- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 图像算法实习生--面经1
小豆包的小朋友0217
算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- MATLAB图像拼接算法及实现
程序员小溪
算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
图像拼接算法及实现(一)论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要:图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
- 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
- 2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)
anana_xu
信号处理大数据人工智能智慧城市自动化制造
2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)会议简介2024年国际生物医学、医学成像和信号处理会议(ICBMISP2024)很高兴邀请您提交主题为“生物医学、医学图像和信号处理的当前挑战和未来前景”的原稿。通过ICBMISP2024,生物医学、医学成像和信号处理三个重要领域的完美融合将为研究人员、农学家、政策制定者、年轻人,特别是行业专家提供一个平台,让他们聚集、分享经
- 压缩感知——革新数据采集的科学魔法
superdont
计算机视觉人工智能算法计算机视觉opencv系统地学习Pythonpython机器学习
引言:在数字时代,数据以及数据的收集和处理无处不在。压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新兴的数学框架,它挑战了我们传统上对数据采集和压缩的看法,给医学图像、天文观测、环境监测等领域带来了颠覆性的影响。但到底什么是压缩感知,它又为何如此重要呢?本文将为你深入浅出地解释。压缩感知压缩感知(CS)与传统数据压缩的差异:传统信息论告诉我们,数据被采集后通常需要进行压缩以便于存储和传
- CT-CTA不理解的点
qq_1248742467
pytorch
由于是将训练CT数据的模型用来跑MRI,因此有些操作不是很理解,并且也不会,请教哈各位大佬Question1首先使用一个生成模型netG_A2B将输入real_A2转换成输出fake_B,这通常是在如图像到图像的转换任务中常见的做法,例如在使用对抗生成网络(GANs)来增强医学图像或改变图像风格的应用中。然后利用函数to_windowdata将real_B和生成的fake_B通过窗宽(WW)和窗位
- Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络
AI浩
高质量人类CV论文翻译深度学习人工智能计算机视觉
摘要在医学图像分析的最新进展中,卷积神经网络(CNN)和视觉转换器(ViT)都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色,而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局上下文理解。然而,这两种架构在有效建模医学图像中的长距离依赖关系时都存在局限,这对于精确分割至关重要。受到Mamba架构的启发,该架构因其处理长序列和全局上下文信息的能力以及作为国家空间模型(SSM)的增强计算
- PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割 三维重建 医学图像可视化系统 流程
恋恋西风
PythonpyqtpythonVTKITK
效果:重建流程:1.输入可以读取DICOM,niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列,并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
- ssm/php/node/python论文投稿系统
果果 程序设计
php开发语言
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可领取本课题的JAVA源码参考系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景段落:随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支之一,在图像处理和分析领域展现出了巨大的潜力。尤其是在医学诊断领域,传统的诊断方法依赖于医生的经验和知识积累,这不仅对医生的个人能力提出了较高要求,也存在一定的主观误差。深度学习的图像识别技术通过训练大量的医学图像数据,能够辅助
- 机器学习:BN层介绍及深入理解
是Dream呀
机器学习笔记神经网络机器学习人工智能
前言:BN在深度网络训练过程中是非常好用的trick,在笔试中也很常考,而之前只是大概知道它的作用,很多细节并不清楚,因此希望用这篇文章彻底解决揭开BN的面纱。BN层的由来与概念讲解BN之前,我们需要了解BN是怎么被提出的。在机器学习领域,数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同,那么在训练集上训练好的模型,在测试集上应该不奏效(比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像
- 医学综合类SCI期刊,21天录用,就是这么快!
Unionpub学术
底了,许多新老作者都会问到小编“有1个月就能录用的期刊吗?真的很着急”,的确现在时间紧迫,项目验收结项,基金收回,马上2020年3月申项。可是,论文都是有一定发表周期的,从论文提交-一审-修改-二审-到论文录用,一般需要3个月左右的时间,也有少数进展比较快的期刊,所以小编根据大家的需求,特分这本医学类的期刊,发表经验-21天录用:一、期刊简介JCR4区医学图像与健康信息类【期刊简介】:欧美,IF:
- 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用
恋恋西风
VTK毕业设计和论文qt三维重建VTKITK图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK,ITK实现分割和生不重建。窗口分为(横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制;效果:CT分割重建二、开发环境操作系统:Windows10:工具:Qt5.12.4+VisualStudio2017,使用开源库:VTK-8.1IT
- 医学图像隐私保护
superdont
图像加密计算机视觉
随着数字医疗技术的快速发展,医学图像例如X光片、CT扫描、MRI及超声波扫描已成为现代医疗診断和治療的基石。然而,同时这些包含敏感个人信息的图像也面临着隐私和安全方面的挑战。随着数据泄露事件的增多,医学图像隐私保护变得尤为重要。从技术层面来看,医学图像隐私保护通常包括以下方面:1.数据加密:为了保护数据在传输过程中不被未经授权的人窃取或篡改,可以使用各种加密标准,如SSL/TLS、AES和RSA等
- 【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
- 医学图像增强——基于同态滤波方法(Matlab代码实现)
然哥爱编程
matlab图像处理开发语言
目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码1概述医学图像增强——基于同态滤波方法(Matlab代码实现)目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。方法:利用Matlab,采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理,并比较它们的增强效果。结果:用直方图均衡化和规定化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡化对于
- MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强
哥廷根数学学派2023
matlab计算机视觉开发语言算法图像处理机器学习
目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- 基于matlab的医学图像同态滤波仿真
Simuworld
MATLAB仿真案例matlab医学图像同态滤波
目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:
- MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强
哥廷根数学学派
信号处理图像处理深度学习matlab算法计算机视觉图像处理信号处理
目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面,基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等,基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸,没有考虑像素间的灰度联系情况,进行直方图均衡化后,会在一定程度上提高图像的对比度,但是图像的灰度级会进行合并进而减少,造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
- 【计算机视觉 | 图像分割】通用AI大模型Segment Anything在医学影像分割的性能究竟如何?
旅途中的宽~
计算机视觉人工智能计算机视觉医学图像SA模型
最近看到了一篇论文:论文地址为:https://arxiv.org/pdf/2304.14660.pdf这篇文章用来探究最近大火的大模型SA在医学图像上的效果。文章目录一、前言二、数据集展示三、方法展示四、结果分析一、前言近半年来,ChatGPT、DALL·E等引发了大规模基础AI模型的狂潮。4月初,MetaAI发布第一个用于图像分割的大规模基础模型SegmentAnythingModel(SAM
- Redis面试题45
CrazyMax_zh
redis
人工智能在医疗领域的应用有哪些?答:人工智能在医疗领域的应用具有巨大的潜力,可以改善医疗诊断、治疗和健康管理等方面。以下是一些人工智能在医疗领域的应用:早期疾病诊断:人工智能可以通过分析患者的医学图像和病历数据,辅助医生进行早期疾病诊断。例如在肿瘤早期发现和乳腺癌筛查方面,人工智能能够帮助医生提高诊断准确性。智能辅助决策:人工智能可以为医生提供决策支持,根据大量的医学知识和临床数据,推荐最佳的治疗
- 医学图像安全性概述
superdont
图像加密计算机视觉图像处理人工智能深度学习
左侧是医疗信息共享系统,右侧是计算机辅助诊疗策略:medicalimagesharingsecurity(MISS)computer-aideddiagnostic(CAD)CADsecurity(CADS)一般在信息安全中强调CIA需求,具体为:Confidentiality.Thisisthesetofrulesthatlimitaccesstoinformation.Inthemedical
- 快准狠!在3D Slicer中,使用TotalSegmentator扩展可在1分钟内自动分割全身117个器官
Tina姐
标注软件医学图像分割医学图像人工智能深度学习
本系列涵盖从3DSlicer医学图像查看器的基础使用到高级自动分割扩展程序的内容(从入门到高阶!),具体包括软件安装、基础使用教程,自动分割扩展(totalsegmentator,monailabel)快速标注数据。Tina姐:强烈建议做图像分割的宝宝们好好学习,跟着Tina姐涨姿势!本教程耗时一周完成,特别感谢我的老板给予技术支持。如果对你有帮助,转发支持一下这是该系列的第二篇,在这篇博文中,我
- 3D Slicer-最强大的开源医学图像分割工具简要概述
Tina姐
标注软件医学图像分割医学图像深度学习人工智能
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- CVPR 2024:在笔记本终端分割一切医学图像挑战赛进行中
Tina姐
计算机视觉人工智能深度学习医学图像
竞赛题目:CVPR2024:SEGMENTANYTHINGINMEDICALIMAGESONLAPTOP组织者:Junma(
[email protected])主办单位:JunMa(多伦多大学)YuyinZhou(加州大学圣克鲁斯分校)BoWang(多伦多大学)比赛概述医学图像分割是临床实践中的关键步骤,有助于准确量化解剖结构和病理区域。该领域目前正在经历范式转变,从为单个任务设计的专用模型转
- Swin-UMamba:结合基于ImageNet的预训练和基于Mamba的UNet模型
AI浩
人工智能计算机视觉
摘要https://arxiv.org/pdf/2402.03302v1.pdf准确的医学图像分割需要整合从局部特征到全局依赖的多尺度信息。然而,现有方法在建模长距离全局信息方面面临挑战,其中卷积神经网络(CNNs)受限于其局部感受野,而视觉转换器(ViTs)则受到其注意力机制高二次复杂度的困扰。最近,基于Mamba的模型因其在长序列建模中的出色能力而备受关注。多项研究表明,这些模型在各种任务中可
- Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation(用于医学图像分割的纯U型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1024程序员节
本文的翻译是参考的:[Transformer]Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要:在过去的几年中,卷积神经网络(cnn)在医学图像分析方面取得了里程碑式的进展。特别是基于u型结构和跳跃连接的深度神经网络在各种医学图像任务中得到了广泛
- 周报(20240204)
来自宇宙的曹先生
研究生阶段周报周报
日期:2024.1.29-2024.2.4本周工作:1.阅读论文本周主要对这篇文献进行了阅读:《用可学习的跳跃连接缩小U-Net中的语义差距:以医学图像分割为例》背景医学图像分割和随后对目标对象的定量评估为疾病诊断和治疗规划提供了有价值的信息。最近的语义分割方法通常依赖于类UNet的编码器-解码器架构,其中编码器产生高级语义特征,解码器逐渐对这些隐藏特征进行上采样,以产生具有每像素概率的分割图。大
- 周报(20240128)
来自宇宙的曹先生
研究生阶段周报深度学习医学图像分割人工智能
日期:2024.1.22-2024.1.28本周工作:1.阅读论文本周阅读了以下论文:《BRAU-Net:用于医学图像分割的U形混合CNN-Transformer网络》背景精确的医学图像分割对于临床量化、疾病诊断、治疗计划和许多其他应用至关重要。基于卷积和基于Transformer的u形结构在各种医学图像分割任务中都取得了显著的成功。前者可以有效地学习图像的局部信息,同时需要卷积运算所固有的更多特
- 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
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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