- 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
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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
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要