weixin_贾楠
weixin_贾楠

合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践技术

合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术，凭借其可以穿过大气层，全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性，已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。InSAR作为一种新兴的空间大地测量技术，克服了传统大地测量技术需要人工野外布点、空间分辨率低、成本高等缺点。InSAR已成为测绘、遥感、地球物理、地质工程、环境工程、土木工程、灾害监测评估、资源勘探以及地理信息工程等相关领域科学研究与工程实践的重要技术手段之一。

【方式】：直播+永久回放+长期答疑群辅助+全套课件资料（有无基础均可）

【主讲】：周老师副教授：主要从事大地测量学与测量工程研究，研究方向为卫星定位模型与算法及其时空应用主持或参与省部级以上课题5项，发表学术论文40余篇，出版专著或教材3部，获授权发明专利20余项，获省部级教学科研奖励10余项。  

【内容介绍】：

《专题一、InSAR技术应用现状分析及其发展 》：

星载与地基InSAR概述

SAR系统，星载SAR卫星与地基InSAR系统发展

InSAR技术的应用现状分析

《 专题二、InSAR原理、技术方法讲解 》 ：

  • InSAR成像原理
  • InSAR成像特性
  • InSAR技术
  1. InSAR高程测量技术
  2. DInSAR形变监测技术
  3. 时序InSAR技术
  •  InSAR的基本误差源
  1. 大气效应误差
  2. 地形相位误差
  3. 去相干
  4. 轨道误差

 《 专题三、数据处理环境建立与软件熟悉 》

  • ENVI/SARscape安装

（(硬件环境要求：内存 8G 及以上、硬盘空间 500G 及以上、处理器2GHz 及以上；操作系统要求：Windows 7/8/10/Server 操作系统)）

  • 掌握ENVI软件相关功能
  • 掌握SARscape软件相关功能

《专题四、SAR影像数据获取、DEM数据获取InSAR数据前处理技术》：

  • SAR影像数据获取
  • Sentinel-1卫星SAR影像数据下载
  • 精密轨道星历参数下载
  • DEM数据获取
  • ENVI/SARscape系统设置
  • SARscape下数据导入，【示例】：以Envisat ASAR数据导入为例

《 专题五、InSAR地形三维重建 》 ：

  • InSAR生成DEM数据处理
  1. 数据读取及预处理
  2. 影像配准与重采样
  3. 干涉图生成
  4. 去除平地效应
  5. 相位解缠
  6. 地理编码
  • 【示例】：展示采用意大利高分辨率COSMO SkyMed CSKS2 SLC数据（2011年）提取北京地区的DEM
  • 【算例】：采用覆盖Bam地区的Envisat ASAR数据（2003年），基于InSAR技术获取该地区地震前的三维地形（DEM）
  • 掌握采用SARscape生成DEM

 《 专题六、DInSAR形变信息提取 》：

  •  DInSAR提取形变数据处理
  1. DEM数据准备
  2. 轨道数据准备
  3. SAR数据准备
  4. 二轨法差分处理
  5. 三轨法差分处理
  6. 结果输出与分析
  7. DEM数据准备
  8. 轨道数据准备
  9. SAR数据准备
  10. 二轨法差分处理
  11. 三轨法差分处理
  12. 结果输出与分析
  • 【算例1】：利用覆盖广西玉林地区的哨兵-1A SAR数据（2019年），采用二轨法差DInSAR获取该地区地震前后的地表地形形变信息
  • 【算例2】：利用Bam地区的Envisat ASAR数据（2003、2004年），采用三轨法差DInSAR获取Bam地震前后的地表形变信息
  • 掌握采用SARscape提取地表形变信息
  • 互动环节与答疑

 《专题七、时序InSAR技术形变速率与形变时间序列信息获取》：

  • PSInSAR数据处理方法
  • SBASInSAR数据处理方法
  • 时序SAR影像数据准备
  • 精密轨道数据准备
  • DEM数据准备
  • 基于Sentinel-1A 的PSInSAR数据处理
  1. 系统参数设置
  2. SAR影像导入
  3. 影像裁剪
  4. 主影像选取与配准
  5. 差分干涉处理
  6. PS点选取
  7. 相关噪声相位估计与去除
  8. 形变速率与形变时序获取
  9. 结果展示与误差分析
  •  【算例】：利用覆盖北京地区的Sentinel-1A  SAR影像（2018年-2020年），采用PSInSAR技术获取北京地区的地表沉降速率与沉降时间序列信息
  • 【示例】：利用覆盖武汉地区的Sentinel-1A  SAR影像（2019年-2020年），采用SBASInSAR技术获取武汉地区的地表沉降时空特征信息
  • 掌握采用PSInSAR/SBASInSAR提取形变时序信息

《专题八、星地InSAR技术监测案例分享与经验交流会》 ：

  • 基于MTInSAR与GRACE的北京地区地表沉降监测分析
  • TSInSAR上海地区地表沉降反演分析
  • SBASInSAR天津地区地表沉降时空演变分析
  • PSInSAR深圳填海区地铁沿线监测
  • GB-InSAR滑坡稳定性监测与预警
  • 地基InSAR技术高铁桥梁安全监测
  • GB-RAR超高层建筑物动态特性监测
  • 互动环节与交流答疑

你可能感兴趣的:(防洪评价,风险评估,滑坡,泥石流,地理,遥感,生态模型,经验分享)

  • “2025制造业数字化博览会” 成功举办，商派亮相并赋能制造业数字化转型！ 徐礼昭｜商派软件市场负责人 MRO电商MRO工业品商城家居出海商派
    6月17日，备受瞩目的“2025制造业数字化博览会”暨WOD世界制造业数字化大会在上海新国际博览中心盛大启幕。作为全球首个专注于制造业数字化全场景的专业展会，此次盛会以“数智破局・生态共生：重构全球制造新引擎”为主题，汇聚了来自10个国家和地区的200余家领军企业，吸引约2万名专业观众纷至沓来，共同打造了一个制造业数字化转型、智能化改造的供需精准链接枢纽，为推动全球制造业高质量发展注入强大动力。展
  • 2024年AI 智能助手（大模型）产品市场分析｜商派 徐礼昭｜商派软件市场负责人 人工智能
    一、引言人工智能的浪潮不断向前推进，智能助手作为其中的重要应用，已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点，改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析，包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面，并通过具体案例分享，帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览（一）智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
  • 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现 AI大模型应用之禅 人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • 高通 QCS8550 大模型性能深度解析：从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark 伊利丹~怒风 Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
    前言在人工智能技术狂飙突进的时代，大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态，从智能客服到多模态交互，从边缘推理到端侧部署，其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后，离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台，凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎，在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算，还通过软硬件协同优化
  • 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层：LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
    从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要：本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念，通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理，结合Python代码进行详细说明，同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分，带领
  • 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络
    高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据点由多个高斯分布（GaussianDistribution）混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍：一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的，每个高斯分布代表一个簇（Cluster），并引入隐变量（Lat
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • 平台再升级！接入DeepSeek AI，三大能力一键生成 橙武科技 低代码AIdeepseek人工智能
    在数字化项目落地过程中，很多企业都会面临相同的问题：数据库建模要写SQL表结构；业务流程需要画LogicFlow流程图；前端页面还要写AMISJSON配置。从想法到实现，中间至少要经历产品经理、架构师、后端、前端多轮沟通。每个环节都耗时，改起来还要推翻重来。demo地址：https://admin.cwcode.top✨我们的平台，现在直接整合了DeepSeekAI大模型只要输入一句需求，就能：✅
  • 【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战：架构设计、推理优化与在线部署闭环 观熵 国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
    个人简介作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”，相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵，就是在观测熵的流动个人主页：观熵个人邮箱：[email protected]座右铭：愿科技之光，不止照亮智能，也照亮人心！专栏导航观熵系列专栏导航：AI前沿探索：从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成，到
  • ✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU？3 分钟选对算力不踩坑！ 渲染101专业云渲染 blenderhoudini分布式服务器maya
    核心问题速答Q：渲染该选CPU还是GPU？✅CPU：复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU：单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1：硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了？▫️多线程王者：16核/32核服务器矩阵，支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性：粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器：CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时，整体效率持平！⚙️维度2：动态计费逻辑——成本由什么决定？计
  • Golang Fiber框架最佳实践：如何构建企业级应用 Golang编程笔记 Golang编程笔记Golang开发实战golang开发语言后端ai
    GolangFiber框架最佳实践：如何构建企业级应用关键词：Golang、Fiber框架、企业级应用、最佳实践、Web开发摘要：本文聚焦于GolangFiber框架在企业级应用构建中的最佳实践。详细介绍了Fiber框架的背景、核心概念、算法原理、数学模型等基础知识，通过具体的代码案例展示了如何搭建开发环境、实现和解读源代码。同时探讨了Fiber框架在实际应用场景中的应用，推荐了相关的学习资源、开
  • PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection justtoomuchforyou 目标检测人工智能计算机视觉智驾
    ECCV2022paper：[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode：https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于pillar3D检测模型网络比较SECOND基于voxel，one-stage，基于sparse3Dc
  • 川翔云电脑全新上线：三维行业高效云端算力新选择 渲染101专业云渲染 电脑houdinimayablender3d云计算
    一、核心定位与优势云端虚拟工作站服务依托云端高性能CPU/GPU集群，提供远程桌面服务，支持普通设备运行专业软件。按需付费模式：无需采购高端硬件，大幅降低成本投入。生态协同优势：与渲染101同属母公司，可在云电脑中完成创作后一键提交至渲染101平台进行分布式渲染。二、硬件配置与性能参数CPU机型（侧重计算能力）GPU机型（图形渲染/AI训练）性能亮点支持最高8卡并联，显存叠加提升复杂场景处理能力。
  • 深入研究 Golang 领域的 Fiber 框架架构 Golang编程笔记 golang架构网络ai
    深入研究Golang领域的Fiber框架架构关键词：Golang、Fiber框架、架构、高性能、Web开发摘要：本文将深入探讨Golang领域的Fiber框架架构。我们会先介绍背景知识，包括目的、预期读者等。接着用通俗易懂的方式解释核心概念，如Fiber框架的各个组成部分，以及它们之间的关系。然后详细阐述核心算法原理、数学模型，通过实际代码案例展示其应用。还会介绍Fiber框架的实际应用场景、推荐
  • Prompt Engineering for Large Language Models 三月七꧁ ꧂ 论文合集llm+promptprompt语言模型人工智能自然语言处理pdfjavascript前端
    题目大型语言模型的快速工程简介    随着OpenAI的ChatGPT和Google的Bard等软件的普及，大语言模型（LLM）已经渗透到生活和工作的许多方面。例如，ChatGPT可用于提供定制食谱，建议替换缺失的成分。它可用于起草研究提案、用多种编程语言编写工作代码、在语言之间翻译文本、协助政策制定等等（Gao2023）。用户通过“提示”或自然语言指令与大型语言模型进行交互。精心设计的提示可以带
  • RAG应用的评估（一） AI老炮 AIGCai机器学习人工智能语言模型
    前言上篇文档主要是对Advanced-RAG的定义、策略和适用场景做了一个细致的分析，那么当我们准备将一个基于大模型的RAG应用投入生产时，如何去判断这个RAG是否合理呢？下面有一些问题是需要提前考并应付的：LLM输出的不确定性会带来一定的不可预知性。一个RAG应用在投入生产之前需要科学的测试以衡量这种不可预知性。在LLM应用上线后的持续维护中,需要科学、快速、可复用的手段来衡量其改进效果,比如回
  • MCP-Proxy：开发多LLM & 多MCP 支持并安全访问MCP Server的秘密 IT古董 技术杂谈安全MCPMCP-Proxy
    在构建多模型、多协议、可控可信的大模型接入平台时，MCP-Proxy扮演着关键中枢。它不仅要支持多个LLM接入，还要保障对后端MCPServer的安全访问、请求审计、能力切换与资源隔离。什么是MCP/MCP-Proxy？MCP（ModelCapabilityProtocol）是新一代模型能力调用协议，类似于OpenAI的API，但可支持：多厂商大模型（OpenAI、DeepSeek、Yi、Chat
  • Linux I/O 文件操作详解：从系统调用到实际工程应用 平凡灵感码头 linux学习linux运维服务器
    一、写在前面在Linux或任何类Unix操作系统中，文件是一切的核心——无论是硬盘上的文本文件，还是串口设备、GPIO寄存器、甚至网络接口，几乎都被抽象为“文件”。理解Linux下的I/O文件操作机制，不仅是嵌入式开发的基础，也是进行系统编程与底层控制的关键。二、I/O的本质：一切皆文件Linux将外设抽象成文件的方式，统一了对各种资源的操作模型。你可以用open打开串口设备/dev/ttyS0，
  • Spring AI快速入门 学java的cc spring大数据java
    一、引入依赖org.springframework.aispring-ai-starter-model-openaiorg.springframework.aispring-ai-bom${spring-ai.version}pomimport二、配置模型spring：ai:openai:base-url:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
  • Python爬虫实战：全方位爬取知乎学习板块问答数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫学习开发语言scrapy游戏
    1.项目背景与爬取目标知乎是中国最大的知识问答社区，聚集了大量高质量的学习资源和经验分享。爬取知乎“学习”板块的问答数据，可以为学习资料整理、舆情分析、推荐系统开发等提供数据支持。本项目目标：爬取“学习”话题下的热门问答列表抓取每个问答的标题、作者、回答内容、点赞数、评论数等详细信息实现动态加载内容的抓取，包含图片和富文本避免被反爬机制限制，保证数据采集稳定结合数据分析，为后续应用打基础2.知乎“
  • 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级 智驱力人工智能 算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
    人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
  • 企业级知识库私有化部署：腾讯混元+云容器服务TKE实战 大熊计算机 #腾讯云语言模型
    1.背景需求分析在金融、医疗等数据敏感行业，企业需要构建完全自主可控的知识库系统。本文以某证券机构智能投研系统为原型，演示如何基于腾讯混元大模型与TKE容器服务实现：千亿级参数模型的私有化部署金融领域垂直场景微调高并发低延迟推理服务全链路安全合规方案1.1典型技术挑战#性能基准测试数据（单位：QPS）|场景|裸机部署|容器化部署|优化后||--------------------|--------
  • SnowConvert：自动化数据迁移的技术解析与最佳实践 weixin_30777913 迁移学习数据库运维
    SnowConvert是Snowflake生态系统的关键迁移工具，专为将传统数据仓库（如Oracle、Teradata、SQLServer等）的代码资产高效、准确地转换为Snowflake原生语法而设计。以下基于官方文档对其技术原理、工作流程及最佳实践进行深入分析：一、SnowConvert核心技术解析精准的语法映射引擎语言支持：深度解析源系统特有语法（OraclePL/SQL,TeradataB
  • 简单介绍物联网MQTT协议 Zio_Zhou 计算机网络linux
    在学习mqtt应用层协议之前，我们先来介绍一下发布/订阅模型以及请求/响应模型两种模型。请求/响应模型是网络应用系统中最常见的模型。在这种模型中，一个客户端（如一个Web浏览器）向服务器发送一个请求，服务器处理这个请求并返回一个响应。这个过程是同步的，意味着客户端需要等待服务器的响应。这种模型的优点是简单和易于理解，但在处理大量并发请求时可能会导致性能问题。发布/订阅模型。在这种模型中，有一个或多
  • RAG 调优指南：Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用 ApacheDubbo spring人工智能架构SpringAIRAG
    >夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG（检索增强生成）RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。核心设计理念RAG技术就像给AI装上了「实时百科大脑」，通过先查资料后回答的机制，让AI摆脱传统模型的"知识遗忘"困境。️四大核心步骤1.文档切割→建立智能档案库核心任务:将海量文档
  • 华为云welink考试试题_华为内部开启WeLink项目，华为云是这样考虑的-通信/网络-与非网... weixin_39820437 华为云welink考试试题
    协同办公市场竞争激烈华为云WeLink是华为旗下智能工作平台，它融合消息，邮件，会议、音视频、云空间、小程序等服务，可助力用户随时、随地、通过各类终端设备等实现协作办公。华为还宣布携手合作伙伴成立华为云WeLink生态联盟，金山办公、中软国际、致远互联、罗技、华为商旅、红圈营销、合思费控、Coremail论客、芯盾集团、视源股份、喜马拉雅等成为首批生态伙伴。IDC曾发布了《2018年下半年中国企业
  • 潜入思维的海洋：SoftCoT++如何让语言模型更聪明 步子哥 智能涌现语言模型人工智能自然语言处理
    在人工智能的浩瀚星空下，大型语言模型（LLMs）如同一颗颗璀璨的恒星，照亮了从文本生成到复杂推理的广阔领域。然而，这些模型在推理任务中往往像是在迷雾中航行——尽管它们能抵达目的地，却常常因为固定的思维路径而错过更优的航线。2025年5月，一篇题为《SoftCoT++:Test-TimeScalingwithSoftChain-of-ThoughtReasoning》的论文如同一盏明灯，照亮了如何让
  • ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员 lijingyao8206 jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
        同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。   package asm.core; /** * Created by yunshen.ljy on 2015/6/
  • Springmvc-权限设计 bee1314 springWebjsp
    万丈高楼平地起。 权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。 目标： 1.实现权限的管理（CRUD） 2.实现部门管理 （CRUD) 3.实现人员的管理 （CRUD） 4.实现部门和权限
  • 算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题 CrazyMizzz c算法
    2.4.1 输出技巧 #include <stdio.h> int main() { int i, n; scanf("%d", &n); for (i = 1; i <= n; i++) printf("%d\n", i); return 0; } 习题2-2 水仙花数(daffodil
  • struts2中jsp自动跳转到Action 麦田的设计者 jspwebxmlstruts2自动跳转
    1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士）   2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞ ，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
  • php 操作webservice实例 IT独行者 PHPwebservice
    首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll; OK 现在我们来体验webservice //server端 serve
  • Windows下使用Vagrant安装linux系统 _wy_ windowsvagrant
    准备工作： 下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/ 下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/ 下载需要使用的 box ： 官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box 还可以在 http://www.vagrantbox.es/ 
  • 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp) 无量 clinuxchgrpchown
    本文（转） http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/ http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157 一、基本使用： 使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户：        命令
  • linux下抓包工具 矮蛋蛋 linux
    原文地址： http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html tcpdump -nn -vv -X udp port 8888 上面命令是抓取udp包、端口为8888 netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况 13 . 列出所有的网络连接 lsof -i 14. 列出所有tcp 网络连接信息 l
  • 我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起” alafqq mybatis
    最近看了  每一个用mybatis的男纸，你伤不起 原文地址 ：http://www.iteye.com/topic/1073938 发表一下个人看法。欢迎大神拍砖； 个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良； 最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究； 发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
  • 解决java数据交换之谜 百合不是茶 数据交换
    交换两个数字的方法有以下三种 ，其中第一种最常用   /* 输出最小的一个数 */ public class jiaohuan1 { public static void main(String[] args) { int a =4; int b = 3; if(a<b){ // 第一种交换方式 int tmep =
  • 渐变显示 bijian1013 JavaScript
    <style type="text/css"> #wxf { FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98); height: 25px; } </style>
  • 探索JUnit4扩展：断言语法assertThat bijian1013 java单元测试assertThat
    一.概述         JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
  • 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}} bit1129 gson
      如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象? {"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}   下面的POJO类Model无法完成正确的解析：   import com.google.gson.Gson;
  • 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API bit1129 kafka
    1. Kafka提供了两种Consumer API High Level Consumer API Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂) 在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题  
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
  • java-归并排序 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MergeSort { public static void main(String[] args) { int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25}; mergeSort(a,0,a.length-1); System.out.println(Arrays.to
  • Netty源码学习-CompositeChannelBuffer bylijinnan javanetty
    CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy” 查看API（ http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description） 可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
  • Android中给Activity添加返回键 hotsunshine Activity
    // this need android:minSdkVersion="11" getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true); @Override public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
  • 静态页面传参 ctrain 静态
    $(document).ready(function () { var request = { QueryString : function (val) { var uri = window.location.search; var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
  • Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令 daizj windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
    findstr可以完成这个工作。   [html]  view plain copy   >findstr /s /i "string" *.*   上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
  • 改善程序代码质量的一些技巧 dcj3sjt126com 编程PHP重构
    有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：    尽量保持方法简短    尽管很多人都遵
  • SharedPreferences对数据的存储 dcj3sjt126com
    SharedPreferences简介：                                                   &nbs
  • linux复习笔记之bash shell (2) bash基础 eksliang bashbash shell
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2104329 1.影响显示结果的语系变量（locale）  1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下： [root@localhost shell]# locale LANG=en_US.UTF-8 LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
  • Android零碎知识总结 gqdy365 android
    1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。 所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
  • HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用 hvt Web.netC#hovertreeasp.net
    ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
  • PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector 天梯梦 proxy
    1. php 类 I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
  • apache的math库中的回归——regression（翻译） lvdccyb Mathapache
    这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。 多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。   数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。   基本覆盖了：线代，统计，矩阵， 最优化理论 曲线拟合 常微分方程 遗传算法（GA）， 还有3维的运算。。。
  • 基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2) sunwinner Algorithm
      Design pattern for graph processing. Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
  • 云计算平台最重要的五项技术 sumapp 云计算云平台智城云
    云计算平台最重要的五项技术 1、云服务器 云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。 特性 机型丰富 通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作； 仅需要几分钟，根据CP
  • 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动
    ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。  12月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2164754 本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下： 一等奖（两名） Microhardest：http://microhardest.ite
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他