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LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法1.3国内外研究现状二、脑梗死概述2.1脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本概念与技术架构3.2大模型在医疗领域的应用案例与优势3.3适用于脑梗死预测的大模型类型与特点四、大模型在脑梗死术前风险预测中的应用4.1术前风险因素分析4.2大模型预测方法与模
- 苹果AI功能,GPU内存瓶颈,大气预测模型,Chrome内置Gemini
一支烟一朵花
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智源社区刚刚!苹果发布AppleIntelligence,官宣免费接入ChatGPT,Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后,苹果似乎已经脱离了第一梯队,曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI,加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」,其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道,这是一家「重落地」的公司,更加擅长的是把创新技术工程化,实现「工程创新」。也正因如此,在生成式A
- 【机器学习】平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)
IT古董
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平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用,用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同,MAE使用误差的绝对值,因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值,MAE的公式为:其中:n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
- android java opencv_OpenCV On Android最佳环境配置指南(Eclipse篇)
yuhang555
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注:本篇文章作者已不再维护,毕竟现在使用Eclipse的Android程序员少之又少,所以我将只维护AndroidStudio篇。如果你坚持用Eclipse,请确保所有环境与本文章一致。简介本教程是经过本人多次踩坑,并参考网上众多OpenCVOnAndroid的配置教程总结而来,尽希望能帮助学习移动图像处理的朋友们少走弯路。这也是本人第一次在简书上发布文章,如有不足,希望各位dalao能够指正,我
- OpenCV 入门(六) —— Android 下的人脸识别
tmacfrank
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OpenCV入门系列:OpenCV入门(一)——OpenCV基础OpenCV入门(二)——车牌定位OpenCV入门(三)——车牌筛选OpenCV入门(四)——车牌号识别OpenCV入门(五)——人脸识别模型训练与Windows下的人脸识别OpenCV入门(六)——Android下的人脸识别OpenCV入门(七)——身份证识别本篇我们来介绍在Android下如何实现人脸识别。上一篇我们介绍了如何在W
- OpenCV给图像添加噪声
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算法描述如果你已经有了一张干净的图像,并希望通过编程方式向其添加噪声,可以使用OpenCV来实现这一点。以下是一个简单的例子,展示如何在现有图像上添加高斯噪声:#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;//函数:
- 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
- 探索高效图像处理:Android原生OpenCV开发指南
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探索高效图像处理:Android原生OpenCV开发指南native-opencv-android-templateAtutorialforsettingupOpenCV4.6.0(andother4.x.yversion)forAndroidinAndroidStudiowithNativeDevelopmentKit(NDK)supportforC++development.项目地址:http
- 怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”?
人机与认知实验室
人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能,解决现有人工智能系统(特别是深度学习模型,如各种大模型)可能出现的问题,比如“机器幻觉”现象。机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时,做出错误的、非理性的判断或预测,这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。通过人机融合的方式,可以有效减少这种“幻觉”,进而提升人机环境系统智能的可靠性和解释能力。1.结合人类的直觉
- 深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例
编程千纸鹤
人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
作者主页:编程千纸鹤作者简介:Java、前端、Python开发多年,做过高程,项目经理,架构师主要内容:Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为:有监督学习:数据带有标签无监督学习:数据没有标签,根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务,一种是回归任务,一种是分类任务
- 【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统
~啥也不会~
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文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正逐渐渗透到我们生活的每一个角落,从智能手机的解锁到机场的快速通关,从金融交易的安全认证到智慧城市的高效管理,它正以其独特的优势和强大的功能,为我们的生活带来前所未有的便捷与安全。本篇
- Android OpenCV开发详细指南
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如何在Android上使用OpenCV进行开发,需要详细的说明。首先,我需要确定用户的基础,可能是一个有一定Android开发经验的开发者,但对OpenCV不太熟悉。可能需要从环境搭建开始,到基础功能实现,再到高级应用的全流程指导。首先,我应该考虑如何集成OpenCV到Android项目中。常见的方法有两种:使用OpenCVAndroidSDK或者通过Gradle依赖。对于新手来说,Gradle依
- 人类驾驶的人脑两种判断模式(反射和预判)-->自动驾驶两种AI模式
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一种模式是直觉模式,判断是基于条件反射,视觉感知触发到直接条件反射(从经历中沉淀形成的神经信息闭环),类似现在自动驾驶技术的传统AI模式。另一种模式是物理时空图式推理模式,判断是基于预判预测,人脑把物理世界的物理动态时空规则(规律)图像已经编码为脑内符号(语言或图式)系统,通过预判预测的思维链推理过程(语言符号或物理时空图式的推理运算,映射推理出了物理世界的后续时空图像,作出反馈的动作选择),根据
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例140:构建一个完整的机器人视觉导航系统模型
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目录基于Simulink的机器人视觉导航系统设计与仿真1.背景介绍1.1项目背景2.系统建模与仿真2.1视觉导航系统组成2.2图像采集与处理2.3路径规划2.4运动控制2.5传感器融合3.Simulink仿真模型3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1图像采集模块3.2.2图像处理模块3.2.3路径规划模块3.2.4运动控制模块3.3连接模块3.4设置仿真参数4.示例代码片段5.结束
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- PyTorch 常见的损失函数:从基础到大模型的应用
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PyTorch常见的损失函数:从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时,损失函数(LossFunction)是不可或缺的“裁判”。它告诉模型预测结果与真实答案的差距有多大,优化器则根据这个差距调整参数。PyTorch提供了丰富而强大的损失函数接口,位于torch.nn模块中。今天我们就来聊聊几个常见的损失函数(比如nn.MSELoss和nn.CrossEntropyLoss),看看它们
- PMP冲刺每日一题(11)答案解析
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PMP每日打卡产品经理
试题1标题:高层管理人员希望基于一个由敏捷团队正在开发的救生产品来预测公司的未来发展。高管们希望在下次股东大会上演示产品的特性和功能。敏捷管理专业人士应该怎么做?选项A:邀请股东参加每次站立会议。分析结论:站立会议主要是敏捷团队内部的短会,用于团队成员沟通工作进展、问题等,股东并非团队成员,让股东参加每次站立会议不合适,不能满足高管在股东大会上演示产品特性和功能的需求。选项B:向高层管理人员提供演
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测
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目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略(基于VisDrone数据集实验验证)1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议
- Python从0到100(六十八):Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版(视频教程+课件+源码+数据)
AI方案2025
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基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版,包含视频教程、PPT课件和源码.01项目介绍.mp402SSD算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406展示anchors.mp407计算iou值.mp408计算target.mp409定义模型.mp410模型训练.mp411预测和总结.mp412ssd生成anchor源码编写.mp413计算of
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
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以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- 用Python实现LSTM预测电影票房:从数据爬取到模型部署全解析(结尾附完整代码)
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导语:当电影的预告片发布时,你是否好奇AI能否预测它的票房表现?本文将带你深入实战,从数据动态爬取到LSTM模型调优,手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器?1.1电影票房的关键影响因素35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他时序特征:上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线非线性关系:主演流量与票房的S型增长关系长周期依赖:系列
- Visual studio 2022配置OpenCV环境及初级使用
小镇柠檬先生
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档目录一、下载OpenCV二、配置环境变量三,在VS2022上面配置OpenCV四,测试及OpenCV的初级使用1.图像显示总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:博主写一下自己在VS2022上面配置OpenCV环境及一些初级使用的案例,供自己保存和帮助想要入门OpenCV的人一起学习。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供
- 学习STM32的步进电机控制
大黄鸭duck.
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步进电机是一种常见的电机类型,在很多应用中用于精确的位置控制和运动控制。STM32微控制器可以用来控制步进电机,通过编写相应的代码,可以实现步进电机的驱动和控制。本文将详细介绍如何使用STM32控制步进电机的步骤和代码案例。首先,我们需要了解步进电机的工作原理。步进电机通过逐步激励不同的电磁线圈来实现旋转。根据电磁线圈激励顺序和步进电机类型的不同,可以实现不同的步进模式,例如单相、双相、四相等。在
- 算法学习——TEB算法
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TEB(TimedElasticBand)路径规划算法是一种基于优化的局部路径规划算法,广泛应用于移动机器人、自动驾驶等领域。它通过在机器人的运动轨迹上引入时间信息,结合动力学约束和环境约束,生成平滑且可行的路径。以下是对TEB算法的原理、实现方式、路线生成、约束条件设置以及参数调节的详细说明。1.TEB算法原理1.1核心思想TEB算法的核心思想是将机器人的运动轨迹表示为一个弹性带(Elastic
- visual studio 2022 C++ OpenCV开发环境配置(详细教程)
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本章教程,主要介绍如何在visualstudio2022中使用opencv。一、下载opencv下载地址:https://opencv.org/releases/选择Windows版本进行下载。下载之后,双击进行安装到指定磁盘中就可以了。二、配置环境变量我是将OpenCV安装到D盘中的,如果你不是安装到D盘的,需要改成你的OpenCV安装目录路径。D:\opencv\build
- AI加速回归测试:如何用大模型预测哪些模块最容易出问题
测试者家园
人工智能测试开发和测试质量效能人工智能质量效能软件测试软件研发大模型预测回归测试风险预测
用ChatGPT做软件测试回归测试是软件开发过程中必不可少的环节,尤其是在持续集成和快速迭代的开发环境下。随着软件系统变得日益复杂,传统的回归测试面临着显著的挑战:测试覆盖面广、执行周期长、资源消耗大,而测试人员又常常无法准确预测哪些模块会出现问题。为了提高回归测试的效率和精准性,AI,特别是大模型技术的引入,为回归测试的智能化提供了前所未有的机遇。通过大模型的预测能力,测试团队能够更加高效地识别
- 阿里巴巴DIN模型原理与Python实现
eso1983
python开发语言算法推荐算法
阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测(CTR)的深度学习模型,特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。1.DIN模型原理1.核心问题传统推荐模型(如Embedding+MLP)将用户历史行为视为固定长度的向量,忽略了用户兴趣的多样性。例如,用户历史行为中可能包含多个互不
- 电竞赛事数据分析:LNG vs BLG的胜利背后
烧瓶里的西瓜皮
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电竞赛事数据分析:LNGvsBLG的胜利背后摘要在S14瑞士轮次日,LNG以1:0战胜BLG,取得了开赛二连胜。本文将通过Python进行数据处理与分析,结合机器学习算法预测比赛结果,并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘,揭示LNG获胜的关键因素。引言电子竞技(Esports)已经成为全球范围内的一项重要娱乐活动,而《英雄联盟》(LeagueofLegends,LoL)作
- 电竞实时比赛数据:揭秘赛场背后的数字魔法
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业界资讯
电竞实时比赛数据:揭秘赛场背后的数字魔法一、电竞实时比赛数据的意义与价值1、电竞实时比赛数据是电子竞技比赛中不可或缺的一环,它记录了选手在比赛过程中的各项数据,如击杀数、助攻数、死亡数等。这些数据不仅反映了选手的个人表现,更是团队配合和战术执行的直观体现。通过分析这些数据,我们可以更深入地了解比赛情况,评估选手实力,以及预测比赛结果。2、在电竞领域,实时比赛数据具有极高的商业价值。赞助商、广告商和
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc