- Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
亚图跨际
交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中,空间信息减少,而特征信
- cornerstonejs介绍
花花进修
DICOM医学影像查看器html5javascriptnpmyarn
Cornerstone.js是一个用于医疗成像应用程序的开源JavaScript库。它专门设计用于在Web浏览器中处理和显示DICOM(数字成像和通信在医学领域)图像。Cornerstone.js为开发者提供了强大的工具,可以轻松构建功能丰富的医学图像查看器,广泛应用于放射学、病理学、超声成像等领域。特点高性能图像渲染:支持大尺寸医学图像的快速渲染,包括CT扫描、MRI、X光片等。利用GPU加速(
- Unet改进10:在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制
AICurator
Unet改进专栏深度学习神经网络unet语义分割
本文内容:在不同位置添加CPCA注意力机制目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。现有注意机制的自适应能力普遍不足,限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法,该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。通过采用多尺度深度卷积模块,有效地提取空间关系,同时保留先验通道。CPCA具有
- 2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab计算机视觉人工智能CS-MCA模型医学图像融合卷积稀疏的形态成分分析
基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合,基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型,用于像素级医学图像融合。通过CS-MCA模型使用预先学习的字典获得其卡通和纹理组件的CSR。然后,合并所有源图像的稀疏系数,并使用相应的字典重建融合分量。最后,实现融合图像计算。程序已调通,可直接运行。2-79卷积稀疏的形态成分分析-小红书(xiaohongshu.com)
- fpga图像处理实战-白色顶帽变换
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
白色顶帽白色顶帽(WhiteTop-HatTransform),又称顶帽变换,是一种形态学操作,主要用于突出图像中比周围区域更亮的细节。它特别适用于从复杂背景中提取亮区域或对象。白色顶帽操作在图像处理中的应用广泛,特别是在医学图像、工业检测和其他需要增强特定亮区域的应用中。基本原理白色顶帽变换是通过将图像进行开运算(OpeningOperation)后,再从原始图像中减去开运算的结果来实现的。开运
- 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)
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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
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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
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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
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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
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3DSlicer-最强大的开源医学图像分割工具简要概述本系列涵盖从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。我们将学习3DSlicer的基础知识,并熟悉其内置模块、扩展和图像处理工具。熟悉这些工具和3DSlicer工作流程将使我们能够了解
- 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
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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