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LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、系统核心目标二、系统架构模块三、实验验证证据链系统架构流程图关键技术创新点一、系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环,覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入:电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程:血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分TIA发作概率预测72小时预警模型(LSTM+Transforme
- 解锁地图的更多可能:蜂鸟云数据融合功能正式上线!
蜂鸟视图fengmap
人工智能蜂鸟视图数据融合智能地图电子地图路径规划电子围栏
随着场景化业务的复杂程度日益增加,如何让地图数据更加智能化、动态化,是企业亟需解决的问题。蜂鸟视图蜂鸟云平台全新上线的数据融合功能,助力用户轻松实现地图与多来源数据的无缝结合,为企业打造真正“懂场景”的智能地图解决方案。一、蜂鸟云数据融合的核心亮点1.多源数据接入,轻松融合蜂鸟云支持多种数据来源的接入与管理,确保数据的实时性与灵活性:•静态文件数据:支持CSV、JSON等格式数据的上传与展示。•A
- 蜂鸟视图蜂鸟云平台更新概述:主题、制图、数据融合、云平台登录、服务接口及开发者中心
摘要蜂鸟云平台作为一个全面的地图与数据处理平台,提供了多个功能模块支持各种应用场景。本文详细介绍了蜂鸟云平台近期的更新,包括主题设计器、制图工具、数据融合模块、云平台登录优化、平台服务接口以及开发者中心的更新内容。通过对各项更新的分析,本文旨在展示这些改进如何提升系统的稳定性、性能以及用户体验,为开发者与用户提供更加便捷高效的解决方案。关键词蜂鸟云平台;主题设计器;制图工具;数据融合;用户体验;平
- Kaggle金牌方案复现:CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
1背景分析在2023年Kaggle"GlobalMultimodalDemandForecastingChallenge"竞赛中,CGO-Transformer-GRU方案以领先第二名1.8个百分点的绝对优势夺冠,创下该赛事三年来的最佳成绩。本方案创新性地融合了协方差引导优化(CGO)、注意力机制和时序建模三大技术模块,解决了多模态数据融合中的关键挑战:模态对齐、特征冲突和时序依赖建模。(1)多模
- Python 爬虫实战:英雄联盟赛事数据爬取(Scrapy+Playwright + 多源数据融合)
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫scrapy
引言在电竞数据分析领域,英雄联盟(LeagueofLegends)赛事数据具有极高的商业价值。本文将通过一个完整的实战案例,演示如何使用Scrapy框架结合Playwright库,实现多源赛事数据的爬取与融合。项目涵盖动态渲染页面处理、分布式爬虫架构、数据清洗整合等核心技术点,最终构建一个可扩展的电竞数据采集平台。一、技术选型分析1.1为什么选择Scrapy+Playwright组合?Scrapy
- 【5G-A通感一体 】司法办案
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5G
一、司法办案1.1、技术整合框架:构建司法智能办案引擎1.底层数据融合平台金税四期金融数据:整合企业/个人银行流水、税务申报、跨境支付记录,构建资金流向图谱,自动识别异常交易(如高频拆分转账、关联方循环交易)。5G-A通感一体技术:通过基站雷达信号感知目标位置、速度、轨迹(精度达米级),并与无人机、海岸监控设备联动,实现“空天地”一体化侦查。司法知识图谱:将法律条文、判例、证据规则结构化,支持自动
- DataPipeline与海量数据完成产品互认证,助推数据管理信创生态新进程
近日,DataPipeline与海量数据完成产品互认证工作。经过双方联合严格测试,DataPipeline企业级实时数据融合平台与海量数据库G100管理系统(以下简称:VastbaseG100)能够完全兼容,整体运行稳定高效,可为企业级客户提供可靠的中间件与数据库支撑。以此为基础,双方将共同助力更可靠的国产软件环境,帮助更多客户安全高效地进行信创实践及迁移,加速大中型企业数字化转型。产品兼容互认证
- 自动驾驶---感知模型之BEVFormer
智能汽车人
聊聊自动驾驶技术自动驾驶人工智能机器学习
1前言在自动驾驶领域,传统的感知方法通常基于图像或点云的局部视角,这会导致信息的遮挡和理解的局限性。而鸟瞰图(BEV)视角可以提供全局的场景信息,更适合于自动驾驶中的目标检测、轨迹预测等任务。然而,将不同视角的传感器数据转换到BEV空间并进行有效融合是一个挑战。BEVFormer的提出旨在解决这一问题,通过Transformer架构实现高效的多传感器数据融合和BEV特征表示学习。BEVFormer
- 深度学习多模态融合_3D目标检测多模态融合综述
MAGIC 95
深度学习多模态融合
0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述,主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中,笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中,目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中,笔者介绍到了目前主要的几种融合方法,即early-fusion,deep-fusion和l
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电商项目API接口测试1688跨境寻源通API接口跨境电商API接口人工智能大数据产品经理jsonpythonoracle
商品API接口应用的未来发展趋势是什么?智能化与自动化深度用户分析:借助人工智能和机器学习技术,对用户行为、消费模式进行深度剖析,比如分析用户在不同场景下的购物偏好,实现超精准个性化推荐,甚至能预测用户的潜在需求,主动推送相关商品。流程自动化:订单处理、库存更新、客户咨询等业务流程,将通过智能算法和规则实现高度自动化,像库存达到下限自动补货下单,智能客服自动处理常见问题等。大数据融合全面数据洞察:
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【ROS】郭老二博文之:ROS目录1、简介在机器人导航中,tf2用于管理和转换机器人、传感器和环境之间的坐标系;在传感器数据融合中,它帮助同步和整合不同传感器的数据2、接口常用接口如下:1)tf2_ros::StaticTransformBroadcaster说明:用于广播静态坐标变换的类;方法:sendTransform(std::vector)用于发送一个静态的坐标变换的消息。参数:geome
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- 数据融合(Data Fusion)的概念与核心思想
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1.定义与核心目标数据融合(DataFusion)是指通过整合多个来源的异构数据(如传感器、数据库、实时数据流等),生成更全面、准确且具有更高价值的信息表征的过程。其核心目标包括:提升信息质量:通过互补性和冗余性消除单一数据源的误差,增强结果的可靠性与精度。增强决策支持:为复杂场景(如战场评估、医疗诊断)提供多维度的综合分析,优化决策流程。实现“整体大于部分之和”:通过揭示数据间的隐含关联,发现单
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梦想的初衷~
生态环境遥感植被python机器学习生态环境监测
在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下,植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术,正面临数据复杂度提升、模型精度要求高、多源异构数据融合等挑战。人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是机器学习与深度学习算法的突破,为解决这些难题提供了全新路径。AI凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力,能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性,显著提升植被参
- craw4ai 抓取实时信息,与 mt4外行行情结合实时交易,基本面来觉得趋势方向,搞一个外汇交易策略
一刀到底211
python3craw4aimt4python人工智能
结合实时信息抓取、MT4行情数据、基本面分析的外汇交易策略框架,旨在通过多维度数据融合提升交易决策质量:行不行不知道先试试,理论是对的,只要基本面方向没错策略名称:Tri-Sync外汇交易系统核心理念「基本面定方向+技术面找点位+实时事件过滤」一、数据源整合基本面数据流抓取目标央行声明(Fed/ECB/BOJ官网)经济日历(非农、CPI、利率决议)地缘政治事件(Reuters/Bloomberg关
- 基于大模型的颅前窝底脑膜瘤预测与治疗技术方案
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大模型医疗研究-技术方向技术方案深度学习人工智能机器学习
目录技术方案概述一、核心算法实现1.多模态数据融合算法(伪代码)2.并发症风险预测模型(伪代码)二、系统模块流程图1.数据采集模块2.预测与决策模块三、系统集成方案1.系统集成流程图2.系统部署拓扑图四、关键技术验证1.模型性能对比表2.典型病例验证流程五、实施保障体系技术方案概述本方案基于深度学习大模型构建颅前窝底脑膜瘤全周期诊疗系统,包含术前精准预测、术中动态决策、术后康复管理三大模块。通过多
- 基于大模型的颅后窝脑膜瘤预测与干预技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习人工智能机器学习
目录技术方案大纲1.摘要2.引言3.技术方案设计3.1术前预测模块3.2术中辅助模块3.3麻醉方案优化3.4术后护理与并发症管理4.技术验证方法4.1数据来源4.2模型训练与测试4.3统计分析5.实验验证证据6.健康教育与指导7.讨论与结论流程图技术方案大纲1.摘要研究背景与目标核心技术(大模型算法、多模态数据融合)创新点(术前预测、术中决策、术后管理一体化)预期成果2.引言颅后窝脑膜瘤的临床特点
- ADAS感知系统硬件和解决方案供应商国外厂家介绍
A阿司匹林
ADAS自动驾驶人工智能自动驾驶机器学习
随着智能驾驶技术的不断进步,自动驾驶与高级驾驶辅助系统(ADAS)已经成为现代汽车发展的关键趋势。为了实现对周围环境的精准感知,ADAS系统依赖于各类硬件传感器,包括摄像头、雷达、激光雷达(LiDAR)、超声波传感器等。此外,ADAS的核心功能还依赖于多传感器数据融合、感知算法与高效的计算平台。因此,ADAS硬件与解决方案的供应商在整个智能驾驶生态系统中扮演着重要的角色。本文将深入探讨主要ADAS
- 基于MONAI框架的医学影像多模态融合与高级AI技术研究
LIUDAN'S WORLD
MONAI高级开发者研究教程专栏人工智能机器学习深度学习pytorch
摘要:随着人工智能(AI)在医疗健康领域的飞速发展,医学影像分析已成为推动精准医疗和临床决策的关键力量。MONAI(MedicalOpenNetworkforAI)作为一个专为医学影像设计的开源PyTorch框架,提供了从数据处理、模型训练到临床部署的全方位支持。本文旨在深入探讨基于MONAI框架的医学影像多模态融合策略及多种高级AI技术的原理与应用。我们将以实用教程的形式,对多模态数据融合(早期
- 数据如何驱动互联网一体化发展?
科技块儿
数据分析
在当今这个信息化、数字化高速发展的时代,互联网已经成为连接世界的桥梁,而数据则成为了这座桥梁上流淌的血液,滋养着互联网一体化的深入发展。数据不仅是信息的载体,更是驱动互联网一体化进程的关键力量。本文旨在探讨数据如何作为核心引擎,推动互联网在技术、应用、服务等多个层面实现更加紧密、高效的一体化。一、数据融合促进技术一体化大数据、云计算、人工智能等前沿技术的广泛应用,使得海量数据能够被快速收集、处理和
- 无人机电子防抖技术要点概述!
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无人机云卓科技科普低空经济高科技
一、技术要点1.传感器数据融合电子防抖需结合陀螺仪、加速度计、视觉传感器等多源数据,实时检测无人机的姿态变化和振动频率。例如,IMU(惯性测量单元)通过加速度计和陀螺仪测量飞行器的姿态和运动状态,结合视觉感知系统的环境数据,为防抖算法提供输入。2.实时图像处理算法高频抖动修正:通过光流法分析相邻帧图像的运动偏移量,调整像素坐标以抵消高频抖动(如采用光流金字塔模型逐层匹配特征点)。低频抖动修正:利用
- 【数据集】高分辨率全球无缝地表温度数据集
WW、forever
数据集LST
目录数据概述-Aglobalseamless1kmresolutiondailylandsurfacetemperaturedataset(2003-2020)数据来源:数据融合方法:一、数据预处理(datapre-processing)二、时空拟合(spatiotemporalfitting)三、效率优化与边界处理四、填补精度评估(AccuracyAssessment)数据下载参考数据概述-Ag
- 输电线路微波覆冰监测系统原理与应用案例_电力防寒_智能监测
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人工智能
一、覆冰危害:电网冬季运行的隐形杀手冬季低温环境下,输电线路覆冰会导致导线重量激增,引发弧垂过大、杆塔倾斜甚至断线事故。据统计,我国每年因线路覆冰导致的停电事件占自然灾害类故障的30%以上,传统人工巡检受限于地形和天气,难以实现对偏远山区线路的实时监测。TLSK-PMG-FB200输电线路微波覆冰监测系统的出现,为解决这一难题提供了智能化方案。二、技术架构:多维度数据融合的监测体系(一)力学与视觉
- 软件工程课程设计---苍穹外卖
风中扉页
软件工程课程设计毕业设计
基于SpringBoot框架的外卖系统的设计与实现作者姓名:专业班级:指导教师:摘要随着计算机技术的高速发展,外卖系统管理方面从传统的纸质记录到计算机网络系统管理,管理与实时数据融合、业务全贯通、数字化管理成为现实。传统的外卖系统管理模式和应用、现代信息化建设的需求已经超越了服务系统的能力,因此我们需要开发一种更高效、更直观的现代管理技术来取代传统的管理方式。外卖系统管理系统是一种能够满足这一需求
- 基于YOLOv8的人行道障碍物智能检测系统
QQ_1309399183
计算机视觉实战项目集锦YOLO人行道检测盲道检测人行道障碍物检测障碍物检测
基于YOLOv8的人行道障碍物智能检测系统系统概述本系统采用先进的YOLOv8目标检测算法,专门针对城市人行道环境中的各类障碍物进行实时检测与识别。系统能够精准识别包括自行车、电动车、临时摊位、施工设施等常见人行道障碍物,为城市管理、无障碍通行和视觉辅助系统提供关键技术支持。核心技术创新多源数据融合训练本系统采用韩国提供的"인도보행영상"(人行道行走影像)数据集作为基础训练数据,该数据集包含约18
- 毫米波雷达标定过程记录
小山菌
传感器基本知识自动驾驶
前言实际工作过程中需要进行激光雷达和毫米波雷达的数据融合,需要进行毫米波雷达和激光雷达联合标定,因此查阅相关资料,手动写了一个简单版本的标定算法,这里对查找到的资料进行简单的梳理。1激光雷达和毫米波雷达测量精度激光雷达参数指标文档:毫米波雷达参数指标:官网总结:对于室外场景,考虑到实际角反的位置在20米内,还有毫米波雷达本身的测量误差正负10厘米,激光雷达的误差在正负1厘米,因此,采用激光雷达和角
- 基于大模型预测的脑出血全流程诊疗技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向机器学习深度学习人工智能算法
目录一、系统架构设计技术架构图二、核心算法实现1.多模态数据融合算法伪代码2.风险预测模型实现三、关键模块流程图1.术前风险预测流程图2.术中决策支持流程图3.并发症预测防控流程图四、系统集成方案1.数据接口规范五、性能优化策略1.推理加速方案2.分布式训练架构六、安全与合规数据隐私保护流程图七、部署方案1.边缘计算部署架构2.混合云部署方案八、验证与评估1.模型验证流程图2.临床效果评估指标体系
- 【自动驾驶云】高精度地图的分布式处理
沐风—云端行者
云计算架构自动驾驶分布式人工智能架构云计算
自动驾驶云:高精度地图的分布式处理一、技术背景及发展二、技术核心特点1.弹性计算架构2.分布式存储体系3.多源数据融合引擎三、关键技术细节1.流式数据处理管道2.高可用存储设计3.安全防护机制四、应用实践与未来发展1.标杆案例解析2.技术演进方向结语一、技术背景及发展随着自动驾驶技术的迭代,高精度地图已成为L4/L5级无人驾驶的“数字基座”。传统地图处理模式面临三大挑战:数据规模爆炸式增长:单辆自
- 泰迪杯特等奖案例学习资料:基于多模态数据融合与边缘计算的工业设备健康监测与预测性维护系统
学习的锅
边缘计算人工智能泰迪杯实战案例
(第十三届泰迪杯数据挖掘挑战赛特等奖案例解析)一、案例背景与核心挑战1.1应用场景与行业痛点在智能制造领域,工业设备(如数控机床、风力发电机)的健康状态直接影响生产效率和运维成本。传统维护方式存在以下问题:故障响应滞后:依赖定期检修,突发故障导致停机损失,平均每小时损失达10万元。数据异构性高:设备状态数据来源多样(振动、温度、电流等),采样频率差异大(1Hz~10kHz),融合困难。实时性要求苛
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12:
[email protected]
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
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/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
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/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情