- Python实现下载当前年份的谷歌影像
sand&wich
python开发语言
在GIS项目和地图应用中,获取最新的地理影像数据是非常重要的。本文将介绍如何使用Python代码从Google地图自动下载当前年份的影像数据,并将其保存为高分辨率的TIFF格式文件。这个过程涉及地理坐标转换、多线程下载和图像处理。关键功能该脚本的核心功能包括:坐标转换:支持WGS-84与WebMercator投影之间转换,以及处理中国GCJ-02偏移。自动化下载:多线程下载地图瓦片,提高效率。图像
- 2023-08-11
Tom梁
当下,文玩之风可谓风靡,喜欢星月菩提的玩友越来多。有许多玩友发私信来问小编“盘玩星月菩提有没有攻略?”。所以今天给大家分享实用的星月菩提盘玩攻略,希望对大家有所帮助。一、挑选方法大家都知道挑选星月菩提的唯一标准就是密度。密度越低,上色越快;密度越高,上色就越慢。但是小编觉得高密籽更适合盘玩,虽然上色慢,但耐盘,生命周期比低密度的要长很多。那么怎么去判断它的密度呢?其实很简单,看星眼的大小、疏密、颜
- 大牛:新型电动汽车电池技术问世! 可将电池能量密度提高2倍成本降一半
38cc8b780dc0
据外媒报道,当地时间6月10日,电动汽车电池技术领导者OneDBatterySciences宣布推出一项可为下一代电动汽车电池提供动力的突破性技术——SINANODE。对于电动汽车行业而言,打造含有更多硅的电池一直是一个挑战,而SINANODE无缝集成至现有的生产工艺中,让硅纳米线与商用石墨粉末融合,将电池阳极的能量密度提高了两倍,但是将每kWh的成本降低了一半。能量密度更高可以让电池的续航更长,
- 免费像素画绘制软件 | Pixelorama v1.0.3
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软件运维windows
Pixelorama是一款开源像素艺术多工具软件,旨在为用户提供一个强大且易于使用的平台来创作各种像素艺术作品,包括精灵、瓷砖和动画。这款软件以其丰富的工具箱、动画支持、像素完美模式、剪裁遮罩、预制及可导入的调色板等特色功能,满足了像素艺术家们的各种需求。用户可以享受到动态工具映射、洋葱皮效果、帧标签、播放动画时绘制等高级功能,以及非破坏性的、完全可定制的图层效果,如轮廓、渐变映射、阴影和调色板化
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 2021年化工自动化控制仪表考试及化工自动化控制仪表考试技巧
女王219
安全生产模拟考试一点通安全生产一点通题库
题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序化工自动化控制仪表考试参考答案及化工自动化控制仪表考试试题解析是安全生产模拟考试一点通题库老师及化工自动化控制仪表操作证已考过的学员汇总,相对有效帮助化工自动化控制仪表考试技巧学员顺利通过考试。1、【单选题】辐射传热()任何介质做媒介。(A)A、不需要B、需要C、有时需要2、【单选题】同一密度的液体深度越深,压强()。(B)A、越小B、越大C、基本不变3
- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- Day9:别沦为自动化的奴隶——为自己建一座“喷泉广场”
钱塘风华
电子设备解决了小麻烦,却制造了大麻烦。【书名】:混乱——如何成为失控时代的掌控者【作者】:蒂姆哈福德【本书总页码】:288【已读页码】:220(第七章:自动化end)2009年5月31日晚,法航447号航班在电传操作系统失效的情况下,飞行员因习惯了对电传操作系统的依赖,无法对当时的情况作出正确判断,因而也无法作出对应操作——当时的情况:飞机因为急速上升后,过于稀薄的空气密度导致飞机失速,机头抬升,
- py获取系统缩放比例
xu-jssy
Python自动化脚本python前端
fromwin32.libimportwin32conimportwin32api,win32gui,win32printscaling=1.0defget_real_resolution():"""获取真实的分辨率"""hDC=win32gui.GetDC(0)wide=win32print.GetDeviceCaps(hDC,win32con.DESKTOPHORZRES)high=win32
- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)
亚图跨际
算法交叉知识Python视频图像修复模数转换信号链噪音频谱计算量化周期性视觉刺激高斯噪声的矩形脉冲心率失常检测算法
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法,用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比,通常以分贝表示。高于1:1(大于0dB)的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- python+adb
0o一人情
adb命令Python项目python开发语言
#!/usr/bin/pythonenv#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysimportsubprocessfromtimeimportsleepimportlogginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG)classScreenCapture():defget_screen_size(self):"""获取手机分辨率
- Axure移动端原型模板实例100+,APP原型设计模版,高保真高交互含大组件库
默林工作室
AxureRP原型模板axure原型模板
作品概况页面数量:共100+页(长期更新中…)源文件格式:rp格式,兼容AxureRP9/10,非程序软件无源代码适用领域:APP、小程序、H5作品特色本品为「移动端原型模板实例100+」,属于APP+H5+小程序的页面实例原型模板,主要运用了中继器+动态面板,栏目丰富样式多多,高保真高交互高复用(带仿真交互),可以快速组装成美观大方的原型图。该原型模板的页面尺寸为375×812像素,推荐演示设备
- OpenGL之基础纹理一
我的大好时光
先看下效果图:纹理效果图.pngDemo下载地址:点击下载一、像素图像的数据包装图像存储空间=图像width*图像height*每个像素的字节数ps:有一张RGB的图像(每个颜色通道8位),图像的宽度199个像素,每行需要存储多少空间?解:8位为一个字节,有三个颜色,所以一个RGB需要3个字节存储。199(width)*1(height)*3(字节)二、像素的存储方式/**@parampname:
- Open3D 实现CSF布料模拟算法
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单目+双目Open3d计算机视觉
目录一、算法原理二,详细过程三,环境安装四,代码实现五,结果展示6,在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1)利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2)将激光雷达点云倒置;3)设置模拟布料,设置布料网格分辨率GR,确定模拟粒子数。布料的位置设置在点云最高点以上;4)将布料模拟点和雷达点投影到水平面,为每个布料模拟点找到最相邻的激光点的高度值,将高度值设置为IHV;5)布
- 临摹毕加索~头像素描
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毕大师的某个情人,名字忘啦!为了感觉像一点,给素描加了个暖色滤镜和镜框哈哈图片发自App原画,有点小哦……图片发自App
- VLSI 电路单元的自动布局-2024华数杯B题
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摘要超大规模集成电路设计通常采用电子设计自动化(EDA)的方式进行,布局是EDA工具的核心的核心。本文通过构建的线长评估模型及网格密度评估模型,并在此基础上对模型进行优化,最后利用模型实现VLSI电路单元的自动布局。问题一:基于结合直线型斯坦纳最小树思想的优化HPWL模型评估与电路单元连线接口坐标相关的线长。本题需要建立与电路单元连线接口坐标相关的线长评估模型,最小化每组估计线长与对应RSMT的差
- 应用光学的几组公式
萌龙在天
在不同的区域,有不同的计算公式。由于需要对大量光线进行计算,所以计算方法的选择就和重要。优先选择可以消除中间量的计算公式。近轴光线追迹所遵循的公式。其次就是几组放大率的公式,转面公式,拉赫不变量。各个光学系统的分辨率,孔径,入瞳,出瞳之间所遵循的公式。计算像差的公式。符号所代表的意义,以及符号与符号间的联系,需要认真的去用笔去写下来,分析和理解。最主要的就是要明白光学系统所规定的符号规则,正确的标
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猫脸码客: catCode2024
开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
亲爱的读者们,您是否在寻找某个特定的数据集,用于研究或项目实践?欢迎您在评论区留言,或者通过公众号私信告诉我,您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找,并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域,深度信息作为三维空间感知的重要组成部分,对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而,获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战,尤其是在同时涵盖室内和室
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逑乐
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VR户外影院-类似于OculusCinema、Netflix、照片查看器、GearVR的VR菜单的VR视频播放器环境。即使在低端手机上也能使用-8K分辨率的6幅HQ立体全景图像-用于显示照片/视频的电视平面-GearVR的6个场景和主菜单下载:Unity资源商店链接资源下载链接效果图:
- 月入十万第三十七天
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嘿嘿,今天注册了好多交易所,接下来学会搬砖,这样每天就可以不用早出晚归的去上班啦,理想很丰满,现实也不算太骨感,就看自己的行动能力了。网格交易可能是投入本金较小,网格密度不够,每天盈利1块不到[手动捂脸],一个月下来连我买阿里云服务器的零头钱都不够[在捂一次脸]。好在对网格交易的理论摸清楚了,轻量化服务器也懂得是个啥东东了。哈哈,学习点东西总要交点学费及智商税。今天下午大盘往下走,one也不知中了
- 浮起来的鸡蛋
灵怪水瓶
1.准备一杯清水水,里面放入一颗鸡蛋。此时鸡蛋是沉在杯底的。2.在杯子里不停的放盐。3.杯子里的盐越放越多,鸡蛋也慢慢的浮了起来。图片发自App4实验成功!后来,我才知道清水的密度要比生鸡蛋小,所以鸡蛋浮不上来,加盐后,可以让清水的密度增加,当盐水比鸡蛋密度高时,鸡蛋就自然而然浮起来了。图片发自App
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总得跑一个
python网络爬虫selenium
目录概述案例实操目标分析补充开始由此可以得到方法一:直接从api拿数据方法二:伪装selenium.webdriver测试测试用HTML如下:爬取失败——分析与思考改进最后附上使用selenium破解目标网站浏览器指纹的完整代码:觉得有帮助的小伙伴还请点个关注概述浏览器指纹是由浏览器类型、版本号、操作系统、屏幕分辨率、时区、插件、字体等信息组合而成的唯一标识,可以用于区分不同的用户。通过比对请求中
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一、前端是什么?前端即网站前台部分,也叫前端开发,运行在PC端,移动端等浏览器上展现给用户浏览的网页。随着互联网技术的发展,HTML5,CSS3,前端框架的应用,跨平台响应式网页设计能够适应各种屏幕分辨率,完美的动效设计,给用户带来极高的用户体验。(核心技术:HTML、CSS、JavaScript)核心技术是前端开发中最基本也是最必须的三个技能。前端的开发中,在页面的布局时,HTML将元素进行定义
- 检查的一天
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今天小羽毛到医院复查评估,挂号是10:45的16号,我、姐姐、哥哥和小羽毛九点到医院时才该4号,半天也不动。姐姐着急,又挂了一个其他比较快的科室,想着做一下其他检查,测了身高,体重和骨密度,已经不缺钙,显示都2岁骨龄了。等到10:45,大约才到7号,等挨住16号小羽毛的时候已经11:55了,真的不能理解为什么看的这么慢。姐姐进去只需要开一个评估单,也用了十分钟。中午在医院餐厅吃饭,吃完饭就守着下午
- 如何不用PS将模糊图片提升为高清图片
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本文来源于→微信公众号:AFR分享社正文不知道大家平时在工作、学习生活中有没有遇到这几种情况:01.看见一张自己非常中意的图片,想拿它做素材、手机屏保、电脑墙壁纸等,但是它的像素非常的模糊。02.你的客户或者公司老板给你一张较为模糊的图片,要求你把它变高清......面对上面的问题,能处理它们的方法,对于电脑小白来说应该会束手无策,然而有部分人肯定会想到的PS。于是就去百度搜索“PS怎么把模糊的图
- 结合YOLOv8和OpenCV WeChat QRCode打造一款二维码识别器
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本文字数:3876字预计阅读时间:25分钟01引言二维码(QRCode)在现代生活中有广泛应用,从支付系统到信息传递,它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法,主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时,由于二维码在整张图片中占据的比例较小,传统的OpenCVWeChatQRCode的识别方法表现不佳的问题。下面描述详细的优化过程。02OpenCVWeChatQRCodeWeChatQRCod
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
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在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- 二分查找排序算法
周凡杨
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一:概念 二分查找又称
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二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
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- Shell echo命令详解
daizj
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Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
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- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。