夏日恋雨
夏日恋雨

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程

详情点击链接：双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程

一：双碳视角下遥感技术的研究方向
1.双碳背景及遥感的现实需求
2.全球碳库、碳收支及碳循环现状
3.碳储量、碳收支与碳循环中的遥感技术
4.ENVI及ArcGIS软件一体化集成技术

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第1张图片

二：生态系统碳库的遥感估算—以森林碳储量为例

1.碳储量（碳库）估算的方法与原理
2.遥感数据资源及下载
3.遥感数据的处理与特征参量的提取
4.特征参量重要性与敏感性分析
5.遥感回归模型的构建与碳储量估

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第2张图片

专题三：生态系统碳收支的遥感模拟—以京津冀地区为例

1.碳源/汇（碳平衡/碳收支）遥感指标(NEP，NPP等)基本概念
2.碳收支估算模拟的方法和原理
3.遥感及辅助数据的获取与处理
4.基于CASA模型的NEP时空分布提

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第3张图片

四：区域能源消耗碳排放空间格局模拟—基于夜间灯光数据

1.能源消耗碳排放核查的原理与方法
2.夜间灯光数据发展现状与获取
3.辅助数据的获取与处理
4.夜间灯光数据的处理
5.基于夜间灯光数据碳排放模型的构建与修正

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第4张图片

五：土地利用变化碳排放效应的遥感监测—以城市扩张为例
1.土地利用变化碳排放估算的原理
2.大尺度土地利用变化数据的获取
3.高精度土地利用数据的制作
4.年际土地利用变化矩阵的制作
5.基于FLUS模型的多情景土地利用变化模拟
6.城市扩张碳排放效应的监测与制图
7.基于InVEST模型的土地利用碳储量分析

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第5张图片

六：陆地生态系统碳循环模型的遥感应用—多源遥感数据融合

1.主流生态过程模型原理与优缺点
2.陆地碳循环模型的不确定性
3.陆地碳循环模型-数据融合方法
4.数据同化原理与数据同化系统
5.全球和区域碳数据同化系统介绍

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第6张图片

七：陆地生态系统碳循环模型的遥感应用—农田生态系统为例

1.DNDC模型的下载与安装
2.驱动数据的获取
3模型驱动与参量调整
4.基于遥感产品的参数优化估计
5.DNDC碳循环模拟结果分析

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第7张图片

八：陆地生态系统碳循环模型的遥感应用—流域生态系统为例

1.流域生态系统与SWAT模型
2.SWAT驱动数据的获取
3.CENTURY模型下载与操作
4.SWAT与DAYCENT模型的耦合
5.基于SWAT-DAYCENT流域尺度碳循环模拟

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第8张图片

九：大气温室气体浓度的卫星监测—以甲烷浓度反演数据为例

1.大气温室气体监测技术的发展
2.可用温室气体卫星反演数据获取
3.甲烷卫星反演数据读取
4.甲烷卫星反演数据的分析
5.大气输送模型(GEOS-Chem)介绍

双碳目标下基于“遥感+”多技术融合在碳储量、碳排放、碳循环、温室气体教程_第9张图片

你可能感兴趣的:(遥感,大气科学,生态学,遥感,DNDC模型,大气科学,温室气体,碳循环,SWAT模型)

  • CSS3：深度解析与实战应用 扣得A艾 css3css前端
    CSS3：深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS（层叠样式表）的最新版本，它引入了许多新的特性和功能，使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果。在本文中，我们将深入解析CSS3的一些关键特性和实战应用，并通过代码样例展示其强大之处。1.选择器增强CSS3增加了许多新的选择器，如属性选择器、伪类选择器等，使得我们能够更精确地选择页面元
  • CSS3：深度解析与实战应用 my1121716951 css3css前端
    CSS3：深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS（层叠样式表）的最新版本，它引入了许多新的特性和功能，使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果。在本文中，我们将深入解析CSS3的一些关键特性和实战应用，并通过代码样例展示其强大之处。1.选择器增强CSS3增加了许多新的选择器，如属性选择器、伪类选择器等，使得我们能够更精确地选择页面元
  • 【AI大模型-提示词中的###和“““】 NeVeRMoRE_2024 AI大语言模型-ChatGPT人工智能
    提示词中活用###和"""（或其他特殊字符或格式）的原因主要基于以下几点：1.结构化与清晰性在编写提示词时，使用特殊字符如###和"""可以帮助将复杂的指令或上下文信息结构化，使其更加清晰易懂。这对于大型语言模型（LLMs）尤为重要，因为它们需要处理大量的输入信息，并据此生成输出。结构化的提示词有助于模型更好地理解用户的意图，减少误解的可能性。例如，使用###作为分隔符，可以将提示词中的不同部分（
  • AGI大模型（5）：提示词工程 不死鸟.亚历山大.狼崽子 AGI大模型agi
    1什么是提示词工程（Prompt）所谓的提示词其实指的就是提供给模型的⼀个⽂本⽚段，⽤于指导模型⽣成特定的输出或回答。提示词的⽬的是为模型提供⼀个任务的上下⽂，以便模型能够更准确地理解⽤户的意图，并⽣成相关的回应。2什么是提示⼯程(PromptEngineering)所谓的提示⼯程也可以被称为「指令⼯程」，提示⼯程的核⼼思想是，通过精⼼设计的提示，可以显著提⾼模型的性能和输出质量。貌似简单，但其实
  • 微软开源神器OmniParser V2.0 介绍 魔王阿卡纳兹 开源项目观察大模型知识札记microsoftOmniParser开源项目
    微软开源的OmniParserV2.0是一款基于纯视觉技术的GUI智能体解析工具，旨在将用户界面（UI）截图转换为结构化数据，从而实现对计算机屏幕上的可交互元素的高效识别和操控。这一工具通过结合先进的视觉解析技术和大型语言模型（LLM），显著提升了AI智能体在复杂环境下的识别能力和操作效率。核心功能与特点高精度识别：OmniParserV2.0在检测小尺寸可交互UI元素时的准确率显著提升，达到了3
  • TCP/IP协议栈全解析：从分层模型到核心协议 学习的时候 网络tcp/ip网络服务器
    TCP/IP（TransmissionControlProtocol/InternetProtocol）是互联网的核心协议簇，定义了数据如何在网络中传输。本文将深入探讨TCP/IP的七层模型与五层架构、DNS与FTP等协议的工作原理，以及TCP的三次握手与四次挥手过程及其报文结构。目录一、TCP/IP协议族概述二、OSI七层模型与五层架构OSI七层模型框架TCP/IP五层架构TCP/IP协议的应用
  • 芒格的“清晰思考“方法在量子计算商业模式设计中的应用 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek量子计算网络运维ai
    芒格的"清晰思考"方法在量子计算商业模式设计中的应用关键词：芒格、清晰思考方法、量子计算、商业模式设计、应用策略摘要：本文聚焦于将芒格的“清晰思考”方法应用于量子计算商业模式设计。首先介绍了背景信息，包括目的范围、预期读者等。接着阐述了核心概念，如“清晰思考”方法和量子计算商业模式的原理及联系，并给出相应示意图和流程图。详细讲解了核心算法原理及操作步骤，结合数学模型和公式进行说明。通过项目实战案例
  • 企业信息化架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构）方案PPT 数智化领地 数字化转型数据治理主数据数据仓库智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网架构微服务云原生
    这份文件是关于企业信息化架构的综合解决方案，涵盖了业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四个核心部分，以及企业架构的概述、元模型、视图和管控。以下是文件的核心内容总结：企业架构概述：企业架构框架被描述为“四横五纵”模型，其中“四横”指策略层、管理层、设计层和实施层四个层次，分别关注全局性、整体性，关联性、可控制性，可实现性，以及可操作性。“五纵”则包括业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四大领域
  • 自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解
    人工智能的爆发式增长正在重塑全球产业格局。从ChatGPT到DeepSeek，从自动驾驶到智能医疗，AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。然而，面对动辄数亿元的硬件投入和复杂的运维挑战，AI企业正面临一个关键抉择：自建智能算力中心，还是选择第三方算力租赁？本文将从成本、效率、风险及适用场景等维度展开深度分析，为企业提供决策参考。一、成本对比：重资产
  • langchain多人对话 牛不才 000-大模型langchainjava前端AIGCchatgpt人工智能gpt
    消息类型1.SystemMessage（系统消息）作用：设定AI的基础行为模式或对话背景，通常在对话开始时通过此消息定义角色。它对整个对话流程有指导性影响，但不会显式出现在对话历史中。特点：仅有一条生效（如多次发送会覆盖之前的设定）不参与多轮对话的内容传递2.HumanMessage（用户消息）作用：表示真实用户在对话中的输入内容，是用户与模型交互的直接信息。特点：必须按时间顺序排列内容直接影响模
  • 深度学习中的Channel，通道数是什么？ %KT% 深度学习深度学习人工智能
    参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是：模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是：torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下：16
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
  • 大模型工程师学习日记（五）：基于LangServe的AI服务架构深度解析 MMMMMMMay Love Code 学习架构语言模型深度学习人工智能git
    1.概述LangServe️帮助开发者将LangChain可运行和链部署为RESTAPI。该库集成了FastAPI并使用pydantic进行数据验证。Pydantic是一个在Python中用于数据验证和解析的第三方库，现在是Python中使用广泛的数据验证库。它利用声明式的方式定义数据模型和Python类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化，使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。。它还可
  • yolo模型coco数据集详解 工头阿乐 深度学习YOLO
    深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images、annotations、categories。{"info":info,"licenses":[license1,license2,license3,...],"images":[ima
  • 机器学习之向量化 珠峰日记 AI理论与实践机器学习人工智能
    文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程。在机器学习与深度学习的范畴内，现实中的各类数据，像文本、图像
  • 从零精通机器学习：线性回归入门 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习线性回归人工智能python算法回归开发语言
    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
  • DeepSeek可以画图嘛？DeepSeek怎么画流程图，分享2025年最新版教程 wd209988 流程图pptpowerpoint信息可视化人工智能
    ‍‌‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‌‌‍‌‌‌你是否遇到过需要快速绘制专业流程图却无从下手的窘境？传统的流程图绘制方法不仅耗时耗力，对工具和技能的要求也让人望而却步。今天，我们将介绍一款革命性工具：亿图图示PPT插件。它能借助DeepSeek大模型的智能能力，让你在PPT中一键生成精美流程图，不用反复折腾！一、流程图绘制的传统方法目前主流的流程图绘制方式主要有三种，第一种是手动绘制工具：比
  • 大模型黑书阅读笔记--第一章 53年7月11天 大模型黑书笔记人工智能自然语言处理语言模型
    cnn,rnn达到了极限，憋了三十年（这段时间已经有注意力了，并且注意力也加到了cnn，rnn中，但没啥进展）憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元（token），rnn通过循环函数顺序分析次元，而transformer模型不是顺序分析，而是将每个词元与序列中其他词元关联起来。为突破cnn的极限，注意力的概念出来了：cnn做序列处理时只关注最后
  • 关于修改 Ollama 及其模型默认路径、迁移已安装的 Ollama 程序和模型以及重启 Ollama 的操作指南 星沉大海@T OllamaOllama迁移指南
    以下是关于修改Ollama及其模型默认路径、迁移已安装的Ollama程序和模型以及重启Ollama的操作指南，以问答格式呈现，并将涉及命令操作的部分使用代码块按执行顺序和步骤形式展示：Q1：如何修改Ollama及其模型的默认路径？A1：Windows系统：创建新目录：在非C盘的磁盘中创建一个新目录，用于存放Ollama的模型文件，例如D:\AIModels。设置环境变量：右键点击“此电脑”或“计算
  • JavaScript 性能优化实战：优化 DOM 操作提升交互响应 deying0865423 javascript开发语言ecmascript
    目录一、理解DOM操作的性能损耗二、减少DOM操作次数（一）批量操作DOM（二）缓存DOM查询结果三、优化DOM查询（一）使用更高效的查询方法（二）利用事件委托四、减少回流与重绘（一）批量修改样式（二）使用requestAnimationFrame在现代Web应用开发中，JavaScript与DOM（文档对象模型）的交互极为频繁。无论是创建动态界面、响应用户操作，还是更新页面内容，DOM操作都扮演
  • 聊聊Python都能做些什么 ·零落· Python入门到掌握python开发语言
    文章目录一、Python简介二、Python都能做些什么1.Web开发2.数据分析和人工智能3.自动化运维和测试4.网络爬虫5.金融科技三、Python开源库都有哪些1.Web开发2.数据分析和科学计算3.机器学习和深度学习4.网络爬虫5.自动化和测试6.其他常用库四、相关链接一、Python简介Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它最初由GuidovanRossu
  • 基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码） 电力程序小学童 聚类matlabISODATA算法风电光伏
    目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类，同样适用于风光等可再生能源聚类，只需要改变聚类的数据即可，该方法的通用性和可创新性强。该代码实现一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类方法，代码中，主要做了四种聚类
  • NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理人工智能
    在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。然而，二者在实际应用中有着明显的区别与联系，尤其在Transformer的Attention机制中，LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫
  • JavaScript基础-DOM 简介 難釋懷 javascript开发语言
    在现代Web开发中，JavaScript与HTML和CSS一起构成了网页的核心技术。而在这三者之中，DOM（DocumentObjectModel，文档对象模型）作为浏览器处理网页内容的一种接口，扮演着至关重要的角色。通过DOM，JavaScript能够动态地访问和操作网页的内容、结构以及样式。本文将介绍DOM的基本概念、核心组成部分以及如何使用JavaScript来操作DOM。一、什么是DOM？
  • 收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第一篇 智码工坊 javaAI编程程序人生
    第一篇：从Java流水线到AI浪潮——我的转型契机2023年12月，被第七家公司劝退。蜷缩在杭州15平米的出租屋里，银行卡余额仅剩几个月的工资——这是我作为Java开发‘流水线工人’的第三年。但大半年后，我手握3个大模型Offer入职AI公司，薪资涨幅30%。今天想和你分享：普通人如何用AI破局，打破职场死局。大家好，我是明聪，98年逆袭的大模型研发工程师，前Java转型幸存者，湖北荆州人，毕业武
  • 【Python】解析 XML 茉菇 Pythonpythonxml
    1、Python对XML的解析1.1SAX(simpleAPIforXML)SAX解析器使用事件驱动模型，通过在解析XML的过程中触发一个个的事件并调用用户定义的回调函数来处理XML文件。xml.sax模块牺牲了便捷性来换取速度和内存占用。事件驱动指一种基于回调（callback）机制的程序运行方法。利用SAX解析XML文档牵涉到两个部分:解析器：负责读取XML文档，并向事件处理器发送事件，如元素
  • JavaScript 浏览器对象实例 lsx202406 开发语言
    JavaScript浏览器对象实例引言JavaScript作为一种广泛应用于网页开发的脚本语言，提供了丰富的浏览器对象模型（BrowserObjectModel，简称BOM）。BOM使得JavaScript能够与浏览器环境进行交互，从而实现各种动态效果和交互功能。本文将详细介绍JavaScript中的浏览器对象实例，包括其概念、常用对象及其使用方法。一、浏览器对象模型概述浏览器对象模型是JavaS
  • 征程 6 VP简介与单算子实操 自动驾驶算法
    1.如何理解VPVP，全称VisionProcess，指UCP中的视觉处理功能模块。Backends，指UCP框架中的可分配处理单元。VP模块主要用于模型的前后处理环节，在地平线统一架构中，多种硬件均已搭载了图像处理的算子，而VP模块将图像处理相关的硬件调用进行了封装，通过设置backend来选择不同的硬件方案（若不指定backend，UCP会自动适配负载更低的处理单元），从而平衡开发板负载。VP
  • RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成 hy098543 AIGC
    目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多模态的特性，即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV
  • 如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理？ Python 集中营 python数据分析应用pythonexcel开发语言
    在数据分析和机器学习项目中，数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的，这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务，其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他