- 【数值模型后处理系列】通风系数计算及垂直层插值
北潇
数值模型Python实用基础技能pythonWRF
一、通风系数1.1通风系数简介通风系数(VentilationCoefficient,VC)可以用来表征扩散条件,其计算公式如下(参考USIyerandPErnestRaj的文章):其中mixingdepth选用WRF输出的边界层高度(PBLH),meanwindspeed近似用边界层顶的风速与地面风速做平均(当然也可多选几层)。1.2Python代码实现VC的计算计算VC的示例代码:fromne
- 深度优先搜索DFS
顾北辰20
Java数据结构算法数据结构java
目录类`GraphDFS`的定义深度优先搜索方法`dfs`访问顺序的获取`order`深度优先搜索(DFS,Depth-FirstSearch)算法。深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法,其特点是从某个起始顶点出发,首先访问这个顶点,然后递归地访问与这个顶点直接相连的一个未访问过的顶点,再从这个顶点出发,继续访问它的未访问过的邻接顶点,如此重复,直到不能再深入为止,再回溯,直到所有能到达的
- 每周论文精读05-A2J:AnchortoJointRegressionNetwork for 3D ArticulatedPoseEstimation from a SingleDepthImage
Jason_____Wang
精读笔记python计算机视觉卷积手势识别深度学习
https://download.csdn.net/download/Jason_____Wang/16502249论文精读——A2J:Anchor-to-JointRegressionNetworkfor3DArticulatedPoseEstimationfromaSingleDepthImage标题比较长,已经打不完了。。所以题目格式有些变形,望谅解。上周尝试做了一下代码复现的方向,因为生活
- Kamailio(OPENSER) 3.1.x INSTALL
gangban_lau
VoipSIPmysqldatabasefiledomainincludepasswords
1,GettingsourcesfromGITmkdirsrc;cdsrcgitclone--depth1git://git.sip-router.org/sip-routerkamailiocdkamailiogitcheckout-b3.1origin/3.12,TuningMakefilesmakeFLAVOUR=kamailiocfgNextstepistoenabletheMySQLmo
- CVPR 2023 | 一文看尽12篇Best Paper候选(附合集)
马拉AI
人工智能
CVPR2023日前已经放榜,并公布了12篇bestpaper候选论文。本文就带大家一睹这12篇论文的风采,相关合集点击这里跳转获取。1、EgoEgo:通过自我头部姿势估计进行自我身体姿势估计Ego-BodyPoseEstimationviaEgo-HeadPoseEstimation项目地址:https://lijiaman.github.io/projects/egoego/从以自我为中心的视
- 找树左下角的值
六毛的毛
刷题必背算法java数据结构
本文参考代码随想录给定一棵树,找树最下排最左边的值递归法遇到叶子结点时,统计最大深度,且递归过程中依然需要回溯classSolution{public:intmaxDepth=INT_MIN;intresult;voidtraversal(TreeNode*root,intdepth){//是叶子结点if(root->left==nullptr&&root->right==nullptr){if(
- 论文解读(MGAE)《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》
虚幻私塾
pythonpython开发语言
优质资源分享学习路线指引(点击解锁)知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统论文信息论文标题:MGAE:MaskedAutoencodersforSelf-SupervisedLearningonG
- 深度学习的一些方向
xinpao
深度学习人工智能
深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取(featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计(depthestimation)2.图像分类(imageclassification)3.图片分割(ImageSegmentation)4.图像转图像(imagetoimage)5.物体检测(objectdetection)6.视频分类(V
- 深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习
weixin_39630106
深度可分离卷积
论文地址:Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码:Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释,认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段,基于这种思想,深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块(tower是指Inception模
- 音频基础知识集合
超开心~
Audio音视频
采样率(SampleRate)采样率(采样频率)即每秒内进行采样的次数。单位是Hz。采样率越高,数字波形的形状就越接近原始模拟波形,声音的还原就越真实。如44100HZ,48000HZ等。位深(BitDepth)采样位数(又称位宽,位深,位深度),采样位数的含义是用多少个点来描述声音信号的强度。采样位数反应了采样系统对声音的辨析度,位数越高,对声音的记录就越精细。常见的有8位,16位,24位和32
- 2022.3.3 回溯 —— 回溯算法解题套路框架
LGoGoGo!
leetcode算法java
系列文章目录1.回溯算法解题套路框架文章目录系列文章目录1.回溯算法解题套路框架前言一、什么是回溯算法?二、如何使用回溯算法解决问题?三、例题1.全排列2.N皇后问题四、总结前言内容参考自今天是按流程刷数据结构与算法题第二天,今日内容为“回溯算法解题套路框架”。一、什么是回溯算法?回溯算法其实就是我们常说的DFS(DepthFirstSearch)算法,本质上就是一种暴力穷举算法。二、如何使用回溯
- 深度优先搜索(DFS)——算法详解与Java实例
ktkiko11
Java算法深度优先
在之前的剑指offer系列大数问题中遇到了深度优先搜索(DFS)的问题,此处特做出详细讲解与说明。什么是DFS(深度优先搜索)?深度优先搜索(DFS,Depth-FirstSearch)是一种算法,它用来遍历或搜索树、图或其他数据结构。它的核心思想是沿着某条路径尽可能地向前探索,直到不能再继续为止,然后回溯到上一个节点,继续探索其他路径。想象一下你在迷宫里走路,你会选择一条路尽量往前走,走到尽头发
- 复现论文“去模糊算法”
go5463158465
深度学习算法机器学习算法
要复现论文《IMU-AssistedAccurateBlurKernelRe-EstimationinNon-UniformCameraShakeDeblurring》中用于运动图像去模糊的代码,以下为你提供一个大致的实现思路和示例代码框架,由于完整复现论文代码涉及复杂的算法细节和专利问题,这里只是一个简化的模拟。思路概述数据准备:读取模糊图像和IMU数据。模糊核估计:根据IMU数据估计模糊核。图
- 深度优先搜索(DFS)
某个默默无闻奋斗的人
深度优先算法
深度优先搜索(DFS):Java实现与原理解析深度优先搜索(Depth-FirstSearch,简称DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从起始节点出发,沿着图的一个分支一路向下探索,直到到达最深的节点(即没有未访问的邻居节点为止),然后回溯到上一个节点,继续探索其他未被访问的分支,直到所有节点都被访问过为止。在本文中,我们将详细解析如何在Java中实现DFS,并讨论相关的原理。1.深度优先
- 用python绘制kde模型
若木胡
python开发语言
以下是使用Python绘制核密度估计(KernelDensityEstimation,KDE)模型的完整示例代码和说明:方法1:使用Seaborn快速绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#生成示例数据(混合高斯分布)data=np.concatenate([np.random.normal(0,1,500),
- Three.js 后期处理(Post-Processing)详解
山楂树の
Three.jsjavascript开发语言ecmascript图形渲染计算机视觉
目录前言一、什么是后期处理?二、Three.js后期处理的工作流程2.1创建EffectComposer2.2添加渲染通道(RenderPass)2.3应用最终渲染三、后期处理实现示例3.1基础代码四、常见的后期处理效果4.1辉光效果(UnrealBloomPass)4.2景深(BokehPass/DepthofField)4.3运动模糊(MotionBlurPass)4.4边缘检测(Outlin
- 【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记
songyuc
笔记
High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning中是一种具有吸引力的方法,因为它们直接优化累积奖励,并且可以很直接地与非线性functionapproximators如neuralnetworks一起使用。其两个主要挑战是
- [C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第12章 学习笔记02 2019.5.8
卡酷酷
C++DirectX12
个人学习使用,请勿转载12.3纹理数组12.3.1概述纹理数组即为存放纹理的数组。C++代码中纹理数组也由ID3D12Resource接口表示,创建ID3D12Resource对象时,可以通过设置DepthArraySize属性指定纹理数组所存储的元素个数。在d3dApp文件中创建深度/纹理模板时总是将该值设为1。CreateD3DResource12函数。Texture2DArraygTreeM
- OpenCV 功能函数介绍 (二)
ኈ ቼ ዽ
人工智能算法
一,梯度处理的sobel算子函数功能:用于计算图像梯度(gradient)的函数参数:cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize=3,scale=1,delta=0,borderType=None)cv2.Sobel(输入图像,应该是灰度化后的图像输出图像的所需深度,:-1来表示与输入图像相同的深度x方向上的导数阶数,如果你想要计算x方向上的梯度,设置这个参数为1;如果你不关
- 深度转点云 点云着色
AI算法网奇
3d渲染3D视觉opencvpython人工智能
目录depthanything生成深度图,转点云着色点云转深度图depthanything生成深度图,转点云着色importnumpyasnpimportcv2importopen3daso3ddefdepth_to_point_cloud(depth_image,rgb_image,camera_intrinsics,camera_extrinsics=np.eye(4),scale=1.0):
- Depth Anything V2:单目深度估计的更强基线
武朵欢Nerissa
DepthAnythingV2:单目深度估计的更强基线项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth-Anything-V2项目介绍DepthAnythingV2是由HKU与TikTok团队合作开发的单目深度估计算法的升级版本。这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性,相比于基于深度学习的方法,它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项
- Depth Anything V2 使用指南
侯彬颖Butterfly
DepthAnythingV2使用指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth-Anything-V2一、项目目录结构及介绍DepthAnythingV2是一个专注于单目深度估计的先进基础模型,其仓库结构清晰地组织了代码和资源,以便开发者能够快速上手。以下是关键的目录结构及其简介:.git-Git版本控制相关文件。assets-包含示例图像或数据资产
- OpenCV相关函数
〖是♂我〗
opencv计算机视觉图像处理
一、Sobel算子函数(cv2.Sobel)功能Sobel算子是一个梯度算子,用于边缘检测。通过计算图像中像素的梯度,Sobel算子可以检测出水平和垂直方向上的边缘。参数src:输入图像。ddepth:输出图像的深度(如cv2.CV_8U,cv2.CV_64F)。一般为cv2.CV_8U(8位无符号整数)或cv2.CV_64F(64位浮动数)。dx:计算导数的x方向阶数,dx=1表示计算x方向的导
- babylon.js第二章03:网格放置
Only_city
babylon.jsjavascript前端开发语言
放置和缩放物体(Mesh)大小:某些网格(如box)具有可在创建过程中设置更改的属性。constbox=BABYLON.MeshBuilder.CreateBox("box",{width:2,height:1.5,depth:3})创建后,对于没有大小调整选项的网格,可以通过缩放网格来更改大小。constbox=BABYLON.MeshBuilder.CreateBox("box",{});bo
- 力扣111 二叉树的最小深度
想念@思恋
leetcode
#层次遍历classSolution:defminDepth(self,root:TreeNode)->int:ifrootisNone:return0queue=[]layer=[]cur=rootqueue.append(cur)layer.append(1)min_layer=1cur_layer=1whilequeue:cur=queue.pop(0)cur_layer=layer.pop
- 【OTFS与信号处理:论文阅读1】:考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计(24.01.16更新)
Cuby!
OTFS论文学习信号处理论文阅读人工智能
2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题,最近精读了一篇论文,并针对论文中部分公式进行推导,故记录一下学习过程。【OTFS与信号处理:论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二、
- 代码随想录算法训练营第 16 天(树4)| 513.找树左下角的值、112. 路径总和i ii、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
去薯条搞点码头
代码随想录算法
一、#513.找树左下角的值关键思路:这个题使用层序遍历(迭代法)更容易一些解法一:递归法先求出深度最大的一层,然后找这一层最左边的节点此题用前序后序中序都可以,因为没有对根节点有操作,只要保证先是左再是右就行classSolution{intmaxDepth=-1;//记录最大深度intres=0;//记录最大深度的值publicintfindBottomLeftValue(TreeNodero
- [论文笔记]自监督sketch-to-image生成:Self-Supervised Sketch-to-Image Synthesis
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉sketch深度学习计算机视觉
前言:2020年顶会同时出现了两篇很有意思的论文《Self-SupervisedSketch-to-ImageSynthesis》和《UnsupervisedSketch-to-PhotoSynthesis》,分别用自监督和无监督的方法做sketch-to-image生成,可以说是GANs在这一任务中表现的巅峰。目录主要贡献主要工作域转换模型TOMPS:边缘图、铅笔画图、草图sketch之间的区别
- ubuntu server 24 安装备忘
fancybit
linuxubuntu数据库
I.安装桌面和VNCsudoapt-getinstallgnomesudoapt-getinstallgnome-panelsudoapt-getinstalltigervnc-standalone-servervi~/.vnc/configsession=gnomegeometry=1920x1080localhost=nodepth=32SecurityTypes=VncAuthvi~/.vn
- pythonffmpeg 推流_Python实现推流直播
简单心理
pythonffmpeg推流
教程https://codingchaozhang.blog.csdn.net/article/details/102732555?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_rele
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟