James_01
James_01

medical insights

Research engineer Dongkeun Park watches a thin, coppery tape of high-temperature superconductor (HTS) wind its way from one spool on his plywood worktable to another, cautiously overseeing the speed and tension of the tape’s journey.


medical insights_第1张图片

你可能感兴趣的:(medical insights)

  • 6、关于Medical-Transformer 安逸sgr Transformertransformer深度学习人工智能计算机视觉
    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
  • 【桥水研报】2022年全球展望：MP3政策的成功及不良后果 fry3251
    原文地址：https://www.bridgewater.com/research-and-insights/our-2022-global-outlook-the-success-and-excesses-resulting-from-mp3-policiesMP3政策，也就是美联储自疫情以来的一系列宽松的货币与财政政策，已经生效了，把经济从大崩溃中拉了出来，并产生了提振以及持续的增长。经济产出
  • 文献学习-1-Continuum Robots for Medical Interventions Metaphysicist. 文献学习机器人学习算法连续体机器人医疗机器人
    Chapt5.连续体机构分析5.1文献学习5.1.1ContinuumRobotsforMedicalInterventionsAuthors:PIERREE.DUPONT,FellowIEEE,NABILSIMAAN,FellowIEEE,HOWIECHOSET,FellowIEEE,ANDCALEBRUCKER,MemberIEEE连续体机器人在医学上得到了广泛的应用，因为它们可以被设计成实现
  • 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
  • 利用知识图谱构建医疗问答 Shy960418 知识图谱人工智能
    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
  • 5 门可能衰落的编程语言 视学算法
    程序猿（ID：imkuqin）编译原文：https://insights.dice.com/2019/07/29/5-programming-languages-probably-doomed/并不是所有编程语言都能经久不衰。事实上，新一代的开发人员会采用他们认为更容易使用的其他语言或框架，即使是最流行的语言也不可避免地会走向衰落。为了总结出哪些语言可能会走向衰落，DiceInsights（提供求
  • CV | Medical-SAM-Adapter论文详解及项目实现 夏天｜여름이다 -CV-人工智能计算机视觉医学影像分割算法图像分割
    *******************************‍⚕️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) 英语学习社
    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
  • ConvFormer: Plug-and-Play CNN-StyleTransformers for Improving Medical ImageSegmentation 我在努力学习分割（禁止说我水平差） cnn人工智能神经网络
    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 我在努力学习分割（禁止说我水平差） transformer深度学习人工智能
    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 做个专注的工程师 java开发#java基础概念java
    packagecom.dchealth.common.util;importcom.dchealth.common.utils.StringUtils;importcom.dchealth.medical.domain.vo.PatientVo;importjava.text.Collator;importjava.util.Collections;importjava.util.Comparat
  • 用户为先，看海外开发者如何提升用户体验｜Google Play 开发者播客节目更新 谷歌开发者
    image本次向您推荐Apps,Games&Insights两期节目，各具精彩，不容错过。通过Firebase为您的用户提供高质量体验您是否好奇过，通过外卖APP购买到的食物，是如何到达您手中的？这其中有哪些幕后工作？在开发领域，对于用户获取和用户留存，交付高质量的应用是获得业务成功的关键因素。那么，开发者该如何确保用户获得应有的高质量体验呢？为了探索这个问题，在本期节目中，美食外卖公司Deliv
  • A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI学习笔记 ponytaill 学习人工智能
    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
  • 【论文阅读笔记】Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging cskywit 异常检测医学图像深度学习论文阅读笔记
    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 我以为的顿悟
    TheUShasannounceditwillgiveUkraine$200m(£152m)tostrengthenitsdefencecapabilities.Inastatement,thePentagonsaidthefundswouldbefortraining,communications,medical,andothernon-lethaloperationalneeds.TheUSs
  • ICAN 全人教育 易铭钰宝
    国内大多数的心理教材都仅仅是“活页夹”式的，没能够提供心理学的基本结构，而ICAN课程的创新之处就在于为学生提供了一个心理学的基本结构——“人格功能”，它是由“自我价值”、“认知”、“情绪”和“行为”不断互动所组成的有机结构。然后通过由“I”Insights（自我反思）、“C”Confirmation（自我肯定）、“A”Abilities（人生才能）、“N”Nurture（不断成长）所组成的循环不
  • 【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 咔叽布吉 论文阅读学习论文阅读笔记transformer
    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 稀里糊涂林老冷 论文翻译
    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
  • 【EMIS Insights】2018-2022年度波兰木材家具行业报告 经济数据解读
    木材，造纸和家具行业是波兰经济的重要行业，其2016年的总增加值为375.7亿兹罗提，占GDP的2％。2016年，三个子行业的总产出约占该国GDP的6.5％。同年，行业整体就业人数占制造业就业人数的12.5％，占波兰经济总就业人数的2.5％。由林业和伐木业构成木材的工业本身有三个分部门，我们将其称为“木材和木材产品”，“纸和纸制品”，以及“家具生产”。2017年，他们在波兰2017年出口总额中的份
  • 【论文阅读笔记】Sam3d: Segment anything model in volumetric medical images[ cskywit 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
  • THL Digital 如何使用 MongoDB 为 6000+ 辆租赁车提供实时通知 MongoDB 数据库 mongodb数据库
    面临的问题为6000+辆租赁车提供实时通知林火通知、速度限制警报、不同地点的促销活动等，租赁汽车体验的未来已来，THLDigital的车载智能通讯平台让这一切成为可能。THLDigital在全球为6,000+辆租赁车提供技术支持，业务遍及澳大利亚、新西兰、英国和美国。这家公司的核心产品Insights是一款驾驶指导应用程序，可用于改进驾驶员行为、降低驾驶的风险。每一辆租赁车上都安装了车载智能通讯设
  • 【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation cskywit 医学图像分割prompts论文阅读笔记prompt
    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
  • 处理或解决心理问题的两大进路 / 本土临床心理学论丛 (读书劄记与思考) 2022-10-20 本土临床心理学论丛
    处理或解决心理问题，现代临床心理学给出的应对之道，基本上可分为顿悟(insights，又译作洞察力)与及分析问题解决(analyticalproblemsolving)两大进路。处理或解决心理问题的两大进路--顿悟与分析.png二者往往形成对比。前者可以追溯到格式塔心理学(GestaltPsychology)，比如改派创建者之一的沃尔夫冈·科勒(WolfgangKöhler,1887-1967,德
  • MedSegDiff: Medical Image Segmentation withDiffusion Probabilistic Model 我在努力学习分割（禁止说我水平差） 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 计算机视觉-Archer 人工智能
    摘要Diffusionprobabilisticmodel(DPM)recentlybecomesoneofthehottesttopicincomputervision.ItsimagegenerationapplicationsuchasImagen,LatentDiffusionModelsandStableDiffusionhaveshownimpressivegenerationcapa
  • Vertical Characterization of Aerosol Particle Composition in Beijing, China: Insights From 3‐Mont... 榴莲气象
    VerticalCharacterizationofAerosolParticleCompositioninBeijing,China:InsightsFrom3‐MonthMeasurementsWithTwoAerosolMassSpectrometersWeiZhouYeleSunWeiqiXuXiujuanZhaoQingqingWangGuiqianTangLiboZhouChenChe
  • 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
  • 设计模式之SOLID原则 wonder why 设计模式java编程语言人工智能分布式
    转载：https://insights.thoughtworks.cn/what-is-solid-principle/尽管大家都认为SOLID是非常重要的设计原则，并且对每一条原则都耳熟能详，但我发现大部分开发者并没有真正理解。要获得最大收益，就必须理解它们之间的关系，并综合应用所有这些原则。只有把SOLID作为一个整体，才可能构建出坚实(Solid)的软件。遗憾的是，我们看到的书籍和文章都在罗
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他