- GEE数据集:全球地下水生态系统 (GDEs)数据集(30m分辨率)
此星光明
GEE数据集专栏数据库人工智能gee地下水水数据集全球
目录地下水的全球生态系统(GDEs)简介代码代码链接APP链接结果引用许可网址推荐0代码在线构建地图应用机器学习地下水的全球生态系统(GDEs)简介地下水是最广泛的液态淡水来源,但它在支持多样化生态系统方面的关键作用却往往不被人们所认识。在许多地区,依赖地下水的生态系统(GDEs)的位置和范围在很大程度上仍不为人所知,导致保护措施不足。该数据集提供了一张高分辨率(约30米)的GDEs地图,揭示了全
- 遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用
科研的力量
生态遥感双碳chatgptGEE卫星遥感数据
以EarthEngine(GEE)、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过80PB,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具,G
- 机器学习专栏(13):数据探索三重奏——从地理热力图到特征工程的财富密码
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习python人工智能深度学习算法开发语言
目录导言:当数据点连成黄金海岸线一、地理可视化:数据中的加州淘金热1.1基础地理散点图1.2高密度区域透视术二、相关性解密:数字背后的财富公式2.1皮尔逊相关系数矩阵2.2非线性关系发现术三、特征炼金术:创造新的财富密码3.1特征组合公式库3.2相关性进化史四、异常数据猎手:揪出数据中的"叛徒"4.1价格天花板检测4.2时空异常检测五、工业级探索工具箱5.1自动化数据透视5.2探索流程checkl
- GEE:1996 年至 2020 年全球红树林范围和变化的长时间序列数据集
_养乐多_
GEEGEE云计算javascript
作者:CSDN@_养乐多_本文翻译了awesome-gee-community-catalog中关于GlobalMangroveWatch的介绍和使用指南的内容。该文分享了1996年至2020年全球红树林范围和变化的长期时间序列数据集。数据集由L波段合成孔径雷达(SAR)全球镶嵌数据集开发得到。并有变化检测数据集。文章目录一、全球红树林监测(GlobalMangroveWatch)1.1简介1.2
- 从0开始学GEE python——Landsat 8 C02 SR和TOA数据的缨帽变换(含数组的介绍)
此星光明
从0学geepythonpython开发语言缨帽变换数组维度gee系数变换
Landsat8C02SR和TOA数据的缨帽变换(含数组的介绍)缨帽变换(Hattransformation)缨帽变换(Hattransformation)是一种在3D计算机视觉中常用的操作,用于将一个三维向量转换为一个反对称矩阵。具体而言,给定一个三维向量v=[x,y,z]的缨帽变换结果H(v)是一个3x3的反对称矩阵,表示为:H(v)=|0-zy||z0-x||-yx0|其中,x、y、z分别是
- 机器学习专栏(36):逻辑回归与Softmax回归全解析(附完整代码与可视化)
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习逻辑回归回归
目录一、逻辑回归:概率世界的"温度计"1.1核心原理:从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数:概率转换的核心引擎1.3实战案例:鸢尾花二分类二、模型训练:损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2正则化实战技巧三、Softmax回归:多分类的终极武器3.1数学原理深度解析3.2多分类实战技巧四、工业级应用指南4.1特征工程黄金法则4.2模型评估矩阵4.3超参数调优模板五、避坑指南:常见误区
- GEE数据集:美国环境保护署(EPA)和国家大气沉降计划(NADP)发布的美国环保署总沉降层(TDEP 层)
此星光明
GEE数据集专栏美国gee数据集沉降TDEP大气沉降
简介美国环保署总沉降层(TDEP层)美国环保署总沉降科学委员会(TDep)提供了美国总氮和硫沉降通量的估计,用于临界负荷和其他生态评估,特别是在负荷导致生态系统酸化和富营养化的情况下。总沉降通量估计是通过将湿沉降和干沉降的贡献相加得到的。TDep委员会的成员开发并维护了一种测量-模型融合方法(TDepMMF),用于绘制总沉降图,该方法结合了测量值和模型估计值。这提供了一种产品,它利用了测量的准确性
- GEE数据更新——MODIS数据LST地表温度计算案例MODIS/006/ MOD11A1 已弃用并且没有新数据。请改用MODIS/061/ MOD11A1
此星光明
GEE学习专栏前端javascript开发语言geelstmodis温度
问题为什么我无法在下面给出的代码中下载2024年的数据?看起来有效期到2022年11月。你能帮我吗?差异MODIS/006/MOD11A1和MODIS/061/MOD11A1是两个不同的MODIS地表温度数据集。它们之间的差异主要体现在数据处理方法和时间范围上。目前GEE中已经没有前者的数据。后者的时间可用范围为2000-02-24T00:00:00-首先,这两个数据集的数据处理方法有所不同。MO
- GEE教程:加载和处理MODIS每日地表温度数据(LST),并分析特定区域(ROI)的温度变化时序趋势
此星光明
GEE教程训练geelstmodis地表温度时序变化趋势JavaScript
使用GoogleEarthEngine分析MODIS地表温度数据在本篇博客中,我们将展示如何使用GoogleEarthEngine(GEE)加载和处理MODIS每日地表温度数据(LST),并分析特定区域(ROI)的温度变化趋势。我们将从加载区域数据开始,将温度数据从开尔文转换为摄氏度,并将每日数据聚合为16天间隔,最后绘制温度变化图表。1.加载区域数据首先,我们从GEE的资产中加载感兴趣区域(RO
- GEE案例:基于Google Earth Engine的RUSLE土壤侵蚀模型实现与分析(恒河缓冲区)
此星光明
GEE案例分析人工智能大数据rusle土壤侵蚀模型算法gee
基于GoogleEarthEngine的RUSLE土壤侵蚀模型实现与分析(恒河缓冲区案例研究|2024-2025年度数据)1.研究背景与数据准备本研究利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)评估恒河支流缓冲区的土壤侵蚀状况。核心数据集包括:气象数据:CHIRPS日降水数据集(计算R因子)地形数据:SRTM数字高程模型(提取LS因子)遥感数据:哨兵2号(计算C因子)、MODIS土地覆盖(提取P因子)土
- GEE APP——第一个用于模拟未来全球城市扩张的细胞自动机(CA)在线工具,它可以在不同的 SSP 情景下,以 30 米的分辨率模拟未来城市土地的变化(分屏可拖动)
此星光明
GEEAPPjavascript开发语言geeui分屏扩张土地分类
目录简介函数setControlVisibility(all,layerList,zoomControl,scaleControl,mapTypeControl,fullscreenControl,drawingToolsControl)Arguments:Returns:ui.Mapui.Map.Layer(eeObject,visParams,name,shown,opacity)Argume
- Google Earth Engine(GEE) 代码详解:批量计算_年 NDVI 并导出(附 Landsat 8 数据处理全流程)
做科研的周师兄
java前端javascript
一、代码整体目标基于Landsat8卫星数据,批量计算2013-2020年研究区的NDVI(归一化植被指数),实现去云处理、数据合成、可视化及批量导出为GeoTIFF格式,适用于植被动态监测、生态环境评估等场景。二、代码分步解析(含核心原理与易错点)1.加载并显示研究区边界varroi=table;//假设table是用户上传的矢量边界(如SHP文件)Map.centerObject(roi,8)
- GEE疑问:镶嵌后(中位数、平均数、最大值和最小值合成)影像的原始坐标系是否发生改变?
此星光明
GEE错误集geecrs镶嵌坐标系projection投影JavaScript
目录问题解答测试代码结果致谢问题您好!最近看了您的《生态地理遥感云计算》一书,感觉非常受益。作为一个GEE的初学者,有个小问题想请教一下。在ArcGIS中做栅格计算是不改变本身投影的,我在对ImageCollection类型数据使用GEE的.median()函数时,发现结果的投影变成4326,分辨率变成了1°,查看官方文档印证了此事。想请教一下,GEE是怎么开展这个过程的,是重新采样了吗?感觉不是
- GEE| 基于Landsat 8 计算NDVI
Aaron Hill
GEE植被指数遥感
基于Landsat8计算NDVI,并将栅格数据导出。(使用时将roi更改为自己的矢量范围并在.filterDate进行时间筛选即可)varroi=ee.FeatureCollection('users/yongweicao11/fujian');print('ROI:',roi);varmyImage=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2").fil
- Google Earth Engine: 使用K-means聚类进行快速土地分类
VwajAlgorithm
kmeans聚类算法GEE
介绍:GoogleEarthEngine(简称GEE)是一个强大的云平台,用于分析和可视化地球观测数据。其中之一的功能是可以使用K-means聚类算法进行土地分类。本文将介绍如何使用GoogleEarthEngine的PythonAPI在GEE中使用K-means聚类算法快速进行土地分类,并提供相应的源代码。步骤:导入库和身份验证首先,我们需要导入所需的Python库并进行身份验证,以便使用Goo
- 基于 Google Earth Engine 的南京江宁区土地利用分类(K-Means 聚类)
AI_RSER
GEE基础教程kmeans算法机器学习GEE聚类遥感分类
一、引言其实利用GEE可以做的内容太多了,很多内容换一个区域,换一个时间段就是一篇本科毕业论文(设计),甚至拓展一下硕士也不是不行。本文将详细介绍如何使用GEE对南京江宁区的Landsat8地表反射率数据进行K-Means聚类分析,实现土地利用分类,并将结果可视化和导出。(后续有机会再给大家详细说一下如何完整的进行毕业论文的大纲和设计,甚至完成一篇十分简单的毕业论文。)二、代码实现2.1定义研究区
- 机器学习专栏(1):什么是机器学习?看完这篇你也能跟算法“对话“了!
Sonal_Lynn
机器学习机器学习算法人工智能深度学习python
目录导言:当你的手机开始"思考"一、机器学习的三重定义(从感性到理性)1.1机器学习的"诗与远方"1.2工程师的精准诠释二、解剖一只"会学习的麻雀":垃圾邮件过滤器2.1训练过程全解析2.2与传统编程的世纪碰撞三、为什么维基百科不是机器学习?3.1知识的两种形态3.2核心差异点四、你的第一个机器学习应用场景4.1生活中的学习机器4.2技术演进路线图五、如何开启你的机器学习之旅?5.1学习金字塔(建
- GEE土地分类——使用了Landsat 8和9影像以及随机森林监督机器学习算法进行城市绿地的计算(雅典)
此星光明
gee土地分类专栏机器学习算法随机森林javascriptgee土地分类城市绿地
目录简介主要主题和目标卫星数据的输入和处理谷歌地球引擎-雅典的绿色空间定义城市边界-研究区域城市绿地的可用性和可达性结果代码结果简介这项研究是利用GoogleEarthEngine平台进行的,同时使用了Landsat8和9影像以及随机森林监督机器学习算法。主要主题和目标除了环绕并影响城市气候的国家公园、森林和山脉之外,研究表明,城市绿地,无论大小,都能通过影响城市的微气候以及市民的日常生活,为城市
- GEE Ui——批量查询Sentinel-2 图像无云区域的可视化应用(提供缩略图)
此星光明
GEEAPPsentinelgeeuijavascriptapp影像可视化
目录简介功能选项函数Map.clear()Noarguments.Returns:ui.MapMap.onClick(callback)Arguments:Returns:StringreduceRegion(reducer,geometry,scale,crs,crsTransform,bestEffort,maxPixels,tileScale)Arguments:Returns:Dictio
- GEE 24:基于GEE实现高空间分辨率物种分布模型的模拟
Jackson的生态模型
地学科研MaxEntgis数据分析GEE物种分布模型Biomod2云计算
高分辨率物种分布模型模拟1.加载数据并定义网格大小和范围2.预测变量3.定义模型拟合和交叉验证的空间块使用未分类的卫星图像作为预测变量,以高空间分辨率对物种分布进行建模1.加载数据并定义网格大小和范围 对于本例,我们从GBIF获得了6月份(繁殖季节中期)的雪貂(Hylocichlamustelina)观测数据集。数据集来源:99,939occurrencesincludedindownload
- GEE训练教程——从 JRC 洪水风险数据集中提取不同返回周期的洪水风险信息统计,进行直方图可视化和分析并下载数据
此星光明
GEE教程训练gee云计算jrc直方图洪水数据可视化
GEE训练教程——从JRC洪水风险数据集中提取不同返回周期的洪水风险信息,进行可视化和分析,并导出特定数据代码解释这段代码使用GoogleEarthEngine(GEE)处理全球洪水风险数据。以下是代码的逐行解释:1.定义地理区域vargeometry=/*color:#d63000*//*displayProperties:[{"type":"rectangle"}]*/ee.Geometry.
- 基于 GEE 的研究区 1986-2024 年年均归一化植被指数 NDVI 时间序列分析
@HNUSTer
GoogleEarthEngine(GEE)GEE云计算云平台遥感大数据数据集
目录1代码解析1.1初始化与地图设置1.2数据预处理函数1.3云去除函数1.4NDVI计算函数1.5数据集加载与处理1.6年均NDVI计算与导出1.7时间序列影像集合1.8绘制时间序列图表2完整代码3运行结果1代码解析1.1初始化与地图设置varroi=table;Map.centerObject(roi);Map.addLayer(roi,{'color':'grey'},'roi');roi定
- 【RS】GEE(Python):数据处理
T0uken
GISgisrsgeepython
在前面的章节中,我们已经学习了如何加载影像数据。现在,让我们进一步探讨如何在GoogleEarthEngine(GEE)中进行数据处理。数据处理通常包括图像预处理、裁剪、过滤、重采样等操作。栅格影像的处理栅格影像处理包括了裁剪、波段选择、重采样、合成等基本操作。这部分以卫星影像为例,介绍GEE中如何处理影像数据。图像裁剪(Clipping)裁剪图像是数据处理中常见的步骤,通常我们只需要分析某个特定
- GEE AI:利用 LLMs 来协助地理空间分析中的规划和代码生成,加快数据处理流程
此星光明
GoogleEarthEngine人工智能geeaicolabagencypython数据
目录概述简介代码1代码2致谢概述我们谷歌研究院科学人工智能部门的使命是实现科学突破和发现,造福人类并从根本上加快科学进步。我们的一个重点领域是通过生成式人工智能和大型语言模型(LLMs)的力量,增强地理空间分析师和科学家的能力。我们的目标是利用LLMs来协助地理空间分析中的规划和代码生成,从而大大加快分析师的工作流程。地理空间工作流程自动化的一个重要部分是根据特定的地理空间查询确定哪些数据集最相关
- AI增强OS的兴起:Linux及其它
何雷 — 智能网联汽车
AI人工智能人工智能AIOSlinuxWindRiverOpenDAN
原文链接:https://gee-tech.com/artifiacial-intelligence/the-rise-of-ai-enhanced-operating-systems-linux-and-beyond/最近几年,AI将自己无缝融入到技术结构中,改变了我们与设备和系统的交互。OS也不例外。目前还没有完全由AI开发的OS,一些Linux发行版和其它OS整合AI特性,以增强其功能、个性
- GEE下载REMA strip和mosaic数据的python脚本
WiIsonEdwards
pythonwindowslinux
EarthEngineDataCatalog:https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog搜索REMA:importeeimportgeemapimportosimportwarnings#忽略所有警告warnings.filterwarnings("ignore")#下载REMAStrips数据(2m和8m)defdown
- 【Gee】项目总结:模仿 GIN 实现简单的 Golang Web 框架
YGGP
GolangProjectgolang
文章目录Gee项目回顾Gee项目总结Golang已经具备基础的web功能,为什么还需要web框架?作为web框架,Gee框架完成了哪些功能?如何用Gee来构建web项目?Gee项目回顾上个月月末我按照Geektutu的教程,实现了Gee这个基于Golang的简单Web框架,但是一直没有进行复盘总结。学习Gee的八篇文章的链接如下:【Gee】7天用Go从零实现Web框架Gee【Gee】Day1:HT
- GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2(HLS)
此星光明
GEE数据集专栏sentinel遥感影像gee数据集nasaHLS-2
简介统一大地遥感卫星哨兵-2(HLS)项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率(SR)和大气层顶部亮度(TOA)数据。陆地成像仪(OLI)安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上,而多光谱仪(MSI)则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量,可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
- Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算
此星光明
GEE教程训练sentinel人工智能geendvi归一化植被指数波段运算遥感
目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数NDVI锻炼本实验的目的是介绍GoogleEarthEngine处理环境。在本练习结束时,您将能够搜索、查找和可视化范围广泛的遥感数据集。在第一个练习中,我们将重点关注
- 机器学习专栏博文汇总
python游乐园
机器学习机器学习人工智能合集
本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文,会持续更新,需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战:基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题:过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战:遗传算法机器学习基础:什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法(附P
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!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/1999/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!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/1999/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul