息相吹
息相吹

aiem模型matlab,一种基于高分三号数据的植被覆盖区土壤水分反演方法与流程

aiem模型matlab,一种基于高分三号数据的植被覆盖区土壤水分反演方法与流程_第1张图片

本发明涉及一种基于高分三号数据的植被覆盖区土壤水分反演方法，面向我国首颗自主研制的C波段多极化SAR卫星，形成了一套系统完整的土壤水分反演流程，可实现植被覆盖区土壤水分高精度反演。

背景技术：

土壤水分是全球能量循环的重要组成部分，是水文学、气象学和农学等学科研究中的重要参数。传统上获取土壤水分信息是依靠站点观测，不仅费时费力，而且由于站点分布稀疏，并不能全面反映土壤水分的空间分布特征。合成孔径雷达(SAR)具有全天时全天候的观测能力，受云、雨、雪的影响较小，能够更深的穿透植被层和土壤表面。微波传感器接收到的地表反射的微波后向散射系数与地表土壤的介电特性密切相关，而土壤的介电特性主要由其含水量决定，因此基于微波遥感估算土壤水分具备很好的物理基础。

目前基于主动微波遥感实现土壤水分反演的方法主要包括统计模型(Oh和Dubois等)和物理模型(IEM和AIEM等)。统计模型是基于大量同步观测的野外实验，建立后向散射系数与地面参数采样数据(土壤水分和地表粗糙度)的经验关系。尽管统计模型在相似条件的试验区可达到较好的土壤水分反演效果，但是在其他区域的应用会受到地表参数条件的限制。物理模型则可以较好的解释自然地表与电磁波之间相互作用的机理关系，可用于模拟不同地表参数条件下的后向散射系数。然而在植被覆盖地区，由于植被本身的多重散射效应和植被冠层水分对电磁信号的散射和衰减，导致很难区分出专门由土壤水分引起的雷达回波信号。水云模型是一种半经验模型，假定各植被层为一个各项均质的散射体，忽略了

你可能感兴趣的:(aiem模型matlab)

  • 全国一体化算力网演进与多域协同发展 智能计算研究中心 其他
    内容概要全国一体化算力网的建设正从技术探索迈向系统性布局，其核心目标是通过多源异构资源的动态调度与协同管理，构建覆盖全域的智能化算力基础设施。当前，东数西算战略通过跨区域算力资源整合，推动智能算力、超级算力与边缘计算的有机衔接，逐步形成支撑工业互联网、元宇宙、智能家居等多元化场景的泛在服务能力。技术层面，异构计算架构的突破与量子计算、模型压缩等创新技术的融合，正在重塑算力系统的可扩展性与可靠性边界
  • H200架构升级与实战解析 智能计算研究中心 其他
    内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体，H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现，系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
  • AI模型技术演进与行业应用图谱 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
  • 模型优化驱动产业应用创新 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
  • DeepSeek多语言AI高效应用实践 智能计算研究中心 其他
    内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑，聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景，分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
  • 算力网协同创新与多场景应用实践 智能计算研究中心 其他
    内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配，驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升，以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。随着“东数西算”工程推进，算力网络需兼顾性能与可持续性，在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
  • 【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真 fpga和matlab #第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
    目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
  • 模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命 芯作者 DD：日记重构
    图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
  • 重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义 ZhangJiQun&MXP 教学2021论文2024大模型以及算力矩阵概率论线性代数windows微信机器学习
    fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用。以下是其计算和更新的关键步骤：一、Fisher矩阵的计算定义Fisher矩阵的元素表示对数似然函数关于参数的二阶导数的期望值的负数，即：Fi,j=−
  • GIS三维可视化进阶：Three.js集成Cesium引擎实现全球地形LOD与OGC标准服务调用 贝格前端工场 javascript开发语言ecmascript
    Three.js与Cesium引擎基础介绍Three.js是一款基于JavaScript的开源三维图形库，它提供了丰富的API用于创建和操作三维场景、物体、材质等。在Web端的三维可视化领域应用广泛，因其能够在浏览器中高效渲染复杂的三维模型和场景，大大降低了开发人员创建三维交互内容的门槛。通过简单的代码，即可实现如创建三维几何体（立方体、球体等）、为物体添加材质（如纹理材质、光照材质）以及设置相机
  • DeepSeek R1 本地部署指南 (3) - 更换本地部署模型 Windows/macOS 通用 Eric Woo X 人工智能AIDeepSeekmacoswindowsdeepseekai
    0.准备完成Windows或macOS安装：DeepSeekR1本地部署指南(1)-Windows本地部署-CSDN博客DeepSeekR1本地部署指南(2)-macOS本地部署-CSDN博客以下内容Windows和macOS命令执行相同：Windows管理员启动：命令提示符CMDmacOS启动：Terminal1.查看已安装模型ollamalist如图，已安装1.5b版本：ollamarunde
  • 基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频 阆遤 pythonrooppytorchinsightface
    利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段，并将其合并成一个新视频，使用“buffalo_l”模型，模型需安装在代码当前目录下的.\models中。需要roop或其他支持pytorch、insightface、moviepy的环境。pytorch安装请见我其他文章。#cython:language_level=3str#-*-coding:ut
  • AI大模型训练教程 Small踢倒coffee_氕氘氚 python自学经验分享笔记
    1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
  • 多模态大模型常见问题 cv2016_DL 多模态大模型人工智能语言模型自然语言处理机器学习transformer
    1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点：Q-Former结构较为复杂，计算开销较大。MLP（LLaVA）：优点：MLP比较简单，计算
  • 华山论剑，大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义 Lifeng66666666 语言模型语言模型人工智能
    借助DeepDiscussion程序，通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题，我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观，能力，不足。部分讨论过程：问题:人生的意义是什么？deepseek/deepseek-r1:free初始方案:针对“人生的意义是什么”这一终极问题，我的解决方案分为以下五个层次，融合东西方哲学智慧与实践心理学，并提供具体行动方向：一、
  • 大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 人工智能深度学习deepseek机器学习算法
    大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型？微调大型语言模型是指取一个已经预训练
  • 计算机视觉总结 Trank-Lw 计算机视觉深度学习人工智能
    以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强，以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
  • 自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析 赛卡 自动驾驶自动驾驶数学建模pythonnumpymatplotlib算法
    在自动驾驶系统的车辆动力学建模中，自行车模型（BicycleModel）和更复杂的汽车模型（如双轨模型或多体动力学模型）各有其适用场景和优缺点。以下是两者的详细对比及选择原因解析：1.模型定义与核心差异特性自行车模型复杂汽车模型（如双轨模型）简化假设将四轮车辆简化为两轮（前轮转向，后轮驱动）考虑四轮独立运动、悬架系统、轮胎侧偏特性自由度2-3自由度（位置x,y，航向角θ）6+自由度（含横向、俯仰、
  • 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化 odoo中国 AI编程人工智能深度学习人工智能优化
    深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
  • GPT-4o mini TTS：OpenAI 推出轻量级文本转语音模型！情感操控+白菜价冲击配音圈 蚝油菜花 每日AI项目与应用实例开源人工智能
    ❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花️“声优连夜转行送外卖！OpenAI新模型每分钟语音成本仅9分钱”大家好，我是蚝油菜花。当同行还在用机械音合成器折磨听众时，这个AI怪物已
  • Dify-Plus：企业级AI管理核弹！开源方案吊打SaaS，额度+密钥+鉴权系统全面集成 蚝油菜花 每日AI项目与应用实例人工智能开源开源人工智能
    ❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花“CTO集体失眠！这个开源项目让企业AI管理进入上帝模式”大家好，我是蚝油菜花。当同行还在为API调用次数和预算超支扯皮时，这个国产神器已
  • 【零基础入门】一篇弄懂nn.Sequential以及ModuleList的使用（呕心沥血版） 十二月的猫 PyTorch深度学习pytorch零基础入门
    个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Sequential类的使用2.1序列容器简单注入2.2序列容器字典注入2.3序列容器函数注入2.4序列容器修改2.5序列容器删除3.nn.ModuleList()的使用3.1定义模型3.2使用模型4.总结1.前言《
  • 事务回滚核心技术 KBkongbaiKB java
    一、事务回滚的数学本质与核心挑战1.1事务状态机模型操作执行持久化完成系统故障事务回滚ActivePartiallyCommittedCommittedFailedAborted1.2核心技术挑战矩阵问题维度单机事务分布式事务原子性保证存储引擎WAL日志二阶段提交协议隔离性实现MVCC多版本控制全局锁调度机制可见性管理事务ID版本链向量时钟同步回滚触发条件SQL执行异常/死锁网络分区/节点故障二、
  • 景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展 景联文科技 科技人工智能
    文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
  • 【网络】数据流（Data Workflow）Routes（路由）、Controllers（控制器）、Models（模型） 和 Middleware（中间件） 一袋米扛几楼98 网络工程/安全中间件
    在图片中，数据流（DataWorkflow）描述了应用程序中数据的流动过程，涉及Routes（路由）、Controllers（控制器）、Models（模型）和Middleware（中间件）。作为初学者，理解这些组件及其联系是掌握Web应用程序开发的关键。以下是对每个技术点的详细解释，以及它们如何相互关联的分析。1.Routes（路由）定义：路由定义了应用程序的URL端点（Endpoints）以及服
  • 数据库原理实验报告：Powerdesigner建模E-R模型并转换表 不吃~香菜 各类实验报告汇总需要私数据库实验报告PowerdesignerE-R模型建模
    注：此实验并不完整，仅供参考，如需完整版请私我留言一、实验目的：二、实验工具：三、实验要求：四、实验过程：图文并茂，每一步都包含详细图片，总共11页word！往期回顾：计算机接口实验报告：8254定时/计数器应用实验-CSDN博客计算机接口实验报告：D/A转换实验-CSDN博客计算机接口实验报告：LED显示实验-CSDN博客数据库原理实验报告：Powerdesigner建模E-R模型并转换表一、实
  • 景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展 景联文科技 科技人工智能数据标注
    在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
  • 【块浮点（BFP）技术：原理、设计及应用】 youngerwang 移动5G测试验证之禅道matlab信息与通信基带工程
    文章目录块浮点（BFP）技术：原理、设计及应用摘要关键词：块浮点（BFP）技术；量化；数据压缩；自适应调整；联合编码；硬件实现；Matlab一、引言二、BFP原理（一）基本概念（二）量化过程（三）逆过程（解量化）三、BFP设计（一）块大小选择（二）缩放因子编码（三）量化比特宽度选择四、BFP设计难点解析（一）数据动态特性与块大小适配（二）缩放因子编码的复杂度与效率平衡（三）量化精度与压缩比的最优平
  • Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法（SSA）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例 nantangyuxi MATLAB算法matlab回归人工智能数据挖掘开发语言深度学习
    目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法（TTS）优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战...2解决方案...3项目特点她创新...3创新点...3特点...4项目应用领域...4应用领域...4项目效果预测图程序设计及代码示例...5项目模型架构...6数据预处理...6混合核极限学
  • 端到端的NLP框架（Haystack） deepdata_cn NLP自然语言处理人工智能
    Haystack是一个端到端的NLP框架，专门用于构建基于文档的问答系统，是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件，支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面，方便用户进行配置和调试；支持多模态数据，可处理文本、图像等多种类型的数据；具有可扩展性，可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展，对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
  • Hadoop(一) 朱辉辉33 hadooplinux
    今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。 首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.    在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
  • maven An error occurred while filtering resources blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources   maven报错： maven An error occurred while filtering resources   Maven -> Update Proje
  • jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
    linux下常见定位命令： 1、jps      输出Java进程       -q       只输出进程ID的名称，省略主类的名称；       -m      输出进程启动时传递给main函数的参数；     &nb
  • java 位移运算与乘法运算 周凡杨 java位移运算乘法
      对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：     问题： 用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
  • java中的枚举(enmu) g21121 java
    从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
  • MQ初级学习 510888780 activemq
    1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。 启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
  • Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 springtransactional
    //事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
  • 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
    idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
  • Jqplot之折线图 antlove jsjqueryWebtimeseriesjqplot
    timeseriesChart.html <script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
  • JDBC中事务处理应用 百合不是茶 javaJDBC编程事务控制语句
      解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复   事务常用命令:             Commit提交         
  • [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java多线程线程安全HashMap
    在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
  • ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项 bijian1013 JavaScriptAngularJS
            angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
  • 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
    什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射   内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
  • 上传下载文件rz,sz命令 bitcarter linux命令rz
    刚开始使用rz上传和sz下载命令： 因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求： 我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题 但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题 解决方法： 上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题： 那就是文
  • 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计 解禁ip
    介绍 以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能 支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
  • java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
  • Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
    一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
  • [强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
        1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表      2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图      3：将这个流程图导入到矩阵数据表中      4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
  • 给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
    背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
  • SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2springMVC
    SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截， 一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应 所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
  • windows常用命令行命令 dcj3sjt126com windowscmdcommand
    在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
  • 再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
    知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
  • Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例iosiPhone
    一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
  • jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行 hae jqueryeasyuidatagrid数据加载
    1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess $( '#dg' ).datagrid({onLoadSuccess :  function (data){      $( '#dg' ).datagrid( 'selectRow' ,3); }});   2.onL
  • jQuery用户数字打分评价效果 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
  • mybatis的paramType kerryg DAOsql
    MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数：    Dao层函数方法：     public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml    <select id="selectUser" result
  • centos 7安装mysql5.5 MrLee23 centos
    首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。   #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb   #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
  • 利用thrift来实现消息群发 qifeifei thrift
               Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
  • 实现一个sizeof获取Java对象大小 teasp javaHotSpot内存对象大小sizeof
       由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。     
  • SVN错误及处理 xiangqian0505 SVN提交文件时服务器强行关闭
    在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found 文件：repository/db/txn_current、repository/db/current   其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他