ly_0624
ly_0624

遥感影像-语义分割数据集：云及云阴影数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情

简介：数据集包括108个GF-1宽幅（WFV）的云和云阴影掩码，该数据集用于GF-1 WFV图像中的云和云阴影检测。

Key Value
卫星类型 高分一宽幅
覆盖区域 未知
场景 未知
分辨率 16m
数量 108张
单张尺寸 17344*15627
原始影像位深 16位
标签图片位深 8位
原始影像通道数 三通道
标签图片通道数 单通道

标签类别对照表

像素值 类别名（英文） 类别名（中文） RGB
0 NoValue nodata
1 Clear 无云区域
128 Cloud Shadow 有云区域
255 Cloud 云阴影区域

数据处理部分

大家是否有这样的困惑？真值标签图片的像素值太小，比如1、2、3······，由于像素值太小，导致看上去标签图片全为黑色，无法看出真值标签与影像图片的像素位置是否对应？如果真值标签的像素值间隔太大，又无法直接作为训练样本。

其实有办法可以解决这个问题，那就是在像素值为1、2、3等的图片上添加一个彩色表，添加的彩色表不会改变图片的像素值，但是可以由彩色的视觉效果展示，如下图所示：
遥感影像-语义分割数据集：云及云阴影数据集详细介绍及训练样本处理流程_第1张图片

重新整理后的标签类别对照表如下表所示：

像素值 类别名（英文） 类别名（中文） RGB
0 Clear 无云区域
1 Cloud 云阴影区域
2 Cloud Shadow 有云区域

需要原始数据集、预处理后数据集、裁剪后可训练数据集、数据处理完整代码的小伙伴可私信哦！

你可能感兴趣的:(语义分割数据集,计算机视觉,人工智能,数据挖掘,深度学习,数据分析)

  • DeepSeek混合专家模型：低成本高精度革新多语言AI应用 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型，DeepSeek混合专家模型（MoE）通过突破性的架构设计，为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构，通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务，既保证了模型规模带来的知识广度，又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上，其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译，还实现了视觉符号与文本语义的跨
  • 23. AI-概述 真上帝的左手 23.AIai人工智能
    文章目录前言一、AI1.简介2.发展3.应用场景前言AI‌  随着技术的发展，AI正变得越来越强大和普及，其在解决复杂问题和提高人类生活质量方面的潜力日益显现。一、AIAI（ArtificialIntelligence，人工智能）1.简介  AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是计算机科学的一个分支，旨在开发智能系统，使其能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习、推理、问
  • postgresql实时同步到mysql 数据库
    应客户要求，需要同步数据到他们自己的数据库用于简单的数据分析，但这部分数据在postgresql，客户又不想再建pg，想直接同步到他们现有的mysql库，实时性倒是不要求。考虑到1、异构数据库同步2、只同步指定客户的行数据有之前同步到es的经验，同样使用了腾讯oceanus，其它工具没搞定客户库中创建表CREATETABLEtb_1(idbigintprimarykey,didbigint,gid
  • 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐 程序员后端
    大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
  • Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结 蜡笔小祎在线学习 问题集合深度学习人工智能
    Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了，这里概述一下：下载iso制作启动U盘，按f2进入安装，选择语言，键盘布局english，ubuntuserver安装，DHCP自动配置网络（问题1），代理服务器我们没填，配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/，磁盘分区（问题2），设置服务器密码，安装ssh远程工具，重启reboot。可参
  • OpenAI揭示o3的推理过程，以弥合与DeepSeek-R1的差距 c++服务器开发 人工智能deepseek
    生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认，该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型，但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样，其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链（CoT）跟踪的更详细版本。此前，OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述，这使
  • 基于数据挖掘的股票预测系统 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1股票市场预测的挑战股票市场以其波动性和不可预测性而闻名。无数因素，从全球经济趋势到个别公司公告，都会影响股票价格。这使得准确预测股票价格极具挑战性，即使对经验丰富的投资者和金融分析师也是如此。1.2数据挖掘的兴起近年来，数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力，数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
  • Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别 金外飞176 论文精读transformer深度学习人工智能
    VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而，近年来，自然语言处理（NLP）领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天，我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer（ViT），它将Transformer的强大能力直接应用于图像
  • 【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析... 985小水博一枚呀 论文解读深度学习目标检测YOLO人工智能算法架构网络
    【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…文章目录【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解
  • YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进 金外飞176 技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测YOLO神经网络深度学习
    YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11，这一系列模型经历了快速的迭代和发展，不断刷新着目标检测的性能和效率。然而，由于部分YOLO版本缺乏详细的学术论文和架构图，研究人员和开发者在理解这些模型的工作原理时往往面临挑战。最近，一篇
  • 探索AI音乐创作的未来：八款顶尖AI音乐生成工具（本期介绍国外-国内另外专题介绍） 带娃的IT创业者 AIGC程序员创富人工智能音视频ai
    探索AI音乐创作的未来：八款顶尖AI音乐生成工具（本期介绍国外-国内另外专题介绍）在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，其中音乐创作也不例外。AI音乐生成工具不仅为专业音乐人提供了新的创作方式，也让普通人能够轻松创作出高质量的音乐作品。本文将介绍八款知名的AI音乐生成工具，帮助你了解它们的特点和优势。1.SunoSuno是一款AI驱动的音乐生成器，能够快速创建高质量的
  • 深入理解DAG任务调度系统：核心原理与实现 AI天才研究院 计算Python实战编程实践python算法dag
    1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展，任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统，它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现，为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域，它主要关注于在并行计算系统
  • 淘宝/天猫店铺订单数据导出、销售报表设计与数据分析指南 不会玩技术的技术girl API数据分析人工智能数据库
    在电商运营中，订单数据是店铺运营的核心资产之一。通过对订单数据的导出、整理和分析，商家可以更好地了解销售情况、优化运营策略、提升客户满意度，并制定科学的业务决策。本文将详细介绍淘宝/天猫店铺订单数据的导出方法、销售报表的设计思路以及数据分析的实用技巧，帮助电商从业者高效管理店铺数据。一、订单数据导出（一）手动导出订单数据淘宝和天猫平台提供了手动导出订单的功能，适用于数据量较小或临时性需求的场景。商
  • Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书） 是Dream呀 pythonmysql开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • 安心联车辆管理系统在汽车金融领域的应用 安心联-车辆监控管理系统 汽车金融人工智能
    安心联车辆管理系统在汽车金融领域的应用主要体现在通过智能化监控与数据分析技术，提升金融风控能力、优化资产管理和降低运营风险。以下从核心功能、技术赋能和实际场景三个方面展开分析：一、核心功能适配金融场景车辆资产动态监控实时定位与电子围栏：系统基于北斗/GPS双模定位技术，可实时追踪车辆位置，并设置电子围栏限制车辆行驶区域。若车辆驶出授权范围（如贷款合同约定的使用区域），系统立即触发报警并留存轨迹证据
  • 接入DeepSeek后，智慧园区安全调度系统的全面提升 Guheyunyi 安全数据分析python智慧城市人工智能信息可视化
    随着人工智能技术的快速发展，智慧园区的安全管理正逐步向智能化、自动化方向迈进。DeepSeek作为先进的人工智能解决方案，为智慧园区安全调度系统注入了强大的技术动力。通过接入DeepSeek，智慧园区安全调度系统在多个方面实现了显著提升，进一步增强了园区的安全性、管理效率和用户体验。1.智能化监控：从被动到主动传统的监控系统主要依赖人工查看视频画面，容易出现漏检或误判。接入DeepSeek后，智慧
  • 清华大学第四发《DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单》 人工智能
    当下科研领域，传统模式急需改变，清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》全文一共86页，以下是文档的关键内容总结：一、智能组合优势DeepSeek与DeepResearch构建先进技术体系，有强大模型运算、智能数据处理和友好交互界面。模型在数据处理速度、精准度和泛化能力上远超传统模型。数据采集渠道广、处理快，能读取多种格式文件。数据分析深入，可视化直观，还
  • 深度学习环境配置——Anaconda安装 tyyhmtyyhm 深度学习环境配置深度学习人工智能
    目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
  • 深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系 时光旅人01号 深度学习pytorchopencv
    想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
  • （九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析 快撑死的鱼 人工智能回归pythonpytorch
    面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中，给定带标签的数据，算法尝试学习从输入到输出的映射关系；无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构；强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
  • 人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy） 基尼系数基于熵机器学习入门
    在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
  • 智能化工作流：探索顶尖工作流管理软件的核心优势 团队协作工具
    工作流管理软件是一种用于规划、执行和监控业务流程的软件应用程序。以下是关于工作流管理软件的详细介绍：一、定义与功能工作流管理软件旨在帮助团队和企业优化工作流程，提高工作效率。它通常包括任务分配、进度追踪、团队协作、自动化流程、数据分析等功能。通过这类软件，企业可以更好地管理内部流程，确保任务的顺利进行，并实时监控项目的进展情况。二、主要软件推荐板栗看板：可视化管理与团队协作的利器核心功能：板栗看板
  • FakeApp 技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—深度伪造虚拟现实人工智能AIGC深度学习机器学习
    FakeApp是一款早期的深度伪造（Deepfake）工具，最初于2018年发布，用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新，但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器负责生成逼真的数据（如图像、视频
  • DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案 爱吃青菜的大力水手 人工智能自动化持续部署语言模型开源
    deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法，根据实时数据动态调整生产计划和资源分配。它可以综合考虑订单需求、设备状态和产能限制，智能生成最优的生产排程方案，减少等待时间和切换成本。例如在汽车制造工厂，deepseek可根据订单需求和设备
  • 数据挖掘十大经典算法详解（附原理解析与代码示例） IT程序媛-桃子 华为认证数据挖掘算法经验分享华为
    1.PageRank（链接分析）应用场景：搜索引擎排名、社交网络分析核心原理PageRank通过网页之间的链接关系计算网页的重要性，影响力大的网页排名更高。网页影响力=所有入链页面的加权影响力之和阻尼因子D（通常设为0.85）用于模拟用户随机访问网页的行为代码示例importnetworkxasnxG=nx.DiGraph()G.add_edges_from([("A","B"),("A","C"
  • Conda 常用命令全解析 melck conda
    在Windows系统中，Conda是一款功能强大的包管理和环境管理工具，尤其对于数据分析、科学计算等场景有着重要的作用。本文将详细介绍Conda在Windows系统中的常用命令，帮助你高效地管理虚拟环境和软件包。一、环境管理命令1.1查看Conda版本conda--version该命令用于确认Conda是否成功安装以及查看其版本号。这对于确保Conda的兼容性和功能性非常重要。1.2创建新环境co
  • 【人工智能时代】- AI 聚合平台 xiaoli8748_软件开发 人工智能时代人工智能
    最近听朋友介绍，国内有个团队开发了一个全功能的AI聚合平台，包含主流的GPT和绘画功能，以及一些其他的衍生功能，几乎应有尽有。于是，对AI很感兴趣的我，便也来瞧瞧这是个什么样的存在，以下便是我的真实使用感受。除此以外，作为一个程序员，我还使用了该平台提供的API接口，开发了一个简单的小程序。文章的末尾，我将提供免费的AI机器人，以及小程序体验地址，记得查收哦~官方网站：https://302.ai
  • 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南 机 ＿ 长 YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
    在人工智能和计算机视觉领域，人体姿态估计是一项极具挑战性的任务，它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员，以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上，使用RKNN（RockchipNeuralNetworkToolkit）框架部署YOLOv8Pose模型，并进行C++代码的编译和运行。注本文全
  • 深度学习之目标检测的常用标注工具 铭瑾熙 人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
    1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
  • 34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理rnn
    importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
  • 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