- GDP经济社会人文民生栅格数据下载网站汇总
疯狂学习GIS
本文为“GIS数据获取整理”专栏(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_10857546.html)中第八篇独立博客,因此本文全部标题均由“8”开头。本文对目前主要的GDP、社会与经济数据获取网站加以整理与介绍,若需其它GIS领域数据(如遥感影像数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据等),大家可以点击上方专栏查看,也可以看这一篇汇总文
- # 【GEE基础及工具)(一)】工欲善其事,必先利其器:借助Open Earth Engine实现影像高效处理及批量任务执行
遥感AI实战
GEE基础教程遥感GEE地理信息信息可视化sentinel
在遥感数据分析与处理工作中,海量影像数据的预处理(如去云、裁剪)和分析(如均值计算)是支撑后续研究的核心环节。而Sentinel-2影像作为常用的遥感数据源,常因云层遮挡、数据量大等问题增加处理难度。同时,在使用GoogleEarthEngine(GEE)处理数据时,“批量导出任务需手动逐个启动”的问题也会显著降低效率。本文将从“工具优化”和“数据处理”两个维度展开,详细介绍如何通过GEE完成Se
- 大势智慧与西安市勘察测绘院达成战略合作,共推“低空经济+AI”发展
大势智慧
人工智能大数据低空经济测绘实景三维ai无人机
近日,武汉大势智慧科技有限公司(以下简称“大势智慧”)与西安市勘察测绘院达成战略合作。大势智慧董事长黄先锋教授、西安市勘察测绘院院长张周平代表双方签署协议,大势智慧云产品部总监刘文轩博士、西安分公司总经理门小宁,西安市勘察测绘院副院长朱梅馨、地理信息研究院院长方登茂、新型测绘分院院长彭勃、卫星遥感中心副主任刘扬等出席此次合作交流座谈会暨战略合同签约仪式。张周平院长(左)与黄先锋董事长(右)代表双方
- Python, Go, Rust 开发全球海岛坐标定位APP
Geeker-2025
pythongolangrust
以下是一个基于**Python、Go和Rust**协同开发的全球海岛坐标定位APP设计方案,结合三者的优势实现高精度地理计算、实时数据处理和跨平台部署:---###系统架构```mermaidgraphTDA[卫星遥感数据源]-->B(Python数据处理)B-->C{Rust地理引擎}C-->D[Go微服务集群]D-->E[移动端/Web端]E-->F[用户终端]```---###模块分工及技术
- 利用遥感和 Python 追踪休斯顿的绿化覆盖率(基于卫星 NDVI)
gis收藏家
遥感python人工智能开发语言
变化常常以我们难以察觉的方式发生——除非我们退得足够远。在地球上空,卫星观测着城市的生长、变化和呼吸。得益于欧洲航天局的哨兵二号卫星和免费提供的哥白尼数据,我们现在可以逐像素地追踪城市绿化覆盖的细微变化。这篇文章探讨的是使用归一化植被指数(NDVI)观察休斯顿2021年植被状况时会发生什么。NDVI是光合作用的指标,提取自卫星图像中的红光和近红外波段。植物生长时会反射近红外光并吸收红光。NDVI将
- 如何对倾斜摄影模型进行处理,用什么软件?
零一数创
ue5unity3d游戏引擎arcgis
引言随着遥感技术和计算机视觉技术的发展,倾斜摄影技术(ObliquePhotogrammetry)在城市建模、灾害监测和环境管理等领域得到了广泛应用。倾斜摄影通过从多个角度获取地面图像,能够提供更加丰富和详细的三维模型。然而,由于获取的数据量巨大,导致生成的三维模型往往体积庞大、处理复杂,因此模型的轻量化处理成为了研究的重点。本文将探讨几种有效的倾斜摄影模型轻量化处理方法,包括模型简化、几何精简、
- 遥感技术在地质构造及找矿中应用
BNU_JW
摘要利用Landsat-8卫星的ETM+遥感影像为数据源,结合当地区域地质调查基础资料,对中国西北某高原地区内线性断裂、环形构造、侵入岩体、赋矿地层等地质构造的成矿特征开展遥感解译,综合运用数理统计原理与地统计学分析方法,分析遥感解译的地质构造信息与矿产勘查的相关性,总结了区内解译构造与成矿关系条件。1、区域地质构造概况工作区位于我国西部核心构造部位的青藏高原北缘,北邻塔里木盆地,南接柴达木盆地,
- 基于ArcPy将HDF格式栅格文件批量转为TIFF格式
疯狂学习GIS
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。 首先,来看看我们想要实现的需求。 在一个名为HDF的文件夹下,有五个子文件夹;每一个子文件夹中,都存储了大量的.hdf格式的栅格遥感影像数据。 我们在其中任选一个子文件夹,来看看其中所含的文件。 我们要做的,就是将HDF文件夹下的全部子文件夹中的全部.hdf格式图像文件,一次性转换为
- 合成孔径雷达干涉测量InSAR技术流程(星载/地基系统+DEM重建+DInSAR形变监测+时序分析)等
WangYan2022
遥感合成孔径雷达干涉测量InSAR形变信息提取地形三维重建
合成孔径雷达干涉测量(InterferometricSyntheticApertureRadar,InSAR)技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术,凭借其可以穿过大气层,全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性,已在地表形变监测、DEM生成、滑坡、火山活动、冰川运动、人工建筑物形变信息提取等多种领域展开了成功应用。通过典型案例,熟练掌握InSAR数据处理(包括InSAR高程测量、DInSAR形变
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
- 遥感云平台-GEE下载Landsat8/9影像数据(python)
内容介绍上期文章介绍如何在网页端导出Landsat8/9数据,本期主要介绍如何在本地GEE-python端导出数据以及出图。环境配置:Vscode+Jupyternotebook+gee+geemap+python3.10#导出所需要的包,注意提前安装ee和geemapimporteeimportosimportnumpyasnpimportgeemapfromgeemap.datasetsimp
- 评估遥感云雾浓度的无参化指标(适用于其它合成雾的场景)
夏天是冰红茶
去雾与加雾opencv计算机视觉人工智能
前言本文总结了四种用于评估图像雾浓度的无参考指标:FADE、densityD、AuthESI和JSFD。FADE通过MATLAB实现,能较好反映雾气浓度但计算耗时;densityD基于TensorFlow,对天空场景较为敏感;AuthESI主要用于评估合成雾真实性,不适用于浓度评估;JSFD结合HSV空间S值、白点比例和暗通道特征,准确性较高但计算时间长。实验表明,FADE和JSFD以及densi
- Python中gdal实现栅格遥感影像读取计算及基于质量评估QA波段筛选掩膜数据
疯狂学习GIS
本文介绍基于Python语言中gdal模块,对遥感影像数据进行栅格计算,同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作。 前期系列博客1(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/113929859)详细介绍了基于ENVI、ERDAS等软件对遥感影像加以各类处理的操作,系列博客2(https://blog.csdn.net/z
- AI+Python赋能!长时序植被遥感动态分析全攻略:从物候提取到生态评估
梦想的初衷~
土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
在遥感技术与人工智能深度融合的2025年,AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理,到MODIS植被产品的AI辅助质量控制,以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域,展现出传统方法难以企及的技术优势
- 【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
引言任务:光学遥感图像中显著目标检测论文地址:Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址:前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱,现有S
- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- 基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现
pk_xz123456
仿真模型算法深度学习分类python人工智能深度学习机器学习
基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向,它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同,高光谱图像包含数百个连续的光谱波段,能够提供丰富的光谱信息。然而,高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战,特别是在小样本条件下,传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题,本文介绍一种基于小样本的高
- 原生cesium 实现 多图例展示+点聚合(base64图标)
个人简介:某大型测绘遥感企业资深Webgis开发工程师,软件设计师(中级)、CSDN优质创作者作者:柳晓黑胡椒❣️专栏:cesium实践(原生)若有帮助,还请关注➕点赞➕收藏,不行的话我再努努力需求背景解决思路解决效果index.vue需求背景1.需要展示多个站点图例的图表及闪烁效果2.需要考虑层级高时,多图例的点聚合效果,且点聚合显示需要采用设计的圆形图标解决思路闪烁效果:采用css3的anim
- 【学习教程】遥感、GIS和GPS技术在水文、气象、灾害、生态、环境及卫生等领域中的应用
【内容简介】:第一讲3S技术及软件简介1.13S技术及应用案例文献解析1.23S技术软件(ArcGIS、ENVI)简介1.3如何快速掌握ArcGIS1.4ArcGIS界面及数据加载1.5文档保存方式第二讲ArcGIS数据管理2.1ArcGIS数据类型与数据结构2.2shapefile数据、个人地理数据库MDB和文件地理数据库GDB2.3地理空间数据建库的理论、方法和步骤2.4ArcGIS数据管理第
- 遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法
神经网络15044
仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- Switch全能模拟器1.19.1,续航提升30%+60帧
2501_92572038
memcached
1解压switch1.19.1.7有俩个文件夹switch文件1.19.1.7复制粘贴内存卡根目录1.19.1.7前端相册安装2解压retroarch文件。复制粘贴内存卡根目录3ROM游戏文件夹。复制粘贴内存卡根目录4投币键ZL开始建ZR同时按ZL和ZR菜单切换+键关闭游戏全能模拟器是最新1.19.1,核心全部手动匹配好了,全部游戏适配遥感操作,玩射击游戏按住b健连发,cpu频率默认1000改成7
- 成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT在遥感领域中的应用
科研的力量
人工智能ChatGPTchatgpt人工智能
课程将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合,提供不仅是理论上的,而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者,本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法,使你的工作更具影响力和前沿性。遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面
- WRFDA资料同化系统在区域数值预报中的参数优化与敏感性分析
jwwkyjspt
水文大气气象气象海洋大气水文
数值预报已经成为提升预报质量的重要手段,而模式初值质量是决定数值预报质量的重要环节。资料同化作为提高模式初值质量的有效方法,成为当前气象、海洋和大气环境和水文等诸多领域科研、业务预报中的关键科学方法。资料同化新方法的快速发展,气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加,为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础,也导致许多新的复杂科学问题,增加了实际应用的难度。为有效提升广大科研、业务人
- 遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用
科研的力量
生态遥感双碳chatgptGEE卫星遥感数据
以EarthEngine(GEE)、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过80PB,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具,G
- Sentinel-5P遥感数据下载及预处理教程【20250105】
八秒记忆的老男孩
遥感数据预处理遥感反演Sentinel-5P预处理遥感数据
Sentinel-5P是欧空局(EuropeSpaceAgency,ESA)于2017年10月13日发射的一颗全球大气污染监测卫星。卫星搭载了对流层观测仪(TroposphericMonitoringInstrument,TROPOMI),可以有效的观测全球各地大气中痕量气体组分,包括NO2、O3、SO2、HCHO、CH4和CO等重要的与人类活动密切相关的指标,加强了对气溶胶和云的观测。⛄Sent
- 遥感影像数据处理-大图滑窗切分为小图
GIS潮流
遥感语义分割
功能需求据所周知,遥感影像的尺寸有大有小,大的达到几万x几万像素,而图像分割算法模型在训练中尺寸适中,比如256x256,512x512,1024x1024等等,如果直接将遥感影像的原图输入模型中进行训练,大概率会提示内存和显存不足,因此针对遥感影像的模型训练,一般都需要将影像裁剪为小图。裁剪后的效果图如下:解决思路基于上面的需求,写了一套裁剪算法流程。主要考虑的是在裁剪过程中,从左往右、从上到下
- EasyFeature软件特性四:星云空天大模型
智绘中勘
人工智能深度学习信息可视化
随着智能遥感进入新纪元,数据处理与模型效率的挑战日益成为应用落地的关键瓶颈。EasyFeature软件以星云空天大模型为核心,构建了基于人机智能提示学习的多模态系统。通过海量高质量数据预训练,集成了包括遥感场景分类、快速目标检测、地物分类、变化检测等在内的丰富模型库,提供端到端的智能解译能力。EasyFeature完全实现国产化自主可控,涵盖全栈软硬件支撑与训推一体化流程,确保高效安全。其极简安装
- landsat卫星遥感影像下载、处理教程
一条破秋裤
个人笔记笔记
1.landsat数据下载USGS网址:EarthExplorer参考链接:USGS下载遥感影像——以Landsat影像下载为例_usgs怎么下载遥感影像-CSDN博客L1TP数据进行了几何校正和辐射校正,L2SP数据在此基础上,进一步处理后的数据,通常包括地表反射率和其他相关的地表特征信息。但是L1和L2的选择需要根据实际需求。这里我们选择下载landsat8-9L1数据目前是可以直接在浏览器下
- 基于MFC的遥感图像匹配程序设计
HH予
嵌入式驱动工程项目开发mfcc++
基于MFC的遥感图像匹配程序设计下面我将为你设计一个使用MFC实现的遥感图像匹配程序,能够显示图片并在图上标注匹配点位置,支持地面点坐标的输入和输出。程序框架设计1.创建MFC项目使用VisualStudio创建一个MFC应用程序项目选择"单文档"界面勾选"文档/视图体系结构支持"2.主界面设计//在CMainFrame中添加以下成员变量classCMainFrame:publicCFrameWn
- 基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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
基于OpenCv的图片倾斜校正系统详细设计与具体代码实现1.背景介绍1.1图像处理的重要性在当今数字时代,图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。无论是在计算机视觉、模式识别、医学影像、遥感探测还是多媒体处理等领域,图像处理都是不可或缺的核心技术。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作,可以从图像中获取有价值的信息,为后续的分析和决策提供支持。1.2图像倾斜问题及其影响在实际应用中,由于
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$