- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- 生成对抗网络优化医疗影像分析方法
智能计算研究中心
其他
内容概要生成对抗网络(GAN)在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术,构建了跨机构医疗影像协同分析框架,在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是,算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明,将联邦学习
- 医学人工智能影像诊断数据收集与整理
V搜xhliang0246
人工智能健康医疗算法
在医学领域中,人工智能(AI)尤其是深度学习技术,已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型,需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程,介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集,并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先,你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构,并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集,
- InSAR个人笔记(三)ISCE之DInSAR处理--topsApp.py
玊363
笔记
数据下载1、哨兵1slc数据下载研究区的选定:首先确定研究区内的范围(经纬度),其次确定下载数据的时间,最后保证两张SAR影像是重复轨道拍摄的(哨兵单颗卫星时间周期为12天,星座为24天)(1)下载网址:SAF:https://search.asf.alaska.edu/#/?zoom=5.000¢er=123.354,25.990https://search.asf.alaska.edu/#/?
- 【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码
Matlab科研辅导帮
图像处理matlab开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言雾霾天气严重影响了人们的生活和工作,对图像的清晰度也造成了极大的破坏。图像去雾技术旨在消除图像中的雾霾,恢复图像的真实色彩和细节,在交通监控、遥感成像、医学影像等领域具有广泛的应用价值。近年来,基于Retinex理论的图像去雾方法取得了
- 计算机视觉算法实战——图像配准(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉中的一个重要研究方向,旨在将两幅或多幅图像在空间上对齐。这些图像可能来自不同的传感器、不同的时间或不同的视角。图像配准在医学影像、遥感、自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。其核心目标是通过几何变换(如平移、旋转
- VLRMBench :一个涵盖数学推理、幻觉理解、多图像理解等多种任务的视觉-语言奖励模型基准测试数据集
数据集
2025-03-10,由上海交通大学和小红书公司联合创建了VLRMBench数据集。是一个专门用于评估视觉-语言奖励模型的综合性基准测试,包含12,634个问题,覆盖数学推理、幻觉理解和多图像理解三大领域。为视觉-语言奖励模型的全面评估提供了新的标准,推动了该领域的发展。一、研究背景近年来,随着大语言模型和大视觉-语言模型的快速发展,它们在多模态任务中取得了显著进展,广泛应用于医学影像、遥感、自动
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
其他
内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现
埃菲尔铁塔_CV算法
opencv计算机视觉人工智能c++算法机器学习
一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
- 《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件:data.yaml文件编写全解》
空云风语
人工智能YOLO机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中,目标检测无疑是一颗璀璨的明星,它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域,发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法,更是以其独特的“一次看全(YouOnlyLookOnce)”理念和卓越的性能,在目标检测领域中独树一帜,成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
- 探索未知,从脚下开始:国内高清卫星影像地图全攻略
夜雨声超烦
大数据云计算
在数字化飞速发展的今天,地图早已不再是传统的纸质模样,高清卫星影像地图正为我们打开一扇扇新世界的大门。今天,就来给大家分享一下国内有哪些好用的高清卫星影像地图平台。星图云开放平台:专业级的高清视界超高清分辨率:星图云开放平台拥有全国0.8米分辨率的影像地图,部分重点城市更是达到了惊人的0.5米,这种精度让我们仿佛能看清地面上的每一块砖石。历史影像回溯:它不仅提供当下最新鲜的影像,还能让你回溯历史,
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(6)迁移学习
小圆圆666
深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
- 利用AI大模型,破解医疗数据困境_医疗ai大模型
喝不喝奶茶丫
人工智能语言模型大模型深度学习AI大模型AI机器学习
随着AI技术飞跃,医疗基础模型在2023年逐渐涌现。它们不仅能深刻理解临床数据,还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发,这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而,数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。如何在确保隐私的前提下,高效利用有限的医疗数据?医疗数据困境新解:基础模型医疗诊断对减少疾病发生、降低死亡率、提高民众健康水平具有重要意义。高质量的医疗数据在其中扮演了不可
- 智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV强强联合;空天地遥感数据分析的全流程;地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理
小艳加油
DeepSeekChatGPT遥感遥感新质生产力ChatGPTOpenCV遥感数据处理
通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨,帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
- 利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理:全面指南
快撑死的鱼
C++(C语言)算法大揭秘opencv图像处理人工智能
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理:全面指南前言在现代计算机视觉领域,图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控,还是医疗影像分析,图像处理技术都扮演着至关重要的角色。然而,图像处理的计算量非常大,往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是,CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。本篇文章将详细介绍如何结合CUDA与OpenCV,利用GPU的强大计算能
- RHCE——笔记
tan &
笔记linux服务器
Web服务器1,web服务器简介(1)什么是www是全球信息广播的意思。通常说的上网就是使用www来查询用户所需要的信息。www可以结合文字、图形、影像以及声音等多媒体,并通过可以让鼠标单击超链接的方式将信息以Internet传递到世界各处去(2)网址及HTTP简介web服务器提供的这些数据大部分都是文件,那么我们需要在服务器端先将数据文件写好,并且放置在某个特殊的目录下面,这个目录就是我们整个网
- DeepSeek 医疗大模型微调实战讨论版(第一部分)
Allen_LVyingbo
数智化医院2025健康医疗python人工智能互联网医院算法
DeepSeek医疗大模型微调实战指南第一部分DeepSeek作为一款具有独特优势的大模型,在医疗领域展现出了巨大的应用潜力。它采用了先进的混合专家架构(MoE),能够根据输入数据的特性选择性激活部分专家,避免了不必要的计算,极大地提高了计算效率和模型精度。这种架构使得DeepSeek在处理大规模医疗数据时,能够更加高效地提取关键信息,为医疗决策提供有力支持。例如,在分析海量的医学影像数据时,De
- 无人机怎么设定航线_航拍测绘必学教程|无人机航线设计流程
weixin_39568706
无人机怎么设定航线
航线设计是制作高质量影像图的关键,是航拍测绘必学教程之一。航线需要根据测区的地形地貌来进行设计,必须为内业正射影像图的制作提供足够的重叠率,因此,无人机航线设计需要综合考虑各方面因素,以保障飞行安全和获取影像满足要求。1明确航测范围航线规划软件(地面站)的参考底图数据大多来源于谷歌地图。规划航线之前,有必要在GoogleEarth中确定项目航飞范围,了解测区地貌,并进行合理的飞行架次划分,优化航飞
- 清华团队发布多模态“神探”Migician:24.94%性能碾压,解锁多图定位的无限可能—— 安防、自动驾驶、医疗影像的AI“鹰眼”革命
花生糖@
AIGC学习资料库人工智能自动驾驶机器学习
引言:当AI学会“跨图追凶”2025年,安防监控摄像头每天产生3.5万亿帧画面,自动驾驶汽车每秒处理20路传感器图像,医疗影像科医生年均分析50万张CT片——多图像定位能力已成为AI落地的命门。清华大学联合北交大、华中科大发布的Migician模型,凭借24.94%的性能碾压优势,让AI首次实现“跨图像精准狙击”。这个突破性工具,正在重新定义从安防到医疗的20+行业规则。一、技术深析:Migici
- qgis加载天地图
AllBlue
GISqgisgis
一、点击TileServer(XYZ),选择NewConnection二、在弹出的输入框中输入天地图的url此处以影像底图为例,url为http://t0.tianditu.gov.cn/img_w/wmts?SERVICE=WMTS&REQUEST=GetTile&VERSION=1.0.0&LAYER=img&STYLE=default&TILEMATRIXSET=w&FORMAT=tiles
- 智能算法安全优化与关键技术实践
智能计算研究中心
其他
内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
- 跨领域算法安全优化与实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下,跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入,探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度,并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架,构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是,医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新,揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化,
- 介绍常见的图片分类模型与算法
萧鼎
python基础到进阶教程算法分类数据挖掘
介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中,图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展,很多强大的图像分类算法和模型已经被提出,广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型,帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前,传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
大模型大数据攻城狮
大厂面试大厂面经android面试计算机视觉opencv实时互动webrtc
OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- 医院数据库优化:提升性能与响应时间的关键策略
Allen_LVyingbo
数智化医院2024数据库oracle
一、引言在当今数智化时代,医院信息系统不仅要追踪管理伴随人流、财流、物流所产生的管理信息,还应支持以病人医疗信息记录为中心的整个医疗、科学、科研活动,提高整个医院的运作效率。但随着信息化系统积累数据的增长,特别是病历数据、PACS影像文件相关信息和CA数字签名数据量的增大,对有限的计算机处理能力和存储容量构成了重大影响。使数据库系统容易出现死锁,从而造成客户工作站发生停顿死机,影响门诊收费、取药、
- vue3+Cesium添加影像地图、自定义集合体、标签以及3Dtiles三维模型实践
编码七号
3d
定义容器: 初始化constviewer=newCesium.Viewer('map',{homeButton:true,sceneModePicker:true,baseLayerPicker:false,//影像切换animation:false,//是否显示动画控件infoBox:false,//是否显示点击要素之后显示的信息selectionIndicator:false,//要素选中框g
- 深度学习算法模型:从原理到未来
YDH_AlwaysRunning
深度学习
近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- 矢量化的步骤
create_right
GIS
1、扫描地图矢量化是把栅格数据转换成矢量数据的处理过程。扫描是纸质地图矢量化的第一步,它将纸质地图转化为计算机可以识别的数字形式。2、图像预处理图像预处理主要是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息。图像预处理一般包括去噪声、几何纠正、投影变换等。1、几何校正由于地图受介质或存放条件等因素的影响,地图的纸张容易发生变形,或者遥感影像本身就存在着几何变形。几何校正最常用的方法是仿射变换法。2、投影
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement