suixinsuiyuan33
suixinsuiyuan33

医学图像处理会议及期刊

医学图像处理会议及期刊

会议：

IPMI (Information Processing in Medical Imaging)

MICCAI (International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)

ISBI(International Symposium on Biomedical Imaging)


期刊：

MIA (medical image analysis) (top 1)

BE (IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING)

MI (IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING) 


参考链接：http://www.cnblogs.com/lijh_ray/archive/2012/05/03/2480288.html

你可能感兴趣的:(科研)

  • 智能数字式毫秒计在实际生活场景中的应用 西安同步高经理 人工智能算法大数据
    在电力领域，SYN5307型数字毫秒表可精准监测特高压变电站断路器合闸时间差，定位继电保护装置信号延迟；工业自动化中，优化汽车焊装线时序、提升半导体晶圆切割良率；科研计量上，助力量子通信同步校准，纳入多地计量院溯源体系；消防安全方面，保障消防联动效率与电梯应急合规；极端场景下稳定运行。一、电力系统：从继电保护到电网稳定性的精准守护1.断路器同期性测试的"黄金标准"在±800kV特高压变电站建设中，
  • 【科研绘图系列】R语言绘制论文组合图（multiple plots） 生信学习者1 SCI科研绘图系列(2025版)r语言数据分析数据挖掘数据可视化
    禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载函数数据预处理画图1画图2画图3画图4画图5画图6总结系统信息介绍这段代码是一个用于生成多种复杂数据可视化的R脚本，主要利用ggplot2、tidyverse和自定义函数来处理和展示与小鼠实验相关的数据。它通过读取、处理数据，并生成多种图形，旨在清晰地展示不同实验组的小鼠在不同时间点的抗体浓度和
  • 人工智能驱动下的可再生能源气象预测：构建绿色能源时代的新大脑 一ge科研小菜菜 人工智能人工智能能源
    个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、背景：新能源快速发展下的预测焦虑为应对气候变化和实现碳中和目标，全球能源系统正在加速从“化石主导”向“可再生主导”过渡。风能、太阳能等清洁能源已成为未来能源结构的关键支柱。根据国际能源署（IEA）预测，到2050年，全球超70%的电力将来自可再生能源。然而，可再生能源具有显著的**“天气依赖性”和“波动不确定性”**，风速、光照、温度、湿度等
  • 2025最新盘点：9款高效韦恩图工具推荐 Designseek满血版 人工智能图论
    在数据分析、逻辑推理以及众多学术研究领域，韦恩图都扮演着极为关键的角色。它以直观的圆形或椭圆形重叠区域，清晰地展现出不同集合之间的关系，无论是集合间的交集、并集还是补集，都能一目了然地呈现出来。无论是学生在学习数学、逻辑学课程时梳理知识点，还是专业人士在进行市场调研、项目规划时分析数据，亦或是科研人员在撰写论文、展示研究成果时阐述理论框架，一款好用的韦恩图绘制工具都显得至关重要。今天，就让我为大家
  • 电机试验平台如何赋能研发?功能应用指南
    电机试验平台作为现代工业生产和科研开发中的重要设备，其功能应用涵盖了从基础性能测试到复杂系统验证的多个领域。随着电机技术的快发展，电机试验平台的功能不断扩展，应用场景也日益广泛。本文将深入探讨电机试验平台的核心功能、关键技术以及在不同行业中的实际应用，为读者提供技术解析和实践参考。一、电机试验平台的核心功能电机试验平台的核心功能主要体现在以下几个方面：1.性能测试功能：这是电机试验平台基本的功能。
  • Abaqus许可价格高，项目组如何合理调度资源？
    在大型制造企业、科研机构或工程服务公司中，Abaqus已成为结构非线性分析与多物理场仿真的首选平台之一。它能够处理复杂接触、塑性变形、大变形、断裂、复合材料等高难度问题，尤其适合航空航天、汽车碰撞、精密工程等领域的计算模拟。但同时，Abaqus的模块价格昂贵、资源调度复杂，特别是在多个项目组并行使用的环境下，频繁出现：仿真任务排队、许可冲突；模块占用严重、使用不透明；项目间“抢资源”，效率低下；如
  • 《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》 CodeJourney. 支持向量机算法机器学习
    在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机（SVM），凭借其独特的优势，在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角，带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断：癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症，作为全球健康的“头号杀手”，早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域，SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
  • 使用 Python 在 Word 文档中插入数学公式 - 详解 nuclear2011 PythonWordpython插入数学公式到Word文档添加数学表达式到Word文档给Word文档添加数学公式MathML数学公式LaTeX数学公式
    目录为什么在Word文档中插入数学公式？环境准备如何使用Python在Word文档中插入数学公式方法一：使用EQ域插入数学公式方法二：通过LaTeX和MathML插入复杂数学公式总结在金融、工程、教育和科研等专业领域的文档中常常需要包含复杂且精确的数学公式。将数学公式直接嵌入文档中，不仅能够提升文档的专业水准，还能实现公式的自动更新和动态计算，从而有效提升工作效率和内容的准确性。本文将介绍如何使用
  • 271万+学术论文数据集 (2007-2025.4) .Android安卓科研室. 数据引用数据分析
    文章目录数据下载地址数据指标说明一、数据介绍二、数据指标三、数据概览项目备注数据下载地址数据下载地址点击这里下载数据数据指标说明arXiv是一个向所有人开放的学术资源共享平台，创立于1991年，是开放获取运动的先驱。该平台由全球志愿者团队维护，目前已收录超过200万篇学术论文，涵盖物理学、计算机科学、数学等八大核心学科领域。通过近30年的发展，arXiv不仅为科研人员提供了免费的知识共享渠道，也成
  • 【科研写作自动化工具】如何用AI技术组合（大模型+多Agent+自动化）打造一个“智能论文生产线”，把枯燥的写作流程变成自动化
    n8n是一款开源的工作流自动化工具，类似于Zapier或Make（原Integromat），但更注重灵活性和开发者友好性。在课程文件中提到的n8n自动化流水线主要用于科研写作的自动化流程集成，以下是详细解释：n8n的核心功能可视化工作流设计：通过拖拽节点（Nodes）连接不同工具和服务，无需编写复杂代码即可搭建自动化流程。多平台集成：支持连接文献数据库（如PubMed、arXiv）、AI模型（如O
  • SurveyForge：AI自动撰写综述论文的革命性工具，助力科研效率跃升 花生糖@ AIGC学习资料库人工智能AI论文AI助手
    在学术研究领域，综述论文（SurveyPaper）的撰写是一项耗时且复杂的任务，通常需要数周甚至数月的文献调研与内容整合。如今，上海人工智能实验室、复旦大学与上海交通大学联合开源的SurveyForge，通过创新的AI技术，将这一过程压缩至10分钟内，且生成质量接近人工水平，成为科研人员的得力助手。项目简介SurveyForge是一款基于大语言模型（LLM）的自动综述论文生成工具，专为计算机科学领
  • 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码 matlab科研助手 算法transformerlstm
    ✅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。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而，光伏功率具有高度的非线性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
  • 企业级云原生平台的演进路径与治理框架
    个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、背景：从“项目型IT”到“平台型能力”的战略转型企业在数字化进程中正面临从“项目交付”向“平台支撑”的深层转型。传统项目型IT架构以“一次性交付”为目标，缺乏后续演进能力，而平台化思维强调“能力复用、持续运营、面向组织协同”，使得云原生平台不仅成为基础设施的新形态，更是企业核心竞争力的构建载体。云原生带来的不仅仅是技术革命，更是组织边界、协作
  • 健康管理实训基地建设要点：赋能健康管理人才培养 凯禾瑞华健康管理实训室建设 健康管理实训室健康管理人才培养产教融合虚拟仿真
    在健康中国战略背景下，健康管理实训基地作为连接理论与实践的重要桥梁，其建设质量直接关系到复合型健康服务人才的培养成效。一、健康管理实训基地科学规划健康管理实训基地的规划设计需遵循“以人为本、功能复合、适度超前”原则，构建集教学、科研、服务于一体的综合性平台。在选址上，应优先选择交通便利、环境宜人的区域，确保实训环境与真实工作场景的高度契合。建筑布局需融入人性化设计理念，如设置无障碍通道、防滑地面、
  • GraphRAG革命性突破！美国Cedars-Sinai医疗中心揭秘：知识增强大模型如何重塑阿尔茨海默病基因研究与治疗？ DeepSeek-大模型系统教程 人工智能大模型chatgpt语言模型ai大模型学习大模型教程
    摘要：随着阿尔茨海默病患者人数不断攀升，Cedars-Sinai医学中心通过知识图谱和AI技术，打造了AlzKB阿尔茨海默病知识库，用以推动新型病因和药物的发现。本文详解这些前沿工具如何结合，赋能专业人士实现高效科研转化，为认知障碍领域带来突破正文据估计，690万65岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病。如果没有重大的医学突破，预计到2060年，美国这一数字将上升到1380万，到2050年全球将上升到
  • 《小学生作文辅导》期刊投稿邮箱
    《小学生作文辅导》是国家新闻出版总署批准的正规教育类期刊，适用于全国各小学语文老师事业单位及个人，具有原创性的学术理论、工作实践、科研成果和科研课题及相关领域等人员评高级职称时的论文发表（单位有特殊要求除外）。栏目设置：写法导引、智慧阅读、课堂建设、课堂建设、教学透视、教育撷英等。刊名：小学生作文辅导级别：省级主管单位：吉林出版集团股份有限公司主办单位：北方妇女儿童出版社有限责任公司ISSN：16
  • MATLAB蚁群算法完整教程与代码实现 Emmamkq~~
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径行为的全局优化方法，具有强大的数值优化能力。本资源详细介绍了在MATLAB中实现蚁群算法的关键步骤，包括初始化、规则迭代、信息素更新和停止条件等，并通过实例代码展示了算法的实用应用。这为工程师和科研人员提供了一个学习和应用蚁群算法的平台，特别是在解决旅行商问题、网络路由、生产调度等优化问题方面。1.蚁群算法简介蚁群算法，灵感来
  • 高端宠食新标杆？瑞普纳百年科研实力 Jamie20190106 宠物
    在高端宠物食品领域，一场由消费者认知升级驱动的范式革命正在发生。当市场焦点仍普遍停留在“天然食材”或“无谷配方”的表层叙事时，雀巢普瑞纳（NestléPurina）已凭借其超过130年的科研积淀，率先提出并实践“主动健康科学（ProactiveHealthScience）”的营养新理念。这不仅是一次产品迭代，更是对行业标准的深度重塑——从“满足当下需求”跃迁至“科学预见并管理未来健康”，以制药级的
  • Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果） 小白熊XBX 机器学习机器学习python逻辑回归
    Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）关于作者作者：小白熊作者简介：精通c#、Halcon、Python、Matlab，擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱：[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
  • 7月1日19点，ModelWhale 大模型应用平台全新升级！ ModelWhale 大模型modelwhale
    大模型对推动组织智能化转型、提升科研效率与竞争力具有重要意义。但您在应用大模型时是否常被这些问题困扰？大模型面对专业领域知识一问三不知模型切换、调试、部署复杂耗时业务需求瞬息万变，智能应用永远慢半拍......别担心！2025年7月1日19:00，ModelWhale大模型应用平台全新升级，为您答疑解惑！全新升级的ModelWhale大模型应用平台，将知识库升级为RAG知识库、模型库升级为模型re
  • SciPy 安装使用教程 小奇JAVA面试 安装使用教程scipy
    一、SciPy简介SciPy（ScientificPython）是基于NumPy的开源科学计算库，提供了数值积分、优化、信号处理、线性代数、统计分析等高级科学计算功能。它是构建Python科学计算生态系统的核心组件之一，常用于科研、工程、数据分析等领域。二、安装SciPy2.1使用pip安装（推荐）pipinstallscipy2.2使用Anaconda安装（科学计算推荐）condainstall
  • Word转LaTeX排版6大技巧 加油吧zkf 目标跟踪计算机视觉目标检测机器学习人工智能python
    Word内容快速排版到TeX格式的技巧分享（含多种实用方法）在科研论文、技术报告或毕业论文写作中，很多同学喜欢先用Word写初稿，再迁移到LaTeX（.tex文件）进行排版。但迁移过程中常常遇到这些麻烦：Word中的公式复制过去乱码或无法编译排版格式对不上期刊/会议模板自己新写的tex文件总是出错，编译困难今天分享我在实际论文写作中总结出的几条小技巧，帮大家快速把Word内容排到LaTeX，而且能
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 云原生环境下部署大语言模型服务：以 DeepSeek 为例的实战教程 一ge科研小菜菜 人工智能Python编程语言语言模型人工智能自然语言处理
    个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型（LLM）的开放与普及，企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。然而，从HuggingFace下载模型，到提供一个结构化、稳定、可调用的API，并不是一个简单过程。它涉及：模型推理框架（如vLLM）的集成；WebAPI封装（FastAPI等）；容器化部署与资源调度；可扩展性设计与
  • 《R循环：深度解析与高效使用技巧》 沐知全栈开发 开发语言
    《R循环：深度解析与高效使用技巧》引言R语言作为一种功能强大的统计计算和图形显示语言，被广泛应用于科研、数据分析、金融等领域。R循环是R语言中的核心概念之一，对于提高编程效率、处理复杂数据至关重要。本文将深度解析R循环，并介绍高效使用技巧，帮助读者更好地掌握R语言。一、R循环概述1.1什么是R循环R循环是指在R语言中，重复执行某个操作或代码段的过程。R循环包括for循环、while循环和repea
  • 《脑机接口：意识数字化的奇点何时到来？》 HeartException 人工智能
    前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《脑机接口：意识数字化的奇点何时到来？》展开全景式论述。文章结合2025年最新科研突破与伦理实践，以“技术裂变-意识革命-文明跃迁”为逻辑主线，揭示神经科学与人工智能融合如何重绘人类存在的边界：脑机接口：意识数字化的奇点何时到来？副标题：从神经解码到意识上传，一场重塑人类本质的技术奇袭作者：意识
  • WRFDA资料同化系统在区域数值预报中的参数优化与敏感性分析 jwwkyjspt 水文大气气象气象海洋大气水文
    数值预报已经成为提升预报质量的重要手段，而模式初值质量是决定数值预报质量的重要环节。资料同化作为提高模式初值质量的有效方法，成为当前气象、海洋和大气环境和水文等诸多领域科研、业务预报中的关键科学方法。资料同化新方法的快速发展，气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加，为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础，也导致许多新的复杂科学问题，增加了实际应用的难度。为有效提升广大科研、业务人
  • 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出 matlab科研社 神经网络回归matlab
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
  • 智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南 jwwkyjspt 机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • LabVIEW荧光微管图像模拟 LabVIEW开发 LabVIEW开发案例LabVIEW设备控制LabVIEW知识LabVIEW程序LabVIEW开发案例LabVIEW知识
    利用LabVIEW平台，集成PI压电平台、Nikon荧光显微镜及AndorsCMOS相机等硬件，构建荧光微管滑行实验图像序列模拟系统。通过程序化模拟微管运动轨迹、荧光标记分布及显微成像过程，为生物医学领域微管跟踪算法测试、运动特性分析提供标准化仿真环境，解决传统实验中手动跟踪效率低、误差大及硬件漂移等问题。应用场景科研算法验证：高校及科研机构用于验证微管跟踪软件（如MTrack2）在不同运动轨迹下
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 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/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） onestopweb Ajax
    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/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他