WW、forever
WW、forever

【数据集】1985-2022年CLCD逐年土地利用分类数据

1985-2022年CLCD逐年土地利用分类数据

目前，CLCD 1985-2022年土地覆被数据集是较少的目前可公开获取的30m分辨率长时序逐年土地覆被数据。CLCD 反映了中国快速的城市化进程和一系列生态工程，揭示了气候变化条件下人为对土地覆盖的影响，其在全球变化研究中具有潜在应用价值。

数据介绍

引用:Jie Yang, & Xin Huang. (2023). The 30 m annual land cover datasets and its dynamics in China from 1985 to 2022 [Data set]. In Earth System Science Data (1.0.2, Vol. 13, Number 1, pp. 3907–3925). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8176941

  • 分类年份：1985-2022年
  • 空间位置：中国
  • 地理坐标系: D_WGS_1984
  • 投影坐标系: Albers_Conic_Equal_Area
  • 数据格式：栅格(.tif)
  • 空间分辨率：30*30米

土地利用类型：

编号 类别
1 Cropland
2 Forest
3 Shrub
4 Grassland
5 Water

你可能感兴趣的:(#,数据集,土地利用类型,数据集)

  • 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例 弥树子 pythonscikit-learn分类
    在机器学习的世界里，K-NearestNeighbors（KNN）算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法：相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类，以经典的鸢尾花数据集为例，展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训
  • machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类 知识鱼丸 machinelearning机器学习算法分类
    通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
  • 什么是包装ERP 雪叶雨林 行业资讯ERP人工智能大数据
    包装企业在现代生产和供应链管理中面临着日益复杂的挑战，如何有效管理资源、优化流程和提高效率成为了企业发展的关键。包装企业资源计划（PackagingERP）作为一种集成管理系统，旨在通过信息化手段提升企业的整体运营水平。包装ERP的定义包装ERP是专为包装行业设计的一种企业资源计划系统，涵盖了生产、库存、采购、销售等多个模块。其核心目的是通过数据集成和流程优化，帮助企业实现资源的高效配置和管理，从
  • 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
  • 大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与人工智能 AI天才研究院 AI实战大数据AI人工智能Python实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍概述“大数据”是指海量、高维、多样化的数据集合。随着人类对数据处理和管理的需求越来越复杂，越来越依赖机器学习、人工智能等新兴技术。在过去的一段时间里，越来越多的人开始关注到“大数据”这一颗龙头。如今，“大数据”已经成为一个新的名词，它既包含了大量的数据，也带来了巨大的价值。因此，研究、开发、应用“大数据”技术也逐渐成为各行各业的专业人才需求。在这个快速发展的
  • 使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务 CHEN_RUI_2200 机器学习bert人工智能深度学习
    使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下：每个文件数据格式相同，都为根据BIschema
  • Silero VAD 教程 褚艳影Gloria
    SileroVAD教程silero-vadSileroVAD:pre-trainedenterprise-gradeVoiceActivityDetector项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad1.项目目录结构及介绍该开源项目silero-vad的目录结构如下：.├──datasets#包含示例数据集└──examples#存放示例代码
  • 常见的数仓架构模式 JJJJJJJJia 数仓架构数据仓库
    一、常见的数仓架构模式有：独立数据集市架构特点：这种架构下，每个部门或业务线根据自身需求构建独立的数据集市，数据集市通常规模较小，专注于特定的业务领域。优点：能够快速满足特定业务部门的需求，实施相对简单，开发周期短。缺点：数据可能存在冗余和不一致，难以实现企业级的数据一致性和集成性，跨部门数据共享和协作较为困难。应用举例。适用于小型的公司。比如针对所有的销售数据建立一个专门的数据集市，重点分析商品
  • 使用R语言绘制日历热图 CyberXZ r语言开发语言R语言
    使用R语言绘制日历热图日历热图是一种可视化工具，用于显示时间序列数据的模式和趋势。这种图表通常使用颜色编码来表示数据值的大小，从而使我们能够快速识别出高值和低值。在R语言中，我们可以使用ggplot2包来创建漂亮且可定制化的日历热图。首先，确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：install.packages("ggplot2")接下来，我们将使用一个示例数据集来
  • 06-机器学习-数据预处理 不会打代码呜呜呜呜 机器学习机器学习人工智能
    数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤，旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分，为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合，降低
  • 【huawei】云计算的备份和容灾 Jackilina_Stone #认证&考试灾备安全云计算huawei学习笔记
    目录1备份和容灾2灾备的作用？①备份的作用②容灾的作用3灾备的衡量指标①数据恢复时间点（RPO，RecoyeryPointObjective）②应用恢复时间（RTO，RecoyeryTimeObjective）4灾备的区别5练习题①判断题②单选题③多选题1备份和容灾备份：备份是容灾的基础，通常指在数据中心内，将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其它的存储介质的过程。容灾：容灾系统一般是
  • 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合 灵封～ scikit-learn线性回归python
    一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
  • 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。 灵封～ scikit-learn机器学习人工智能
    导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig
  • 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
  • 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合 〖是♂我〗 线性回归算法回归
    代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
  • 使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载 弥树子 pytorch逻辑回归人工智能
    在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。class1_point
  • 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测 加德霍克 tensorflow逻辑回归人工智能python作业
    一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量，可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分：方案1：model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
  • 使用anyNA函数判断data.table中是否存在缺失值 独行侠WU R语言
    在R语言中，data.table是一种强大的数据处理工具，常用于处理大型数据集。在数据分析和清洗过程中，经常需要检查数据是否存在缺失值。本文将介绍如何使用anyNA函数来判断data.table中是否存在缺失值，并提供相应的源代码示例。首先，我们需要确保已经安装并加载了data.table包。可以使用以下代码进行安装和加载：#安装data.table包install.packages("data.
  • iPaaS丨企业应用及数据集成的重要性和挑战 谷云科技RestCloud iPaaS混合集成平台数字化转型应用集成数据集成
    在激烈的市场竞争中，企业服务总线和数据总线扮演着企业神经网络的角色，它们将不同的业务部门、系统以及数据紧密相连，保障信息流通无阻，实现资源的高效分配。这样的集成不仅提高了企业的运营效率，还增强了企业的适应性和创新力，使企业能够在竞争中保持领先。然而，企业在集成过程中面临着不少挑战，集成工具的选择便是其中之一。开发人员在整合不同系统时，需要面对数据格式、数据量、通信协议和架构差异等问题，选择合适的集
  • 高效处理大规模数据：MATLAB实践指南 原机小子 matlab信息可视化数据分析
    在当今的数据驱动世界中，处理大规模数据集是科研和工程领域常见的挑战。MATLAB，作为一种高级数学软件，提供了一系列的工具和函数，使得大规模数据处理变得可行和高效。本文将介绍如何在MATLAB中进行大规模数据处理，包括数据导入、预处理、分析和可视化，并提供相应的代码示例。1.数据导入处理大规模数据的第一步是将数据导入MATLAB。MATLAB支持多种数据源，包括文本文件、Excel文件、数据库等。
  • 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化 MickeyCV 目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
    目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率LearningRate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档，对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
  • 推荐开源项目：WeDataSphere - 智慧数据服务平台 劳泉文Luna
    推荐开源项目：WeDataSphere-智慧数据服务平台去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/是一款由微众银行金融科技团队开发的开源大数据处理和应用框架，旨在简化数据分析流程，提高数据驱动决策的效率。该项目将复杂的数据集成、治理、分析和应用任务封装为模块化服务，让用户可以更加专注于业务逻辑，而非底层数据处理的技术细节。技术解析模块化设计：WeDataSphere提供了一套
  • 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测 辞落山 scikit-learnpython机器学习
    引言K最近邻（KNN）算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。本文将使用scikit-learn中的KNN算法对该数据集进行分类预测。KNN算法概述KNN算法的核心思想是：对于一个未知类别的样本，通过计算该样本与已知样本的距离，
  • 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(`
  • 大数据Lambda架构 奋进学堂 系统架构设计师考试架构
    Lambda架构介绍Lambda是用于同时处理离线和实时数据，可容错、可扩展的分布式系统架构。有批处理层、加速层、服务层。同时以流计算和批处理计算合并视图。Lambda架构的批处理层采用不可变存储模型，不断地往主数据集后追加新的数据。Lambda架构优缺点<
  • Python计算离差与标准计分 Mr数据杨 Python数据分析师python数据分析开发语言
    离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念，广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况，评估数据在群体中的相对位置，尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。本教程将通过详细解释离差与标准计分的概念，并结合实际示例，帮助读者在编程环境下应用这些知识。离差与标准计分不仅在统计学中有理论意义，在实际工作场景中，比如教育测评、金融分析、科研实验等领域，也能帮助数
  • 在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？ cda2024 pytorch人工智能python
    在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
  • 代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零 taoyong001 算法动态规划c++leetcode
    背包问题本身就已经够反思维的了，竟然物品会有两个维度的情况，这是闹哪样？题目要求是最大子集的个数题目中的mmm和nnn可以类比为容器，要装潢这个容器，最多要多少个元素的个数，就是结果，这个容器最多有mmm个0，nnn个1这个容器相当于一个背包，这个背包是有两个维度，最多有mmm个0，nnn个1，装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规
  • Evaluation of OpenAI o1: Opportunities and Challenges of AGI UnknownBody LLMDailyLLMEvaluationagi人工智能大数据语言模型
    本文是LLM系列文章，针对《EvaluationofOpenAIo1:OpportunitiesandChallengesofAGI》的翻译。OpenAIo1评估：AGI的机遇和挑战摘要1引言1.1背景：o1的新功能2研究范围和使用的公共数据集3相关工作4实验和观察5讨论5.1LLMAgents和o1：推进科学与工程中的问题解决6结论摘要这项全面的研究评估了OpenAI的o1-preview大型语
  • 机器学习day3 ኈ ቼ ዽ 机器学习人工智能
    自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0
  • xml解析 小猪猪08 xml
    1、DOM解析的步奏 准备工作：    1.创建DocumentBuilderFactory的对象    2.创建DocumentBuilder对象    3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件    4.通过Document的getElem
  • 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧 brotherlamp linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
      对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷，比如说它们是应用到表上面的，但有的时候你可能希望指定一条约束，而它只在特定条件下才生效。 使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点，至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式： CREATE TABLE books (   id &
  • Quartz——CronTrigger触发器 eksliang quartzCronTrigger
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述 CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案，调度规则基于 Cron 表达式，CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔（比如每月第一个周一执行），而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1）Cron表达式规则表 Quartz
  • Informatica基础 18289753290 InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
    1. 1）PowerCenter Designer：设计开发环境，定义源及目标数据结构；设计转换规则，生成ETL映射。 2）Workflow  Manager：合理地实现复杂的ETL工作流，基于时间，事件的作业调度 3）Workflow  Monitor：监控Workflow和Session运行情况，生成日志和报告 4）Repository  Manager：
  • linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件，scrapyd为例 酷的飞上天空 scrapy
    对于一些未提供service管理的程序  每次启动和关闭都要加上全部路径，想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件   下面以scrapy启动server为例，文件名为run.sh：   #端口号，根据此端口号确定PID PORT=6800 #启动命令所在目录 HOME='/home/jmscra/scrapy/' #查询出监听了PORT端口
  • 人--自私与无私 永夜-极光
                今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?               从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
  • Ubuntu安装NS-3 环境脚本 随便小屋 ubuntu
      将附件下载下来之后解压，将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下（其实放在哪里都可以，就是为了和我下面的命令相统一）。输入命令：   sudo ./ns3environment.sh >>result   这样系统就自动安装ns3的环境，运行的结果在result文件中，如果提示     com
  • 创业的简单感受 aijuans 创业的简单感受
           2009年11月9日我进入a公司实习，2012年4月26日，我离开a公司，开始自己的创业之旅。      今天是2012年5月30日，我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。 当初离开边锋时，我就对自己说：“自己选择的路，就是跪着也要把他走完”，我也做好了心理准备，准备迎接一次次的困难。我这次走出来，不管成败
  • 如何经营自己的独立人脉 aoyouzi 如何经营自己的独立人脉
    独立人脉不是父母、亲戚的人脉，而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线，钓大鱼”，先行投入才能产生后续产出。   现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例，需要拉储户，而其本质就是社会人脉，就是社交！很多人都说，人脉我不行，因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行，怎么能建立人脉？我这里说的人脉，是你的独立人脉。   以一个普通的银行柜员
  • JSP基础 百合不是茶 jsp注释隐式对象
      1,JSP语句的声明 <%! 声明 %> 　　 声明：这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。 表达式 <%= 表达式 %> 　　 这个相当于赋值，可以在页面上显示表达式的结果， 程序代码段/小型指令　<% 程序代码片段 %>   2,JSP的注释   <!-- -->
  • web.xml之session-config、mime-mapping bijian1013 javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
    session-config 1.定义： <session-config> <session-timeout>20</session-timeout> </session-config> 2.作用：用于定义整个WEB站点session的有效期限，单位是分钟。   mime-mapping 1.定义： <mime-m
  • 互联网开放平台（1） Bill_chen 互联网qq新浪微博百度腾讯
    现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用，互联网的开放技术欣欣向荣，自己总结如下： 1.淘宝开放平台(TOP) 网址：http://open.taobao.com/ 依赖淘宝强大的电子商务数据，将淘宝内部业务数据作为API开放出去，同时将外部ISV的应用引入进来。 目前TOP的三条主线： TOP访问网站：open.taobao.com ISV后台：my.open.ta
  • 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引 bit1129 mongodb
    索引 可以在任意列上建立索引 索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb 使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能 内嵌文档照样可以建立使用索引 测试数据     var p1 = { "name":"Jack", "age&q
  • JDBC常用API之外的总结 白糖_ jdbc
    做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了，像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦，我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了，在这我介绍一些写框架时常用的API，大家共同学习吧。     ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
  • apache VelocityEngine使用记录 bozch VelocityEngine
    VelocityEngine是一个模板引擎，能够基于模板生成指定的文件代码。   使用方法如下：     VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎     Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
  • 编程之美-快速找出故障机器 bylijinnan 编程之美
    package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; public class TheLostID { /*编程之美 假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录，假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数，假设每份数据保存两个备份，这样就有两个机器存储了同样的数据。 1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表，是
  • 关于Java中redirect与forward的区别 chenbowen00 javaservlet
    在Servlet中两种实现： forward方式：request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response); redirect方式：response.sendRedirect(“/somePage.jsp”); forward是服务器内部重定向，程序收到请求后重新定向到另一个程序，客户机并不知
  • [信号与系统]人体最关键的两个信号节点 comsci 系统
            如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门         如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
  • oracle 存储过程执行权限 daizj oracle存储过程权限执行者调用者
    在数据库系统中存储过程是必不可少的利器，存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了，说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能，其中涉及到判断一张表是否已经建立，没有建立就由存储过程来建立这张表。 CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc  IS    fla
  • 为mysql数据库建立索引 dengkane mysql性能索引
    前些时候，一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引，令我感到十分的惊奇，我想这绝不会是沧海一粟，因为有成千上万的开发者（可能大部分是使用MySQL的）都没有受过有关数据库的正规培训，尽管他们都为客户做过一些开发，但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少，因此我起了写一篇相关文章的念头。  最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
  • 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例 dcj3sjt126com c算法
    如果看懂一个程序，分三步   1、流程   2、每个语句的功能   3、试数   如何学习一些小算法的程序 尝试自己去编程解决它，大部分人都自己无法解决 如果解决不了就看答案 关键是把答案看懂，这个是要花很大的精力，也是我们学习的重点 看懂之后尝试自己去修改程序，并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义 照着答案去敲 调试错误
  • centos6.3安装php5.4报错 dcj3sjt126com centos6
    报错内容如下: Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed --> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
  • JSONP请求 flyer0126 jsonp
          使用jsonp不能发起POST请求。 It is not possible to make a JSONP POST request. JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
  • Spring Security（03）——核心类简介 234390216 Authentication
    核心类简介 目录 1.1     Authentication 1.2     SecurityContextHolder 1.3     AuthenticationManager和AuthenticationProvider 1.3.1  &nb
  • 在CentOS上部署JAVA服务 java--hhf javajdkcentosJava服务
        本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务，其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行     第一步：卸载旧Linux自带的JDK ①查看本机JDK版本 java -version    结果如下 java version "1.6.0"
  • oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date] ldzyz007 oraclemysqlSQL Server
    oracle                                &n
  • 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015 ningandjin protocolWWDC 2015Swift2.0
    其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭， 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。 通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
  • 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS rensanning keepalived
    （一）Keepalived （1）安装 # cd /usr/local/src # wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz # tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz # cd keepalived-1.2.15 # ./configure # make &a
  • ORACLE数据库SCN和时间的互相转换 tomcat_oracle oraclesql
    SCN（System Change Number 简称 SCN）是当Oracle数据库更新后，由DBMS自动维护去累积递增的一个数字，可以理解成ORACLE数据库的时间戳，从ORACLE 10G开始，提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换； 　　 用途：在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时，进行SCN和时间的转换就变的非常必要了； 　 　操作方法： 　　1、通过dbms_f
  • Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他