- flutter知识点
ZhDan91
flutter
#时隔4年了#4年前用flutter开发海外项目和医疗项目。绘制界面的语法与html还是较类似的。把这些封印的记忆和技术回顾一下,最开始是开发Android出身的,所以开发起flutter来依旧是用的androidstudio开发工具。整理下用到的知识点:整理来源:flutter面试题——基础篇(1)-CSDN博客1、Dart是单线程的。在单线程中以消息循环来运行的。其中敖汉两个任务队列。一个是微
- 解码服务竞争力,医疗美容机构如何在红海中突围?
湖南群狼调研
神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用
医疗与美容行业的竞争早已进入“贴身肉搏”阶段,(武汉问卷调查公司)(美容行业神秘顾客)(长沙市场调研公司)而决定胜负的核心,藏在患者挂完号后的等待里,藏在医生解释病情的语气里,藏在检查报告递出时的说明里——这些看不见的服务细节,正是拉开差距的关键。湖南群狼市场调查,17年专注医疗与美容机构暗访服务,以第三方的客观视角,为机构解码服务竞争力的密码,助您在激烈竞争中撕开市场缺口。一:17年行业洞察,暗
- 目标检测(object detection)
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术,在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景,帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测(ObjectDetection)是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题:分类(Classification):确定图像中每个目标的类
- 不同行业的 AI 数据安全与合规实践:7 大核心要点全解析
观熵
人工智能DeepSeek私有化部署
不同行业的AI数据安全与合规实践:7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署,AI系统对数据安全与行业合规提出了更高要求。本文结合DeepSeek私有化部署实战,系统梳理当前各行业主流的数据安全合规标准与落地策略,从数据分类分级、访问控制、审计追踪到敏感信息识别与
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- 网络安全行业核心人才需求与职业发展路径
Gappsong874
安全网络安全程序人生职场和发展
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为驱动经济、重塑社会的核心资产。从智慧城市到工业互联网,从移动支付到远程医疗,数字技术深度融入人类生活的每个角落。然而,技术赋能的另一面是风险的指数级放大——网络攻击手段日益复杂,数据泄露事件频发,关键基础设施面临瘫痪威胁,甚至国家安全与公民隐私也暴露在未知风险之中。在此背景下,网络安全早已超越技术范畴,成为关乎国家战略、企业存续与个人权益的“数字生命线”。无论
- AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路
AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域:AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术,已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析,辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如,GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中,误检率比人类专家低9.4%;中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析,为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- 普通人生存指南
程序员
普通人生存指南基于对阶层博弈本质和底层生存策略的分析,结合当前社会运行规则,以下是针对底层百姓的生存指南:一、政策收割的本质:阶层利益分配的游戏底层收割闭环债务绑定:房贷、消费贷、信用卡等债务工具将普通人锁定在劳动还贷循环中,透支未来30年劳动力;刚需消费:教育(鸡娃)、医疗、房产被设计为必选消费,掏空家庭储蓄;制度性转移支付:养老金缺口、地方债最终通过通胀/税收转嫁到底层。中产收割陷阱理财暴雷(
- Spring AI 项目实战(十五):DeepSeek驱动的智能问诊系统实战-从0到1构建AI医疗问诊平台(附完整源码)
程序员岳彬
SpringAI人工智能springjavaai后端
智能问诊系列文章序号文章名称1SpringAI项目实战(一):SpringAI核心模块入门2SpringAI项目实战(二):SpringBoot+AI+DeepSeek深度实战(附完整源码)3
- 小型化与低功耗工业数据采集卡的在哪些行业有强劲需求?
番茄老夫子
数据采集卡
小型化与低功耗工业数据采集卡在汽车、医疗、能源等多个行业有着强劲需求,以下是具体介绍:汽车行业:在汽车电子系统中,如电池管理系统、电机控制和自动驾驶系统等,需要采集大量传感器数据。小型化低功耗的数据采集卡可轻松嵌入汽车内部紧凑空间,且能在车辆长时间运行中保持低能耗,例如用于实时监控车载网络信号,优化ECU性能,同时满足汽车对零部件小型化、轻量化以及节能的要求。医疗行业:医疗设备如呼吸机、心脏监测仪
- 新型BERT勒索软件肆虐:多线程攻击同时针对Windows、Linux及ESXi系统
趋势科技安全分析师发现,一个代号为BERT(内部追踪名WaterPombero)的新型勒索软件组织正在亚洲、欧洲和美国展开多线程攻击。该组织主要针对医疗保健、科技和会展服务行业,其活动范围显示其正成为勒索软件生态中的新兴威胁力量。攻击技术分析在Windows系统中,BERT通过PowerShell加载器(start.ps1)实施攻击,该脚本会执行以下操作:禁用WindowsDefender防火墙和
- 医疗票据查验原理-财政票管理-发票查验接口流程解析
wt_cs
发票识别大数据人工智能
在医疗行业数字化转型的背景下,医疗发票的查验与识别已成为医疗机构、企事业单位及金融机构财务管理的重要环节。医疗发票作为医疗服务消费的重要凭证,其真实性与准确性直接关系到医保报销、财务审计及税务管理等多个环节。随着医疗票据电子化进程的加速,传统人工查验方式已难以满足海量票据处理的需求,医疗票据查验接口与医疗票据识别接口应用而生。传统人工查验面临以下几大挑战:1、票据量大、人工处理效率低:通过人工核验
- 居家医养平台的数据加密与审计要点
辽宁龙慧网络科技
团队开发居家医养服务平台智慧养老平台APP开发数据安全
居家医养平台涉及大量敏感健康数据(如生理指标、电子病历、用户行为记录),其数据加密与审计需满足医疗合规性(如HIPAA、GDPR、中国《个人信息保护法》)和技术可靠性的双重要求。以下是具体的技术实现框架与合规策略:一、数据加密核心要求1.传输层加密技术方案:TLS1.3:强制所有API、Web及移动端通信使用TLS1.3协议,禁用弱加密套件(如RC4、SHA-1)。国密算法支持:针对中国市场,集成
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0010:解释全国人均收入下降,各省份人均收入增加的现象,属于辛普森悖论(开放性问题)
言析数智
数据挖掘常见面试题辛普森悖论局部与整体分析差异归因数据分析面试题
文章大纲一、辛普森悖论的核心定义二、现象成因:加权平均中的“权重偏移”三、数学逻辑与案例说明1.数学表达式2.具体案例四、辛普森悖论的本质:忽略“混杂因素”的影响五、生活中常见的辛普森悖论案例及应对策略1.医疗疗法效果评估2.大学录取率的性别偏差3.篮球运动员投篮效率4.公司员工绩效与部门规模如何利用辛普森悖论?(数据分析中的价值)六、总结全国人均收入下降而各省份人均收入增加的现象,确实属于辛普森
- 数据挖掘:从理论到实践的深度探索
代码老y
数据挖掘人工智能
在当今数字化时代,数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术,已经广泛应用于各个领域,如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例,帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念(一)数据挖掘的定义数据挖掘(DataMining)是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
- 机器学习手写字体识别系统:技术演进与应用实践
万能小贤哥
机器学习人工智能
引言:手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域,人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如,医疗处方的人工处理需约5分钟/张,而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张,显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支,手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本,不仅大幅减少人工输入时间和错误,降低人工处理成本,还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性,是人
- MCP协议采用客户端-服务器架构的深层逻辑与架构对比分析
一、架构选择的核心动因1.功能解耦与安全边界的强制性要求MCP采用客户端-服务器(C/S)架构的核心动因源于AI系统与真实世界交互的特殊性:权限分层控制:主机(Host)作为协调层,严格划分客户端(Client)与服务端(Server)的操作权限。例如医疗场景中,诊断模型(Client)仅能通过医院授权的主机访问脱敏病历服务器,无法直接接触原始数据。沙箱隔离需求:每个MCP服务器运行在独立容器中(
- 模型融合与人机协同:构建人机共生的智能未来
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机,到自动驾驶汽车,再到医疗诊断,AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而,尽管AI的发展已经取得了显著的成就,但是我们仍然面临着一个重大的挑战:如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求,以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题,越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
- 跨机构医疗影像解析的协议协同架构——基于MCP协议的“巴比伦塔困境“突破
百态老人
架构
在医疗影像领域,不同医疗机构间因系统异构性形成的"巴比伦塔困境",本质上是协议标准碎片化与数据语义隔阂的叠加效应。通过融合MCP协议、DICOM标准扩展与新型云架构,协和医院PACS系统与301医院AI模型间的直接解析得以实现。这一技术突破包含以下核心创新层级:一、协议转换层的架构创新1.多协议语义网关基于MCP协议构建的智能协议转换层,实现不同DICOM实现版本的动态适配:
- 【AI大模型前沿】OmniAudio:阿里通义实验室的空间音频生成模型,开启沉浸式体验新时代
寻道AI小兵
AI大模型-前沿技术追踪人工智能音视频开源AIGC语言模型
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破4【AI大模型前沿】阿里QwQ-32B:320亿参数推理大模型,性能比肩DeepSeek-R1,免费开源5【AI大模型前沿】TRELLI
- 边缘人工智能与医疗AI融合发展路径:技术融合与应用前景(上)
Allen_Lyb
数智化医院2025人工智能健康医疗算法
引言人工智能技术正以前所未有的速度改变着医疗保健领域,从辅助诊断到个性化治疗,AI应用的广度和深度不断拓展。在这一浪潮中,边缘人工智能(EdgeAI)作为一种新兴技术范式,正成为推动医疗AI创新的关键力量。边缘AI区别于传统的云计算模式,它将数据处理和AI模型部署在数据源头附近,实现快速响应和隐私保护。这种特性使其在医疗保健领域具有独特优势,特别是在实时监测、紧急响应和患者隐私保护等方面。边缘AI
- 上位机软件开发哪家好?
深圳市由你创科技
上位机开发自动化c#labviewc++pythonc语言matlab
在工业自动化、医疗设备、新能源等领域,上位机软件如同“指挥官”,负责设备控制、数据分析和人机交互,直接影响生产效率和系统稳定性。然而,面对多协议兼容性差、开发周期不可控、后期维护成本高等难题,企业如何选择一家技术过硬、服务优质的上位机软件开发服务商?深圳市由你创科技有限公司凭借全栈技术能力、垂直行业经验及高效服务体系,深圳市由你创成为众多企业首选的上位机开发合作伙伴。本文深度解析上位机开发的关键要
- 深度学习之迁移学习
路溪非溪
人工智能迁移学习机器学习
认识迁移学习迁移学习(TransferLearning)是机器学习中的一种重要技术,其核心思想是将在一个任务上学习到的知识(模型参数、特征表示等),迁移应用到另一个相关但不同的任务中,从而提升新任务的学习效率和性能,尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型,但现实中面临以下挑战:数据稀缺:例如医疗影像分析(罕见疾病样本少)
- 智慧医院系统开发
VV- Wxiaoxwen
软件工程开源软件软件构建
智慧医院系统开发是一个复杂的工程,以下是其开发的一般步骤和相关要点:需求分析-与医院各部门深入沟通,明确门诊、住院、药房、检验、影像等不同科室的业务流程和需求。-了解医院对系统功能的期望,如患者信息管理、电子病历系统、医疗设备管理、远程医疗等功能需求。-考虑系统的安全性、稳定性、可扩展性以及与医院现有系统的兼容性等非功能需求。系统设计-架构设计:采用微服务架构等先进的架构模式,提高系统的可维护性和
- 魔都AI医疗哪家强?全景揭秘科技创新与未来钱景!
引言上海作为中国科技创新的先锋城市,正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据,上海拥有34家专注于AI药物研发的公司,占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型(LLM)和计算机视觉等技术,革新药物发现、医疗影像分析和数据治理,推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统,上海的AI医疗生态正在重塑
- 2025生成式AI革命:从技术原理到商业应用,一文读懂未来十年的颠覆力量
硅基打工人
AI人工智能开源语言模型经验分享
引言:生成式AI为何成为2025年最火爆的技术话题?2025年,生成式AI(GenerativeAI)已从实验室走向千家万户。无论是刷屏的AI绘画、爆火的虚拟主播,还是医疗领域的蛋白质结构预测,生成式AI正以惊人的速度重塑行业格局。据《2025年人工智能发展报告》显示,全球生成式AI市场规模已突破800亿美元,年增长率达45%。与此同时,OpenAI的GPT-5、谷歌的GeminiUltra等大模
- 护照阅读器在医疗行业的应用
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科技
随着医疗全球化程度加深和患者流动性增加,护照阅读器在医疗行业的应用价值将愈发凸显。这项技术不仅解决了医疗机构的效率和安全问题,也为患者提供了更加顺畅、安全的就医体验,成为现代医疗信息化基础设施中不可或缺的一环。护照阅读器在医疗旅游中的革新应用跨境医疗旅游作为全球增长最快的健康产业分支之一,正经历着前所未有的扩张。据市场研究数据显示,全球医疗旅游产业规模预计在2025年达到惊人的1,250亿美元,年
- AI智能体长期记忆系统架构设计与落地实践:从理论到生产部署
一休哥助手
人工智能人工智能
摘要长期记忆能力是AI智能体实现持续个性化服务的核心瓶颈。本文基于Mem0、MemoryOS等前沿研究,系统解析长期记忆系统的三级架构、六大原子操作与生产级优化方案,结合金融、医疗等场景案例,通过7张架构图与4张对比表格,揭示如何实现91%延迟降低与90%成本节约的企业级记忆系统。全文超6000字,提供可落地的架构范式。1长期记忆:AI智能体的认知基石1.1人类记忆与AI记忆的类比情景记忆语义记忆
- 第一部分:医疗器械行业与产品经理角色基石01
winter_医疗器械_2012
医疗器械硬件产品经理实战手册产品经理大数据
第1章:医疗器械行业全景图1.1定义与分类医疗器械的定义与分类是行业监管的基石,直接影响产品注册路径、监管强度及市场策略。以下结合中国(NMPA)、美国(FDA)、欧盟(MDR/IVDR)三大体系系统解析:一、医疗器械定义核心标准:用于预防、诊断、治疗、缓解人类疾病/损伤,或控制生理结构/功能的仪器、设备、材料等,不依赖药理学/免疫学代谢实现主要作用(区别于药品)。典型产品示例:诊断类:血糖仪、M
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号