- ISBI 2023部分半监督学习论文汇总
xiongxyowo
划水
ISBI2023论文集:https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10230311/proceeding[link]LeveragingInter-AnnotatorDisagreementforSemi-SupervisedSegmentation生物医学图像的信噪比通常较低,这往往导致专家们对GT分割存在分歧。现有的多重标注方法试图解决相互冲突的标注,而我
- MATLAB骨架化形态学运算专题详解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:骨架化是一种减少图像复杂度、提取主要结构的技术,在MATLAB中通过bwmorph函数进行。本专题涵盖了骨架化的基本原理、相关函数、实际应用以及如何通过形态学操作如膨胀、腐蚀、开闭运算来优化结果。骨架化在医学图像分析、工业检测和生物图像分析等领域有广泛应用。掌握骨架化技术有助于提升图像处理的效率和准确性。1.骨架化概念与重要性1.1骨架化的定义与基本概念在数字
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- [arXiv 2024] Medical SAM 2: Segment Medical Images as Video via Segment Anything Model 2
alfred_torres
医学图像分割SAM2
arXiv2024|MedicalSAM2:通用2D/3D医学分割新范式,“把医学图像当视频分割”论文信息标题:MedicalSAM2:SegmentMedicalImagesasVideoviaSegmentAnythingModel2作者:JiayuanZhu,AbdullahHamdi,YunliQi,YuemingJin,JundeWu单位:牛津大学、新加坡国立大学项目主页:https:/
- UNet改进(5):线性注意力机制(Linear Attention)-原理详解与代码实现
摸鱼许可证
人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,UNet架构因其在图像分割任务中的卓越表现而广受欢迎。近年来,注意力机制的引入进一步提升了UNet的性能。本文将深入分析一个结合了线性注意力机制的UNet实现,探讨其设计原理、代码实现以及在医学图像分割等任务中的应用潜力。UNet架构概述UNet最初由Ronneberger等人提出,主要用于生物医学图像分割。其独特的U形结构由编码器(下采样路径)和解码器(上采样路径)组成,通
- Java医学图像处理系统实战源码剖析
好学的Jack
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细介绍了基于Java的医学图像处理系统,通过使用Java提供的图像处理库和多线程技术,实现了医疗图像的读取、预处理、分析、分割、存储及报告生成等关键功能。系统不仅支持多种图像格式和数据库集成,还考虑了用户界面设计和数据安全性,为医疗领域的图像分析需求提供了解决方案。学生和开发者可通过源码学习和实践,深入了解如何构建一个功能全面的医学图像处理平台。1.J
- 在VTK中捕捉体绘制图像并实时图像处理
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三维渲染图像处理人工智能VTK
0.概要这段代码实现了一个高级的医学图像可视化系统,主要特点包括双窗口交互式体绘制、图像后处理和实时同步。1.核心功能架构主窗口:3D体绘制视图(GPU加速的体积渲染)副窗口:2D截图视图(带高斯模糊后处理)交互机制:副窗口的交互操作会实时影响主窗口的3D视图2.关键组件分析2.1自定义交互器(CustomInteractorStyle)classCustomInteractorStyle:
- 在VTK中捕捉体绘制图像进阶(同步操作)
点PY
三维渲染microsoftwindows
0.概要这段代码实现了一个VTK(VisualizationToolkit)应用程序,主要功能是:读取DICOM医学图像序列并进行体绘制(VolumeRendering)创建一个主窗口显示3D体绘制结果创建一个副窗口显示主窗口的2D截图将副窗口中的交互操作(如旋转、缩放等)转发到主窗口,而不影响副窗口本身1.代码解析以下是代码的详细解析:初始化和头文件部分包含必要的VTK模块初始化宏和头文件初始化
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论文信息题目:VOILA:Complexity-AwareUniversalSegmentationofCTimagesbyVoxelInteractingwithLanguageVOILA:基于体素与语言交互的复杂度感知CT图像通用分割方法作者:ZishuoWan,YuGao,WanyuanPang,DaweiDing论文创新点引入体素级对比学习:本文首次将体素级对比学习引入医学图像分割任务。通
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- 医图论文 Arxiv‘24 | SEG-SAM:用于统一医学图像分割的语义引导SAM
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医学图像处理论文解读医学图像处理医学图像顶会Arxiv论文解读深度学习
论文信息题目:SEG-SAM:Semantic-GuidedSAMforUnifiedMedicalImageSegmentationSEG-SAM:用于统一医学图像分割的语义引导SAM作者:ShuangpingHuang,HaoLiang,QingfengWang,ChulongZhong,ZijianZhou,MiaojingShi论文创新点语义感知解码器:作者提出了一个独立的语义感知解码器(
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet
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nnU-NetV2修改网络nnunet深度学习人工智能机器学习nnunetv2
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。Swin-Unet是一种基于纯Transformer的U型编码器-解码器架构,专为医学图像分割任务设计。传统方法主要依赖卷积神经网络(CNN),尤其是U-Net及其变体,通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然
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更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。MultiResBlock是MultiResUNet中核心组件之一,旨在解决传统U-Net在处理多尺度医学图像时的局限性。传统的U-Net使用固定大小的卷积核(如3x3),这在处理具有不同尺度特征的医学图像时可能不
- 跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割|文献速递-生成式模型与transformer在医学影像中的应用
Title题目Cross-viewdiscrepancy-dependencynetworkforvolumetricmedicalimagesegmentation跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割01文献速递介绍医学图像分割旨在从原始图像中分离出受试者的解剖结构(例如器官和肿瘤),并为每个像素分配语义类别,这在许多临床应用中起着至关重要的作用,如器官建模、疾病诊断和治疗规划(Shamsh
- 全网最全医学图像数据汇总
概述⚠️重要声明:这些数据集仅适用于学术研究用途。目录CT数据集MRI数据集超声数据集内窥镜数据集病理数据集多模态数据集PET数据集OCT数据集皮肤镜数据集CT数据集名称任务类型部位格式数量下载链接MSDLung分割肺3D96下载MSDLiver分割肝脏3D201下载MSDSpleen分割脾脏3D61下载MSDHepaticVessels分割肝门静脉3D443下载MSDPancreas分割胰腺3D
- 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
- 干货分享 | 关于 UNet 架构的8个热门面试问题
老唐777
人工智能机器学习深度学习计算机视觉图像处理面试python
前言UNet架构是专门为图像分割任务设计的深度学习模型。由于其能够处理高分辨率图像并生成准确的分割图,因此广泛应用于各种应用,例如医学图像分割、卫星图像分析和自动驾驶车辆中的目标检测。UNet非常适合多类图像分割任务,但可能需要平衡训练数据或使用概率分割图来处理类重叠或不平衡的类分布。本文主要介绍关于UNet架构的8个热门面试问题,希望对你有所帮助。资料分享正式开始之前,为了方便大家学习,我整理了
- YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加Mamba模块 (Mamba-Yolov10为目标检测、医学图像分割等任务带来新的发展和进步)
Ai缝合怪YOLO涨点改进
YOLOv8v10YOLOv8YOLO目标检测人工智能计算机视觉yolov8yolov10mamba
YOLOv8v10专栏限时99元订阅链接:限时99元去b站关注:AI缝合怪订阅YOLOv8v10创新改进高效涨点+持续改进300多篇(订阅的小伙伴,终身免费享有后续YOLOv11或是其他版本的改进专栏)目录一、Mamba模块介绍VSSmamba模块结构mamba模块动机CNN主要局限性:Transformer主要局限性:二、VSS模块核心代码三、手把手教你添加VSSBlock模块和修改task.p
- 跨平台三维可视化与图形库.VTK图形库.
yuanpan
信息可视化数据可视化
1.科学数据可视化体绘制(VolumeRendering)用于医学影像(如CT、MRI)、气象数据(如云层、流体模拟)的三维渲染,支持透明度、光照和颜色映射。等值面提取(Iso-Surfacing)通过算法(如MarchingCubes)从标量数据中提取表面(如医学图像中的器官轮廓)。流场可视化显示向量场(如风场、流体动力学),支持流线(Streamlines)、粒子追踪(ParticleTrac
- ITK-SNAP中手动修改已存在的标注
phyllis_110
其他经验分享
对于医学图像标注,完全手动进行可谓是相当费时费力,因此,目前大家使用最多的就是自动与手动结合,但自动化的图像标注往往不是很尽如人意,这个时候就需要我们手动的进行修改。在这里,我们使用的是ITK-SNAP软件。以下是使用具体步骤:1.打开原始图像和自动化标记图像2.接下来,首先选中下图中的刷子标识,然后在activatelabel中选择clearlabel3.对不想要的区域进行涂抹4.全部完成之后,
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UCTransNet
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络nnU-NetV2nnunet深度学习计算机视觉机器学习
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。UCTransNet是一种创新的医学图像分割网络,它重新思考了U-Net中的跳跃连接设计。该网络以U-Net为基础架构,引入了通道变换器(CTrans)模块,专门用于替代传统的跳跃连接。其核心在于多尺度通道交叉融合
- UNet 改进(26):与FPN结合的图像分割网络
点我头像干啥
Unet模型改进transformer深度学习人工智能
1.介绍在计算机视觉领域,图像分割是一个核心任务,而UNet架构因其优异的性能在医学图像分割等领域广受欢迎。本文将详细解析一个结合了UNet和特征金字塔网络(FPN)的创新架构,展示如何通过融合两种经典网络的优势来提升分割性能。网络架构概述这个代码实现了一个结合UNet和FPN的混合架构,主要包含以下几个关键组件:DoubleConv模块:基础的双卷积块FPN模块:特征金字塔网络UNetWithF
- 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
- 深度学习---常用优化器
灬0灬灬0灬
深度学习人工智能
优化器一:Adam(AdaptiveMomentEstimation)一、适用场景总结(实践导向)场景是否推荐用Adam说明小模型训练(如MLP、CNN)✅✅✅稳定、无需复杂调参,适合快速实验初学者使用或结构新颖✅✅容错率高,容易收敛医学图像初步建模✅✅常用于baseline训练复杂大模型(如Transformer)❌不推荐替代方案为AdamW,更稳定二、PyTorch代码与推荐参数设置impor
- MoE Align & Sort在医院AI医疗领域的前景分析(代码版)
Allen_Lyb
医疗数智化教程人工智能健康医疗数据分析架构
MoEAlign&Sort技术通过优化混合专家模型(MoE)的路由与计算流程,在医疗数据处理、模型推理效率及多模态任务协同中展现出显著优势,其技术价值与应用意义从以下三方面展开分析:一、方向分析1、提升医疗数据处理效率在医疗场景中,多模态数据(如医学影像、文本报告、传感器信号等)的高效处理是关键挑战。Med-MoE模型通过多模态医学对齐与域特定MoE调整,将医学图像与文本数据对齐,结合专家模型的领
- 神经网络开发实战:从零基础到企业级应用(含CNN、RNN、BP网络代码详解)
Android洋芋
神经网络cnnrnn深度学习激活函数与损失函数神经网络分层架构反向传播与参数优化
简介神经网络作为深度学习的核心,正在成为现代AI应用的基石。从基础的感知机到复杂的Transformer架构,从图像识别到自然语言处理,神经网络技术的演进推动了人工智能的快速发展。本文将系统介绍神经网络的核心概念、主流模型及其实现原理,并通过三个企业级实战案例(医学图像分类、对话系统开发和光伏预测)展示如何从零开始构建神经网络应用。每个案例都包含完整的Python代码实现、详细解释和部署策略,确保
- 【计算机视觉】OpenCV项目实战:基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南
白熊188
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南项目概述与技术背景项目核心特点传统分割算法分类环境配置与项目结构系统要求安装步骤项目结构解析核心算法实现解析1.阈值分割(Otsu方法)2.Canny边缘检测3.分水岭算法实战应用指南1.基础分割流程2.多算法比较框架3.医学图像分割专项常见问题与解决方案1.过分割问题2.边缘断裂问题3.光照不均影响性能优化技巧1.多尺度处理2.ROI优先处理3.并
- AI服务器通常会运用在哪些场景当中?
wanhengidc
人工智能服务器运维
人工智能行业作为现代科技的杰出代表,在多个领域当中发展其强大的应用能力和价值,随之,AI服务器也在各个行业中日益显现出来,为各个行业提供了强大的计算能力和处理能力,帮助企业处理复杂的大规模数据,本文将来探索一下AI服务器通常都会运用在哪些场景当中吧!AI服务器可以运用在医疗教育当中,用于医学图像分析和基因组学研究等场景中,能够帮助其加速医学研究的速度,并且可以提高医学诊断的准确性,对国家医学领域发
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb