- e_ophtha_MA眼底数据集—根据微血管瘤标注Mask绘制Contour轮廓图
curemoon
眼底医学图像处理:微血管瘤Microaneurysm检测分割采用数据集e_ophtha中的e_ophtha_MA,此数据集可从互联网下载实现根据微血管瘤标注Mask,在原图绘制轮廓图,以直观了解微血管瘤,以便检测分割微血管瘤1.可展示数据集中原图和绘制轮廓图的并列拼接图2.可保存Mask,原图,根据标注绘制轮廓图的眼底图的拼接图1.原图和绘制轮廓图的并列拼接图2.保存Mask,原图,根据标注绘制轮
- 【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
- U-Net的原理
来自宇宙的曹先生
深度学习
U-Net是一种专为医学图像分割而设计的卷积神经网络(CNN)架构。它于2015年由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox提出,特别适用于需要精确定位的应用场景,比如生物医学图像处理。以下是U-Net的主要原理和组成部分的详细解释:U-Net的结构对称的U形结构:U-Net的主要特点是其U型对称结构,由一个“编码器”(收缩路径)和一个“解码器”(扩张路径
- 基于深度学习的细胞感染性识别与判定
OverlordDuke
深度学习神经网络深度学习人工智能
基于深度学习的细胞感染性识别与判定基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言项目背景项目意义项目实施数据采集与预处理模型选择与训练模型评估与优化结果与展望结论基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言随着深度学习技术的不断发展,其在医学图像处理领域的应用逐渐成为研究的热点。本文将探讨基于深度学习的细胞感染性识别与判定,该项目在生物医学领域具有重要的意义。项目背景细胞感染性识别与判定是生物医学领域的一项关键
- U-Net——第一课
湘溶溶
分割深度学习人工智能深度学习学习python
一.论文研究背景、成果及意义二、unet论文结构三、算法架构一.论文研究背景、成果及意义医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤,目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来,并提取相关特征,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,辅助医生作出更为准确的诊断。①处理对象:各种不同成像机理的医学影像,主要有X-射线成像(X-CT)、核磁共振成像(MRI)、核医学成像(NMI)和超声波
- 毕业论文idea
pythonSuperman
毕业设计
三大模块分级、分类、系统多看医学图像处理毕业论文。SwinTransformer的模型表现不如MobileViT使用高像素的数据集在云服务器上训练时,如果您发现SwinTransformer的模型表现不如MobileViT,这可能由几个因素导致:模型架构与数据匹配度:SwinTransformer虽然设计用于处理复杂和大型图像数据,但其表现还受到数据特性的影响。例如,如果数据集中的图像特征更适合于
- 计算机视觉:从数据量、数据质量、数据复杂度、数据隐私介绍图片数据处理难度
幻风_huanfeng
计算机视觉计算机视觉人工智能图像处理算法机器学习
本文重点计算机视觉是一门研究如何让计算机处理和理解图像的学科,其应用范围非常广泛,包括图像识别、目标检测、人脸识别、车辆识别、医学图像处理等。在计算机视觉领域中,图片数据的处理是非常重要的一环,但也是非常具有挑战性的。本文将从数据量、数据质量、数据复杂度等方面,详细介绍图片数据处理的难点。一、数据量在计算机视觉领域中,图片数据的数量通常非常庞大,这就给数据的处理带来了很大的挑战。一方面,大量的数据
- WebGL技术在医学图像处理的应用
super_Dev_OP
信息可视化
WebGL技术在医学图像处理方面具有广泛的应用,提供了实时、交互式的图像渲染和分析工具。以下是WebGL在医学图像处理中的一些应用场景,希望对大家有所帮助。北京木奇移动技术有限公司,专业的软件外包开发公司,欢迎交流合作。1.三维图像重建:WebGL可以用于呈现和交互式处理医学三维图像,如CT扫描、MRI和超声等。医生和研究人员可以通过Web浏览器实时查看和操控复杂的三维图像。2.虚拟解剖学:利用W
- 【论文阅读】MCANet: Medical Image Segmentation with Multi-Scale Cross-Axis Attention
AI浩
人工智能论文阅读
文章目录摘要创新点总结实现效果总结摘要链接:https://arxiv.org/abs/2312.08866医学图像分割是医学图像处理和计算机视觉领域的关键挑战之一。由于病变区域或器官的大小和形状各异,有效地捕捉多尺度信息和建立像素间的长距离依赖性至关重要。本文提出了一种基于高效轴向注意力的多尺度交叉轴注意(MCA)方法来解决这些问题。MCA通过计算两个并行轴向注意力之间的双向交叉注意力,以更好地
- Python修改图片尺寸、裁剪图片、拼接图片
波比波
计算机视觉深度学习python计算机视觉图像处理
在YOLO算法中对输入的图片有尺寸大小要求,如果图片太大网络就提取不到特征,无法检测图片中的物体。在进行医学图像处理的时候,一般医学影像拍出来的图片分辨率很大,细胞非常小,所以不能将图片直接拿去检测,需要做一些处理:以我现有的图片为例,图像尺寸为10150×15050,可以切割为很多50×50的小方图,但是我觉得50×50尺寸较小,影响网络检测速度,所以先将图片尺寸通过加白边的方式扩展到10500
- VTK-等值面提取
@左左@右右
VTK图像处理计算机视觉人工智能VTK
等值面等值面(线)提取是一种常用的可视化技术,常应用于医学、地质、气象等领域。例如,在医学图像处理中,由于CT、MRI等图像分辨率越来越高,虽然体绘制技术可以清晰地对数据内部结构进行可视化,但是其计算量和效率却制约了其使用。此时可通过等值面提取技术,仅提取感兴趣的一个或者几个组织轮廓,并生成网格模型以供后续的处理和研究。根据数据类型的不同,VTK中提供了多个等值面提取类,其类图如图所示VTK中的等
- 会议剪影 | 思腾合力受邀出席首届CCF数字医学学术年会
Jericho2022
云计算搜索引擎
首届CCF数字医学学术年会(CCFDigitalMedicineSymposium,DMS)于2023年12月15日-17日在苏州CCF业务总部召开。这次会议的成功召开,标志着数字医学领域进入了一个新的时代,计算机技术和人工智能在医学领域的应用和发展得到了更广泛的关注和重视。本次会议由中国计算机学会主办,CCF数字医学分会、复旦大学和上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室联合承办,中国科学院
- Opencv实验合集——实验四:图片融合
我药打十个
Opencv系列opencv计算机视觉人工智能
1.概念图像融合是将两个或多个图像结合在一起,创建一个新的图像的过程。这个过程的目标通常是通过合并图像的信息来获得比单个图像更全面、更有信息量的结果。图像融合可以在许多领域中应用,包括计算机视觉、遥感、医学图像处理等。融合的方法有很多:加法融合(AdditiveFusion):将每个图像的对应像素相加。这种方法通常用于合并具有相似亮度的图像,例如红外图像和可见光图像。权重融合(WeightedFu
- 基于Swin_Transformer的图像超分辨率系统
xuehai996
transformer深度学习人工智能
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着科技的不断发展,图像超分辨率技术在计算机视觉领域中变得越来越重要。图像超分辨率是指通过使用计算机算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的过程。这项技术在许多领域都有广泛的应用,包括医学图像处理、监控摄像头、卫星图像处理等。在过去的几十年里,图像超
- 分水岭算法的应用
此间不留白
上海交通大学医学图像处理数学形态学一个应用是分水岭算法,为了便于理解,可以将图像的灰度空间与地球表面的地形高度相类比,据此,发明了应用于图像领域的分水岭算法。测地线距离假设,如下图所示的一个岛屿,要从点走到点,虚线所表示的是最短的直线距离,也就是欧式距离,考虑到现实情况,不能穿过水面到达目标地点,所以,能够从起点到终点的实际通行路线中最短的距离成为测地线距离。通过以上分析,给出测地线距离的定义:给
- 会议邀请 | 思腾合力邀您共赴首届CCF数字医学学术年会
Jericho2022
搜索引擎
首届CCF数字医学学术年会(CCFDigitalMedicineSymposium,DMS)将于2023年12月15日-17日在苏州CCF业务总部召开,由中国计算机学会主办,CCF数字医学分会、复旦大学和上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室联合承办,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所协办。思腾合力作为行业领先的人工智能基础架构解决方案商受邀参加本次盛会。CCF数字医学分会是CCF旗下首个
- python医学图像处理之基于vtk的三维点云表面重建
Cherry330
医学图像处理python图像处理开发语言计算机视觉3d
hello,小伙伴们,好久不见~马上就要到中秋了,不知道大家现在有没有进入学习状态呢?今天呢,要教大家做一个基于vtk的三维点云表面重建。我们通过每个点的坐标值,重建出这个模型。这个不仅可以用于医学图像相关的模型重建,也同样适用于其他三维表面重建哦~那么。话不多说,让我们来实操一下吧!首先,我们需要下载以下三个库。如果缺少某个库的小伙伴请通过“pipinstallXXX”进行下载哦~importn
- python医学图像处理之vtk生成固定方向的圆柱体并保存
Cherry330
医学图像处理numpypython计算机视觉3d图像处理
hello,各位小伙伴,好久不见~假期结束,又该回到我们日常的代码生活中去啦!这几天呢,我遇到一个问题,那就是怎么生成某个固定方向的圆柱体并保存呢?我们都知道啊,vtk直接生成的圆柱体是固定沿y轴生成的。但是如果我们想要生成并保存一个沿着固定方向的圆柱体该怎么办呢?网上有很多小伙伴给出的结果是生成很多个直线最终构成一个沿固定方向的圆柱,但是这种方法,在保存模型或者需要生成多个圆柱体时就变得非常麻烦
- python医学图像处理之三维点云模型特征提取
Cherry330
医学图像处理python图像处理开发语言3d
hello,小伙伴们,今天我们来聊一聊三维模型特征提取。在我们日常对模型进行一些操作(例如,配准、寻找特定点等),我们总是会遇到一个问题,就是如何从三维模型中提取其特征点。解决这个问题的方法有很多,例如,下采样,iss,甚至是深度学习等方法。今天,我会教大家几种基础的方法来进行特征点的提取。先清楚咱们今天的主角——示例的点云模型吧。大家可以猜猜这是什么,嘿嘿~图1示例点云模型首先是超级经典的ISS
- Python-医学图像处理之三维重建(进行切片级重建)
Cherry330
医学图像处理图像处理python3d
对于从事医学图像处理的小伙伴而言,医学图像三维重建并不是一个陌生的东西啦~例如,在对图像分割结果进行展示或者验证时,我们常常通过对分割结果进行三维可视化的方式进行展示和说明。那废话不多说,今天就来教大家如何根据自己的分割结果进行三维重建。这里呢,我用现在正在做的韧带分割进行说明。首先,通过深度学习或者传统方法对医学图像进行分割,得到二值化的分割结果(如图1所示)。将分割结果放置在一个文件夹里。图1
- python医学图像处理之标签制作(json批量转png)
Cherry330
医学图像处理json图像处理深度学习databasepython人工智能计算机视觉
无论是做医学图像分割的小伙伴,还是做其他语义分割的小伙伴,一定都和我一样遇到过这个问题——用labelme制作了标签之后,我们的标签如何转化为图片呢?其实,我们可以通过如下命令进行转化:labelme_json_to_dataset-ofilesfiles\label.json但是,这样每次只能转一张图片,并不是很方便。接下来,就教大家如何批量地将json转换为png。现在,让我们来看一下数据。在
- python医学图像处理之读取DICOM文件信息
Cherry330
医学图像处理图像处理人工智能计算机视觉python
相信很多和我一样做医学图像处理的小伙伴都接触过DICOM格式的数据吧。由于不同的DICOM文件在存储和传输时存在差异,所以处理起来总是让我们非常头疼。接下来,我就教大家如何读取DICOM文件中的文本信息。那么,在DICOM文件中,比较常用的信息究竟都有哪些呢?这里大致给大家列举一下:PatientName(患者姓名):患者的姓名。PatientID(患者ID):患者的唯一标识符。PatientBi
- JAVA 图形图像处理系统设计与开发(论文+源码)_Nueve
质文学术工作室
JAVAjava图像处理计算机视觉pythonphpc++c语言
摘要随着计算机技术的迅速发展,数字图像处理技术在医学领域的研究和应用日益深入和广泛。现代医学已越来越离不开医学图像处理技术。医学图像处理技术在临床诊断、教学科研等方面发挥了重要的作用。计算机图像处理技术与影像技术的结合从根本上改变了医务人员进行诊断的传统方式。充分地利用这些技术可以提高诊断的正确性和准确性,提高诊断效率,降低医疗成本,可以更加充分地发挥各种医疗设备的功能。而且,随着数字化、智能化进
- DICOM LUT
EverestVIP
dicom
转自:DICOM医学图像显示算法改进与实现——LUT引言随着Ul(超声成像)、CT(计算机断层成像)、MRI(核磁共振成像)、CR(计算机X线成像)、电子内窥镜、盯(正电子发射断层成像)和MI(分子影像)等医学影像设备不断涌现,利用计算机对医学影像设备采集到的图像进行后处理的医学图像处理与分析技术也越来越成为放射科医生和临床医生进行疾病诊断的重要辅助手段。在医学图像的处理过程中医生经常需要频繁地变
- 基于BP神经网络的图像跟踪与细胞追踪识别
前端设计家
神经网络人工智能深度学习Matlab
基于BP神经网络的图像跟踪与细胞追踪识别图像跟踪和细胞追踪识别是计算机视觉和生物医学图像处理领域的重要问题。本文将介绍如何使用基于BP神经网络的方法来实现图像跟踪和细胞追踪识别,并提供相应的MATLAB源代码。图像跟踪图像跟踪是指在一个连续的图像序列中准确地定位和跟踪特定目标的位置。基于BP神经网络的图像跟踪方法可以通过训练网络来学习目标的运动模式,并根据学习到的模式来预测目标在下一帧图像中的位置
- 【C++】pow函数实现的伽马变换详解和示例
木彳
CC++日常记录c++opencv计算机视觉人工智能
本文通过原理和示例对伽马变换进行详解,并通过改变变换系数展示不同的效果,以帮助大家理解和使用。原理伽马变换是一种用于图像增强的技术,它可以用来提高或降低图像的对比度,常用于医学图像处理和计算机视觉等领域。伽马变换是通过将图像像素值映射到一个新的值,以达到对比度增强的效果。伽马变换步骤具体可分为:(1)图像转为灰度或自身便为灰度图像。(2)像素值归一化到0-1之间(3)计算像素值的gam此幂的值,使
- 人工智能详细笔记:深度学习解决图像分割问题(FCN Unet Deeplab)
北岛寒沫
人工智能人工智能深度学习计算机视觉
文章目录图像分割问题图像数据集和图像标注工具全卷积网络(FCN)语义分割问题U-net神经网络Deeplab神经网络图像分割问题图像分割问题概述:图像分割是指将一幅数字图像分成若干个部分或者对象的过程。该任务的目标是将图像中的每个像素分配给其所属的对象或者部分,因此它通常被视为一种像素级别的图像分析。图像分割的应用场景:图像分割有很多应用,比如医学图像处理、自动驾驶、机器人技术、人机交互、视频监控
- 医学影像处理系统源码(PACS)
源码技术栈
PACS医学影像系统源码医学图像医学影像PACS医院PACS照片DRCT
通用医学图像处理平台覆盖全模态、多维度临床应用,助力提供医学图像分析的全景高清视角,赋能临床精准诊断。一、PACS覆盖CT、MR、MI等多模态影像及心血管、肿瘤、神经等多临床场景,助力医生精准高效诊断。二、临床应用1.基础应用(1).仿真内窥镜支持提取血管、气管以及结肠三维结构,可通过内腔漫游视图观察管腔内部结构,清晰显示管腔内病变大小、位置等形态学特征。(2).骨三维结构提供肋骨分割、肋骨标记、
- 三维医学图像处理系统(PACS)源码
淘源码d
图像处理人工智能三维处理3D重建源码
三维医学图像处理系统(PACS)源码系统概述:它集影像存储服务器、影像诊断工作站及RIS报告系统于一身,主要有图像处理模块、影像数据管理模块、RIS报告模块、光盘存档模块、DICOM通讯模块、胶片打印输出等模块组成,具有完善的影像数据库管理功能,强大的图像后处理功能,提高了临床诊断准确率。文末获取联系系统特点:覆盖登记、分诊、记费、报告生成和分发等内容,与RIS有机结合;采用DICOM和非DICO
- 论文阅读——Segment Medical Image Using U-Net Combining Recurrent Residuals and Attention
黄小米吖
CV神经网络python算法网络
SegmentMedicalImageUsingU-NetCombiningRecurrentResidualsandAttention结合循环残差连接和注意力机制的UNet网络用于医学图像分割
FromMICAD2020Abstract医学图像分割可为临床诊断提供可靠的依据。医学图像分割技术的发展不仅影响着其他医学图像处理技术,比如3D重建等,还在生物医学图像分析中占据极其重要的地位。随着深度学
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f