- GEE 将本地 GeoJSON 文件上传到谷歌资产
ThsPool
GISjavaandroid前端envigis
在地理信息系统(GIS)领域,GoogleEarthEngine(GEE)是一个强大的平台,它允许用户处理和分析大规模地理空间数据。本文将介绍如何使用Python脚本批量上传本地GeoJSON文件到GEE资产存储,这对于需要将地理数据上传到GEE进行进一步分析的用户来说非常有用。应用场景数据集成:将本地GeoJSON数据集成到GEE中,以便进行更复杂的地理空间分析。数据共享:与团队成员共享GeoJ
- gee mysql数据库_MySQL
weixin_39955142
geemysql数据库
集合如果你有更好的想法请在评论区留下您的答案,一起交流讨论说说常见的集合有哪些?答:主要分List、Set、Map、Queue四类,其中包含ArrayList、LinkedList、HashSet、TreeSet、HashMapComparable和Comparator接口的区别?答:其两...»smart-rick2021-02-15JAVA基础面向对象有哪些特征?答:继承、封装、多态JDK与J
- GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析
AIzmjl
GPT生态遥感大数据gptgee灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展,云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据,我们能够实时获取灾害发生地的影像信息,为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时,在水体与湿地监测方面,遥感云大数据也发挥着重要作用,帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来,GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果,其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
- GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析(2015-2023年滇池为例)
此星光明
GEE案例分析前端服务器时序sentinel影像JavaScript面积
简介Sentinel-2是一颗遥感卫星,其提供的高分辨率数据可以广泛应用于环境监测、土地利用和水资源管理等领域。其中,利用归一化水体指数(NormalizedDifferenceWaterIndex,NDWI)来进行长时序水域分析是一种常见的方法。本文将介绍NDWI的定义和计算方法,并结合Sentinel-2影像的使用,详细说明如何进行长时序水域分析。首先,我们来看一下NDWI的定义和计算方法。N
- GEE数据集——德克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地高排放甲烷点源探测数据(千克/小时)矢量数据
此星光明
前端javascript数据库gee矢量数据集甲烷
简介该数据集提供了新墨西哥州南部和得克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地的高排放甲烷点源探测数据(千克/小时)。https://www.cbedai.net/xg甲烷是一种强效温室气体,在进入大气层后的头20年中,其变暖能力是二氧化碳的80多倍。当今全球变暖的原因至少有30%是人类活动产生的甲烷。减少与人类活动相关的甲烷排放--包括石油和天然气开采、农业和废物管理中可避免的排放--是
- GEE数据集——MOD13A1.006Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品
此星光明
中科星图服务器运维javascriptmodis植被指数数据集影像
数据名称:MOD13A1.006Modis16天Terra500m数据来源:NASA时空范围:2000-2022年空间范围:全国波段名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001NormalizedDifferenceVegetationIndexEVIB2EVI-2000100000.0001EnhancedVegetationIndexVIQB3B
- Google Earth Engine(GEE)——美国近地表高精度实时气象数据集(2500米分辨率)
此星光明
GEE数据集专栏gee气象实时近地表数据集
实时中尺度分析(RTMA)是针对近地表天气条件的高空间和时间分辨率分析。该数据集包括CONUS在2.5公里处的每小时分析。数据集可用性2011-01-01T00:00:00Z–2022-09-17T02:00:00数据集提供者美国国家海洋和大气局/国家气象局地球引擎片段ee.ImageCollection("NOAA/NWS/RTMA")分辨率2500米波段姓名单位敏最大限度描述HGT米-81*4
- Google Earth Engine(GEE)——1981年至今全球逐日降水数据集(最终版)
此星光明
GEE数据集专栏开发语言JavaScript数据集降水gee
CHIRPS:气候灾害组红外降水站点数据(版本2.0最终版)气候灾害组红外降水与站数据(CHIRPS)是一个30多年的准全球降雨数据集。CHIRPS将0.05°分辨率的卫星图像与现场站数据相结合,创建网格化降雨时间序列,用于趋势分析和季节性干旱监测。注意:这个数据集中没有高纬度地区的国家包括中国的内蒙古东北部和黑龙江省西北部,以及新疆的北部。分辨率5566米波段姓名单位敏最大限度描述precipi
- Google Earth Engine(GEE)——全球农田范围分布数据集1000m
此星光明
GEE数据集专栏gee农田数据集全球1km
GFSAD1000:农田范围1km多研究作物面具,全球粮食支持分析数据数据集可用性2010-01-01T00:00:00Z–2010-01-01T00:00:00数据集提供者全球粮食安全支持分析数据在30m项目(GFSAD30)地球引擎片段ee.Image("USGS/GFSAD1000_V1")GFSAD是NASA资助的一个项目,旨在提供高分辨率的全球农田数据及其用水情况,为21世纪的全球粮食安
- Google Earth Engine(GEE)——哥白尼大气监测 (CAMS) 全球气溶胶AOI近实时观测数据集
此星光明
GEE数据集专栏人工智能
哥白尼大气监测服务(CAMS)全球近实时观测数据集哥白尼大气监测服务提供了在全球和区域范围内持续监测地球大气成分的能力。主要的全球近实时生产系统是一个数据同化和预测套件,每天为气溶胶和化学化合物提供两次为期5天的预测,这些都是化学方案的一部分。在2021-07-01之前,只有两个参数可用,1.550nm表面的总气溶胶光学深度2.颗粒物d<25um表面注意system:time_start是指预测时
- Google Earth Engine(GEE)——Sentinel-3 OLCI EFR:海洋和陆地彩色地球观测全分辨率数据集
此星光明
GEE数据集专栏计算机视觉算法sentinel海洋数据集
海洋和陆地颜色仪器(OLCI)地球观测全分辨率(EFR)数据集包含21个光谱带的顶部大气辐射,中心波长范围在0.4μm和1.02μm之间,空间分辨率为300m,每2天覆盖一次全球范围。OLCI是ESA/EUMETSATSentinel-3任务中的仪器之一,用于测量海面地形、海面和地表温度、海洋颜色和陆地颜色,具有高端的准确性和可靠性,以支持海洋预报系统,以及作为环境和气候监测。Sentinel-3
- Google Earth Engine(GEE)——GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率
此星光明
GEE数据集专栏大数据人口数据集网格gee
最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站,点击跳转到网站:前言–床长人工智能教程上面有很多关于基础的人工只能的介绍,对于入门人工智能的同学来说是有巨大帮助的。正式开始数据介绍:GHSL依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施,允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识,这些数据包括:全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。该数据集描述了人口的分布和密度,以每个细胞的人
- Google Earth Engine(GEE)——海洋总测深图数据集(GEBCO)
此星光明
GEE数据集专栏人工智能gee数据集地图海洋
海洋总测深图数据集(GEBCO)GEBCO_2021Grid是GeneralBathymetricChartoftheOceans(GEBCO)发布的最新全球测深产品,由日本财团-GEBCOSeabed2030项目开发。GEBCO_2021网格在43200行x86400列的15弧秒网格上提供以米为单位的全球高程数据覆盖,提供3,732,480,000个数据点。弧秒。该网格用作SRTM15+数据集的
- Google Earth Engine(GEE)——NASA 和UCSB对比两种降水数据的降水差异分析
此星光明
GEE案例分析降水数据数据集对比GEE
本文需要以下几个步骤:第1步:选择您的区域并导入数据第2步:筛选感兴趣的期间第3步:计算平均降雨量第4步:将数据添加到他们的地图数据1:GPM:GlobalPrecipitationMeasurement(GPM)v6DatasetAvailability2000-06-01T00:00:00-2021-11-14T00:00:00DatasetProviderNASAGESDISCatNASAG
- Google Earth Engine(GEE)——下载中国区域MCD19A2 AOD气溶胶数据tif格式
此星光明
GEE错误集气溶胶AOD数据中国下载
上一次写了气溶胶数据下载流程,但是,代码确实出现了问题,展示不成问题,但是下载过程中出现了期待的是影像的波段值,但是实际上给出的却是影像的集合,所以问题出现在那里呢?上次写的文章问题:满天星:GoogleEarthEngine(GEE)——下载中国区域MCD19A2AOD气溶胶数据tif格式修改后的代码主要是因为没有镶嵌在一起,所以用了最大值合成qualityMosaic()实现代码的合成之后就完
- Google Earth Engine(GEE)——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集
此星光明
GEE数据集专栏gee分类数据集土地植被覆盖
数据介绍:美国西部的牧场生态系统对气候变化、火灾和其他人为干扰有动态反应。牧场状况、监测、评估和预测(RCMAP)产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。RCMAP使用1985-2020年的Landsat图像,量化了美国西部牧场各组成部分的覆盖率(根据Rigge等人,2020)。RCMAP时间序列由八个部分组成:一
- GEE——美国本土土地变化监测、评估和预测 (LCMAP) v1.1数据集案例展示和分析
此星光明
GoogleEarthEngineGEE教程训练GEE土地分类土地利用监测变化
土地变化监测、评估和预测(LCMAP)代表了美国地质调查局地球资源观测与科学(EROS)中心的新一代土地覆盖制图和变化监测。LCMAP以比以前的努力更多的土地覆盖和变化变量满足了对更高质量结果的需求。LCMAP科学产品文档包含产品的详细信息、描述和注意事项,可在此处下载其他资源链接LCMAP网站LandChangeMonitoring,Assessment,andProjection
- GEE数据集——美国两个主要石油和天然气(O&G)产区内与石油和天然气(O&G)相关的基础设施的位置
此星光明
数据库javascriptgee甲烷排放矢量数据集
该数据集提供了美国两个主要石油和天然气(O&G)产区内与石油和天然气(O&G)相关的基础设施的位置:德克萨斯州西部和新墨西哥州南部二叠纪盆地的特拉华子盆地以及犹他州的乌因塔盆地。前言–人工智能教程石油和天然气基础设施绘图(OGIM)数据库是由环境保护基金(EDF)和EDF的全资子公司MethaneSATLLC共同开发的一个项目。开发诸如OGIM这样的标准化石油和天然气基础设施数据库的主要目的是支持
- 谷歌地球引擎(GEE)中公开免费的扩展包介绍(汇总)
此星光明
GEE学习专栏python开发语言geejavascript扩展
此页面包含地球引擎开发人员社区生成的资源集合。您将找到将EarthEngine扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块,以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/community/developer-resources#datasets扩展将EarthEngine扩展到QGIS、R和P
- 【GEE】Google Earth Engine(GEE)注册详细教程&无需教育邮箱
RS迷途小书童
GoogleEarthEngineGEE云计算数据处理数据管理开发语言
这个专栏真的是纠结了很久,不知道到底要不要分享自己在学习GEE的时候的一些经验和代码。因为本人在日常中使用Python和ENVI多点,虽然GEE也会用但不至于频繁使用,同时针对GEE其实官网给出了很多接口的使用方法,国内外也有很多人分享过一些实操代码,因此大部分代码可能都是重复的,感觉没什么创新力。最近在搞热岛效应又要用到GEE了,所以思虑再三还是开一个专栏分享一下GEE的用法吧。一、前言GEE(
- Google Earth Engine(GEE)简单介绍及注册
生态遥感监测笔记
大数据编程语言人工智能javapython
GoogleEarthEngine(GEE)是由谷歌、卡内基梅隆大学、美国地质调查局(USGS)共同开发的用以处理卫星遥感影像数据和其他地球观测数据的云端运算平台。GEE平台融合了谷歌服务器提供的强大计算能力或者以及大范围的云计算资源,平台数据集提供了对地观测卫星大量完整的影像数据如Sentinel,MODIS,Landsat等,也提供了植被、地表温度和社会经济等数据集,并能做到数据库每天更新。G
- GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据(将多类土地分类转化为草地和非草地区域)
此星光明
gee土地分类专栏人工智能javascriptgee土地分类lulc分类重分类
简介本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类,而且只提取ESRI_Global-LULC_10mESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI(环境系统研究研究所)开发的一个全球级别的土地利用/土地覆盖数据集。该数据集使用10米的空间分辨率,并提供了详细的土地利用/土地覆盖分类信息。该数据集基于多源的遥感影像数据,包括卫星图像和高分辨率航拍图像。这些数
- GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题
_养乐多_
GEEGEEjavascript遥感图像处理云计算回归
作者:CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?1.2问:为什么只有这四种?哪个精度高?1.3问:GEE上能否运行深度学习算法?一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?答:GEE平台上有四种机器学习回归算法,分别是随机森林回归、CART(C
- GEE:CART(Classification and Regression Trees)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程回归GEEjavascript云计算遥感图像处理
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行CART(ClassificationandRegressionTrees)回归的方法和代码,
- GEE:最小距离(minimumDistance)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程回归GEEjavascript云计算机器学习
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行最小距离回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍,加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特
- GEE:梯度提升树(Gradient Boosting Tree)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程boosting回归GEE云计算javascript遥感图像处理
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行梯度提升树(GradientBoostingTree)回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍
- GEE数据集——全球日光日照地图分布图数据
此星光明
GEE数据集专栏数据库javascriptgee数据集日照影像云计算
日光地图分布图数据在社区和专业地图绘制者的支持下,Daylight是全球开放地图数据的完整分发版。我们将OpenStreetMap等项目的全球贡献者的工作与Daylight地图合作伙伴的质量和一致性检查相结合,创建了一个免费、稳定和易于使用的街道尺度全球地图。日光地图发行版将包括一个新的数据集,该数据集由矢量化的土地覆盖物特征组成,这些特征来自欧洲空间局的2020年世界覆盖物(10米)栅格。该数据
- GEE数据集——美国地质调查局历史地形图(更新)
此星光明
GEE数据集专栏信息可视化gee云计算数据集topo美国地质调查局
美国地质调查局历史地形图美国地质调查局地形图的历史可追溯到19世纪末,当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000比例尺,也称为7.5分钟四边形地图,成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖7.5分经纬度的区域,从而详细呈现了约64平方英里(166平方公里)的面积。前言–人工智能教程其中的一个子集已被收录到约81,000+幅地图的总体收藏中,未来还将进行改进和补充。元数据包括
- Google Earth Engine(GEE)——欧空局WorldCover 10 m分辨率土地利用/土地覆盖数据集 2020 V100
此星光明
GEE数据集专栏javascriptgee土地利用土地覆盖数据集
欧空局WorldCover10m2020V100输入质量¶。ESAWorldCover10m2020V100产品是以EPSG:4326投影(地理经纬度CRS)的云优化GeoTIFFs(COG)形式,以3x3度瓦片形式交付。有2651个瓦片,关于访问这个数据集的更多信息可以在这里找到。目前的收集只集中在输入质量层,地图层在谷歌地球引擎中可作为一个图像集。DATA|WORLDCOVER输入质量层是一个
- GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示(Mapbiomas 集成包)内含使用教程和下载链接
此星光明
GoogleEarthEngineGEE教程训练gee巴西土地分类数据下载土地覆盖
巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划,这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动分类器功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列。MapBiomas项目-是一项多机构计划,旨在使用应用于卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆盖和使用地图。可以在此处找到该项目的完整描述。分辨率:30m,数据类型:多个栅格数据集和类型
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
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
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,