WangUnionpub
WangUnionpub

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！

中科院分区 • 升区期刊

本次2023年中科院分区表发布，我处多本快刊分区均有上涨，如有相关领域作者意向投稿，这波好刊绝不能错过！期刊介绍如下，可移步公众号【Unionpub学术】了解更多期刊详情~

重磅！2023年中科院分区表最新名单（附下载）

01 分区上涨期刊简介

网络通信类SCIE

☑️影响因子：4.5-5.0

☑️期刊分区：JCR2区，中科院2区（↑）

☑️检索数据库：SCIE 在检

☑️版面类别：正刊

☑️接收领域：有关无线通信、网络、物联网等相关技术研究

☑️录用案例：2个月11天录用，3天见刊

2023.11.13 | 见刊

2023.11.10 | Accept

2023.09.01 | 提交论文至期刊部系统

图片

见刊截图来源：期刊部官网

✅出版社：Springer Nature

✅影响因子：4.5-5.0

✅期刊分区：JCR2区，中科院2区（↑）

✅检索数据库：SCIE & Scopus 在检

✅数据库收录年份：2011年

02 影响因子

IF（2022)：4.5-5.0 ，近几年趋于平稳

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！_第1张图片

截图来源：letpub

03 期刊分区/预警情况

JCR2区，中科院2区，无中科院预警记录

JCR分区为Q2区，SCIE 收录检索；

中科院大类综合性期刊为2区，小类综合性期刊为2区，非综述期刊

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！_第2张图片

截图来源：letpub

04 自引率

自引率为4.30%，目前处于安全阈值内

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！_第3张图片

截图来源：letpub

05 国人占比

国人占比第一，期刊审稿对国人友好

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！_第4张图片

截图来源：科睿唯安

06 是否OA

期刊为OA形式发表，版面费为1990英镑/2490美元/2190欧元

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！_第5张图片

截图来源：期刊官网

07 接收领域

有关无线通信、网络、物联网等相关技术研究

08 发表经验

根据作者发表案例：审稿快，录用见刊周期短

☑️录用案例：2个月11天录用，3天见刊

2023.11.13 | 见刊

2023.11.10 | Accept

2023.09.01 | 提交论文至期刊部系统

图片

见刊截图来源：期刊部官网

09 总结

是全球引用次数排名第五的期刊，期刊接受率高，发文量大，审稿见刊快，相关领域作者可尝试投稿~

一手刊源 • 快刊推荐

以下推荐期刊是2023中科院分区更新后的一手刊源，无中科院预警记录，非三大出版社，指标情况良好，录用周期2-3个月左右，我处已有发表案例，如有意向投稿，可移步公众号【Unionpub学术】了解期刊详情~

能源类SCIE

☑️影响因子：11.0-12.0

☑️期刊分区：JCR1区，中科院1区（TOP）

☑️检索数据库：SCIE & EI 双检

☑️版面类别：正刊

☑️接收领域：能源管理与应用中的智能技术的应用，如人工智能技术在节能和环保中的应用

☑️录用案例：21天录用，9天见刊

2023.11.23 | 见刊

2023.11.14 | Accept

2023.11.08 | 提交修改稿

2023.10.24 | 提交论文至期刊部系统

图片

见刊截图来源：期刊部官网

计算机类SCIE

☑️影响因子：6.5-7.0

☑️期刊分区：JCR1区，中科院2区

☑️检索数据库：SCIE 在检

☑️版面类别：正刊

☑️接收领域：数据表示、存储和处理、交换和访问、数据丢失处理等机器学习相关研究；云到物的连续体；数据结构架构；机器学习和人工智能；智能协议；工业或医疗保健4.0/5.0；5G/6G等相关研究

☑️录用案例：2个月19天录用，6天见刊

2023.11.09 | 见刊

2023.11.03 | Accept

2023.09.18 | 提交修改稿

2023.08.16 | 提交论文至期刊部系统

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！_第6张图片

录用截图来源：期刊部投稿系统

网络类SCIE

☑️影响因子：4.0-5.0

☑️期刊分区：JCR2区，中科院3区

☑️检索数据库：SCIE 在检

☑️版面类别：正刊

☑️接收领域：提高安全性和隐私性的边缘/云的智能方法的研究，如数字孪生等

☑️录用案例：2个月3天录用，11天见刊，16天检索

2023.10.24 | SCIE 检索

2023.10.08 | 见刊

2023.09.27 | Accept

2023.09.18 | 提交修改稿

2023.07.26 | 提交论文至期刊部系统

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！_第7张图片

录用截图来源：期刊部投稿系统

综合类EI

☑️检索数据库：EI &Scopus &Google Scholar

☑️版面类别：正刊

☑️数据库收录年份：2009年

☑️国人占比：47%，对国人友好

☑️年发文量：20篇左右

☑️接收领域：生物，环境，医学，化学等相关领域均可

☑️录用案例：19天录用

2023.10.25 | 提交论文至期刊部系统

2023.11.13 | Accept

注：此期刊系官方邮箱提交稿件

图片

录用截图来源：期刊部录用邮件

【升区快刊盘点】升级为中科院2区，IF近5分，仅2个月录用！

你可能感兴趣的:(期刊发表,数据库,图像处理,算法,大数据,人工智能)

  • 第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测 老张谋 AI--深度学习opencv图像处理人工智能
    1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔：向下采样方法（缩小）高斯金字塔：向上采样方法（放大）
  • python算法和数据结构刷题[5]：动态规划 励志成为美貌才华为一体的女子 数据结构与算法算法数据结构动态规划
    动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种算法思想，用于解决具有最优子结构的问题。它通过将大问题分解为小问题，并找到这些小问题的最优解，从而得到整个问题的最优解。动态规划与分治法相似，但区别在于动态规划的子问题通常不是相互独立的。动态规划的核心是解决重复子问题。例如，斐波那契数列问题，可以通过递归实现，但效率低下，因为会有重复计算。动态规划通过存储已解决的子问题的答案，避免重复计
  • python 求差分_用python实现简单的有限元方法（一） weixin_39622710 python求差分
    华中师范大学hahakity有限元算法（FiniteElementMethod，简称FEM）是一种非常流行的求解偏微分方程的数值算法。有限元被广泛应用于结构受力分析、复杂边界的麦克斯韦方程求解以及热传导等问题。这一节介绍有限元方法的基本原理，以及如何用Python从头实现一个有限元算法，数值求解麦克斯韦方程。学习内容筑基：加权残差法（WeightedResidualMethod）心法：有限元与有限
  • django多种查询筛选数据库方式 Sean_TS_Wang Djangopostgresqldjango
    简介本文主要整理了Django多种针对postgresql数据库所支持的查询方式目录简介目录正文一、使用Python直接操作数二、使用Django执行数据库查询语句Django使用游标执行SQL查询语句Djangoraw执行SQL查询语句三、Django使用extra拆分SQL语句执行参数说明四、使用DjangoORM进行简单数据库查询五、使用双下划线查询六、关联表使用下划线查询外键关联查询多对多
  • 一百道编程题|09 前序遍历 今儿敲了吗 算法数据结构
    目录一、明确题目要求二、核心思路-递归与序列划分三、代码实现要点四、知识点二叉树的遍历方式递归算法一、明确题目要求题目给出一棵二叉树的中序与后序排列，要求求出它的先序排列。树结点用不同的大写字母表示，长度≤8。二、核心思路-递归与序列划分确定根节点：后序序列的最后一个元素是根节点。划分左右子树：以根节点为界，将中序序列划分为左右子树的中序序列。再根据中序序列的划分，在后序序列中找到对应的左右子树的
  • python算法和数据结构刷题[3]：哈希表、滑动窗口、双指针、回溯算法、贪心算法 励志成为美貌才华为一体的女子 数据结构与算法算法数据结构散列表
    回溯算法「所有可能的结果」，而不是「结果的个数」，一般情况下，我们就知道需要暴力搜索所有的可行解了，可以用「回溯法」。回溯算法关键在于:不合适就退回上一步。在回溯算法中，递归用于深入到所有可能的分支，而迭代（通常在递归函数内部的循环中体现）用于探索当前层级的所有可能选项。组合问题39.组合总和-力扣（LeetCode）给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出
  • 一张图看懂AI技术架构！开发、训练、部署全链路深度解析！ 和老莫一起学AI 人工智能数据挖掘学习llamaai大模型程序员
    人工智能（AI）技术的快速发展，使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。从数据管理、模型训练到应用落地，再到算力调度和智能运维，一个完整的AI架构需要涵盖多个层面，确保AI技术能够高效、稳定地运行。本文将基于AI技术架构全景图，深入剖析AI的开发工具、AI平台、算力与框架、智能运维四大核心部分，帮助大家系统性地理解AI全生命周期管理。一、AI开发工具：赋能高效开发，提
  • Tauri应用开发实践指南（5）—Tauri 集成本地数据库 前端徐徐 Tauri应用开发实践指南数据库前端
    本文首发于微信公众号：前端徐徐。欢迎关注，获取更多前端技能分享。前言Tauri是一个构建跨平台桌面应用程序的框架，利用Web技术构建前端，并使用Rust构建后端。它以其小巧的体积和高性能受到开发者的欢迎。在开发过程中，我们常常需要数据本地持久化，所以会需要与本地数据库进行交互。方案比较在Tauri中集成本地数据库有多种方案，常见的包括：SQLite通过直接绑定使用第三方数据库库Tauri插件：ta
  • Forbes：2025年人工智能发展前瞻 人工智能学家 人工智能百度
    来源：科技世代千高原克雷格·S·史密斯CraigS.Smith2025年1月7日技术发展速度飞快，转眼间，星辰延伸成星线，我们今天所处的位置与几天前相去甚远。越来越难以预测明天我们会身在何处。有一点是明确的：我们正在进入通用人工智能(AGI)领域，超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。无论如何定义，AGI不会突然出现；它会不断发展，我们已经看到了它逐渐展开的迹象。AGI的曙光AGI一直以来都是我
  • 数字化转型导师坚鹏：AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑 银行数字化转型导师坚鹏 人工智能重构DEEPSEEKAI
    数字化转型导师坚鹏：AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑在人工智能领域迅猛发展的浪潮中，每一次重大技术突破都犹如一颗投入平静湖面的巨石，激起千层浪。DEEPSEEK的发布，无疑是近期人工智能领域最受瞩目的事件之一。凭借其独特的技术优势和创新理念，DEEPSEEK迅速在全球人工智能舞台上崭露头角，对现有的人工智能格局产生了多维度、深层次的影响。一、技术突破：从"追赶者"到"规则制定者"
  • 决策树ID3算法 小波LFZZB 算法决策树机器学习数据挖掘sklearn
    决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。树形结构图，树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径代表的某个可能的属性值，每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
  • 索引的底层数据结构、B+树的结构、为什么InnoDB使用B+树而不是B树呢 因特麦克斯 数据库
    索引的底层数据结构MySQL中常用的是Hash索引和B+树索引Hash索引：基于哈希表实现的，查找速度非常快，但是由于哈希表的特性，不支持范围查找和排序，在MySQL中支持的哈希索引是自适应的，不能手动创建B+树的结构B+树是一种高效的多路平衡树，适合磁盘存储和范围查询。它的结构特点包括数据集中在叶子节点、叶子节点连接成链表、内部节点仅存储键值和指针。在数据库和文件系统中，B+树被广泛应用于索引和
  • 华为OD2024机试最新E卷题库-(A+B+C+D+E) 蜗牛快快快快跑 华为od算法数据结构贪心算法排序算法动态规划
    在这个精心策划的专栏中，我们聚焦于华为OD2024机试的最新E卷题库，涵盖JS、C、C++、Java与Python五大编程语言，旨在为挑战者提供全面而深入的备战资源。这里不仅有精选的实战题目，还有详尽的解题思路与代码实现，帮助你掌握核心算法，理解数据结构，提升编程技巧。以下是每个卷宗的详细，可以通过直接点击试卷链接查看练习试卷编号备注OD-E卷原题+个人代码+思路解析，95%以上的通过率，方便大家
  • 【Spring Security Oauth2】构建授权服务器(三)：使用数据库存储客户端信息 apple_csdn 数据库spring服务器springcloud
    一、环境准备1、回顾【SpringSecurityOauth2】构建授权服务器(一)：内存模式2、Sql脚本createdatabased_study_oauth2charactersetutf8;used_study_oauth2;--auto-generateddefinitioncreatetableoauth_client_details(client_idvarchar(255)notn
  • 第十三章 I 开头的术语 yaoxin521123 IRIS相关术语oracle数据库
    文章目录第十三章I开头的术语安装目录(install-dir)实例(instance)实例认证(InstanceAuthentication)实例方法(instancemethod)实例化(instantiate)中间源代码(intermediatesourcecode)InterSystemsIRIS启动器(InterSystemsIRISlauncher)InterSystemsIRIS数据库
  • AI：180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务 一键难忘 精通AI实战千例专栏合集python图像处理计算机视觉
    本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~一.探索Python在图像处理和计算机视觉任务中的应用随着人
  • Mongo数据库（一） wangmy3028 Mongon
    一、cappedcollectionsCappedcollections就是固定大小的collection。它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序).有点和"RRD"概念类似。Cappedcollections是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能和标准的collection不同，你必须要显式的创建一个cappedcollection，指定一个collecti
  • 如何使用jwt 完成注销(退出登录)功能 前端 贾公子 node.js
    目录JSONWebTokens（JWT）注销Token过期很酷，但我还是想注销！结论JSONWebTokens（JWT）JSONWebTokens(JWT)是一种无状态处理用户身份验证的方法。什么意思?JWT帮助建立认证机制而不将身份验证状态存储在任何存储中，无论是会话内存还是数据库，因此,当检查用户的身份验证状态时，不需要访问会话内存或执行数据库查询。相反,根据你选择的用户payload生成to
  • 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现） 科研_G.E.M. pythonpytorch算法
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的
  • 【导航业务框架】autoware manager 盒子君~ #自动驾驶Autoware#架构自动驾驶人工智能
    文章目录（1）从Autoware的系统层进行剖析（2）从系统组件框图进行剖析（3）从算法的基本控制和数据流进行剖析（4）从Autoware的节点图进行剖析【较有用】总结部署经验总结参考资料无人驾驶Autoware相关教程及博客请关注专栏：https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/138165657无人车&无人机导航合集https://blo
  • 004-VTK用户指南--第一部分--第1章-欢迎 darlingfresher VTK系统学习c++
    欢迎来到《VTK用户指南》。VTK是一个开源的、面向对象的、用于计算机图形学、可视化和图像处理的软件系统。尽管VTK庞大且复杂，但只要你了解它的基本面向对象的设计和实现法，你就会发现我们的设计会使它易于使用。这份用户指南的目的是：帮助你学习这种设计和实现方法，并使你熟悉各种各样的、重要的VTK类。如果您阅读过这本指南的过往版本，您会注意到我们现在根据用户指南文档本身的版本号，而不是VTK的版本号来
  • Mongo数据库简介 chqj_163
    作者：[佚名]-发布：2010-11-1810:16:59-来源：无忧技术网转载http://www.liqwei.com/database/other/2010/778.shtmlMongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。◆动态查询：
  • 【数据库】MongoDB深度解析与Python操作指南：从安装到实战操作全覆盖 易辰君 数据库数据库mongodb
    目录前言一、MongoDB的特点二、Mongo的核心概念三、MongoDB的优劣势四、使用场景五、MongoDB与其他数据库的对比六、如何安装MongoDB七、数据库指令操作（一）基本数据库操作（1）连接MongoDB（2）显示所有数据库（3）选择数据库（4）显示当前数据库（二）集合操作（1）显示集合列表（2）创建集合（3）删除集合（三）文档（数据）操作（1）插入文档（2）查询文档（3）更新文档（
  • DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术 扫地僧985 音视频
    视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法，利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象，同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。然而，这些方法在处理大范围遮挡时常常会遇到模糊和时序不一致的问题，这凸显了增强生成能力模型的重要性。近期，由于扩散模型在图像和视频生成方面展现出了卓越的性能，已成为一种重要的技术。在本文中，我们介绍了DiffuEraser，这
  • AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验关键词：虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展，在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而，由于无法亲身试穿，在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此，虚拟试衣技术应运而生，成为电商平台上提升用户体验的
  • 柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要，从对话系统到问答机器人，Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为
  • 【Golang】——Gin 框架与数据库集成详解 Linke- Golanggolanggin数据库后端开发语言go
    文章目录1.引言2.初始化项目2.1创建Gin项目2.2安装依赖3.数据库驱动安装与配置3.1配置数据库3.2连接数据库3.3在主函数中初始化数据库4.定义数据模型4.1创建用户模型4.2自动迁移5.使用GORM进行CRUD操作5.1创建用户5.2获取用户列表5.3更新用户信息5.4删除用户5.5路由配置6.数据库迁移与管理6.1数据迁移6.2手动迁移7.使用事务处理复杂操作8.优化与调试8.1数
  • Hadoop---(6)Sqoop（数据传输） Mr Cao sqoop大数据
    6.SqoopSqoop是一个用于hadoop数据和结构化数据之间转换的工具。全称SQL-TO-HADOOP.它可以把hadoop数据，包括hive和hbase存储的数据转化为结构化数据也就是数据库的数据，也可以把关系型数据库数据转化为hadoop数据这些转换操作全是通过Hadoop的MapTask来完成的，并不会涉及到Reduce操作。这是因为我们只是进行数据的拷贝，并不会对数据进行处理或者计算
  • python（scikit-learn）实现k均值聚类算法 嘿哈哈哈哈哈哈 机器学习聚类python算法机器学习人工智能
    k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
  • Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类 飞Link Water算法机器学习人工智能
    一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间，而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
  • mondb入手 木zi_鸣 mongodb
    windows 启动mongodb  编写bat文件， mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA mongod --help  查询各种配置 配置在mongob 打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口  扩展28017，web端操作端口 启动配置文件配置， 数据更灵活 
  • 大型高并发高负载网站的系统架构 bijian1013 高并发负载均衡
            扩展Web应用程序 一.概念         简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种：         1.
  • DISPLAY变量和xhost(原创) czmmiao display
    DISPLAY 在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
  • 获取B/S客户端IP 周凡杨 java编程jspWeb浏览器
       最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为：    String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); 然而对于WEB
  • 浅谈类和对象 朱辉辉33 编程
        类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的， 占用存储空间。     类是由属性和方法构成的，基本格式是public  class 类名{ //定义属性 private/public 数据类型 属性名； //定义方法 publ
  • android activity与viewpager+fragment的生命周期问题 肆无忌惮_ viewpager
    有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。 第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。 super.onResume(); bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
  • base64Encode对图片进行编码 843977358 base64图片encoder
    /** * 对图片进行base64encoder编码 * * @author mrZhang * @param path * @return */ public static String encodeImage(String path) { BASE64Encoder encoder = null; byte[] b = null; I
  • Request Header简介 aigo servlet
    当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request   Header)   用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：    
  • HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象 alleni123 httpclient爬虫ssl
    public class HttpClientUtils { public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){ SSLContext sslContext=null; try { sslContext=new SSLContextBuilder().l
  • java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨 百合不是茶 位运算符 位移
    取反： 在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数 byte a = -1; 原码：10000001 反码：11111110 补码：11111111 //异或: 00000000 byte b = -2; 原码：10000010 反码：11111101 补码：11111110 //异或: 00000001
  • java多线程join的作用与用法 bijian1013 java多线程
            对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
  • Java发送http请求(get 与post方法请求) bijian1013 javaspring
    PostRequest.java package com.bijian.study; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURL
  • 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值 bit1129 struts.xml
    在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示：   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts
  • 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer bit1129 simple
    代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。 实际情况是需要将host和port绑定到一起，   package kafka.examples.lowlevel; import kafka.api.FetchRequest; import kafka.api.FetchRequestBuilder; impo
  • nodejs学习api ronin47 nodejs api
    NodeJS基础 什么是NodeJS JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。 每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
  • java-64.寻找第N个丑数 bylijinnan java
    public class UglyNumber { /** * 64.查找第N个丑数 具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url] * 题目：我们把只包含因子 2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
  • 二维数组（矩阵）对角线输出 bylijinnan 二维数组
    /** 二维数组 对角线输出 两个方向 例如对于数组： { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 }, { 13, 14, 15, 16 }, slash方向输出： 1 5 2 9 6 3 13 10 7 4 14 11 8 15 12 16 backslash输出： 4 3
  • [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新) comsci 工作流
       既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理    大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
  • redis常见使用 cuityang redis常见使用
    redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets 引入jar包 jedis-2.1.0.jar  (本文下方提供下载) package redistest; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Listtest
  • 配置多个redis dalan_123 redis
    配置多个redis客户端 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"       xmlns:xsi=&quo
  • attrib命令 dcj3sjt126com attr
      attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.    只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.    存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件. 
  • Yii使用公共函数 dcj3sjt126com yii
    在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下：   <?php /**   * This is the shortcut to D
  • linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat） eksliang netstatlinux unamelinux uptimelinux free
    linux 系统资源的查看 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2167081   http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况 语法如下：   free [-b][-k][-m][-g] [-t] 参数含义 -b:直接输入free时，显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
  • JAVA的位操作符 greemranqq 位运算JAVA位移<<>>>
    最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。   1.按位操作符 ：    按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。    与（&）运算：    1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
  • Web前段学习网站 ihuning Web
      Web前段学习网站 菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/   JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/   内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog   http://www.icoolxue.com/   http://www.jikexue
  • 强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum justjavac r
    原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
  • java统计在线人数（session存储信息的） macroli javaWeb
    这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败！郁闷极了！   由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！ 我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。 1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。 public class Ses
  • bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
    img{ border: 1px solid white; box-shadow: 2px 2px 12px #333; _width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px"); _height: expression(this.width &
  • SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源 superlxw1234 sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
    关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源     前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。   SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
  • Spring Boot 1.3.0.M1发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下：   1.提供一个新的sprin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他