- 采用 LoRa 解决方案的智慧供应链和物流
地理探险家
物联网LoRa物流方案
冠状病毒病(COVID-19)大流行,不可避免地导致全球供应链和物流行业,出现重大缺口和中断,但LoRa解决方案等新兴技术,可以帮助解决行业在这些充满挑战的时期的困境。物联网LoRa解决方案LoRa(长距离的缩写)是一种无线技术,已开发用于透过用于物联网(IoT)应用的传感器和低功耗广域网(LPWAN),进行远距离低数据速率通信调制技术。LoRa相对于其他无线技术的优势局域网低功耗广域网蜂窝短距离
- 基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四、术前预测与评估4.1数据收集与整理4.2大模型预测模型的构建4.3预测内容与指标4.4案例分析:术前预测实例展示五、术中方案制定
- 告别手抖烦恼,重拾生活稳 “态”
2503_90680515
生活
手抖,看似微小的症状,却可能极大地扰乱生活节奏。轻微颤抖让日常小事变得艰难,拿不稳杯子、握不好笔,严重时甚至影响工作、社交,自信心也随之受挫。想要摆脱手抖困扰,先得了解背后原因。引发手抖的因素多样。生理性手抖在情绪激动、过度劳累、大量饮酒后常出现,一般幅度小、速度快,诱因消除后多能缓解。病理性手抖则复杂得多,常见于帕金森病、特发性震颤等疾病。帕金森病除手抖外,还有肢体僵硬、动作迟缓等症状;特发性震
- 基于pytorch的神经病网络搭建学习
停走的风
pytorch学习学习pytorch人工智能
1.pycharm中code方法的使用1.1父类重写技巧操作:在需要重写的方法上右键,选择code-->Generate>OverrideMethods。作用:自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super().__in
- 八字 十二长生 详解
admin
玄学
十二长生简介编辑十二生旺库是以日干对照年、月、日、时四个地支,而做出其性格,以及运程之论,一般来讲年支命限上属于幼年时期,月支代表青年时期,日支是代表中青年时期,时支代表晚年时期。在这里面最重要是日支,因为日干代表自己,同时一个人的中青年运程,往往可以决定这个人一生的荣辱成败。看年龄阶段可以重点看那个支,一般要综合分析。十二长生即五行的十二种运势:长生、沐浴、冠带、临官、帝旺、衰、病、死、墓、绝、
- TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了
无人不智能,机器不学习
TensorFlowTensorFlow基本框架python
tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架,如果我们有大量的数据,我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution,允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码,一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口,一旦从Python被调用,其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单,也
- 数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析
艾派森
数据挖掘实战合集python人工智能数据挖掘信息可视化数据分析
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- 专栏问答:公共数据库发表能发表国际学术期刊吗?能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗?以NHANES数据库为例
DAT|R科学与人工智能
用R探索医药数据科学数据库机器学习r语言r-4.2.1人工智能
随着大数据和人工智能的迅猛发展,公共数据库在医药研究中的应用日益广泛。无论是基因组学、流行病学,还是药物研发,公共数据库都提供了海量的数据资源,为研究人员节省了大量的时间和成本。然而,许多医药类专业的学生和研究者仍然对公共数据库的学术价值存在疑问:利用公共数据库的数据进行研究,是否可以发表在国际学术期刊上?能否作为本科、硕士或博士毕业论文的主要研究内容?本文将围绕这些问题展开讨论,并结合实际案例分
- Herpotrichone A:神经保护的新星,解锁铁死亡之谜
试剂界的爱马仕
人工智能科技机器学习算法AI写作
近日,一项来自中国西北农林科技大学的研究团队揭示了HerpotrichoneA(He-A)这一天然产物在缓解铁死亡(ferroptosis)方面的潜力,为神经保护提供了新的视角。研究背景:神经退行性疾病与铁死亡的纠葛神经退行性疾病,如阿尔茨海默病(AD)和帕金森病(PD),以其进行性的神经元丧失为特征,严重影响了患者的生活质量。这些疾病的发病机制复杂多样,但氧化应激和铁死亡被认为是其中的关键因素。
- 大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理3.2大模型预测术前风险3.3根据预测制定手术方案四、术中风险预测与麻醉方案优化4.1术中实时数据监测与采集4.2大模型动态风险预测4.3基于预测调整麻醉方案五、术后风险预测与护理方案
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- 基于Spring+SpringMVC+hibernate实现的体检中心管理系统
huaying0
java毕设资料java基础redisjava大数据人工智能数据库linux
源码及论文下载:http://www.byamd.xyz/tag/java/摘要随着人们生活水平的不断提高,人们的保健意识随之增强,体检已普遍成为人们保健的重要部分。特殊职业的体检、各种职业病的体检、单位职工的群体体检及个人体检使得医院体检人数急剧增加。然而传统的体检工作效率远远不能满足当下剧增的体检业务。所以,医院急需满足健康体检需要的信息管理系统来提高体检工作效率。本系统包括体检项目管理、预约
- 2025年软件工程/计算机科学与技术专业毕业设计选题推荐
yh1340327157
计算机毕设选题推荐案例课程设计java-ee数据库javamavenspringboot开发语言
基于微信小程序的社区疫情防控系统基于微信小程序的垃圾分类自动识别系统基于微信小程序的外卖点餐平台基于微信小程序的校园二手交易系统基于微信小程序的糖尿病居家健康管理系统基于微信小程序校园快递代领平台基于微信小程序的医院预约挂号系统基于微信小程序民宿预订系统基于微信小程序的校园求职招聘系统基于微信小程序大众的医疗服务系统基于微信小程序校园快递代取系统基于微信小程序的失物招领系统基于微信小程序的家校通系
- 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析(实验室环境)
@@南风
农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而,虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除,但可以加以处理和监测,以减轻损害。因此,采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张,由5种病
- AI写代码工具赋能前端开发:效率提升与身心健康
hzcaituowj
人工智能前端
在飞速发展的互联网时代,AI前端开发成为炙手可热的领域。然而,高强度的工作、紧迫的交付时间以及技术日新月异的更新迭代,也给开发者带来了巨大的压力,甚至严重影响着他们的身心健康。长时间伏案工作导致的颈椎病、眼疲劳、精神压力大等问题日益突出。本文将探讨如何利用先进的AI写代码工具提升工作效率,从而有效改善AI前端开发人员的身心健康状况。AI前端开发与身心健康:挑战与应对AI前端开发,特别是涉及到复杂交
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
- 生物可穿戴产品需要采集和监测哪些
番茄老夫子
人工智能
健康状态监测生理指标:包括心率、呼吸频率、体温等基础生理参数。例如,通过心率传感器实时监测动物的心跳,正常成年犬的心率在60-120次/分钟,若超出这个范围,可能提示动物存在健康问题,如心脏病、感染等;呼吸频率也是重要指标,犬的正常呼吸频率为10-30次/分钟,呼吸频率异常加快或减慢,可能与呼吸系统疾病、疼痛等有关;体温监测同样关键,猫狗的正常体温一般在37.5℃-39℃之间,体温异常往往是疾病的
- 《机器学习实战》专栏 No12:项目实战—端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测
带娃的IT创业者
机器学习实战机器学习人工智能分类算法python
《机器学习实战》专栏第12集:项目实战——端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测本集为专栏最后一集,本专栏的特点是短平快,聚焦重点,不长篇大论纠缠于理论,而是在介绍基础理论框架基础上,快速切入实战项目和代码,所有代码都经过实践检验,是读者入门和熟悉上手的上佳知识材料在本集中,我们将通过Kaggle平台的经典糖尿病预测(PimaIndiansDiabetesDataset)数据集,系统回顾完整的
- 植物神经紊乱应补充哪些维生素
小知识来科普
生活
植物神经紊乱,也被称为自主神经功能紊乱,是一组常由心理社会应激因素引发的症状群。此病可涉及全身多个系统,如心血管系统、呼吸系统、消化系统等,引发诸如体位性低血压、胸闷、胃痛等一系列症状,并可能伴有紧张、焦虑等情绪变化。在治疗植物神经紊乱的过程中,除了心理治疗、药物治疗和物理疗法外,适当补充维生素也能起到缓解症状的辅助作用。维生素B1(硫胺素)维生素B1对于改善植物神经功能紊乱引起的神经系统失调有一
- 初中信息技术说课python_第一单元 走进Python 编程世界
weixin_39917046
初中信息技术说课python
(共17张PPT)今年一场突如其来的新冠肺炎不仅使得人人带上了口罩,过了一个不一样的寒假,同时也使得我们以不一样的方式开启我们的学习。同学们你们知道那些人容易得肺炎重症呢?有基础病的身体素质差的身体质量指数(BMI,BodyMassIndex)是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,主要用于统计分析。肥胖程度的判断不能采用体重的绝对值,它天然与身高有关。因此,BMI通过人体体重和身高两
- coarse-to-fine(1) CF-DRNet
momoka9
论文笔记python
1、Coarse-to-fineclassificationfordiabeticretinopathygradingusingconvolutionalneuralnetwork使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变分级进行从粗到细的分类。ArtificialIntelligenceinMedicineVolume108,August2020,101936亮点首次提出了一个分层的从粗到细的糖尿病视网
- 运动神经元病(渐冻症)如何诊断?
2501_90506537
健康医疗生活
渐冻症也称为肌萎缩侧索硬化,是一种常见的运动神经元疾病。可以导致上、下神经元受损,主要表现为肌无力、肌肉萎缩和明显的椎管征。常见的首发症状是一侧或两侧手指动作笨拙无力,随后小手肌萎缩,逐渐延伸至前臂、上臂和肩胛带肌。随着疾病的发展,肌肉无力和萎缩的症状将逐渐扩展到全身躯干和颈部,最终累及面部肌肉和咽部肌肉,延髓麻痹可能发生在晚期。这种疾病的预后不是很好,大多数患者可能在三到五年内因呼吸肌受累而危及
- 基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行预测)
Life is a joke
PYTHON人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
- 21章8节:绘制三维地形图
DAT|R科学
用R探索医药数据科学r语言r语言-4.2.1地形图三维地形图
三维地形图在医学、流行病学、生态学和城市规划等多个领域中具有重要的应用价值。它不仅能够帮助研究人员更直观地了解地形对疾病传播、环境健康和公共卫生的影响,还能在疾病防控和健康风险评估中提供关键信息。在流行病学研究中,三维地形图能够显示地形起伏与气候条件如何交互作用,影响传染病的传播模式。而在环境健康领域,三维地形图则有助于科学家识别与地理因素相关的健康风险,为公共卫生决策提供数据支持。一、认识三维地
- 机器学习:利用sklearn实现心脏病预测
薄化克Oswald
机器学习:利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库,本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码,本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集,并预测患者是否有可能患有
- DRG/DIP DRG:按病种付费,DIP:基于DRG的原理进行的按病种点数付费
简简单单OnlineZuozuo
金融领域DRGDIP按病种付费
文章目录DRG/DIPDRG:按病种付费,DIP:基于DRG的原理进行的按病种点数付费概念影响DRG/DIPDRG:按病种付费,DIP:基于DRG的原理进行的按病种点数付费概念DRG/DIP,其实指的是医保支付方式,DRG是按病种付费,DIP是基于DRG的原理进行的按病种点数付费简单来说前者是把一个病种所需要的各种诊疗服务一起打包进行付费,后者是对于诊疗中的各个因素比如诊疗项目、床日、病种等因素根
- InceptionV1实现猴痘病识别案例
小叮当爱咖啡
计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- DRG/DIP医保结算中的偏差病例
DIPDRG分组器团队
dip大数据
低倍率病例什么是低倍率?1、《国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)分组与付费技术规范》中规定低倍率病例入组后住院费用一般低于该DRG病组支付标准30%。2、DIP低倍率病例入组后住院费用一般低于该DIP病种次均费用50%。低倍率病例产生的主要原因一是入组错误,即主要诊断选择错误、其他诊断或手术操作错填等,导致错误入组;二是治疗不充分,即患者由于病情过重出现死亡或者自身意愿提前自动出院,整
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之40 总纲领和整体设计 之2 三种簿册(账簿/电话簿/户口簿)
一水鉴天
人工语言软件智能智能制造人工智能
本文要点前面给出的是项目式开发的项目“口号”,有点像包治百病的“万金油”。但在原型(原型式开发的一个原型口号)上分别有三个口号--注意:它们的表达和项目口号完全不同。逻辑上:所有模型model都是错的,但某些模型是有用的。数学上:所有程序prcedure严格来讲都是不精确的,但是有些程序非常接近用户的预期;语言上:所有表达expression都是含糊的,但任何语言都具有巨大的表达力。现在剩下的就是
- OpenDRG/DRG_Datas 项目使用教程
咎宁准Karena
OpenDRG/DRG_Datas项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DRG_Datas1.项目目录结构及介绍DRG_Datas/├──ICD/│├──ICD诊断、手术操作编码.csv│├──基础数据.csv│├──版本对照关系.csv│└──手术操作类别属性.csv├──Payment/│├──各地DRG病组清单.csv│└──医保支付标准.
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla