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浩瀚之水_csdn
三维图像dcm
DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)标准是医学图像和相关信息的数字图像通信的国际标准。以下是DICOM标准的详细内容:一、概述DICOM标准由医学图像处理和通信的专业组织DICOM标准委员会(DICOMStandardsCommittee)负责维护和更新。它定义了医学影像设备(如X射线、CT扫描、MRI等)生成、存储、传输和显示的规范,以
- HAMIL-QA:心房 LGE MRI 质量评估的多实例学习分层方法
小杨小杨1
#全监督学习
文章目录HAMIL-QA:HierarchicalApproachtoMultipleInstanceLearningforAtrialLGEMRIQualityAssessment摘要方法实验结果HAMIL-QA:HierarchicalApproachtoMultipleInstanceLearningforAtrialLGEMRIQualityAssessment摘要背景:通过高质量的3D晚
- 【图片合并转换PDF】如何将每个文件夹下的图片转化成PDF并合并成一个文件?下面基于C++的方式教你实现
平安喜乐-开开心心
多文件夹图片管理批量图片转PDF批量图片合并PDF批量图片转换PDF多个文件夹的图片合并PDF批量多目录图片合并PDF多目录多文件夹合并PDF
医院在为患者进行诊断和治疗过程中,会产生大量的医学影像图片,如X光片、CT扫描图、MRI图像等。这些图片通常会按照检查时间或者检查项目存放在不同的文件夹中。为了方便医生查阅和患者病历的长期保存,需要将每个患者文件夹下的图片合并成一个PDF文件。使用方式:医院的档案管理人员将患者的影像资料文件夹整理好,运行程序生成包含所有影像图片的PDF病历,便于在不同科室之间共享和远程医疗会诊。要在C++中实现将
- 《使用深度生成学习预测无对比心脏电影 MRI 中急性心肌梗死的晚期钆增强》论文精度
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人工智能论文精读学习人工智能计算机视觉
PredictingLateGadoliniumEnhancementofAcuteMyocardialInfarctioninContrast-FreeCardiacCineMRIUsingDeepGenerativeLearning背景:晚期钆增强(LGE)心脏磁共振(CMR)是诊断心肌梗死(MI)的标准技术,然而,由于使用钆造影剂,该技术存在风险。基于无造影剂CMR进行MI评估的技术有望克服
- AI 赋能医疗:重塑医疗保健的未来
HelloZheQ
人工智能
人工智能(AI)正在迅速改变各行各业,而医疗保健领域尤为突出。AI技术的进步为医疗保健带来了前所未有的机遇,有望提高诊断准确性、加速药物研发、改善患者护理,并最终重塑医疗保健的未来。1.精准诊断与个性化治疗AI算法可以通过分析大量的医学影像(如X光片、CT扫描和MRI)来辅助医生进行疾病诊断,尤其是在早期阶段。AI还可以分析患者的基因组数据、病史和生活方式,从而制定个性化的治疗方案。案例:AI算法
- 基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现
鱼弦
人工智能时代fpga开发cnn人工智能
基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络(CNN)是一种强大的深度学习架构,广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。FPGA以其并行处理能力、低延迟和灵活性,是加速CNN推理的理想硬件平台。通过在FPGA上实现CNN,可以显著提高实时应用中的推理效率。应用使用场景实时图像识别:如智能手机摄像头中的面部识别。自动驾驶:环境感知和障碍物检测。医疗影像分析:快速处理MRI或X-R
- 超分辨率体积重建实现术前前列腺MRI和大病理切片组织病理学图像的3D配准
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摘要:磁共振成像(MRI)在前列腺癌诊断和治疗中的应用正在迅速增加。然而,在MRI上识别癌症的存在和范围仍然具有挑战性,导致即使是专家放射科医生在检测结果上也存在高度变异性。提高MRI上的癌症检测能力对于减少这种变异性并最大化MRI的临床效用至关重要。迄今为止,这种改进受到缺乏准确标注的MRI数据集的限制。通过接受根治性前列腺切除术的患者数据,可以将切除前列腺的数字化组织病理学图像与术前MRI进行
- 机器视觉在医疗影像分析中的应用:助力放射科医生精准诊断
人工智能专属驿站
大数据人工智能计算机视觉
在现代医疗领域,影像学检查如X光、CT扫描和MRI等是诊断疾病的重要手段。随着技术的不断发展,机器视觉算法在医疗影像分析中的应用日益广泛,为放射科医生提供了强大的辅助工具,极大地提高了诊断的准确性和效率。本文将探讨机器视觉在医疗影像分析中的具体应用及其对医疗诊断带来的变革。一、机器视觉算法简介机器视觉是一种模拟人类视觉的科学技术,通过图像处理、模式识别和计算机视觉等技术,使计算机能够“看”懂图像中
- 3D UNet和Swin-UNETR
学無芷境
计算机视觉
3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络,它们对三维(3D)数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体,专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维(2D)图像分割任务设计的,具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构,以便更好地处理具有深度信息的体积数据,如CT或MRI扫描。主要特点:编码器:逐渐下采样图像,提取并
- 3D卷积神经网络:原理、应用与深入解析
从零开始学习人工智能
cnn人工智能神经网络目标跟踪3dopencv
3D卷积原理3D卷积,或称为三维卷积,是卷积神经网络(CNN)中的一种技术,用于处理三维数据,如医学图像(如MRI、CT扫描)或视频数据。与标准的二维卷积(处理图像)不同,3D卷积在三个维度(通常是深度、高度和宽度)上操作。在这个图示中,我们可以看到一个3x3x3的卷积核(也称为滤波器或特征检测器)在一个5x5x5的输入数据块上滑动。在每个位置,卷积核与其覆盖的输入数据块的部分进行元素乘法并求和,
- 另一半的无奈
张崇冠
始终放不下心的是陪我辛苦半生的老婆,这几天心慌慌的是不是因为她没有睡好觉,头疼的老毛病又犯了。特意给她做了个小测试,结果不容乐观。本次测试提示:属于神经衰弱的高风险人群,建议及时就医,明确诊断。>神经衰弱是一类精神容易兴奋和脑力容易疲乏,常有情绪烦恼和心理生理症状的神经症性障碍。虽不影响寿命,但会严重影响患者的身心健康及生活。心电图、脑电图、头颅CT、MRI等检查,有助于进一步明确诊断。>在日常生
- cornerstonejs介绍
花花进修
DICOM医学影像查看器html5javascriptnpmyarn
Cornerstone.js是一个用于医疗成像应用程序的开源JavaScript库。它专门设计用于在Web浏览器中处理和显示DICOM(数字成像和通信在医学领域)图像。Cornerstone.js为开发者提供了强大的工具,可以轻松构建功能丰富的医学图像查看器,广泛应用于放射学、病理学、超声成像等领域。特点高性能图像渲染:支持大尺寸医学图像的快速渲染,包括CT扫描、MRI、X光片等。利用GPU加速(
- 【MRI基础】视场FOV基本概念
医学信号图像玩家
图像处理基础和项目汇总MRI成像MRI成像基础
FOV基本概念在MRI(磁共振成像)中,视场(FOV)是指扫描过程中成像的身体区域。它是图像中捕捉到的患者解剖结构区域。FOV通常以厘米(cm)或毫米(mm)为单位表示,可在扫描前由操作员调整。较大的FOV将捕捉较大的身体区域,而较小的FOV将捕捉较小的区域,且空间分辨率较高。FOV由成像矩阵的大小和MRI扫描仪梯度线圈的物理尺寸决定。矩阵大小指的是图像中的像素数。FOV和矩阵尺寸之间的关系可以用
- 人工智能在医疗领域的应用与展望
王东韦DvWooo
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引言随着科技的飞速发展,人工智能(AI)正逐渐成为医疗领域的一股强大力量。AI在医疗领域的应用不仅提高了诊疗的准确性和效率,还为患者提供了更加个性化、精准的治疗方案。本文将探讨人工智能在医疗领域的应用及其对未来的影响。一、人工智能在医疗诊断中的应用影像诊断:AI在医学影像诊断中的应用已经取得了显著的成果。通过深度学习算法,AI可以快速、准确地识别X光片、CT扫描和MRI图像中的病变,辅助医生做出诊
- 最强大脑是这样炼成的!不同年龄段孩子的全脑开发
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摘要:不要羡慕电视上的那些天才、神童。你的孩子也能拥有最强大脑!请跟随启智天下的讲解,了解不同年龄段孩子的全脑开发重点。敲黑板!脑细胞的生长在6岁时完成90%,10岁时完成95%,20岁时全部完成,但是在出生后的3年里脑细胞会急速地生长到60%,所以这3年对人的一生具有非常重要的影响。大脑在不同的年龄阶段发育的位置不同,从美国国立精神健康研究所通过磁性共鸣成像(f-MRI)技术记录的脑部发育过程研
- CT-CTA不理解的点
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由于是将训练CT数据的模型用来跑MRI,因此有些操作不是很理解,并且也不会,请教哈各位大佬Question1首先使用一个生成模型netG_A2B将输入real_A2转换成输出fake_B,这通常是在如图像到图像的转换任务中常见的做法,例如在使用对抗生成网络(GANs)来增强医学图像或改变图像风格的应用中。然后利用函数to_windowdata将real_B和生成的fake_B通过窗宽(WW)和窗位
- 好消息!茗创系列课程年度会员,众多课程可免费畅学!
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茗创年度会员加入茗创年度会员以下课程可免费畅学不仅享有会员专属服务、优惠购课还有课程上新提醒哦脑影像组学培训班直播时间:2023.7.4~7.7随着大数据、人工智能的深入融合发展,一项新的研究方法开始用于临床研究,它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。影像组学的概念最早由荷兰学者Lambin于2012年提出,是指从影像(CT、MRI、PET等
- 探索人工智能在医疗诊断中的潜在应用
迷璃学妹
人工智能
人工智能在医疗诊断中的潜在应用是一个备受关注的领域,它有望在提高诊断准确性、加快诊断速度和改善医疗资源利用方面发挥重要作用。以下是人工智能在医疗诊断中的潜在应用:1.图像识别技术人工智能可以通过图像识别技术帮助医生快速准确地诊断疾病。例如,人工智能可以分析X光片、MRI和CT扫描图像,帮助医生发现肿瘤、骨折和其他病变。这种技术可以大大提高诊断的准确性和速度,有助于及时治疗疾病。2.医疗数据分析人工
- Medical Image Synthesis with Context-Aware Generative Adversarial Networks
22f9d17d554d
摘要计算机断层扫描(CT)对于各种临床应用至关重要,例如放射治疗计划以及PET衰减校正。但是,CT在采集过程中会暴露放射线,这可能对患者造成副作用。与CT相比,磁共振成像(MRI)更安全,并且不涉及任何辐射。因此,近来,对于放射治疗计划的情况,研究人员被极大地动机从同一对象的其对应的MR图像估计CT图像。在本文中,我们提出了一种数据驱动的方法来解决这一具有挑战性的问题。特别是,通过训练性的卷积网络
- 腹部MRI多脏器分割(多个类别的分割)
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深度学习之医学图像处理人工智能深度学习神经网络
目录1.介绍2.读取dcm图像3.NOTES_PLEASE_READ.txt文件4.划分数据集5.dataset数据加载
- 医学图像隐私保护
superdont
图像加密计算机视觉
随着数字医疗技术的快速发展,医学图像例如X光片、CT扫描、MRI及超声波扫描已成为现代医疗診断和治療的基石。然而,同时这些包含敏感个人信息的图像也面临着隐私和安全方面的挑战。随着数据泄露事件的增多,医学图像隐私保护变得尤为重要。从技术层面来看,医学图像隐私保护通常包括以下方面:1.数据加密:为了保护数据在传输过程中不被未经授权的人窃取或篡改,可以使用各种加密标准,如SSL/TLS、AES和RSA等
- 【深度学习】: 脑部MRI图像分割
X.AI666
深度学习深度学习人工智能
清华大学驭风计划课程链接学堂在线-精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~案例4:脑部MRI图像分割相关知识点:语义分割、医学图像处理(skimage,medpy)、可视化(matplotlib)1任务
- 资源分享 | 利用机器学习进行高级MRI分析
茗创科技
数据分析脑电数据分析fMRI核磁经验分享fMRI机器学习
Actflow大脑活动流工具箱(BrainActivityFlowToolbox,简称Actflow)。该工具箱有助于将大脑连接与任务诱发活动以及相关的认知和行为功能联系起来。主要重点是活动流映射及其相关方法。活动流映射是一个高度灵活的框架,通过更好的连接方法和创造性地使用该方法来更好地了解大脑功能。例如,活动流映射可用于推断是否涉及一个或多个大脑连接以产生特定功能。该方法还可用于将多个任务诱发的
- 烹饪第一个U-Net进行图像分割
小北的北
python开发语言
今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一:U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系,可以分别通过下面两个链接进行访问:代码:https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0--------------------------------Ka
- 研究揭示了亚太地区大气二氧化碳的三维分布
wumingzhi111
研究揭示了亚太地区大气二氧化碳的三维分布日本国家环境研究所(NIES)和日本气象研究所(MRI)一直在进行一项名为“轨迹”的大气测量项目。这是世界上第一个在客机上持续测量大气二氧化碳浓度的项目。日本航空公司(JAL)的飞机定期携带持续的二氧化碳测量设备(CME),该设备可以测量从起飞到降落沿航线的大气二氧化碳浓度。自该项目于2005年启动以来,全球共收集了超过1.2万次航班的700多万份二氧化碳数
- 惶恐,不安
七月上的殇
今天的状态就是这样,听病友说,第三次化疗后,反应会比较强烈,做好心理准备,不知道会有怎样的反应,然而,还有一个小时今天就结束了,我好像还挺正常的。下午两点去医院做了MRI,虽然已经做过两次了,但还是觉得在里面时间像是凝固了,好漫长啊,设备的声音在耳边轰隆隆的响,手上扎的药水能够感觉到疼痛,并顺着胳膊流向全身。由于要空腹做,所以早饭后没吃任何东西,做完出来3点了,除了饿没其他感觉了。今天为了使自己有
- 功能性磁共振成像的基础知识(总结篇)
茗创科技
磁共振成像的基础知识外磁场中的自旋磁共振成像(MRI)是利用氢原子的核内质子进行成像。质子具有一种物理特性,即自旋,其行为大致类似于一根罗盘针:每个自旋都有一个小的磁偶极矩,并在外部磁场中对齐。如果将组织置于磁共振(MR)扫描仪孔内的强磁场中,则自旋将与磁场B反平行或平行排列。在此处相关场强中,极少数自旋呈后一种排列方式,它们的磁矩加起来,产生了与B平行的净宏观磁化强度M,代表一种平衡状态(图1左
- 美好生活——好好学习
我就是孩子最好的玩具
蒲公英:菊科,蒲公英属多年生草本植物。根圆锥状,表面棕褐色,皱缩,叶边缘有时具波状齿或羽状深裂,基部渐狭成叶柄,叶柄及主脉常带红紫色,花葶上部紫红色,密被蛛丝状白色长柔毛;头状花序,总苞钟状,瘦果暗褐色,长冠毛白色,花果期4~10月。妈妈也得好好学习,今天就分享一些吧。MR诊断脑出血的原理脑出血时,影响MRI成像的基础不仅仅是血红蛋白本身,更主要的是其内所含铁的形状。脑出血后,其血肿内血红蛋白及其
- Fusion based on attention mechanism and context constraint for multi-modal brain tumor segmentation
zelda2333
论文:ComputerizedMedicalImagingandGraphics2020数据集:BraTS20171.Introduction脑肿瘤是世界上最具侵袭性的癌症之一(isın和Direkoglu,˘S¸ah,2016;Menze等人,2014年)。磁共振成像(MRI)是一种广泛应用于评估脑肿瘤的成像技术,它是一种非侵入性和良好的软组织对比成像方式,在不暴露于高电离辐射的情况下提供关于脑
- 深度学习在医学影像分析中的应用
jcfszxc
测试专栏深度学习
深度学习在医学影像分析中的应用深度学习在医学领域的应用逐渐崭露头角,尤其在医学影像分析方面,为医生提供了更准确、高效的诊断手段。本文将探讨深度学习在医学影像领域的应用,并介绍其中一些令人瞩目的成果。医学影像与深度学习医学影像包括X射线、CT、MRI等多种成像技术,这些图像往往包含大量的信息,需要专业医生仔细分析。深度学习通过卷积神经网络(CNN)等模型,能够自动提取图像中的特征,帮助医生更快速、准
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比