思考的小猴子
思考的小猴子

【年终特惠】全流程HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用

    水动力与水环境模型的数值模拟是实现水资源规划、环境影响分析、防洪规划以及未来气候变化下预测和分析的主要手段。然而，一方面水动力和水环境模型的使用非常复杂，理论繁复；另一方面，免费的水动力和水环境软件往往缺少重要功能，而商业软件则非常昂贵。HEC-RAS由美国陆军工程兵团水文研究中心研制，具有完整的一二维耦合的水动力及水环境模拟功能，也具有闸、涵洞、桥梁以及泵站等水利构筑物的模拟能力；同时也可以与HEC研制的水文模型（HMS）、洪水淹没风险和损失分析软件（FDA）等耦合，是免费软件中使用最方便、应用最广泛的软件之一。

点击查看原文链接icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247549134&idx=2&sn=09fa00f71ad904586c4e8c9f38400fe5&chksm=ce64ea25f91363335fae22d87837428ca64254fa3c61d649af1e581c50a903c91e6ed0cda148&token=676022632&lang=zh_CN#rd

专题一、水动力模型基础

1.水动力模型的本质

2.水动力模型的基本方程与适用范围

3.模型建模要点

4.注意事项与建模经验

专题二、恒定流模型(1D/2D)

1.恒定流及其适用范围

2.水面线分析及其数据要求

3.曼宁公式与恒定流，后处理

4.HEC-RA的水工建筑物（桥梁，涵洞）的模拟

5.水力参数率定

案例一：桥梁分析

案例二：涵洞分析

案例三：泄洪道设定

案例四：曼宁系数率定

【年终特惠】全流程HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用_第1张图片

专题三、一维非恒定流

1.河流动力学、非恒定流及其适用范围

2.一维非恒定流的数据要求及其前处理

3.一维的边界条件和初始条件

4.桥梁与涵洞的处理

5.储水区域及其相互连接

6.堰的处理

7.闸门的设置

8.坝及其决口的模拟

9.闸门等启闭规则的设置

10.非恒定流模型率定

案例五：一维非恒定流的模拟

案例六：桥梁结构的模拟

案例七：利用联系结构结合多个储水区域

案例八：非恒定流的率定

案例九：一维溃坝模拟

案例十：规则的设置

【年终特惠】全流程HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用_第2张图片

专题四、二维非恒定流模型（一）

1.二维非恒定流的适用范围

2.次网格地形数据及其处理

3.二维网格的生成

4.土地利用类型及曼宁系数

5.边界条件与初始条件

6.计算技术的选择

7.后处理

8.空间非均匀降雨与下渗模型的处理

案例十一：二维水动力模型的运行与后处理

【年终特惠】全流程HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用_第3张图片

专题五、二维非恒定流模型（二）

1.二维桥梁模型的计算

2.二维溃坝模型

3.二维模型中泵站的处理

4.水利构筑物之间的连接

5.一二维模型耦合

案例十二：二维桥梁模型

案例十三：二维泵站模型

案例十四：一二维模型耦合

案例十五：二维溃坝模拟

【年终特惠】全流程HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用_第4张图片

专题六、HEC-RAS的水质模型

1.水质模型基本方程与原则

2.HEC-RAS中实现的水质模型

3.水质模型的设置

4. 二维模型中泥沙的输运

案例十六：二维泥沙输运模型

案例十七：二维河道的水质模型

【年终特惠】全流程HEC-RAS 1D/2D水动力与水环境模拟技术案例实践及拓展应用_第5张图片

专题七、高级主题

1.参数率定的主要经验

2.HEC-RAS与HEC-HMS的耦合（不详细讲HEC-HMS）

3.淹没风险分析软件HEC-FDA与HEC-RAS耦合

4.非牛顿流体模拟

5.HEC-RAS计算加速策略

6.HEC-RAS中的有限体积算法

案例十八：HEC-RAS与HEC-HMS的耦合

案例十九：HEC-RAS与HEC-FDA的耦合

 

你可能感兴趣的:(自然灾害,洪水,水文,水文模型)

  • AI 大模型重塑软件开发流程的四点观察：跃迁/重构/变革/挑战 敖行客 Allthinker Thinker说人工智能大模型
    作为软件开发的从业者，笔者深刻感受到AI大模型对开发流程的颠覆性影响。从最初的代码补全工具到如今能够自主完成复杂任务的智能协作者，AI的角色转变正推动软件开发范式发生系统性变革。基于实际开发经验与行业案例，从四个维度，浅显讲述一下AI大模型重塑软件开发流程的观察。观察一：编码能力突破——从“助手”到“协作者”的技术跃迁核心变化：AI从“补全代码片段”进化为“自主构建完整系统”过去，AI在开发中的角
  • go channel用法 三金C_C gogolangchannel
    介绍channel在Go中是一种专门用来在goroutine之间传递数据的类型安全的管道。你可以把它理解成：多个goroutine之间的**“传话筒”**，谁往通道里塞东西，另一个goroutine就能接收到。Go语言采用CSP（CommunicatingSequentialProcesses）模型，也就是鼓励：“不要通过共享内存来通信，而要通过通信来共享内存”也就是通过channel来传递数据，
  • Llama改进之——RoPE旋转位置编码 愤怒的可乐 NLP项目实战#LLaMARoPE旋转位置编码
    引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中，以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析，重点推导了旋转位置编码的公式，本文侧重实现，同时尽量简化数学上的推理，详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
  • Llama改进之——分组查询注意力 愤怒的可乐 #NLP项目实战自然语言处理llama深度学习人工智能分组查询注意力旋转位置编码
    引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头，同时不减少query头来提升性能。多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定，因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码，将选择位置编
  • Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm 愤怒的可乐 NLP项目实战#llama
    引言在学习完GPT2之后，从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的，可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要，它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
  • Llama改进之——SwiGLU激活函数 愤怒的可乐 #自然语言处理NLP项目实战llama
    引言今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1，该激活函数取得了不错的效果，得到了广泛地应用。SwiGLU是GLU的一种变体，其中包含了GLU和Swish激活函数。GLUGLU(GatedLinearUnits,门控线性单元)2引入了两个不同的线性层，其中一个首先经过sigmoid函数，其结果将和另一个线性层的输出进行逐元素相乘作为最终的输出：GLU(x,
  • 强化学习RLHF详解 贝塔西塔 强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
    RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数（RewardFunction），但在复杂任务（如自然语言生成、机器人控制）中，设计精确的奖励函数极为困难。例如：模糊目标：生成“高质量文本”难以量化，无法用简单的指标（如BLEU、R
  • 强人工智能是否会诞生于现在的AI之中 一花·一叶 人工智能语言模型
    为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能？随着大模型的发展日新月异，越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能（AGI）。然而，作为一名人工智能领域的算法工程师，我反而越来越确信：现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络，可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上：真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中，而需要一条全新的算法路径。Transform
  • 手把手从零打造 Llama3：解锁下一代预训练模型 会飞的Anthony 信息系统人工智能AIGC自然语言处理人工智能llama3AIGC
    引言Llama3相较于Llama2，不仅在模型架构上做了显著优化，尤其是全局查询注意力机制（GQA）的引入，使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。同时，Llama3采用了与GPT一致的tiktoken分词器，大幅提升了分词效率。本篇文章将带你从头构建Llama3预训练流程，深入了解其关键细节和实现方式，让你掌握这一下一代模型的核心技术。1.启动训练脚本在这一步中，我们将实现Llama3的预训练框
  • 从零实现Llama3：深入解析Transformer架构与实现细节 祁婉菲Flora
    从零实现Llama3：深入解析Transformer架构与实现细节llama3-from-scratchllama3一次实现一个矩阵乘法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始，逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程，读者
  • PyTorch-Llama: 从零开始实现LLaMA 2模型教程 乔昕连
    PyTorch-Llama:从零开始实现LLaMA2模型教程pytorch-llamaLLaMA2implementedfromscratchinPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-llama1.项目介绍PyTorch-Llama是一个在PyTorch平台上完全从零开始实现的LLaMA2模型仓库。该模型是一个强大的自回归语言模
  • 如何训练一个 Reward Model：RLHF 的核心组件详解 茫茫人海一粒沙 深度学习人工智能强化学习
    RewardModel（奖励模型）是RLHF的核心，决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel，包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel？RewardModel（RM）是一个评分器：它输入一个文本（通常是prompt+模型回答），输出一个实数分值（reward），表示这个回答的“人类偏好程度”。它不是分类
  • 【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布
    fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M
  • 昇腾NPU节点软件版本检查与升级方法
    一、问题背景当我们需要在节点部署DeepSeek大模型时，需要检查昇腾云配套的版本驱动和固件版本，如果发现节点版本不配套建议升级到配套版本。检查方法：npu-smiinfo-tboard-i1|egrep-i"software|firmware"二、升级方法需要注意的是，一定要先升级固件，再升级驱动；如果需要降级版本，流程与升级一样。一般而言，固件包是带有firmware关键字，驱动包带有dirv
  • 利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch） .30-06Springfield rnnlstmgru分类人工智能pythonpytorch
    文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
  • YOLOv8 轴承缺陷检测 使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式 OICQQ67658008 YOLOxml深度学习轴承缺陷数据检测算法人工智能
    轴承缺陷检测4类1440张names:[‘aocao’,‘aoxian’,‘cashang’,‘huahen’]名称：：[‘凹槽’，‘凹陷’,‘卡伤’,‘划痕’]共1440张，8:1:1比例划分train：1152张，val：144张，test：144张标注文件为YOLO适用的txt格式或xml格式。可以直接用于模型训练。YOLOv8轴承缺陷检测importosimporttorchfromIPy
  • Flask实现MTV分层 不会吃萝卜的兔子 flaskflask分层flaskMTV分层
    版本python3.6flask1.0.2每个版本的路径可能不同，但结构大体一样步骤1.简化入口文件run.pyfromflaskdemoimportappapp.run(host="127.0.0.1",port=80)2.配置文件config.pyDEBUG=False3.模型文件modes.py我的模型文件没有写，你也设置多个model放在一个文件夹下，注意修改路径4.视图文件views.p
  • 【Agent实战】用“前置编码器+LLM”复刻ChatGPT附件功能 kakaZhui 大模型Agent入门与代码实战chatgpt人工智能LLMAgentAIGCDeepSeek
    1.引言：多模态LLM解耦原生多模态LLM将多种模态的处理能力“内化”于一个庞大的模型中，是技术的前沿。而我们这里讨论的“前置编码器+LLM”方案，则是一种解耦的设计哲学：LLM专注于语言：让强大的文本LLM继续做它最擅长的事情——理解和生成高质量的文本、进行逻辑推理和遵循复杂指令。前置编码器专注于转换：为每种文件类型构建或调用专门的、最优的工具（模型或库）来将其转换为高质量的文本表示。这种方案的
  • 基于SpringBoot和Leaflet的区域冲突可视化系统（2025企业级实战方案） 知识产权13937636601 计算机springboot后端java
    摘要在全球地缘冲突与应急事件频发的2025年，区域态势可视化系统成为政府及企业的决策刚需。本文提出基于SpringBoot3.2后端与Leaflet1.9.5前端的冲突可视化解决方案，融合多源异构数据（卫星影像、舆情热力、设施状态）构建动态冲突图谱。关键技术突破包括：矢量切片实时聚合（支持100万+目标呈现）、多维度冲突因子权重模型、态势推演沙盘，并在某跨国能源集团实测中实现风险识别效率提升8倍，
  • 解密GPT工作原理：Transformer架构详解与自注意力机制剖析 AI智能应用 gpttransformer架构ai
    解密GPT工作原理：Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词：GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要：本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构——Transformer，重点剖析其革命性的自注意力机制。我们将从基本概念出发，通过生活化的比喻解释复杂的技术原理，并用Python代码示例展示实现细节，最后探讨这一技术的应用场景和未来发展方
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • synchronized的介绍与使用 骑牛小道士 java
    synchronizedsynchronized的介绍synchronized的使用方式修饰实例方法修饰静态方法修饰代码块synchronized底层实现原理synchronized关键特性synchronized注意事项synchronized经典使用样例懒加载单例模式的双重检查锁生产者-消费者模型synchronized的介绍在多个线程执行任务时候，会存在资源竞争和数据不一致问题资源竞争：比如
  • 【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】十七、航空级精度！涡轮叶片三维型面检测：激光扫描与CAD模型比对技术 AI_DL_CODE c#halcon三维检测涡轮叶片点云配准型面偏差激光扫描
    摘要：涡轮叶片是航空发动机的核心部件，其型面精度直接影响发动机效率与安全性。传统三坐标测量存在效率低（单叶片需40分钟）、覆盖率不足（仅检测关键截面）等问题。本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11，构建三维型面检测系统：通过激光线扫描（每秒2000线）获取百万级点云，经MLS滤波降噪（保留0.03mm细节）与快速采样（0.1mm间隔）优化数据；采用ICP算法实现点云与CAD模型配准
  • G DOM 操作.js
    前言：DOM（文档对象模型）操作是实现动态交互的关键技术。通过DOM操作，我们可以获取、修改网页元素，为用户提供了一个丰富多彩的交互体验。目录一、DOM操作的初体验认识元素获取二、DOM操作的进阶元素内容的修改三、DOM操作的高阶元素样式的动态变化四、DOM操作的巅峰元素的添加、删除与事件处理五、DOM操作的奥秘元素遍历与家族关系六、DOM操作的终极挑战性能优化与复杂交互总结一、DOM操作的初体验
  • AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct DeepSeek-大模型系统教程 人工智能react.js前端gitai语言模型
    近年来，随着AI大模型的快速发展，如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力，为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型（如GPT-4、PaLM等）在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色，但它们的能力往往局限于
  • DDD领域驱动设计深度解析
    目录DDD领域驱动设计深度解析DDD凝聚了软件工程的智慧DDD领域驱动设计的历史什么是领域Domain领域驱动设计领域驱动设计几大原则详解领域驱动模型的概念领域驱动设计的挑战DDD领域驱动设计深度解析DDD凝聚了软件工程的智慧许多人对微服务设计中经常提及的DDD非常推崇，觉得这是最新的架构设计趋势和解决微服务业务划分的终极方法。实际上，DDD概念最早在2004年就提出来了，微服务的前身SOA的概念
  • 【openAI库】Python语言openAI库详解：从入门到精通（从0到1手把手教程） Java八股文 python人工智能开发语言
    在人工智能（AI）领域，OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术，正在深刻改变各行各业。作为Python开发者，我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API，成为了提升个人竞争力的关键。本文将带你从零开始，深入解析Python语言中的openAI库，助你掌握AI开发的核心工具，成为AI领域的专家。一、什么是openAI库？它能为开发者带来什么？1
  • LLM大模型命名规则与部署硬件实践手册
    文章目录一、理论基础：从信息编码到系统设计1.1命名系统的信息论基础1.2硬件架构与模型运行的关系1.3量化技术的数学原理二、国际主流模型命名规则深度解析2.1OpenAI：极简主义与功能导向2.2AnthropicClaude：诗意命名的技术内涵2.3GoogleGemini：统一品牌下的分层架构2.4MetaLlama：开源社区的透明化命名三、国内主流模型命名规则与文化内涵3.1百度文心：知识
  • 理想运算放大器的神话与现实：若完美存在，电子世界将如何颠覆？
    理想运算放大器（IdealOperationalAmplifier）是电子工程教材中的“完美模型”，它定义了模拟电路设计的理论基石。但若这种完美器件真实存在，整个电子产业将被彻底重构——本章将揭示理想运放的深层特性，并推演其可能引发的技术革命。一、理想运算放大器的终极定义1.1核心特性矩阵理想运放需同时满足以下五个极限条件：开环增益：AOL=∞A_{OL}=\inftyAOL=∞输入阻抗：Zin=
  • 世界人工智能大会在即，中国AI布局展现多重深意 未来智慧谷 人工智能世界人工智能大会（WAIC）
    2025年世界人工智能大会（WAIC）将于7月26日至28日在上海举行。本次大会以“智能时代同球共济”为主题，展览面积首次突破7万平方米，汇聚了来自30余个国家和地区的1200余位嘉宾，其中包括12位图灵奖、诺贝尔奖得主及80余位中外院士。这一全球性平台的搭建，揭示了中国在人工智能领域深化发展的战略路径。技术展示：从模型开源到终端落地本届大会将呈现3000余项前沿展品，涵盖40余款大模型、60余款
  • java解析APK 3213213333332132 javaapklinux解析APK
    解析apk有两种方法 1、结合安卓提供apktool工具，用java执行cmd解析命令获取apk信息 2、利用相关jar包里的集成方法解析apk 这里只给出第二种方法，因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。 public class ApkUtil { /** * 日志对象 */ private static Logger
  • nginx自定义ip访问N种方法 ronin47 nginx 禁止ip访问
    　　　因业务需要，禁止一部分内网访问接口，　由于前端架了F5，直接用deny或allow是不行的，这是因为直接获取的前端Ｆ５的地址。 　　　所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求，目前可实施的是三种： 　　　一：把ip段放在redis里，写一段lua           二：利用geo传递变量，写一段
  • mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性 dcj3sjt126com mysql
    timestamp有两个属性，分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种，使用情况分别如下：   1.   CURRENT_TIMESTAMP    当要向数据库执行insert操作时，如果有个timestamp字段属性设为   CURRENT_TIMESTAMP，则无论这
  • struts2+spring+hibernate分页显示 171815164 Hibernate
    分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题，传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码，那样做分页可能简单一点，但当把网站分层开发后，分页就比较困难了，下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码，与大家分享交流。 　　1、DAO层接口的设计，在MemberDao接口中定义了如下两个方法： public in
  • 构建自己的Wrapper应用 g21121 rap
            我们已经了解Wrapper的目录结构，下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用，这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。           首先，创建项目应用   &nb
  • [简单]工作记录_多线程相关 53873039oycg 多线程
         最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求)     方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回     缺点       测试发现必须3个接
  • 调试jdk中的源码，查看jdk局部变量 程序员是怎么炼成的 jdk 源码
    转自：http://www.douban.com/note/211369821/    学习jdk源码时使用--   学习java最好的办法就是看jdk源代码，面对浩瀚的jdk（光源码就有40M多，比一个大型网站的源码都多）从何入手呢，要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
  • Oracle RAC Failover 详解 aijuans oracle
    Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用，连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点，从用户感受而言， 是感觉不到这种切换。 Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种： 1. Client-Si
  • form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式 antonyup_2006 JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
    原帖地址：http://www.iteye.com/topic/266705 form有2中方法把数据提交给服务器，get和post,分别说下吧。 （一）get提交 1.首先说下客户端（浏览器）的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。    对于get方法来说，都是把数据串联在请求的url后面作为参数，如：http://localhost:
  • JS初学者必知的基础 百合不是茶 js函数js入门基础
    JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果, JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。 JavaScript 是属于 web 的语言，它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。 JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。 许多 HTML 开发者都不是程序员，但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
  • iBatis的分页分析与详解 bijian1013 javaibatis
            分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多，但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分，发现返回的PaginatedList实际上是个接口，实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象，查看PaginatedDataList类发现，每次翻页的时候最
  • 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用对象类型 */ --建立和使用简单对象类型 --对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。 --建立和使用不包含任何方法的对象类型 CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT( name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date ); drop type p
  • 【Linux命令二】文本处理命令awk bit1129 linux命令
    awk是Linux用来进行文本处理的命令，在日常工作中，广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言，包含变量，数组，循环控制结构，条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。   awk命令用来做什么？ 1.awk适用于具有一定结构的文本行，对其中的列进行提取信息 2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理，然后把直接结构返回给awk 3.awk实际工
  • JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析 白糖_ java
      目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式，目前已经有一套针对SSH2的权限系统，运行良好。但是项目有了新需求：在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP，在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况，所以权限系统需要进行修改。 【SSH2权限系统的实现机制】 权限控制分为页面和后台两块：不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的，用户使
  • angular.forEach boyitech AngularJSAngularJS APIangular.forEach
    angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象，key是obj的property key或者是数组的index，value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
  • java-谷歌面试题-给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 bylijinnan 二叉排序树
    import java.util.LinkedList; public class CreateBSTfromSortedArray { /** * 题目:给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 * 递归 */ public static void main(String[] args) { int[] data = { 1, 2, 3, 4,
  • action执行2次 Chen.H JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
    xwork 写道 <action name="userTypeAction" class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction"> <result name="ssss" type="dispatcher">
  • [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源 comsci 能源
            无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....         在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
  • oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍 daizj oracle正则表达式
        正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入，好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。 正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下： ^ 匹配字符串的开头位置。 $ 匹配支付传的结尾位置。 *
  • 报表工具与报表性能的关系 datamachine 报表工具birt报表性能润乾报表
    在选择报表工具时，性能一直是用户关心的指标，但是，报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢？ 要回答这个问题，首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节，哪些环节容易出现性能瓶颈，如何优化这些环节。   一、报表处理的一般过程分析 1、用户选择报表输入参数后，报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表，并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。   2、
  • 初一上学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com wordenglish
    what 什么  your 你 name 名字 my 我的 am 是 one 一 two 二 three 三 four 四 five 五 class 班级，课   six 六 seven 七 eight 八 nince 九 ten 十 zero 零 how 怎样 old 老的 eleven 十一 twelve 十二 thirteen
  • 我学过和准备学的各种技术 dcj3sjt126com 技术
    语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html 
  • struts2中token防止重复提交表单 蕃薯耀 重复提交表单struts2中token
    struts2中token防止重复提交表单   >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日 ht
  • 线性查找二维数组 hao3100590 二维数组
    1.算法描述 有序（行有序，列有序，且每行从左至右递增，列从上至下递增）二维数组查找，要求复杂度O(n)   2.使用到的相关知识： 结构体定义和使用，二维数组传递（http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816）   3.使用数组名传递 这个的不便之处很明显，一旦确定就是不能设置列值 //使
  • spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码 jackyrong Spring Security
    spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了，以前使用的是md5， Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder，现在不推荐了，推荐用bcrpt Bcrpt中的salt可以是随机的，比如： int i = 0; while (i < 10) { String password = "1234
  • 学习编程并不难,做到以下几点即可! lampcy javahtml编程语言
    不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各 异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发 各种神奇的软件啦。 1、确定目标 学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
  • 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据（替代in) nannan408 right join
    1.前言。   如题。 2.代码 (1)单表查重复数据,根据a分组   SELECT m.a,m.b, INNER JOIN （select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a （2）多表查询 ， 使用改为le
  • jQuery选择器小结 VS 节点查找（附css的一些东西） Everyday都不同 jquerycssname选择器追加元素查找节点
    最近做前端页面，频繁用到一些jQuery的选择器，所以特意来总结一下：   测试页面： <html> <head> <script src="jquery-1.7.2.min.js"></script> <script> /*$(function() { $(documen
  • 关于EXT tntxia ext
      ExtJS是一个很不错的Ajax框架，可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用，使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写，与后台技术无关的前端ajax框架。因此，可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。       ExtJs最开始基于YUI技术，由开发人员Jack
  • 一个MIT计算机博士对数学的思考 xjnine Math
     在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界？作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appe
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他