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- Ubuntu 安装 FSL 及多模态脑MRI的去颅骨处理(含 HD-BET 深度学习方法)
Joker 007
医学影像处理ubuntu深度学习linux
脑部医学图像处理的第一步通常是去颅骨(SkullStripping),也叫脑提取(BrainExtraction)。本文将介绍如何在Ubuntu系统中安装FSL,使用其经典工具BET进行T1、T2、PD模态的去颅骨操作,并补充介绍基于深度学习的更强大方法HD-BET。一、FSL安装与环境配置(Ubuntu)FSL(FMRIBSoftwareLibrary)是牛津大学开发的医学图像处理工具集,支持大
- 性能远超 SAM 系模型,苏黎世大学等开发通用 3D 血管分割基础模型,入选 CVPR 2025
hyperai
如果把人的身体比作一座庞大的城市,那么血管无疑就是这座城市的「道路」,动脉、静脉以及毛细血管对应着高速公路、城市道路以及乡间小道,它们相互协作,通过血液将营养物质、氧气等输送到身体各处,从而维持着这座「城市」的高效、稳定运行。而当这些道路出现问题时,人们的身体自然也会随之发生病变。血管分割是检查这些「道路」是否存在问题的重要手段,如同城市建设中通过交通影像发现问题一般,它是医学图像处理中的一项关键
- 《基于ITK和VTK的医学图像处理系统设计与实现》
麋芜
基于ITK和VTK的医学图像处理系统设计与实现封小云.基于ITK和VTK的医学图像处理系统设计与实现[D].辽宁:大连理工大学,2013.介绍:本文基于ITK和VTK类库,实现了医学图像的可视化设计,对系统各组成部分进行了分析和讨论。系统通过ITK读入医学图像并进行简单地处理后,输出的结果连接到VTK的管道模型上进行医学图像的三维重建,将重建的结果嵌入到Qt编写的界面上进行显示,实现了系统人机交互
- 探索CF-Loss:视网膜多类血管分割与测量的新视角
RockLiu@805
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探索CF-Loss:视网膜多类血管分割与测量的新视角引言在医学图像处理领域,精确的图像分割和特征测量对于准确诊断和治疗方案制定至关重要。特别是在糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测中,如何有效分割血管并准确测量其特征,成为了研究人员关注的重点。今天,我们将深入探索一种创新性的损失函数——CF-Loss(Clinically-relevantfeatureoptimisedlossfunction)。这
- SAM应用:医学图像和视频中的任何内容分割中的基准测试与部署
烧技湾
AI&ComputerVisionSAMMED2SAN医学图像分割分割一切
医学图像和视频中的任何内容分割:基准测试与部署目录摘要:一、引言1.1SAM2在医学图像和视频中的应用二.结果2.1数据集和评估协议2.2二维图像分割的评估结果三讨论四局限性和未来的工作五、方法5.1数据来源和预处理5.2微调协议5.3评估指标总结关键字:SAM、分割一切基础模型、医学图像、视频、多模态最近医学分割模型发展迅速,基于SAM的医学图像处理得到了进一步的发展。为了追踪医学图像处理的最新
- ️ 总览:TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者
金斐茉
️总览:TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中,精确且高效的自动分割工具对于研究和
- DICOM标准详解
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三维图像dcm
DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)标准是医学图像和相关信息的数字图像通信的国际标准。以下是DICOM标准的详细内容:一、概述DICOM标准由医学图像处理和通信的专业组织DICOM标准委员会(DICOMStandardsCommittee)负责维护和更新。它定义了医学影像设备(如X射线、CT扫描、MRI等)生成、存储、传输和显示的规范,以
- 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =