- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
大模型大数据攻城狮
大厂面试大厂面经android面试计算机视觉opencv实时互动webrtc
OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- OpenGL 3D纹理
令狐掌门
C++OpenGL3d性能优化OpenGL3D
理论基础3D纹理(也称为体积纹理)是纹理映射的扩展,从2D平面扩展到3D空间。与2D纹理不同,3D纹理在三个维度上存储数据(宽度、高度和深度),允许在整个3D空间中采样,而不仅仅是在平面上。3D纹理的主要特性和用途:体积数据表示:用于表示完整的3D数据集,如医学扫描(CT、MRI)、气象数据等空间采样:允许在3D空间中的任意位置进行纹理采样层次细节:支持类似2D纹理的MipMap功能,但在三维空间
- AbMole肿瘤研究综述(二):靶向抑制剂与人源单抗,开启肿瘤研究新篇章
AbMole
AbMole生物化学生物试剂科研生物实验
肿瘤的研究一直是生命科学和基础医学领域中的热门话题,随着分子生物学和肿瘤生物学等学科的发展,人们逐渐明确了一系列与肿瘤发生和转移等密切关系的基因、蛋白,包括多种受体酪氨酸激酶(RTKs,如EGFR、ALK、c-Met、TRK、BCR-ABL等)和非RTKs(如BCR-ABL、BTK、CDK等),以及一些重要的细胞信号通路,如RAS/RAF/MEK、PI3K/mTOR等。AbMole向大家介绍围绕上
- Fura-FF AM,Cell Permeant 钙离子荧光探针,工作溶液的配制方法
试剂琼
leetcode模拟退火算法支持向量机决策树最小二乘法散列表随机森林
试剂简介Fura-FFAM,CellPermeant钙离子荧光探针由西安强化生物科技开发。在比率钙指示剂中,常用的是Fura-2和Indo-1。Fura-2具有激发比率,而Indo-1具有发射比率。Fura-2是比率成像显微镜的一种,在这种显微镜中,改变激发波长比改变发射波长要实用。具有细胞渗透性的Fura-2FFAM是Fura-2AM的类似物,具有低得多的钙结合亲和力,Kd~10µM。这种AM酯
- ai垂直领域和水平领域如何理解?
王摇摆
ChatGPT人工智能
在AI领域中,"垂直领域"和"水平领域"是两个相关但不同的概念。垂直领域(VerticalDomain):指的是在特定行业或领域中应用人工智能技术和解决方案的情况。在垂直领域中,AI技术被专门应用于解决该领域内的具体问题。例如,医疗保健、金融、零售、交通运输等都是垂直领域。在这些领域中,AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。水平领域(HorizontalDoma
- 深度学习算法模型:从原理到未来
YDH_AlwaysRunning
深度学习
近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- 统基化磁珠是一种表面修饰有巯基(-SH)的磁性微球
星贝爱科生物-xb
统基化磁珠
巯基化磁珠是一种表面修饰有巯基(-SH)的磁性微球,在生物医学、生物化学等领域有广泛应用。以下是其相关介绍:特点良好的生物相容性:可与生物分子如蛋白质、核酸等进行特异性结合,且对生物分子的活性影响较小。易于修饰:巯基可通过化学反应与多种生物活性分子进行共价连接,如与马来酰亚胺反应形成稳定的硫醚键,从而实现对磁珠表面的功能化修饰。超顺磁性:在磁场作用下能迅速被磁化,产生较强的磁性响应,便于快速分离和
- 集成化信息化信号采集处理系统 一体化生物医学信号采集系统 机能集成化信号采集与处理系统
minhong1001
其他
实验平台技术指标:(MHO561-6O623O7)1.1、整机外形尺寸:1500(±20)mm×740(±10)mm×2100mm(±20)(长*宽*高);1.2、实验台操作面积:1220(±10)mm×740(±10)mm(长*宽);1.3、实验台面离地高度:两侧各830-850mm;1.4、输液架离台面高度:1000-1200mm;1.5、输液架移动范围:两侧各600mm;1.6、实验台制造工
- 顶配版SAM:由分割一切迈向感知一切
猛码Memmat
prompt人工智能计算机视觉语义分割prompt
文章目录0.前言1.论文地址1.1项目&代码1.2模型地址1.3Demo2.模型介绍2.1亮点2.2方法3.量化结果、可视化展示Reference0.前言现有的视觉分割基础模型,如SAM及其变体,集中优势在形状、边缘等初级定位感知,或依赖外部模型完成更高级的语义理解任务。然而,迈向更高效的视觉感知则需要在单个模型中实现全面的视觉理解,以助力于更广泛的应用场景,如自动驾驶、安防监控、遥感以及医学图像
- 医院信息科医疗语言大模型开发的风险洞察与避坑策略
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发健康医疗人工智能互联网医院python开源
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医疗AI技术已成为推动医疗行业变革的核心力量。其中,医疗语言大模型作为自然语言处理技术在医疗领域的深度应用,正逐渐改变着医疗服务的模式与效率。从辅助医生进行疾病诊断、提供临床决策支持,到助力医学文献分析、药物研发等,医疗语言大模型展现出了巨大的应用潜力。例如,在疾病诊断环节,大语言模型可以通过对患者症状、病史等文本信息的分析,快速给出可能的疾
- 书籍-《医学图像分析(论文版)》
计算机视觉深度学习人工智能
书籍:MedicalImageAnalysis作者:AlejandroFrangi,JerryPrince,MilanSonka出版:AcademicPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《医学图像分析(论文版)》01书籍介绍医学成像技术是许多生物医学科学突破的基础,成为推动生物医学科学进步的关键技术。《医学图像分析》一书提供了医学图像计算和分析的实用知识,由该领域的顶尖教
- 刘舒文护编---去年护理编第一,我想说...
好运妙妙
学习方法经验分享职场和发展其他
本人大专护理专业,一毕业就面临着转行或者进医院的选择题,其实还是蛮纠结的。我毕业在家附近一个私立医院上班,真的不是人干的活。天天累死累活的倒班,一个月到手两三千,快倒贴上班了。于是我下定决心,无论如何都要考上编制!备考虽然是很辛苦的,但是只要上岸了,一切都是值得的。-整个备考过程我最想说的就是,不要眉毛胡子一把抓,一定要分清主次!✅考试重点职测常识判断:1、医学常识:重点掌握基础医学知识、临床医学
- MATLAB环境下从信号中去除60Hz工频干扰噪声
Luis Li 的猫猫
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从信号中去除60Hz工频干扰噪声是信号处理中的常见需求(尤其在生物医学、工业传感等领域)。1.工频干扰特性分析来源:电力线耦合(如50/60Hz交流电)、设备接地不良、电磁辐射。典型表现:信号频谱中在60Hz附近出现尖峰(可能伴随谐波,如120Hz、180Hz)。危害:掩盖真实信号特征(如ECG中的QRS波、EEG中的脑电节律)。2.硬件预处理(降低干扰根源)屏蔽与接地:使用屏蔽电缆和法拉第笼减少
- 智慧医疗伙伴:AI助手与医疗知识库的协同创新
LJ_Kindi
人工智能
在数字化转型的大潮中,医疗行业正以前所未有的速度探索提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、加速医学研究的途径。AI助手与医疗知识库的协同创新,作为这一探索过程中的关键驱动力,正逐步成为未来医疗环境中不可或缺的智能伙伴。本文将深入探讨AI助手与医疗知识库在未来医疗环境中的协同创新趋势,特别是在临床决策支持、医学研究激发、疾病风险预警等方面的应用前景。一、临床决策支持:从海量数据到精准医疗在信息爆炸的时
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- OpenCV计算摄影学(7)HDR成像之多帧图像对齐的类cv::AlignMTB
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该算法将图像转换为中值阈值位图(MedianThresholdBitmap,MTB):1.位图生成:计算图像亮度中值作为全局阈值2亮度高于中值的像素标记为1,否则标记为0,形成二值位图2.位操作对齐:通过位移(bit-shifting)和异或(XO
- 三轴云台之热成像参数篇
SKYDROID云卓小助手
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一、基本成像参数分辨率:分辨率决定了图像的清晰度。例如,640×512的分辨率表示图像由640个水平像素和512个垂直像素组成。不同型号的云台可能具有不同的分辨率,高端型号可能支持更高的分辨率。数字变倍:数字变倍允许用户在不改变镜头焦距的情况下放大或缩小图像。变倍倍数越高,用户可以在不移动云台的情况下更详细地观察目标。常见的数字变倍倍数有8倍、16倍、24倍、30倍等。视场角:视场角表示镜头能够捕
- PyRadiomics 安装与使用教程
符凡言Elvis
PyRadiomics安装与使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyradiomics1.项目目录结构及介绍PyRadiomics是一个用于从医学图像中提取放射组学特征的开源Python库。其基本的目录结构如下:pyradiomics/├──docs/#文档相关材料│├──_build/#构建后的文档│└──source/#源代码文档├──exam
- 吲哚菁绿标记牛血清白蛋白|ICG-BSA
星贝爱科
吲哚菁绿标记牛血清白蛋白ICG-BSA
吲哚菁绿标记牛血清白蛋白(ICG-BSA)是一种将吲哚菁绿(ICG)与牛血清白蛋白(BSA)结合形成的复合物,具有以下特点和应用:特点高荧光亮度:ICG具有较高的荧光亮度,使得ICG-BSA在荧光成像和检测中具有较高的信噪比和灵敏度。良好的生物相容性:ICG-BSA在生物体内具有良好的生物相容性,对细胞和组织无毒副作用,适用于生物医学研究和生物技术应用。稳定性好:ICG-BSA复合物在水溶液中稳定
- UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex
chenjj4003
游戏开发2深度学习计算机视觉人工智能性能优化游戏前端javascript
UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型,由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割,但因其高效性和准确性,迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- Snapshot Compressed Imaging:打破传统成像的新视界
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深度学习新浪潮计算机视觉人工智能深度学习算法快照压缩成像
在我们的日常生活中,拍照、拍视频已经成为记录生活的常规操作。无论是用手机捕捉美丽的风景,还是用相机拍摄珍贵的瞬间,传统的成像方式似乎已经满足了我们大部分的需求。但你是否想过,在某些特殊的场景下,传统成像技术可能会遇到一些难题,而一种名为SnapshotCompressedImaging(快照压缩成像,简称SCI)的新兴技术正在悄然改变这一现状。传统成像的困境传统的成像技术,无论是相机还是摄像机,通
- 从中医到代码:用Java揭开《皇帝内经》的神秘面纱
guzhoumingyue
javajava
《皇帝内经》是一部古代中国医学经典,主要涵盖了中医的理论和实践,而Java编程则是一种现代的编程语言,两者在本质上属于不同的领域。不过,我们可以从几个方面来探讨它们之间的关联:1.知识体系系统性:无论是《皇帝内经》还是Java编程,都有自己的知识体系。《皇帝内经》讲述的是中医学的基本理论、诊断方法及治疗原则;而Java编程则涉及面向对象编程、数据结构、算法等基础知识。2.学习与实践实践性:学习《皇
- ChatGPT版本差异分析大全
爱吃青菜的大力水手
chatgpt人工智能
1.核心功能差异多模态支持:GPT-4o支持文本、图像和音频的多模态输入与处理,适合需要结合多种媒体形式的任务(如设计、多媒体内容生成)。o1系列(o1-preview/o1-mini)仅支持纯文本处理,但专注于深度推理和分析。GPT-3.5是早期版本,仅支持文本,且性能和上下文理解能力较弱。2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越:通过CoT(链式推理)技术分解复杂问题,在医学临床案例测
- 未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?
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人工智能人工智能
未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?在人工智能技术快速迭代的背景下,未来十年内,以下六大类行业因其对人类独特能力的依赖,将展现出强大的抗替代性,并成为具有长期发展潜力的领域:一、医疗健康行业:生命科学与人文关怀的交织复杂决策与不确定性应对医学诊断需要结合患者个体差异、病史和社会背景进行综合判断,AI虽能辅助影像识别和数据分析,但面对突发并发症或罕见病例时,医生的临床
- 点云配准(点云拼接)论文综述
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点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- 【PyTorch 实战2:UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现(详细代码实现)
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pytorch网络图像处理计算机视觉
UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构,其特点在于其U型结构,包括一个收缩路径
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- 虚拟现实医疗:技术创新与应用前景
给生活加糖!
热门知识vr
虚拟现实(VirtualReality,VR)医疗是近年来随着虚拟现实技术的快速发展而崛起的一个新兴领域,它结合了计算机图形学、传感技术、互动技术与医学的深度融合,通过模拟真实的三维虚拟环境,让医生、患者、医务人员能够在安全、可控的虚拟世界中进行操作、治疗与学习。虚拟现实医疗技术不仅推动了医学教育的革新,还为治疗、康复、心理治疗、手术模拟等方面开辟了新的道路。本文将全面分析虚拟现实医疗的概念、应用
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
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1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR