gis1206042102
gis1206042102

2020-2022年最全湖南省矢量数据（路网含城市道路、铁路（包括地铁、轻轨）高速、国道、省道、县道、乡道+几百万个poi数据+省市县乡镇行政区划+河流水系网+建筑轮廓+30米dem等shp数据

2020-2022年最全湖南省矢量数据（路网含城市道路、铁路（包括地铁、轻轨）高速、国道、省道、县道、乡道+几百万个poi数据+省市县乡镇行政区划+河流水系网+建筑轮廓+30米dem等shp数据,并加赠90m、250m、1000m DEM,加赠地表覆盖、土壤类型数据

数据截图：3.39G

2020-2022年最全湖南省矢量数据（路网含城市道路、铁路（包括地铁、轻轨）高速、国道、省道、县道、乡道+几百万个poi数据+省市县乡镇行政区划+河流水系网+建筑轮廓+30米dem等shp数据_第1张图片

数据覆盖范围：长沙市、株洲市、湘潭市、衡阳市、邵阳市、岳阳市、常德市、张家界市、益阳市、郴州市、永州市、怀化市、娄底市、湘西土家族苗族自治州

gis数据

如下图：湖南省行政区划（2020）、城市一、二、三、四级道路、高速、国道、省道、铁路、县道、乡道

你可能感兴趣的:(智慧城市,数据分析)

  • Python,Go开发数据流量分配查询APP Geeker-2025 pythongolang
    #数据流量分配查询应用我将设计一个基于Python和Go开发的数据流量分配查询应用，帮助用户监控和分析网络流量分配情况。##设计思路这个应用将实现以下核心功能：-实时监控网络流量分配情况-多维度流量数据分析（设备、应用、时间段）-流量分配策略设置与管理-异常流量告警系统-直观的数据可视化展示##技术架构```前端(Python+Streamlit)后端(Go)┌──────────────────
  • 企业上网行为管理：零信任安全产品的对比分析
    一、腾讯iOA零信任产品网站库丰富：内置2000+网站库，有效规范员工上网行为，规避风险网址。策略个性化：支持按部门、岗位定制上网策略，研发专注核心业务，市场获取行业资讯。场景适应性：灵活配置满足多业务场景需求，适应企业多样化管理要求。二、深信服零信任安全解决方案实时监控与记录：实时监控员工上网行为，记录访问网站、使用时间、流量等数据。异常行为发现：通过数据分析及时发现异常行为，如频繁访问可疑网站
  • 数据分析与做菜的关系，makedown 过期的秋刀鱼！ 数据分析数据挖掘数据分析小白markdown数据可视化powerbi数据分析流程
    #数据分析就像做一道菜##1️⃣明确需求例子：今天想做**"番茄炒蛋"**✅对应分析：老板要看**"上个月哪些商品最赚钱"**##2️⃣拆解需求例子：做番茄炒蛋需要**番茄2个+鸡蛋3个+盐糖少许**（步骤：先炒蛋→再炒番茄→混合）✅对应分析：需要**销售表（含成本/售价）+商品名称表**→先算利润→再排名##3️⃣数据准备例子：**去菜市场买番茄、鸡蛋**✅对应分析：从财务系统**导出销售Exc
  • 某连锁超市销售数据分析报告 共眠星河 信息可视化数据分析
    目录第一章项目介绍...................................................................................................................2第二章项目规划....................................................................
  • Matplotlib 完全指南：从入门到精通 老哥不老 pythonmatplotlib
    前言Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。无论你是数据分析师、数据科学家还是研究人员，掌握Matplotlib都是必不可少的技能。本文将带你从零开始学习Matplotlib，帮助你掌握各种图表的绘制方法和高级技巧。目录Matplotlib简介安装与基础配置基础绘图常用图表类型图表样式与美化多子图布局高级技巧实战案例常见问题与解决方案总结与资源Matplotlib简介
  • 【数据分析】Python+Tushare实现均线金叉死叉交易策略回测 虚拟现实旅人 数据分析python数据挖掘
    【数据分析】Python+Tushare实现均线金叉死叉交易策略回测简介在本文中，我们将利用Python和Tushare数据接口，对贵州茅台（600519.SH）进行数据分析，并实现基于“双均线”策略的量化回测，完整评估该策略的收益效果。项目目标使用tushare包获取贵州茅台的历史行情数据。计算该股票历史数据的5日均线和30日均线。分析输出所有金叉日期和死叉日期。模拟实际买卖交易流程。1.数据获
  • 智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南 jwwkyjspt 机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
    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
  • 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类 斑点鱼 SpotFish python数据建模聚类python数据分析
    K-means聚类：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法。K均值：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析：make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
  • 低代码数字孪生智慧钢厂组态监控界面 图扑可视化 三维可视化数字孪生数据大屏组态监控智慧钢厂
    2024年4月，中国钢铁工业协会发布了《钢铁行业数字化转型评估报告（2023年）》（以下简称《报告》）。《报告》指出，绝大部分钢铁企业建立了数字化转型相关管理组织和团队，并加强其规划落实，系统间的综合集成能力进一步加强。在研发、制造、服务全生命周期管控以及产业链协同等方面需继续深化，这也是现阶段钢铁企业数字化转型需重点建设的内容。钢铁行业作为典型的流程制造业，通过融合先进的信息技术和大数据分析，既
  • 数字孪生：未来城市管理的革命性技术 大有数据可视化 信息可视化
    一、数字孪生技术概述数字孪生技术是一种通过创建虚拟模型与物理实体之间实时交互的技术。它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术，实现对物理实体的精准映射与动态仿真。数字孪生的核心在于构建一个与物理世界相对应的虚拟模型，该模型能够实时反映物理实体的状态，并通过数据分析与模拟优化其性能。在城市管理领域，数字孪生技术为城市管理者提供了一种全新的视角和工具。城市是一个复杂的巨系统，涉及基础设施、交通
  • Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理（深入解析与实战案例） AI_DL_CODE python数据分析DjangoCelery异步处理Celery
    文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例
  • Python大数据分析&人工智能教程 - Django-RestFramework框架（深入解析+实操案例） AI_DL_CODE python数据分析djangoRestFramework框架
    文章目录1.Django-RestFramework基础1.1Django-RestFramework概述1.2安装与配置1.3构建第一个API1.3.1定义模型1.3.2创建序列化器1.3.3定义视图1.3.4配置URL路由1.4进阶功能1.4.1权限控制1.4.2限流1.5实战案例1.5.1创建图书1.5.2查询图书1.5.3更新图书1.5.4删除图书2.序列化器(Serializers)2.
  • 智能交通信号灯 java 猿 java日更java算法开发语言
    题目描述蓝桥智慧城市在一条主干道上沿路安装了NNN个智能交通信号灯，这些信号灯按位置从111到NNN编号。每个信号灯都有着一种控制模式，对于第iii个信号灯，其控制模式用AiA_iAi表示，AiA_iAi是一个大于等于111的整数。为了评估信号灯配置的“多样性”，交通管理专家提出了一种度量方式：对于任意两个不同位置xxx和yyy，它们的多样性分数被定义为大于等于111的整数中，第一个既不是AxA_
  • Python 爬虫实战：抓取哔哩哔哩收藏夹视频（API 逆向 + 视频分类整理） 西攻城狮北 python爬虫音视频
    引言哔哩哔哩（B站）作为国内知名的视频分享平台，拥有丰富多样的视频资源和活跃的用户社区。对于视频创作者、数据分析人员或爬虫学习者来说，抓取B站收藏夹中的视频数据，不仅能帮助我们更好地了解用户喜好和视频内容，还能为创作和研究提供有力支持。本文将深入浅出地讲解如何通过Python爬虫实现抓取哔哩哔哩收藏夹视频，并对其进行分类整理，涵盖从环境搭建、API逆向分析到数据处理与存储等关键步骤，旨在为读者提供
  • 【Python学习】可视化图表-使用matplotlib绘制不同种类散点图 西攻城狮北 Python实用案例python学习matplotlib可视化图形
    一、引言在数据可视化领域，散点图是一种极其强大的工具，它能够直观地展示变量之间的关系、数据分布的模式以及潜在的聚类情况等。通过散点图，我们可以轻松地发现数据中的异常值、相关性以及其他隐藏的特征。Python的matplotlib库提供了丰富而灵活的功能，可以帮助我们绘制出各种类型的散点图，以满足不同的数据分析和展示需求。本文将深入探讨如何使用matplotlib绘制多种类型的散点图，并提供详细的代
  • Python 中的集合（Set）详解：从基础操作到实际应用 面朝大海，春不暖，花不开 Python基础python开发语言
    文章大纲引言：集合在Python中的重要性在Python编程中，集合（Set）是一种极为重要的内置数据结构，它以无序性和元素唯一性为主要特点。集合中的每个元素都是独一无二的，这使得它在处理数据去重、成员检测以及数学运算（如并集、交集）时表现出色。无论是进行大规模数据分析，还是优化算法效率，集合都能提供高效的解决方案。例如，在处理用户ID列表时，集合可以快速去除重复项，确保数据准确性。此外，集合与字
  • 电商数据分析--常见的数据采集工具及方法 2501_91048859 python爬虫数据采集AI爬虫
    大家好，我是老张，一个在IT圈子里摸爬滚打了十几年的老程序员。今天我想和大家分享一下我在电商数据分析领域的一些实操经验，特别是关于数据采集工具和方法的使用心得。首先，让我们聊聊数据采集的重要性。在电商领域，数据就是金矿，而采集工具就是我们的挖掘机。没有好的工具，再丰富的矿藏也难以开采。今天，我主要想介绍几种我常用的数据采集工具，并分享一些实操中的小技巧。###1.火车采集器火车采集器是我早期使用的
  • 华为物联网认证：开启万物互联的钥匙
    在智能家居、智慧工厂、智慧城市逐渐普及的今天，物联网（IoT）技术成为推动数字化转型的核心力量。作为全球领先的ICT解决方案提供商，华为构建了完整的物联网技术认证体系，为行业输送专业人才。本文将带你客观了解华为物联网认证是什么、有哪些等级、以及考取的价值。一、什么是华为物联网认证？华为物联网认证是华为官方推出的物联网领域专业技术认证体系，聚焦物联网基础设施建设与开发能力培养。该认证基于华为云IoT
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研 Yolo566Q chatgpt语言模型数据分析
    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
  • 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等 xiao5kou4chang6kai4 人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
    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
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模 asyxchenchong888 chatgpt语言模型机器学习
    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
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用 科研的力量 人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
    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
  • **基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言， 2401_89451588 python数据分析机器学习
    基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言，在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析，并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先，我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂，上
  • 物流运输企业如何构建数字化管理系统
    在数字化浪潮下，物流运输企业构建数字化管理系统成为提升竞争力的关键。当前，企业常面临信息传递滞后、资源调配低效、运输监控不足等问题，构建数字化管理系统可有效解决这些难题。系统搭建需涵盖多个核心模块。运输管理模块通过智能调度算法，根据货物信息、车辆状态、路线情况，优化运输路径，实现车辆高效调配，减少空载率；仓储管理模块利用物联网技术，实时监控货物存储状态、库存数量，结合数据分析实现智能补货，提升仓储
  • 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍 云天徽上 PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 使用 Spread.net将 Excel 中的文本拆分为多段 .net
    引言：在.NET应用程序中处理Excel数据时，常常会碰到需要把文本拆分成多段的情况。例如在数据清洗、数据分析等场景下，将长文本按照特定规则拆分为多段能让数据更便于处理和分析。Spread.NET作为一款强大的.NET电子表格组件，为我们提供了有效的解决方案。本文将详细介绍如何使用Spread.net将Excel中的文本拆分为多段，涵盖多种实现方式，帮助开发者在.NET应用程序中高效地管理数据。在
  • 使用Chaindesk进行简单高效的文档检索 2501_92325368 langchain
    ##技术背景介绍Chaindesk是一个开源的文档检索平台，它帮助将个人数据与大型语言模型结合起来，实现高效的信息搜索和数据分析。Chaindesk的核心功能是通过创建数据存储库(datastore)并与大型语言模型进行交互，以提供快捷准确的文档检索能力。##核心原理解析Chaindesk通过一种称为Retriever的组件实现数据检索。Retriever可以与不同的数据存储库进行交互，拉取相关文
  • Python 数据分析与机器学习入门 (一)：环境搭建与核心库概览 程序员阿超的博客 Pythonpython数据分析机器学习入门教程环境搭建AnacondaJupyterNotebook
    Python数据分析与机器学习入门(一)：环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇，专为初学者设计。文章首先阐明了Python在数据科学领域的优势，然后手把手指导读者如何使用Anaconda搭建一个无痛、专业的开发环境，并介绍了强大的交互式工具JupyterNotebook的基本操作。最后，简要概览了NumPy、Pandas、Scikit-learn等核心库
  • Python 数据分析与机器学习入门 (三)：Pandas 数据导入与核心操作 程序员阿超的博客 Pythonpython数据分析机器学习PandasDataFrameSeries数据清洗
    引言：Pandas是什么，为何如此重要？如果说NumPy是处理原始数值数组的利器，那么Pandas则是驾驭结构化数据的瑞士军刀。在真实世界的数据分析项目中，数据很少是单纯的数字矩阵。它们通常以表格形式存在，包含行和列，每列可能有不同的数据类型（如文本、数字、日期），并且带有描述性的列名和行索引。Pandas正是为高效处理这类数据而生。Pandas构建于NumPy之上，它不仅继承了NumPy的高性能
  • [Python] -基础篇6-Python中的字符串处理技巧合集 踏雪无痕老爷子 Pythonpython开发语言
    Python中的字符串类型是非常常用的基础类型。不管是处理文本、数据分析，还是系统管理等场景，都不能离开字符串的操作。本文将分类整理Python字符串的常用技巧和方法，帮助你接地气地接触字符串处理的本质。1.基础操作1.1字符串切片s="Hello,Python!"print(s[0:5])#Helloprint(s[-7:])#Python!1.2字符串连接和处理name="Alice"gree
  • 桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？ 换个号韩国红果果 html小球碰撞
    稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
  • 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容 白糖_ html5
    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
  • [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop商城系统jshop电商系统
        在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。         在jshop中，对RequestContextHolder的
  • 算法之时间复杂度 周凡杨 java算法时间复杂度效率
          在 计算机科学 中， 算法 的时间复杂度是一个 函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的 字符串 的长度的函数。时间复杂度常用 大O符号 表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是 渐近 的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
  • Java事务处理 g21121 java
    一、什么是Java事务 通常的观念认为，事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
  • Linux awk命令详解 510888780 linux
    一.  AWK 说明   awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。    awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
  • android permission 布衣凌宇 Permission
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
  • Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans javaoracle
    北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
  • linux shell 常用命令 antlove linuxshellcommand
    grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
  • Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
        XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习   XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML:  DOM解析XML文件 SA
  • underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScriptunderscore
            Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first   _.first(array, [n])   别名: head, take       返回array的第一个元素，设置了参数n，就
  • plSql介绍 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
  • 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
    启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件  
  • spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
        最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.     在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
  • Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
    1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述 　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄 　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
  • java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
    public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
  • 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
    vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！ 今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。 其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。   1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
  • [轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
         我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？      
  • 重复执行某段代码 dai_lm android
    用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
  • Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
    public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
  • 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DBbackup
    一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？ 用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。 解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
  • github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com githubgitwebhook
    转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！ 工具/原料 github 方法/步骤
  • ">的作用" target="_blank">JSP中的作用 蕃薯耀
    JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
  • linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
    局域网使用的文件共享服务。 一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
  • guava cache IXHONG cache
    缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
  • Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScriptjquerycss
    这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解  完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码：   (
  • 美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
       今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。    美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。    美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
  • N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
    package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
  • C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c算法
    如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。 代码如下：   #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
  • XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他