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后端
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- 基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统(完整源码+源码解析+开发文档+视频讲解等资料
2401_84185074
neo4j知识图谱flask
1.classMedicalSpider::定义了一个名为MedicalSpider的类。2.def**init**(self)::这是类的构造函数,用于在创建类的实例时进行初始化。在初始化过程中,建立了与MongoDB数据库的连接,并选择了名为‘medical’的数据库和名为‘data’的集合。3.definsert\_data(self,data)::这是一个方法,用于插入数据到MongoDB
- 一个基于Spring Boot的会员制医疗服务管理系统的案例代码
鹿屿二向箔
springbootpythonwindows
以下是一个基于SpringBoot的会员制医疗服务管理系统的案例代码,包含会员管理、医疗服务预约、健康档案、套餐管理和支付功能。代码结构清晰,适合扩展和定制。—1.项目结构src/main/java/com/example/medical├──config/#配置类├──controller/#API控制器│├──MemberController.java│├──AppointmentContro
- 6、关于Medical-Transformer
安逸sgr
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6、关于Medical-TransformerAxial-Attention原文链接:Axial-attentionMedical-Transformer原文链接:Medical-TransformerMedical-Transformer实际上是Axial-Attention在医学领域的运行,只是在这基础上增加了门机制,实际上也就是在原来Axial-attention基础之上增加权重机制,虚弱位
- 文献学习-1-Continuum Robots for Medical Interventions
Metaphysicist.
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- Medical Image Synthesis with Context-Aware Generative Adversarial Networks
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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
- 利用知识图谱构建医疗问答
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1、准备数据集数据集下载地址:https://github.com/wangle1218/QASystemOnMedicalKG/blob/master/data/medical.json2、导入相关包frompy2neoimportGraph,Node,Relationship#在cmd中,输入neo4j.batconsole并回车importpandasaspd3、连接Neo4jneo_gra
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*******************************⚕️医学影像相关直达⚕️*******************************CV|SAM在医学影像上的模型调研【20240207更新版】-CSDN博客CV|SegmentAnything论文详解及代码实现本文主要讲解Medical-SAM-Adapter论文及项目实现~2023.12.29第七版_MedicalSAMAda
- 卢敏老师微博2019年3月时事热词总结(3)
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贫困代际传递povertyacrossgenerations生物燃料biofuel化石燃料fossilfuel新能源newenergy可再生能源renewableenergy工业云、金融云、政务云、医疗云、教育云、交通云industrial,finance,government,medical,educationandtransportationclouds人工智能伦理研究AIethics智能交通
- 文献翻译(BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation)
来自宇宙的曹先生
文献翻译cnntransformer人工智能
BRAU-Net++:U-ShapedHybridCNN-TransformerNetworkforMedicalImageSegmentationBRAU-Net:用于医学图像分割的U形混合CNN变换网络LibinLan,Member,IEEE,PengzhouCai,LuJiang,XiaojuanLiu,YongmeiLi,andYudongZhang,SeniorMember,IEEE摘要
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ConvFormer:改进医学图像分割的即插即用CNN风格转换器摘要:Transformer在医学图像分割中被广泛研究,以建立成对的长程依赖关系(像素之间的长程依赖关系)。然而,相对有限的注释良好的医学图像数据使transformer难以提取不同的全局特征,(这句话指的是在医学图像数据中,往往存在着相对较少的注释信息,这些注释信息通常用于描述图像中的不同结构、病变或特征。由于注释信息有限,传统的深
- MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer
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MedSegDiff-V2:基于变压器的扩散医学图像分割摘要扩散概率模型(DiffusionProbabilisticModel,DPM)最近在计算机视觉领域获得了广泛的应用,这要归功于它的图像生成应用,如Imagen、LatentDiffusionModels和StableDiffusion,这些应用已经展示了令人印象深刻的能力,并在社区内引发了许多讨论。最近的研究进一步揭示了DPM在医学图像分
- 按照姓氏首字母进行排序
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packagecom.dchealth.common.util;importcom.dchealth.common.utils.StringUtils;importcom.dchealth.medical.domain.vo.PatientVo;importjava.text.Collator;importjava.util.Collections;importjava.util.Comparat
- A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI学习笔记
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ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI文章目录ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI背景类型感知可解释性显著性信号方法语言可解释性通过数学结构的可解释性预定义模型特征提取灵敏性优化可解释性的其他角度数据驱动的可解释性不变
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TowardsUniversalUnsupervisedAnomalyDetectioninMedicalImagingarxiv,19Jan2024【开源】【核心思想】本文介绍了一种新的无监督异常检测方法—ReversedAuto-Encoders(RA),旨在提高医学影像中病理检测的准确性和范围。RA通过生成类似健康的重建图像,能够检测到更广泛的病理类型,这在现有技术中是一个挑战。RA方法在多
- 美国对乌克兰军事经费进行援助
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TheUShasannounceditwillgiveUkraine$200m(£152m)tostrengthenitsdefencecapabilities.Inastatement,thePentagonsaidthefundswouldbefortraining,communications,medical,andothernon-lethaloperationalneeds.TheUSs
- 【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation
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1.介绍Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析方面取得了里程碑式的成就。特别是基于U型
- MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare
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原文摘要 使用电子病历的许多医学健康预测任务重,深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据,以超过其他大多数医疗系统的能力。一些外部资源,比如医学本体,经常被用作桥接数据量的约束,但是通常因为不一样的术语,导致这种方法还不能投入使用。为了解决数据不充足的挑战,我们利用了电子病例数据的特有的多层结构,尤其是医疗代码之间的编码关系。我们提出了个多层级医疗潜入Multilev
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SAM类医学图像分割论文阅读笔记
BuiNT,HoangDH,TranMT,etal.Sam3d:Segmentanythingmodelinvolumetricmedicalimages[J].arXivpreprintarXiv:2309.03493,2023.【开源】本文提出的SAM3D模型是针对三维体积医学图像分割的一种新方法。其核心在于将“分割任何事物”(SAM)模型的预训练编码器与一个轻量级的3D解码器相结合。与传统的
- 【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation
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FischerM,BartlerA,YangB.Prompttuningforparameter-efficientmedicalimagesegmentation[J].MedicalImageAnalysis,2024,91:103024.【开源】【核心思想】本文的核心思想是提出了一种用于医学图像分割的参数高效的提示调整(PromptTuning)方法。这种方法基于预训练的神经网络,通过插入可
- MedSegDiff: Medical Image Segmentation withDiffusion Probabilistic Model
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神经网络
MedSegDiff:基于扩散概率模型的医学图像分割摘要:扩散概率模型(Diffusionprobabilisticmodel,DPM)是近年来计算机视觉研究的热点之一。它在Imagen、LatentDiffusionModels和StableDiffusion等图像生成应用中表现出了令人印象深刻的生成能力,引起了社区的广泛讨论。最近的许多研究还发现,它在许多其他视觉任务中也很有用,比如图像去模糊
- MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model
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摘要Diffusionprobabilisticmodel(DPM)recentlybecomesoneofthehottesttopicincomputervision.ItsimagegenerationapplicationsuchasImagen,LatentDiffusionModelsandStableDiffusionhaveshownimpressivegenerationcapa
- INR隐式神经表示综述(医学影像领域)Implicit Neural Representation in Medical Imaging: A Comparative Survey
天天写点代码
论文阅读笔记论文阅读深度学习图像处理INR医学影响医学影像
INR隐式神经表示综述摘要介绍INR的出现及优势INR在医学领域的应用BackgroundInputActivationFunctionOutputNeRFClinicalImportance(临床重要性)Taxonomy(分类法)ReconstructionSegmentationRegistration(配准)Compression(压缩)NeuralRendering(神经渲染)Compar
- 【论文学习】SOLVING INVERSE PROBLEMS IN MEDICAL IMAGING WITH SCORE-BASED GENERATIVE MODELS
Lyrig~
神经网络图像修复(ImageRestoration)学习机器学习算法
【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇,整体看来,这篇文章更像是对去噪过程的一个改进。通过在不同时间步引入
- 一些图像分割数据集
even蛋黄酱
深度学习
https://www.kaggle.com/datasets/modaresimr/medical-image-segmentation/data脑和胃cthttps://www.kaggle.com/datasets/humansintheloop/semantic-segmentation-of-aerial-imagery遥感图https://www.kaggle.com/datasets
- 优医问诊H5 Vue3+TS+Pinia+Vant源码。
ik.DL
vue
想学习vue3的或者以后工作需要,可以先看一下这个项目的源码,可以本地运行,思路清晰代码推送到了仓库克隆地址:
[email protected]:mazhanhu/ma-excellent-medical-consultation.git如果克隆不下来可以上码云搜索Ma-Excellentmedicalconsultation开源仓库多说一句如果你在工作中使用gitlab工作外练习的情况下用码云两者是可以
- [15]Nicole鱼—2018-07-31
Nicole鱼_7d2a
今日学了/w/、/h/、/l/。最难的是/l/,唯一的舌边音。舌尖紧贴上齿龈,舌前部抬起靠近硬腭;发音时气流从舌的两端泄出,声带震动。medical中的l除了这样发音外,还与assistance的第一个a有连读的感觉。这一点我一直没有注意到,直到我听了hbxfkf—襄阳—律师的发音时在注意到的。非常感谢他,这应该是我学习的盲点。我在反复听他的读音时,觉得不对,给他提出来了。但他又回复我,他的发音是
- Uncertainty-guided dual-views for semi-supervised volumetric medical image segmentation
Rad1ant_up
Uncertainty计算机视觉深度学习图像处理
本篇文章发表于NatureMachineIntelligence2023。文章链接:Uncertainty-guideddual-viewsforsemi-supervisedvolumetricmedicalimagesegmentation|NatureMachineIntelligence一、概述1.Backgroundandmotivation医学图像分割是疾病诊断、治疗规划的基石(bui
- 解决docker: Error response from daemon: pull access denied for ..
James_liPeng
qiankun微服务dockerlinux
报错信息:Unabletofindimage'web-medical-data-engineering:1.0.0'locallydocker:Errorresponsefromdaemon:pullaccessdeniedforweb-medical-data-engineering,repositorydoesnotexistormayrequire'dockerlogin':denied:r
- 【医学图像系列】U-Net v2: Rethinking the Skip Connections of U-Net for Medical Image Segmentation
Nastu_Ho-小何同学
医学图像深度学习人工智能计算机视觉
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2311.17791.pdf代码链接:https://github.com/yaoppeng/U-Net_v2/blob/master/unet_v2/UNet_v2.pydefforward(self,x):seg_outs=[]f1,f2,f3,f4=self.encoder(x)f1=self.ca_1(f1)*f1f1=self.sa_
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
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/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多