WW、forever
WW、forever

【数据集】GRNWRZ V2.0（全球河流网络和相应的水资源分区）介绍及下载

数据介绍

论文：J2022-A data set of global river networks and corresponding water resources zones divisions v2
论文下载地址

GRNWRZV1.0由严登华教授（中国水利水电科学研究院）团队开发，以全球90mDEM数据为基础，结合大量辅助数据，提出了一系列河网和水资源分区的生成方法，并在此基础上获得了全球高精度的1-4级河网和相应的水资源区。该数据集提供了生成河流的高预视和更准确的位置，合理的流域边界，特别是内陆和平原地区，也是全球第一套1-4级河网和相应的水资源区，与世界上同类产品相比，本数据集获得的河网空间分辨率更高、位置更准确，具有统一的河网和水资源区编码，为世界水资源的合理利用和社会的可持续发展提供了重要的依据和支持。

在此之后，构建了一个新的空间分辨率为90m的水文数据集，作为GRNWRZ V1.0的升级版本，GRNWRZ V2.0数据集具有合理的分级划分阈值和清晰的拓扑关系编码。在保持GRNWRZ V1.0河网精度的基础上，确定了更细化的阈值，并创建了新的编码规则，使得分级RN和分区WRZ更加精确，拓扑关系更加直观。

构建GRNWRZ V2.0数据集的代码可在Figshare中获得。

数据下载

数据下载网址：Figshare
【数据集】GRNWRZ V2.0（全球河流网络和相应的水资源分区）介绍及下载_第1张图片
在搜索栏输入“A data set of global river networks and corresponding water resources zones divisions”即可。
【数据集】GRNWRZ V2.0（全球河流网络和相应的水资源分区）介绍及下载_第2张图片

数据集说明

GRNWRZ V2.0
【数据集】GRNWRZ V2.0（全球河流网络和相应的水资源分区）介绍及下载_第3张图片

RN-River Network（河网）

河网如下所示：
【数据集】GRNWRZ V2.0（全球河流网络和相应的水资源分区）介绍及下载_第4张图片

WRZ-Water Resources Zones (水资源分区)

水资源分区如下所示：
【数据集】GRNWRZ V2.0（全球河流网络和相应的水资源分区）介绍及下载_第5张图片

参考

1、GRNWRZ V2.0（全球河流网络和相应的水资源分区）介绍及下载

你可能感兴趣的:(#,数据集,数据集)

  • 从Web2到Web3：区块链推动的数字进化之路 清 晨 web3web3去中心化人工智能隐私保护
    互联网的演变从最初的Web1到如今的Web3，代表了技术和用户需求的深刻变化。Web3是一个基于区块链技术的全新互联网架构，旨在解决传统互联网（即Web2）中数据集中化和隐私保护等问题。通过去中心化的机制，Web3不仅能够增强数据安全性，还能够赋予用户更高的自主权。本文将从Web2和Web3的差异、区块链的作用以及Web3未来的潜力三个角度进行探讨。Web2：社交与互动的新时代Web2，也被称为社
  • Scala内建循环——for循环 Word的妈呀 scala开发语言后端
    1.for循环格式for（循环变量<-数据集）{//循环体代码}eg：vararray=1to5//12345vararray2=1unitl5//12345for(i<-array){println(i)}2.循环守卫在循环中添加条件，如果条件成立就执行格式：for（循环变量<-数据集ifcondition1；ifcondiition2...）{循环体}3.循环的返回值valret=for(i<
  • 大数据的一些基本概念 weixin_49536779 大数据数据分析数据库python
    首先，大数据是什么？大数据是指数据集规模巨大且复杂，传统的数据处理软件无法高效处理它们。它是非常大的数据集。这种复杂性可能来自于数据的“3V”特性：体量（Volume）、多样性（Variety）和速度（Velocity）。体量（Volume）首先，什么是体量？体量指的是以PB（Petabytes）为单位的数据量，甚至是EB（Exabytes）。这种数据量远大于GB（Gigabytes）或TB（Te
  • 使用Airbyte实现数据集成的详细指南 dagGAIYD python
    Airbyte是一个功能强大的数据集成平台，专门用于从API、数据库和文件构建到仓库和数据湖的ELT（Extract,Load,Transform）管道。凭借庞大的ELT连接器目录，Airbyte为数据仓库和数据库提供了广泛的支持。本文将详细介绍如何安装和使用Airbyte，特别是在Python环境中利用langchain-airbyte库进行数据集成。技术背景介绍在现代数据驱动的应用中，数据集成
  • 使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储 dagGAIYD faisspython
    技术背景介绍FacebookAISimilaritySearch(FAISS)是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集合中进行搜索，即使这些集合可能无法完全加载到内存中。FAISS提供了评估与参数调优的支持代码，使得它在处理大型数据集时非常实用。核心原理解析FAISS的核心在于其利用高效的数据结构和算法，如倒排文件和压缩索引，使得大量向量的相似性搜索成为可能。它主要通过
  • 大型集团企业IT信息化（管理架构、应用架构、技术架构）战略规划方案 公众号：优享智库 数字化转型数据治理主数据数据仓库架构微服务数据挖掘大数据人工智能
    集团企业IT信息化（管理架构、应用架构、技术架构）战略规划方案IT信息化现状及需求分析集团企业业务概况与发展趋势现有IT基础设施及应用系统评估业务流程优化与整合需求信息安全与风险管理要求管理架构规划与设计组织结构调整与优化建议岗位职责划分与协作机制建立决策支持体系构建及实施策略持续改进机制设置和监控指标应用架构规划与实施策略核心应用系统选型及部署方案数据集成、共享和交换平台设计业务流程自动化、智能
  • WebRover ：一个功能强大的 Python 库，用于从 Web 内容生成高质量的数据集。 数据集
    2024-11-30，由Area-25团队开发的一个专门用于生成高质量网络内容数据集的Python库。该数据集旨在为大型语言模型（LLM）和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。数据集地址：WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术，自动从网络中提取与特定主题相关的内容，并支持多种输入格式，如JS
  • 数据库存储过程和QT数据库访问并获取返回值的几种方式 沐雨潇竹 QT技术数据库qtoracle
    数据库存储过程和QT数据库访问并获取返回值的几种方式前言说明:在Qt中使用QSqlQuery执行存储过程时，如果存储过程有RETURN值，但执行成功后没有返回任何结果，这通常是因为存储过程的RETURN值并不会像SELECT查询那样作为数据集返回。存储过程中的RETURN语句只是返回一个整数值，而不是一个查询结果集，因此不会被QSqlQuery直接捕获到结果集中。在SQLServer或MySQL等
  • 使用ModelScope实现高效句嵌入生成 dagGAIYD python
    技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示，我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台，提供了大量预训练模型，涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类，
  • WebRover： 专为训练大型语言模型和 AI 应用程序而设计的 Python 库 数据集
    2024-11-30，由Area-25团队开发的一个专门用于生成高质量网络内容数据集的Python库。该数据集旨在为大型语言模型（LLM）和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。数据集地址：WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术，自动从网络中提取与特定主题相关的内容，并支持多种输入格式，如JS
  • 【AI论文】PaSa：一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型（LLM）代理 东临碣石82 人工智能语言模型自然语言处理
    摘要：我们推出了PaSa，这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策，包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献，从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化，该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外，我们还开发了RealSch
  • 阿里异构离线数据同步工具/平台DataX boonya #开源观察#数据迁移#Dataxbigdatahbase数据库
    目录DataX商业版本FeaturesDataX详细介绍QuickStartSupportDataChannels阿里云DataWorks数据集成我要开发新的插件项目成员Licensehttps://github.com/alibaba/DataXDataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle
  • OpenCompass评测大模型 辣条少年 人工智能
    OpenCompass简介上海人工智能实验室科学家团队于2024.01.30正式发布了大模型开源开放评测体系“司南”(OpenCompass2.0)，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。OpenCompass平台广泛支持超过100种HuggingFace和API模型，融合了100多个数据集，包含约40万个问题，用以从八个维度评估模型。其高效的分布式评估系统能够快速且全面地评估十亿级规
  • 数据产品交易市场|2024年度监测报告 数据
    根据遇见数据集平台监测数据分析，截止2024年12月底，数据交易市场总披露交易金额突破550亿元，总挂牌数据产品超4万个。超2000家企业供应数据，其中在多家交易所上架的企业占比17%。想要了解更多信息，请打开：五号数据雷达https://www.5radar.com/dplists/news/137462
  • 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告 __如果 论文阅读qwen
    Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表，包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型，具
  • R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection） 生信学习者1 R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
    禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
  • MDX语言的语法 沈霁晨 包罗万象golang开发语言后端
    MDX（MultidimensionalExpressions）语言是一种用于多维数据库的查询语言，广泛应用于微软的SQLServerAnalysisServices（SSAS）中。MDX的设计初衷是为了对多维数据进行复杂的查询和分析，尤其是在数据仓库和商业智能领域。本文将从MDX的基础知识、语法结构、常用函数以及实际应用等多方面进行详细探讨。一、MDX语言的基础知识MDX语言的核心是对多维数据集
  • 昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类 深度学习图像识别
    PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍、GoogleNet网络架构剖析与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示：GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖析Goo
  • 告别 Excel，拥抱 R 语言：开启数据分析新时代 码农老关【关东升】 excelr语言数据分析
    在这个数据驱动的时代，数据分析已然成为每个行业的核心竞争力。从市场营销到金融领域，从医疗健康到教育行业，数据无处不在，深刻影响着每一个决策。然而，面对日益复杂的数据集，单纯依靠Excel进行分析，已渐渐难以满足不断增长的需求。为何弃Excel选R语言？强大的数据处理能力Excel简单易用，但其处理大数据集时，效率与能力着实有限。R语言作为专业的数据分析工具，处理成千上万的数据行不在话下，还支持丰富
  • 白鲸数据集成调度和集成系统与统信软件通过互认认证，共促国产软硬件生态发展 数据库
    在国产软硬件生态建设的征程中，又迎来重要成果。北京白鲸开源科技有限公司与统信软件技术有限公司联合宣布，白鲸数据集成系统V2.6和数据调度系统V2.6分别在统信服务器操作系统V25上通过了严格的功能与兼容性测试，获得了统信软件的互认证明。白鲸开源数据调度系统V2.6与统信服务器操作系统V25互认证明白鲸开源数据集成系统V2.6与统信服务器操作系统V25互认证明此次认证涵盖了众多主流的国产CPU平台，
  • Hadoop是什么，怎么部署安装？ 狮歌~资深攻城狮 hadoop大数据分布式
    Hadoop是什么？Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式系统基础架构，主要用于处理和存储大规模数据集。它包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和HadoopYARN（YetAnotherResourceNegotiator）。HDFS提供了一个高吞吐量的数据访问接口，允许用户在集群中存储大量数据。它通过将文件分割成多个块并分布在集群的不同节点上来实现高可靠性和可
  • 从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南 m0_74825718 面试学习路线阿里巴巴mysqlpostgresql数据库
    1.引言在现代数据库管理中，选择合适的数据库系统对业务的成功至关重要。随着企业数据量的增长和对性能要求的提高，许多公司开始考虑从MySQL迁移到PostgreSQL。这一迁移的主要原因包括以下几个方面：1.1性能和扩展性PostgreSQL以其高性能和优秀的扩展能力而闻名。它支持复杂的查询优化和并发控制，能够更高效地处理大规模数据。与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表
  • 如何学习爬虫技术：从入门到实践的全面指南 CodeJourney. 学习爬虫
    一、引言在当今数字化时代，网络上的数据量呈爆炸式增长，能够高效地获取和处理这些数据变得愈发重要。爬虫技术作为一种从网页中自动提取信息的手段，在各个领域都有着广泛的应用，无论是数据分析、机器学习的数据集构建，还是市场调研、价格监测等商业场景，掌握爬虫技术都能为你打开一扇获取丰富信息资源的大门。然而，对于初学者来说，面对琳琅满目的工具和复杂的网络环境，可能会感到无从下手。本文将带你逐步深入了解爬虫技术
  • 深度学习基础18（多层感知机代码实现） NDNPOMDFLR 深度学习深度学习python经验分享人工智能神经网络
    多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
  • 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现项目概述与调整 XLYcmy 漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网跨架构静态检测项目报告二进制
    1.1项目研究目的与创新点复述1.1.1.研究目的本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性1.1.2.创新点1、通过构建数据集和设计实验，本研究汇总性地得到各个架构下物联网漏洞挖掘静态方法的最优方法2、在以往的研究中，只是做了某个架构内或者跨架构方法之间的比
  • 【大模型应用开发 动手做AI Agent】AutoGen AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据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
    【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词：自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的AI领域，大型语言模型因其强大的文本生成能力而受到广泛关注。这些模型通常在大规模文本数据集上进行预训练，以便能够生成与上下文相关的高质量文本。然而，对于特定领域或特定任务的需求，往往需要对这些通用模
  • python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6) weixin_39849054 python3.6split用法
    研修课上讲了两个例子，融合一下。主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation导入会出现warning，说已弃用fromsklearn.model_selectionimporttrain-test_splitfromsk
  • python datasets_python基础之sklearn.datasets weixin_39897887 pythondatasets
    sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load_：sklearn包自带的小数据集In[2]:datasets.load_*?datasets.load_boston#波士顿房价数据集datasets.load_breast_
  • 数据仓库，数据集市介绍 铜锣湾扛把子-数据 数据仓库数据仓库大数据hive
    文章目录定义四大特征面向主题数据仓库中数据和传统数据库中数据的不同之处：每个主题所需要的数据存储集成的非易失随着时间不断变化的数据集市定义数据仓库是一个面向主题的，集成的，非易失性的且随时间变化的数据集合，用于支持管理人员的决策。四大特征面向主题的，集成的，非易失性，随时间不断变化的面向主题主题：特定的数据分析领域与目标（就是业务需求模块，比如用户模块，支付模块等）面向主题：为特定的数据分析领域提
  • 时间序列预测综述 Super_Whw 时序预测
    文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络，结合CNN+RNN+Attention，作用各不相同互相配合参考：非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2s
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他