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此星光明
GEE教程训练前端javascript开发语言geemodisNPP下载
目录简介函数Export.image.toDrive(image,description,folder,fileNamePrefix,dimensions,region,scale,crs,crsTransform,maxPixels,shardSize,fileDimensions,skipEmptyTiles,fileFormat,formatOptions,priority)Argument
- 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
- 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
- 【数据集】基于日变化温度循环DTC模型改善MODIS估算的月度陆地表面温度LST
WW、forever
数据集MODISLST
目录数据概述一、数据输入(InputData)二、处理方法(ProcessingMethodology)三、结果获取与验证(Results&Validation)数据下载参考论文“ImprovedestimatesofmonthlylandsurfacetemperaturefromMODISusingadiurnaltemperaturecycle(DTC)model”提出了一种基于日变化温度循
- GEE数据更新——MODIS数据LST地表温度计算案例MODIS/006/ MOD11A1 已弃用并且没有新数据。请改用MODIS/061/ MOD11A1
此星光明
GEE学习专栏前端javascript开发语言geelstmodis温度
问题为什么我无法在下面给出的代码中下载2024年的数据?看起来有效期到2022年11月。你能帮我吗?差异MODIS/006/MOD11A1和MODIS/061/MOD11A1是两个不同的MODIS地表温度数据集。它们之间的差异主要体现在数据处理方法和时间范围上。目前GEE中已经没有前者的数据。后者的时间可用范围为2000-02-24T00:00:00-首先,这两个数据集的数据处理方法有所不同。MO
- GEE教程:加载和处理MODIS每日地表温度数据(LST),并分析特定区域(ROI)的温度变化时序趋势
此星光明
GEE教程训练geelstmodis地表温度时序变化趋势JavaScript
使用GoogleEarthEngine分析MODIS地表温度数据在本篇博客中,我们将展示如何使用GoogleEarthEngine(GEE)加载和处理MODIS每日地表温度数据(LST),并分析特定区域(ROI)的温度变化趋势。我们将从加载区域数据开始,将温度数据从开尔文转换为摄氏度,并将每日数据聚合为16天间隔,最后绘制温度变化图表。1.加载区域数据首先,我们从GEE的资产中加载感兴趣区域(RO
- GEE案例:基于Google Earth Engine的RUSLE土壤侵蚀模型实现与分析(恒河缓冲区)
此星光明
GEE案例分析人工智能大数据rusle土壤侵蚀模型算法gee
基于GoogleEarthEngine的RUSLE土壤侵蚀模型实现与分析(恒河缓冲区案例研究|2024-2025年度数据)1.研究背景与数据准备本研究利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)评估恒河支流缓冲区的土壤侵蚀状况。核心数据集包括:气象数据:CHIRPS日降水数据集(计算R因子)地形数据:SRTM数字高程模型(提取LS因子)遥感数据:哨兵2号(计算C因子)、MODIS土地覆盖(提取P因子)土
- 最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估
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地学植物遥感人工智能遥感植物农业
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
- 【大模型ChatGPT +DeepSeeK+python】最新AI赋能Python长时序植被遥感动态分析、物候提取、时空变异归因及RSEI生态评估
赵钰老师
遥感DeepSeekpython人工智能chatgpt数据分析pythonarcgis
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
- NDVI 数据产品和常见传感器说明(Modis,TM,AVHRR,SPOT)
探寻TUT
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NDVI常见传感器说明1,modis(moderateresolutionimagingspectroradimeter)Modis是由nasa发射的,共有36个通道,从可见光到热红外波段,在1999年发射的terra,2002年5月发射Aqua,Terra每天经过2次,分别为早上10:30和22:30,aqua每天同样两次,1:30am和13:30Modis主要提供以下变量每日地表反射率,雪盖,
- CASA模型-估算陆地生态系统植被净初级生产力NPP的经典模型(相关遥感数据、MODIS NDVI遥感产品预处理、气象数据预处理与空间插值、区域制图)
KY_chenzhao
人工智能大数据机器学习matlab
CASA模型(Carnegie-Ames-StanfordApproach)是一个基于光合作用和呼吸作用过程的生态系统生产力模型。在实际应用中,气象数据是CASA模型的关键输入之一,用于模拟植被的光合作用和呼吸作用。本文将介绍如何结合气象数据实现CASA模型,并提供一个实际案例CASA模型需要的气象数据主要包括:辐射(光合有效辐射PAR)温度(影响酶活性和呼吸作用)降水(影响土壤水分和植被生长)这
- 2013-2023年 中国MOD17A3H植被净初级生产力(NPP)数据
小王毕业啦
大数据人工智能大数据社科数据
中国MOD17A3H植被净初级生产力(NPP)数据是基于NASA的MODIS卫星遥感数据计算得出的,这些数据对于评估生态系统碳收支、碳循环以及气候变化的影响具有重要意义。NPP数据可以反映植被通过光合作用固定大气中二氧化碳并转化为有机物质的能力,是衡量生态系统健康状况和生产力水平的重要指标。如果NPP呈现增加趋势,可能意味着生态系统的生产力在增强,有利于碳的固定和减少温室气体排放;反之,如果NPP
- MODIS数据介绍
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遥感数据MODIS介绍
MODIS数据所有产品介绍与下载地址数据介绍:中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolutionImagingSpectroradiometer)-MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一,两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面,得到36个波段的观测数据,这些数据将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程,因此,MODIS在发展有效的、全球性的用
- 基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022
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基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要 本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据,选取了13个与干旱有关的变量,并与基于气象数据的3个月时间尺度的标准化降水蒸发指数(SPEI-3)进行相关性分析,根据相关性高低确定了输入模型的变量;在黄土高原干旱、半干旱和半湿润区域分别利用随机
- GEE数据集——MOD13A1.006Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品
此星光明
中科星图服务器运维javascriptmodis植被指数数据集影像
数据名称:MOD13A1.006Modis16天Terra500m数据来源:NASA时空范围:2000-2022年空间范围:全国波段名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001NormalizedDifferenceVegetationIndexEVIB2EVI-2000100000.0001EnhancedVegetationIndexVIQB3B
- 中科星图(案例)——NDVI植被指数的计算和图例添加以及median和mosaic的影像拼接
此星光明
中科星图前端javascriptgvendvi植被指数云计算云平台
简介在GVE云平台上实现NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)植被指数的计算和图例添加,可以通过以下步骤进行:1.数据获取和准备首先,需要获取卫星影像数据,可以选择公开的遥感数据源,如Landsat、MODIS等。数据获取后,需要对数据进行预处理,包括数据格式转换、投影变换等,以确保数据的一致性和可用性。2.NDVI计算NDVI是通过计算红外波段和可见光
- Google Earth Engine(GEE)简单介绍及注册
生态遥感监测笔记
大数据编程语言人工智能javapython
GoogleEarthEngine(GEE)是由谷歌、卡内基梅隆大学、美国地质调查局(USGS)共同开发的用以处理卫星遥感影像数据和其他地球观测数据的云端运算平台。GEE平台融合了谷歌服务器提供的强大计算能力或者以及大范围的云计算资源,平台数据集提供了对地观测卫星大量完整的影像数据如Sentinel,MODIS,Landsat等,也提供了植被、地表温度和社会经济等数据集,并能做到数据库每天更新。G
- 基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究
凝忆_1169
基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究陈丙寅杨辽陈曦王伟胜摘要对modis数据进行投影转换、去云等预处理的基础上,利用地形校正对TVDI模型进行改进,构建了改进型的温度植被干旱指数(mTVDI)用于新疆干旱区旱情监测。1研究区概况及数据源1.1研究区概况新疆干旱区,是全球典型的干旱半干旱气候区。1.2数据源与预处理1.2.1遥感数据主要采用MODIS数据产品、SRTM高程数据及TRMM降水
- GEE入门篇|栅格数据集概述(三):Pre-made Composites
不止GIS
GoogleEarthEngine入门及进阶教程javascript开发语言
Pre-madeCompositesPre-madeComposites指从设定区域或时间段的图像集中获取单独的图像,并将它们组合成单层。这可以针对许多不同的数据集进行,包括卫星图像(例如MODIS、Landsat、Sentinel)、气候信息、森林或植被信息等。例如,图像集合可能在一个位置有多个图像,正如我们在前面的“按位置过滤”示例。某些图像可能有大量云层或其他大气伪影,导致图像质量较差。其他
- GEE:MCD12Q1土地利用分类产品下载导出制图
海绵波波107
GEE基础GEE
导入矢量文件和导出可以看以外博文varroi=ee.FeatureCollection('projects/a-flyllf0313/assets/yidaiyilu');Map.centerObject(roi,5.5)vardataset=ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD12Q1');varigbpLandCover=dataset.select('LC_Ty
- GLASS产品植被总初级生产力GPP_avhrr年数据分享
GIS遥感数据处理应用
arcgis
各位同学们好,今天分享的是GLASS产品植被总初级生产力GPP_avhrr年数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,您可以评论或私信。一、数据简介GPP产品采用了贝叶斯多算法集成方法,整合了国际上广泛应用的8个光能利用率模型,包括CASA、CFix、CFlux、EC-LUE、MODIS、VPM、VPRM和Two-leaf。该算法的发展和验证基于全球涡相关通量站点的数据,总计155个站点,涵
- GLASS产品植被总初级生产力GPP_MODIS年数据免费分享
GIS遥感数据处理应用
arcgis
各位同学们好,今天分享的是GLASS产品植被总初级生产力GPP_MODIS年数据。如果您需要下载或处理遥感数据等方面的帮助,您可以私信或评论。一、数据简介二、数据链接国家地球系统科学数据中心数据详细信息(geodata.cn)https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=2693253&docId=7938三、数据分享我已经下载并处理好
- MODIS产品MCD12Q1 IGBP土地利用数据分享
GIS遥感数据处理应用
GISarcgisgooglecloud
一、数据简介MCD12Q1是MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)卫星传感器所生成的一个地球观测数据产品,提供了全球范围内的地表覆盖分类信息。其中,MCD12Q1IGBP(InternationalGeosphere-BiosphereProgramme)土地利用数据是MCD12Q1产品的一部分,用于描述地球表面的土地利用和土地覆盖情况。
- geemap学习笔记052:影像多项式增强
静观云起
geemap学习笔记
前言下面介绍的主要内容是应用Image.polynomial()对图像进行多项式增强。1导入库并显示地图importeeimportgeemapee.Initialize()Map=geemap.Map(center=[40,-100],zoom=4)2多项式增强#使用函数-0.2+2.4x-1.2x^2对MODIS影像进行非线性对比度增强。#LoadaMODISimageandapplythes
- 下载全球范围内的实时和历史火灾数据
GIS工具-gistools2021
gis遥感大数据
我们可以利用地图资源工具下载和处理全球范围内的实时和历史火灾数据。包括:MODIS\LANDSAT\NOAA\Suomi-NPP以监测和检测活跃的火灾。数据的主要特点和用途:允许用户追踪全球各地的火灾活动。数据通常以点状呈现,包括有关火灾的地理位置、开始时间和火灾强度等信息。提供下载火灾数据,以便进一步分析或整合到其他地理信息系统(GIS)中。数据通常以标准格式CSV和SHP提供。数据对于自然资源
- 基于R语言的NDVI的Sen-MK趋势检验
TwcatL_tree
R地理信息r语言开发语言sen-mk
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据,数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值,在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下:importeeimportgeemapgeemap.set_proxy(port=7890)#设置全局网络代理Map=geemap.Map()#指定艾比湖地区数据范围region=ee.Geometry.BBox(82.433,44.367,
- GEE中Landsat、Sentinel、Modis主要数据集区别
TwcatL_tree
地理信息GEEsentinel人工智能
一、Landsat1.Collection1/2的区别Collection2是LandsatLevel1数据的又一次重大再处理,显著提高了绝对地理定位精度。Collection1Collection2时间跨度1972~2021底1972~至今数据等级level1level1:1972~2021底level2:1982~至今Landsat集合2包括基于场景的全球2级表面反射率科学产品Landsat集
- gdal转投影
就是一只白
dataprocesspythonpython
importosfromosgeoimportgdal,osr#输入文件夹和输出文件夹路径input_folder=r'E:\MODIS\HEGOUT'output_folder=r'E:\MODIS\HEGOUT_3413'#创建输出文件夹os.makedirs(output_folder,exist_ok=True)#获取输入文件夹中所有的TIFF文件input_files=[fforfino
- GEE数据集——2000 年至 2022 年与传感器无关的 MODIS 和 VIIRS LAI/FPAR CDR
此星光明
GEE数据集专栏gee数据集modis叶面积指数lai全球云计算
2000年至2022年与传感器无关的MODIS和VIIRSLAI/FPARCDR该地理空间数据集包含关键的生物物理参数,即叶面积指数(LAI)和光合有效辐射分量(FPAR),是描述陆地生态系统特征不可或缺的参数。该数据集解决了现有全球LAI/FPAR产品的局限性,包括与时空一致性和准确性有关的挑战。该数据集利用包括MODIS&VIIRS在内的一系列长期全球LAI/FPAR产品,有助于全面分析植被动
- 青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集
JGiser
GIS数据未分类(气象等等)arcgis
引文格式:邱玉宝,郭华东,除多,等.青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集[J/OL].中国科学数据,2016,1(1).(2021-11-07).DOI:10.11922/csdata.170.2016.0003.数据引用格式:邱玉宝,郭华东,除多,等.青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集[DB/OL].ScienceDataBank,2016.(2021-11-07).DOI:10.11
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置