- RESTful API:概念、实际场景应用及在 Java 和 C# 中的实现
太 阳
restfuljavac#
RESTfulAPI:概念、实际场景应用及在Java和C#中的实现一、什么是RESTfulAPI**RESTfulAPI(RepresentationalStateTransferAPI)**即符合REST(RepresentationalStateTransfer,表述性状态转移)架构风格的应用程序编程接口。它是一种基于HTTP协议的软件架构风格,用于设计网络应用程序。(一)主要特点资源导向:将
- 从春晚《秧bot》出发_开着高达无视地形,无视介质的征途梦想
清风明月自在愁
总结无人机机器人汽车
在观看《秧bot》后,我的内心久久难以平静。随着电机控制技术、运动控制技术的飞速发展,以及具身智能领域的蓬勃兴起,无数崭新的概念如璀璨星辰般被逐一点亮。试想,在不远的未来,基于外骨骼技术打造的机甲战士横空出世。它们通过先进的脑机接口技术,精准地接收人类大脑的指令,仿佛人类的意识能够瞬间穿透钢铁之躯,赋予机甲战士灵动的生命力。而机甲战士们又如同智慧的指挥官,能够自如地释放出机器狗与无人机,构建起一个
- 【算法应用】基于A*-蚁群算法求解无人机城市多任务点配送路径问题
小O的算法实验室
智能算法应用UAV路径规划多目标点路径规划算法多任务点路径规划无人机路径规划
目录1.A星算法原理2.蚁群算法原理3.结果展示4.代码获取1.A星算法原理A*算法是一种基于图搜索的智能启发式算法,它具有高稳定性和高节点搜索效率。主要原理为:以起点作为初始节点,将其加入开放列表。从开放列表中选择具有最小总代价值f(n)f(n)f(n)的节点作为当前节点,其中f(n)f(n)f(n)由实际路径代价g(n)g(n)g(n)和到目标点估计代价h(n)h(n)h(n)组成。检查当前节
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- DP优化专题
pytKonnyaku
算法动态规划
文章目录倍增优化DP[NOIP2012提高组]开车旅行题目描述输入格式输出格式数据结构优化DP清理班次2赤壁之战估算单调队列优化DP[SCOI2010]股票交易题目描述裁剪序列单调队列优化多重背包斜率优化DPⅠ状态转移方程Ⅱ决策点关系Ⅲ凸壳Ⅳ维护答案Ⅴ特殊性Ⅵ模板CodeⅦ注意事项K匿名序列四边形不等式优化DP定义:定理:一维线性DP的四边形不等式优化决策单调性定理二维四边形不等式优化DP决策单调
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 使用 rasterstats 库进行栅格与矢量数据的空间分析
xyt556_CUMT
人工智能
在地理信息系统(GIS)领域,栅格数据和矢量数据是两类常见的数据类型。栅格数据通常代表像素网格,如遥感影像或土地利用图,而矢量数据则通常表示具体的地理实体,如行政区划或土地边界。如何有效地结合这两类数据进行空间分析是许多地理研究中的关键问题。rasterstats是一个用于处理栅格和矢量数据的Python库,提供了便捷的工具来实现栅格统计、空间叠加分析等。本文将介绍如何使用rasterstats库
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- 未来趋势系列 篇三:低空经济题材解析和股票梳理
李小白杂货铺
股票技术杂谈低空经济题材解析股票梳理
文章目录系列文章低空经济题材解析空域管理设备起降设施雷达导航飞行员培训无人机直升机eVTOL(含垂直起降型飞行汽车)低空物流低空交通环境检测消防支援气象探测股票梳理系列文章未来趋势系列篇一:AI题材解析和股票梳理未来趋势系列篇二:HBM题材解析和股票梳理低空经济低空经济是政策、技术和自主可控三者共振的新晋的新质生产力代表。低空经济是指以民用有人驾驶和无人驾驶航空器为主导,涵盖载人、载货及其他作业等
- 搭载热成像的无人机 安防救援大有前途
weixin_33958585
人工智能前端ViewUI
经过几十年的发展,红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域,更是在近几年开启了民用化的发展趋势。对于安防而言,热成像技术的出现,为视频监控在光线不足时增加了夜视和透视的功能,在整个安防行业的发展历程中起到至关重要的作用。随着技术的不断革新,现如今,热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展,今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。热成像技术与无人机和智能化
- 红外热成像拥抱无人机 迸发安防救援新活力
weixin_34244102
人工智能前端ViewUI
经过几十年的发展,红外热成像技术已经广泛应用于军事、医疗、工业生产、消防等领域,更是在近几年开启了民用化的发展趋势。对于安防而言,热成像技术的出现,为视频监控在光线不足时增加了夜视和透视的功能,在整个安防行业的发展历程中起到至关重要的作用。随着技术的不断革新,现如今,热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展,今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。自然界中一切物体,只要温度
- CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇(航空图像和交叉视角定位)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉遥感卫星图像交叉视觉定位CVPR
1、UAV、RemoteSensing、SatelliteImage(无人机/遥感/卫星图像)UnleashingUnlabeledData:AParadigmforCross-ViewGeo-Localization⭐codeRethinkingTransformersPre-trainingforMulti-SpectralSatelliteImagery⭐codeAerialLifting:
- 为什么雷达系统难以探测到无人机?
牧羊君
雷达学习笔记无人机无人机探测
大家知道雷达系统很难识别出小型无人机和紧贴地面飞行的无人机。那么,对无人机探测的难点在哪呢?1.小型化和隐蔽性:许多无人机的体积小,那么雷达散射面积也小并且无人机在低空飞行,进一步降低了被雷达探测到的可能性。为了探测到目标,雷达须与无人机保持在视线范围。这在城市环境中尤其成问题,因为无人机可能在传感器视线内只出现几秒钟,然后再次消失。2.机动和悬停:无人机能够进行快速的机动飞行,而且可能随时改变飞
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计
龙腾亚太
无人机
源自:系统工程与电子技术作者:张堃,华帅,袁斌林,杜睿怡“人工智能技术与咨询”发布摘要针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成
- 无人机低成本集群技术实现详解
无人机技术圈
无人机技术无人机
在现代科技的迅猛发展中,无人机技术已广泛应用于军事侦察、环境监测、农业植保、物流配送等多个领域。其中,无人机集群技术作为提高任务效率、降低成本的重要手段,正受到越来越多的关注。本项目旨在研发一套低成本无人机集群系统,通过优化关键技术、设计合理的无人机平台、实现高效的集群编队与协同,以及智能化的自主控制,达到提升任务执行效率、降低总体成本的目标。具体目标包括:开发出高性价比的无人机单体、实现灵活的集
- 光纤FPV无人机技术详解
无人机技术圈
无人机技术无人机
1.技术基础与原理光纤FPV(FirstPersonView,第一人称视角)无人机技术,是将光纤通信技术与无人机技术相结合的一项创新技术。该技术通过光纤作为高速、低延迟的数据传输媒介,实现了无人机拍摄的高清视频信号实时回传至地面控制站,为飞行员提供身临其境的飞行体验。光纤传输以其超大带宽、超强抗干扰性和极低延迟的特性,极大地提升了FPV无人机的性能和应用范围。1、无人机类型:电动多旋翼;1、最大飞
- 无人机+固定机巢 ,空地协同作业技术详解
无人机技术圈
无人机技术无人机
无人机与固定机巢结合的空地协同作业技术是现代无人机应用领域的一项重要创新,它结合了无人机的灵活性和固定机巢的保障性,实现了空地一体化的高效作业。以下是对该技术的详细解析:一、技术概述无人机与固定机巢结合的空地协同作业技术,主要是通过无人机搭载各种传感器和任务载荷,在固定机巢的支持下进行起飞、巡逻、监测、数据采集等任务,并通过高速通信技术将数据传输至地面控制站,实现信息的实时共享和协同决策。固定机巢
- 飞天农业植保无人机:现代农业的智能守护者
IT源码大师
无人机
引言随着全球农业现代化的推进,传统的农业植保方式已无法满足高效、精准、环保的需求。飞天农业植保无人机应运而生,通过先进的无人机技术和智能化控制系统,为现代农业提供了一种高效、精准、环保的植保解决方案。本文将详细探讨飞天农业植保无人机的技术原理、功能优势、应用场景以及未来发展方向,展示其如何通过科技手段推动农业植保的革新。一、技术原理飞天农业植保无人机的核心技术包括无人机平台、导航与控制系统、喷洒系
- GEE训练教程——基于Landsat C02数据的多指数计算和批量下载
此星光明
GEE教程训练前端数据库javascriptgeeLandsat指数下载
目录简介指数介绍代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于LandsatC02数据的多指数计算和批量下载指数介绍NDVI:归一化差异植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex)是通过比较近红外波段(NIR)和红波段(Red)的反射率来评估植被状况的指数。计算公式为:(NIR-Red)/(NIR+Red)。NDVI值范围从-1到1,数值越高表示植被越茂盛。EVI
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_1309399183
无人机类YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- MATLAB 工具库的使用说明和案例示例
go5463158465
机器学习深度学习matlabmatlab开发语言
以下是一些常见的MATLAB工具库的使用说明和案例示例:信号处理工具箱(SignalProcessingToolbox):使用说明:提供了用于生成、测量、变换、过滤和可视化信号的函数和应用程序。包括重新采样、平滑、同步信号、设计和分析滤波器、估算功率谱等算法,还包括参数化和线性预测建模算法。案例:音频信号滤波%读取音频文件(audioIn,Fs)=audioread('input_audio.wa
- 望获实时linux系统在低空视频传输上的应用
望获linux
飞控Linux音视频linux运维
望获实时linux系统因其高确定性和低延迟的特性,在低空视频传输中扮演着关键角色。低空经济涵盖无人机物流、农业监控、低空交通管理等场景,这些场景对视频传输的实时性、可靠性和高效性有极高的要求。通过望获实时linux系统优化视频传输系统,可以显著提升低空经济的智能化与自动化水平。1.望获实时linux系统在视频传输中的角色1.1低延迟保障望获实时linux系统通过提供实时调度,确保视频采集、编码、传
- ByteByteGo学习笔记:系统设计中的估算技巧
后端系统架构系统设计
在系统设计中,估算系统容量和性能需求是一项至关重要的技能。一、二次幂(PowerofTwo)在处理分布式系统时,数据量可能会变得非常庞大。为了进行正确的计算,了解数据量单位的幂次是非常关键的。一个ASCII字符占用1字节(8位),下面是一些常见的数据量单位:2^10(1千):1千字节(KB)2^20(1百万):1兆字节(MB)2^30(10亿):1吉字节(GB)2^40(1万亿):1太字节(TB)
- Arcgis遥感影像建立镶嵌数据集,加载不显示,采用以下步骤,注意事项
木易GIS
arcpy遥感GISarcgisgis图像处理
Arcgis遥感影像建立镶嵌数据集,加载不显示,采用以下步骤,注意事项:(1)Footprint属性表maxPs改为5000;(2)镶嵌数据集右键属性,maxinumnumberofrasterspermasaic改为1000;(3)右键modify更改生成影像金字塔。然后重新加载图层就能显示了。
- 无人机飞行控制、导航和路径规划的原理、技术和相关算法
weixin_30777913
无人机算法
无人机飞行控制、导航和路径规划是无人机技术的核心组成部分,其原理和技术涉及多个学科领域。这些技术和算法的不断发展和优化,为无人机的应用和发展提供更强有力的支持。下面解释它们的原理、技术和相关算法。飞行控制:无人机飞行控制的基本原理是通过传感器检测无人机的飞行状态和环境信息,并将其反馈给控制器。控制器根据反馈信息和任务需求,计算出无人机的控制指令,并将其发送给执行机构。执行机构根据控制器的控制指令,
- 大模型项目落地时,该如何估算模型所需GPU算力资源
kcarly
大模型知识乱炖认识系列gpu算力深度学习自然语言处理AIGC
近期公司有大模型项目落地。在前期沟通时,对于算力估算和采购方案许多小伙伴不太了解,在此对相关的算力估算和选择进行一些总结。不喜欢过程的可以直接跳到HF上提供的模型计算器要估算大模型的所需的显卡算力,首先要了解大模型的参数基础知识。大模型的规模、参数的理解模型参数单位我们的项目中客户之前测试过Qwen1.5-110B的模型,效果还比较满意。(Qwen还是国产模型中比较稳定的也是很多项目的首选)模型中
- threejs——无人机概念切割效果
孙华鹏
无人机cocos2d游戏引擎
主要技术采用着色器的切割渲染,和之前写的风车可视化的文章不同,这次的切割效果是在着色器的基础上实现的,并新增了很多可调节的变量,兄弟们,走曲儿~线上演示地址,点击体验源码下载地址,点击下载正文从图中大概可以看出以下信息,一个由线组成的无人机模型,一个由粒子组成的无人机模型,那么这些粒子、线都是从一个无人机的gltf模型中提取出来的,无人机模型由很多个小的Mesh组成的一个大的group,那么为了着
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_767172261
无人及视角YOLO无人机深度学习
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- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
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[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
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[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,