 ronin47 weblogic
    版本：WebLogic Server 10.3 说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogic Server 域(Domain）目录 例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain 1.为了保证操作安全，备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
  • 求第n个斐波那契数 BrokenDreams
            今天看到群友发的一个问题：写一个小程序打印第n个斐波那契数。         自己试了下，搞了好久。。。基础要加强了。           &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor 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; interface IVisitor { //第二次分派，Visitor调用Element void visitConcret
  • MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式 cherishLC matlab
    MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包，可以使用GPU。 主页： http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 教程： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html 注意：需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet： http
  • ZK Timeout再讨论 chenchao051 zookeepertimeouthbase
    http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题，但是又出现了一个问题，我把min和max都设置成了180000，但是仍然出现了以下的异常信息： Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
  • CASE WHEN 用法介绍 daizj sqlgroup bycase when
    CASE WHEN 用法介绍 1. CASE WHEN 表达式有两种形式 --简单Case函数  CASE sex  WHEN '1' THEN '男'  WHEN '2' THEN '女'  ELSE '其他' END  --Case搜索函数  CASE WHEN sex = '1' THEN
  • PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 dcj3sjt126com PHP
    PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧　　用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量，　　单引号则不会，注意：只有echo能这么做，它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注：　　PHP手册中说echo是语言结构，不是真正的函数，故把函数加上了双引号)。　　1、如果能将类的方法定义成static，就尽量定义成static，它的速度会提升将近4倍
  • Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例 dcj3sjt126com yii
    CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。 表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。　　CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。 实例代码如下：
  • Maven项目打包成可执行Jar文件 dyy_gusi assembly
    Maven项目打包成可执行Jar文件 在使用Maven完成项目以后，如果是需要打包成可执行的Jar文件，我们通过eclipse的导出很麻烦，还得指定入口文件的位置，还得说明依赖的jar包，既然都使用Maven了，很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作，使用assembly插件。具体使用方式如下： 1、在项目中加入插件的依赖： <plugin>
  • php常见错误 geeksun PHP
    1.  kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
  • 修改linux的用户名 hongtoushizi linuxchange password
    Change Linux Username 更改Linux用户名，需要修改4个系统的文件： /etc/passwd /etc/shadow /etc/group /etc/gshadow 古老/传统的方法是使用vi去直接修改，但是这有安全隐患（具体可自己搜一下），所以后来改成使用这些命令去代替： vipw vipw -s vigr vigr -s   具体的操作顺
  • 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端 jinnianshilongnian nginxlua
    对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发，而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。 一些常见的Lua库可以在github上搜索，https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。   Redis客户端 lua-resty-r
  • zkClient 监控机制实现 liyonghui160com zkClient 监控机制实现
             直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss，session expire等异常，在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的，如果要基于wather实现发布/订阅模式，还要自己包装一下，将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能，比如分布式锁，leader选举
  • 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句 pda158 mysql
    在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句： 　　方法一：SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name'; 　　方法二：SELECT column_name from information_schema.colum
  • 程序员对英语的依赖 Smile.zeng 英语程序猿
    1、程序员最基本的技能，至少要能写得出代码，当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候，英语与别人的差距就直接表现出来咯。 2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词，不然怎么知道使用这些开发工具。 3、进阶一点，就是能读懂别人的代码，有利于我们学习人家的思路和技术。 4、写的程序至少能有一定的可读性，至少要人别人能懂吧... 以上一些问题，充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
  • Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器 vipbooks oraclesql编程活动Access
        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他