- 探秘3D UNet-PyTorch:高效三维图像分割利器
鲍凯印Fox
探秘3DUNet-PyTorch:高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域,三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展,其结构保持了卷积神经网络的对称性,采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:模糊降噪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯2、itkBinomialBlurImageFilter二项式模糊3、itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯该类通过图像与离散高斯算子(内核)的可分离卷积来模糊图像。如果Set
- 六、图像的几何变换
云峰天际
计算机视觉人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、镜像变换二、缩放变换前言在计算机视觉中,图像几何变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换和镜像变换等操作,以改变图像的位置、尺寸、形状或视角,而不改变图像的内容。这些变换在图像处理、模式识别、机器人视觉、医学影像处理等领域具有广泛的应用。通过图像几何变换,可以实现图像的校正、配准、增强和重建等功能,为后续的图像分析和理解提供了重要的基础。一、镜像变换水平镜像(水平翻转)其原理是
- ITK 图像分割(一):阈值ThresholdImageFilter
恋恋西风
ITK计算机视觉ITKThreshold
效果:Video:区域增加分割1、itkThresholdImageFilter该类的主要功能是通过设置低阈值、高阈值或介于高低阈值之间,则将图像值输出为用户指定的值。如果图像值低于、高于或介于设置的阈值之间,该类就将图像值设置为用户指定的“外部”值(默认情况下为“黑色”)。该类并不对像素进行二值化处理,输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower():设置/获取
- 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
- 医疗信息化及医学影像处理常用名词
inter_peng
医学影像处理医疗信息化医学影像处理
本文是参考博客园(http://www.cnblogs.com/kesalin/),及自己在工作中经常要接触到的医疗术语进行整理。这些都是医疗行业最常用的行业术语。医疗信息化:1.HIS:hospitalinformationsystem医院信息系统,在国际学术界已公认为新兴的医学信息学(MedicalInformatics)的重要分支。美国该领域的著名教授Morris.Collen于1988年曾
- 计算机在医学影像学中的应用,计算机图形处理关键技术在医学影像处理中的应用分析...
鞠腾辉
计算机在医学影像学中的应用
摘要:医学影像是患者病情诊断的主要依据,其对于后期治疗具有极强的指导性。利用计算机技术进行医学影像处理,能有效地提升影像图片质量。本文自阐述计算机图形处理关键技术的基础上,就其在医学影像处理中的应用展开分析,期望能实现计算机技术与医学影像的深层次结合,进而为疾病临床诊断提供有效支撑。关键词:计算机技术;医学影像;处理;目录1计算机图形处理的关键技术…………………………………………………………………
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- 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
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记忆的小河
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- ITK snap进行标注,python读取label
qq_1248742467
python开发语言
1、对ITKsnap的探索(1)加载图片之后,画面大小可以通过按住鼠标右键拖动进行调整,左键调整画面位置。(2)点击“A”“S”"C"分别放大各个视图点击正方形框进行返回(3)选择标注的方式选择勾画工具,分为画笔polygon和画刷pointbrush两种左侧为画笔按住左键勾画闭合轮廓后确认即可填实、得到目标区域;右边为画刷需要手动完整涂抹目标区域:按住左键涂抹、按住右键擦除。2标注方式的选择2.
- 当医学影像遇上深度学习 | 影像数据类型一览
小白学视觉
人工智能python机器学习编程语言计算机视觉
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达写在前面随着医学成像技术的发展与进步,图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛。然而,与自然图像相比较,医学影像处理有其特殊性和不同的侧重点。例如,对于一般的自然图像,其维度往往是二维的,并且通常情况下具有RGB三个颜色通道。但是对于医学影像,其维度通道一般根据其医学数据的类型的改变而改变。例如,对于PET-CT数据,一般
- CV | SAM在医学影像上的模型调研【20240207更新版】
夏天|여름이다
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本文主要是SAM(SegmentAnything)在医学影像上的数据集,模型及评估方法调研【持续更新】~1.开源数据集可参考这篇【数据集|基于计算机视觉的医学影像处理数据集_CSDN博客】2.算法模型2023.04_SAM论文:2018.08.05v_SegmentAnything论文地址:2304.02643.pdf(arxiv.org)代码地址:facebookresearch/segment
- itk 获取图像数据的文件存储类型
张大饼的最爱
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voidGetImageType(std::stringfileName,ImageIOBase::IOPixelType&pixelType,ImageIOBase::IOComponentType&componentType){typedefitk::ImageImageType;itk::ImageFileReader::PointerimageReader=itk::ImageFileRe
- Ubuntu编译和测试ITK4.13.1
c_daofeng
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安装不麻烦,环境配置挺麻烦,主要是gcc、cmake和ccmake的版本不匹配问题。环境:gcc--7.5.0cmake--3.15.2ccmake--3.15.2参考以下两篇博客安装:1、ITK的安装与测试(Ubuntu系统)_ubuntu20.04安装itk5.2-CSDN博客(注意看评论中的makeinstall)2、ubuntu下如何安装ITK_编程网
- ITK编译及安装
痛&快乐着
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文章目录前言CMake配置选项说明运行VS2015编译及安装VTK转ITKITK转VTK参考文献最近想利用ITK读取整个Dicom图像到内存,再将读取到的ITK数据转换到VTK。于是乎,开始了一段ITK编译之路。以下将记录一些有用的信息,以备后用。前言DICOM图像的读取问题相比于VTK类库中vtkDICOMImageReader类读取DICOM序列图像,借助ITK类库实现对DICOM序列图像的读
- ITK + ANT,无法显示三维
qq_1248742467
pytorch人工智能python
背景:之前用ANT保存ima格式的数据,选择的是保存所有的序列用python将dicom转为nii的格式,importnibabelasnibimporttorch"""不管是nii还是nii.gz都是二维的,为啥呢"""fobj=nib.load("nii/NII.nii.gz")sobj=nib.load("nii/orig/5converted-0.nii.gz")inp,out=torch
- 3Dslicer在windows下源码编译源码并打包程序亲测可用
火炎焱燚1989
python开发windows
对于医疗图像数据可视化有一些比较成熟的开源软件库,其中包括volview(2011年已经停止维护和更新),MITK(德国非中科大版),3Dslicer和ITK-SNAP。3Dslicer功能非常的强大但是也是代码量最多的。可以去它的官网直接下载打包好的程序,支持windows、apple、linux三个平台,生态还是比较健全的。slicer还有一个比较方便的地方是支持c++和python开发,支持
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(三)
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目录1、itkAffineTransform仿射变换2、itkBSplineDeformableTransformB样条可变形变换1、itkAffineTransform仿射变换该类实现向量空间的仿射变换(例如空间坐标)此类允许定义和操作n维仿射空间(及其关联的向量空间)对其自身的仿射变换,一种常见的用途是定义和操作二维和三维的欧几里得坐标变换,但其他用途也是可能的。仿射变换在数学上定义为线性变换
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(一)
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ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkIdentityTransform一致变换2、itkTranslationTransform平移变换3、itkScaleTransform比例变换4、itkRigid2DTransform刚性2D变换5、itkCenteredRigid2DTransform居中刚性2D变换6、itkEuler2DTransform欧拉2D变换7、itkSimilarity2DTransform2D相
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(二)
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ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkQuaternionRigidTransform四元刚性变换2、itkVersorTransformVersor变换3、itkVersorRigid3DTransformVersor刚体3D变换4、itkEuler3DTransform欧拉3D变换5、itkSimilarity3DTransform3D相似变换6、itkRigid3DPerspectiveTransform3D刚性透
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像分割(三):分水岭分割算法
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ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器2、itkMorphologicalWatershedImageFilter形态学分水岭滤波器3、itkIsolatedWatershedImageFilter岛屿分水岭滤波器1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器分水岭分割对图像特征基于梯度下降法和沿区域边界分析弱点将像素进行分类。该类可从标量值图像输入自动
- Visual Studio安装 ITK 的正确姿势!
小张Python
写在开头之前一直用Python,最近写一个脚本需要用到ITK用来对处理医学图像,ITK与OpenCV主打功能相似,都是面向于图像处理,但是两者在领域应用方面有一定的差别;ITK:对二维三维医学图像数据做基本图像处理,分割以及配准;OpenCv:是计算机视觉的基础,用于二维图像上的图像处理,更广阔的是应用到机器学习;总体来说,itk和OpenCv都是用来做图像处理,但是itk面向对象更小一点,是面向
- 几种读nii图像方法的轴序比较
HackerTom
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读.nii/.nii.gz图像并转成numpy可用medpy.io、nibabel、itk、SimpleITK几种方法,然而几种方法读出来的轴序有出入,本篇比较此几种方法。Datum所用数据来自verse,经iTomxy/data/verse/preprocess.py预处理,朝向和轴序是RAI。三视图(可视化:show_nii):其中最短的是LR=35,次短AP=118,最长SI=214,所以如
- ITK-SNAP 使用技巧
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1.左手使用'键盘(1)(2)(4)’快速切换功能;画笔右键为擦除图1:定位功能(按‘1’)图2:画笔功能(按‘2’)2.通过contrast调整图像对比度图3:通过cotrast调整图像对比度3.面板左下角可调整标签透明度图4:调整标签透明度
- 语义分割的应用及发展
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语义分割(SemanticSegmentation)是一种计算机视觉领域的任务,旨在将一张图像中的每一个像素都分配一个语义标签,即将图像中的每个物体区域进行精确的分类划分。例如,在一张街景图中,语义分割可以将人、车、路、天空等每个像素分别标记为不同的标签。语义分割可用于自动驾驶车辆、医学影像处理、机器人视觉以及图像搜索等领域。本篇文章将从以下方面阐述语义分割的基本原理、应用场景、算法模型以及未来发
- 医学影像处理与智能医学:数据集资源和云端加速路径
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医学影像处理识别是一种利用计算机技术影像进行识别、分析和处理的方法。它主要应用于医学影像学领域,如X射线、CT扫描、MRI和超声等。通过图像处理技术,可以对这些影像进行数字化处理,提取有用信息,辅助医生进行疾病诊断、治疗规划和病情监测。为了更好地支持研究人员深入了解医学影像处理技术,助力智能医学的发展,本文将介绍一系列相关的开源数据库和数据集资源。这些资源的综合使用将为医学影像处理技术的发展提供全
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:“Hello World”配准
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ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkImageRegistrationMethod/itkImageRegistrationMethodv42、itkTranslationTransform3、itkMeanSquaresImageToImageMetric/itkMeanSquaresImageToImageMetric44、itkRegularStepGradientDescentOptimizerv/itkReg
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:提取区域/切片/裁剪
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ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkRegionOfInterestImageFilter提取区域2、itkExtractImageFilter提取切片3、itkCropImageFilter裁剪图像区域1、itkRegionOfInterestImageFilter提取区域该类可以从输入图像中提取感兴趣的区域。该滤波器产生与输入图像具有相同尺寸的输出图像。如果想更改图像的尺寸,可以考虑使用ExtractImageFi
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:频域滤波
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ITK学习计算机视觉算法图像处理c++
目录1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算2、扩展:itkConvolutionImageFilter.h3、itkFFTShiftImageFilter频率转移滤波器4、itkFFTNormalizedCorrelationImageFilterFFT实现的归一化相关滤波器1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算该类使
- Algorithm
香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
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2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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int main(void)
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for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
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return 0;
}
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
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只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
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3.策略灵活度方
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<!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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
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D